煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统设计

目前井下危险气体巡检机器人大多采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感知,对机器人的行驶灵活性产生了影响,且受机器人本体结构的限制,大多数巡检机器人只能检测到传感器安装范围内的局部气体环境信息,缺乏针对巷道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问题,设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统。该系统以气体扩散理论为基础,结合煤矿巷道气体环境特点,引入巷道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对煤矿巷道气体扩散模型的影响,采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络智能算法建立了巷道气体扩散优化模型。通过传感器检测系统获取巡检机器人在行进过程中任意点的气体浓度等环境信息,代入气体扩散优化模型求解最优气体扩散系数,通过输入巷道某点坐标位置,可计算求解相应点的气体浓度分布情况,随着巡检机器人的移动,可获取其路径中不同巷道截面上气体浓度分布数据。实验结果表明,该系统能够解算出符合检测误差要求的巷道任意截面上任意点的气体浓度,并实现动态实时检测;克服了传统煤矿巷道气体检测方法的局限性。利用巡检机器人取代人工巡检作业,为煤矿井下气体智能检测提供了一种新思路与新方法。     

基于PLC的石油催化裂化车间安全巡检小车设计

在石油催化裂化车间安装固定传感器来检测车间环境的方案,受安装位置的限制存在监控盲区。开发一款安全巡检小车与原有的监测系统相结合,对降低车间发生事故的概率,有着直接而重要的作用。以一台基于PLC控制的巡检小车为载体,搭载多个气体检测传感器和ZigBee通讯模块。PLC与单片机相结合,控制小车自动巡航;使用EM235模块和气体传感器,监测车间环境状况;将环境数据通过ZigBee发送给上位机实时显示。当被测气体的浓度大于警戒值时,启动蜂鸣器和灯光报警。上位机采用C++Builder设计人机交互界面。通过测试表明,安全巡检小车与传统监测系统相结合可以更好地反映车间环境状态,提高监控效率。     

隧道安全预警机器人自主导航方法研究

针对隧道施工环境,设计了一款隧道安全预警机器人,并重点研究其导航系统实现;机器人搭载检测仪器与分析主机,集数据采集、分析、预警于一体,实现隧道巡检的自动化和智能化;分别利用Cartographer算法和自适应蒙特卡洛算法(AMCL)融合雷达、里程计、IMU的数据,实现环境地图的创建与机器人实时定位;采用A * 算法和DWA算法实现机器人的全局和局部路径规划,并结合ROS操作系统对其进行实验验证;实验结果表明:在导航定位时,机器人位置误差和航向误差分别小于20 cm和5.5.,能满足实际工程需要,完成自动巡检任务.     

用于输煤廊道的智能巡检机器人自动化巡视系统

为了满足电厂输煤廊道的日常巡检需求,设计用于输煤廊道的智能巡检机器人自动化巡视系统。在机器人本体上搭载高清摄像头、温度传感器、声音传感器等传感器,利用轨道传动模块保障机器人巡检过程中灵活移动,利用搭载的传感器采集输煤廊道的图像信息与环境信息。利用通信模块在输煤廊道中布置通信基站,基于通信基站构建通信网络拓扑,利用通信网络将所采集的输煤廊道巡检信息传送至监控平台。监控平台通过控制软件以及远程数据显示软件的设计,输出输煤廊道巡视结果。经测试所设计系统可以实现输煤廊道的日常巡检。     

面向配电室智能监测的传感器巡检机器人设计

开发了一种用于配电室危险环境下的多元传感器移动巡检机器人。设计了满足配电室环境的机器人结构,使得巡检机器人具有结构紧凑、体积小、重量轻、携带方便等特点。通过运动学分析,研究了机器人的差动能力和爬升能力。运用PTZ摄像机和控制系统将采集的图像和传感器数据传输通过IEEE 802.11b/g传输到智能维护中心（IMC）。实验结果表明,该机器人能够在配电室内顺利移动,并能有效地对配电室环境进行智能监测。     

基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统设计

为实现巡检中更低的误检率,设计一种基于机器视觉的电力巡检机器人自动化系统。利用远距离激光雷达配合多种设备,实现机器人的定位导航。根据图像预处理模块能够实现巡检图像的色彩分割、降噪滤波等处理。总控平台模块主要由六部分构成,分别为图像识别单元、核心服务单元等。通过硬件与软件相结合实现机器人的电力巡检功能。实验结果表明,设计的机器人运动指标良好,能够实现高效变电站巡检,同时系统的巡检导航性能良好,巡检误检率较低,说明系统满足设计需求。     

基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统设计

目前研究的巡检机器人目标跟踪控制系统存在目标位置误差大、目标跟踪控制效果差、采集的图像模糊等问题。为了解决上述问题,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统。系统硬件以窄带物联网无线通信模块为基础,优化设计了Zigbee压力采集器、中央控制器和STM32主控电路,实现了巡检机器人目标跟踪控制系统的数据信息集中调度。Zigbee压力采集器主要由XBee控制模块、压力传感器两部分组成,同时设计了供电电路、晶振电路和复位电路,通过系统硬件,实现了对巡检机器人的跟踪、控制和监控,为系统提供了硬件支持。软件方面给出了系统的控制流程,设计了Zigee组网程序、嵌入式视觉处理程序和巡检机器人自主导航程序。实验结果表明,基于窄带物联网的巡检机器人目标跟踪控制系统目标位置误差较小、控制效果较好、图像更加清晰。     

应用不间断巡检机器人的仓库异常自主报警方法

现有巡检机器人检测方法受到机器人各参数量纲不同的影响，异常报警效果差，经常出现漏检和误检问题，对此，设计一个不间断巡检机器人的仓库异常自主报警方法。采用蚁群算法规划机器人运动路径，实时更新巡检路线，保证机器人不间断巡检；通过通信协议向机器人控制器发送约定指令，获取传感器采集的检测数据并进行归一化处理；结合形态学与边缘区域包围度抑制方式识别检测目标，依据重建误差表示每个位置异常的可能性，设定异常情况报警过程，实现巡检机器人的仓库异常自主报警。实验结果表明，所研究的机器人仓库异常自主报警方法的漏检次数、误报次数与误检次数均不超过一次，提高了异常报警效果，具备实际应用意义。     

基于BRISK特征点约束的电力管廊点型气体探测器检测

随着人工智能等技术的快速发展,智能巡检机器人在综合管廊设备巡检中的应用已经非常普遍。电力综合管廊由于电气设备的特殊性,管廊内部需要专用传感器对管廊结构进行监测。智能巡检机器人负责对各种传感器是否处于正常工作状态进行巡检。点型气体探测器作为管廊内部重要的环境气体探测装置,对火灾预警、爆炸预警、人员生命安全,以及维护管廊正常运行安全具有重要作用。针对巡检机器人在管廊内部定位不精确导致目标在图像中成像位置不固定的问题,提出一种基于BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Kepoints)特征点约束的方法,通过提取管廊内部安装的气体探测器特征点,利用几何约束实现特征点的精确匹配,实现智能巡检机器人对管廊内部安装的气体探测器的精确定位。实验结果表明,提出的算法定位精度高、速度快,可以完成智能巡检机器人对气体探测器的精确定位,减少了人工辅助,为智能巡检机器人对电力设备的精确巡检提供了重要的技术支撑。     

消毒防疫智能巡检机器人的设计

针对某些公共场所需要进行环境数据监测、安全巡视及卫生消毒等工作,本文提出并设计了一种消毒防疫智能巡检机器人.系统以STM32单片机作为控制器,配置多种传感器实现数据的采集,通过摄像头和无线模块实现图像信息的采集与传输,同时机器人身上安放自动喷洒消毒装置,实现巡检、消毒及防疫功能.消毒防疫智能巡检机器人具有自动巡回和手动...     

基于ROS的变电站室内巡检机器人的研究与设计

为了解决变电站室内人工巡检方式效率低、人工成本高、巡检精度低等问题,更好的促进数字化、智能化电网的发展,本文设计了一套适用于变电站室内巡检作业的机器人系统,该机器人系统包含巡检机器人终端、巡检专网、数据库、远程管理终端四部分,同时对机器人室内定位算法进行了研究,设计了机器人硬件结构,开发了机器人的控制系统,并对机器人的定位准确性、可靠性、安全性进行了模拟仿真实验和现场运行实验。实验结果显示：本文设计的巡检机器人可以很好的适应变电站室内环境,并且该机器人可以实现精确的定位与导航,对变电站室内设备运行情况进行精确巡检与故障预警,满足变电站室内巡检作业要求。最后对本次研究工作进行了总结,提出了下一步研究计划。     

人工智能技术在矿山智能化建设中的应用初探

介绍了人工智能技术的相关概念、发展概述及其在煤炭行业发展中的应用,指出目前人工智能技术在矿山应用只是点状结合和浅度结合,没有实现人工智能技术和矿山某个生产或管理系统层面的深度融合。概述了智能矿山的发展历程,指出智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网技术和矿山实体的深度融合体,利用智能通信、智能控制和智能计算技术实现数字化矿山的计算、处理,构建数字孪生矿山,通过数字孪生矿山和物理矿山的智能交互演化,达到对煤矿安全、高效、绿色的生产控制。构建了将人工智能技术和矿山深度融合的包括设备层、智能层、应用层的智能矿山三层构架:应用层处于智能矿山的最高层,其中的数字孪生矿山子层相当于“数字大脑”,实现矿山最高层次的智能控制;智能层中的智能体要求子系统不仅仅是应用人工智能技术处理子系统所产生的数据,而是从架构上就要将智能计算、智能通信、智能控制融为一体。展望了智能矿山建设的发展趋势:智能化矿山需要加强人工智能技术和矿山融合度的深入研究,将现有的基于人工智能的故障检测、诊断及超前干预技术应用到机器人系统中,智能计算、智能通信、智能控制融合的巡检机器人将是最早能推广的井下智能体之一;智能化矿山需要进一步加强复杂巨系统建模技术的研究,只有建立了矿山的复杂巨系统模型,才能实现采矿活动和环境的协同互动,实现采煤活动的精准控制,复杂巨系统模型的缺乏将是未来智能矿山建设亟需解决的问题。     

复杂环境中煤矿智能机器人巡检路径动态规划

在复杂开采环境下,煤矿智能机器人往往出现移动路径规划不准确、规划效率低和规划延迟等问题.因此,提出了一种巡检路径的动态规划算法,并对传统的动态窗口算法进行了改进.将智能机器人的移速限制空间转换成二维坐标空间,通过膜间通信及内部粒子更新规则来更新粒子,使机器人以最优速度、最佳路径进行巡检.仿真结果表明,这种算法优化了机器...     

基于智能图像识别的无人机电力线路安全巡检方法

为了解决无人机电力线路巡检过程中安全性指标偏低问题,降低了无人机电力线路巡检效率,因此提出基于智能图像识别设计新的无人机电力线路安全巡检方法。采集无人机电力线路安全巡检图像并加以滤波处理,基于智能图像识别技术设计无人机线路巡检识别算法,采用最优全局概率搜索遗传算法规划无人机电力线路安全巡检路径,实现了无人机电力线路安全巡检。结果表明,设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检安全性指标较高,证明设计的无人机电力线路安全巡检方法的巡检效果较好,具有可靠性,具有一定的应用价值。     

精梳棉车间棉卷自动运输系统开发

连接生产工序参与生产流程是移动机器人真正应用于车间提高生产效率的关键。根据精梳棉车间的工作环境,研制了基于开源机器人操作系统（ROS）的棉卷自动运输机器人系统。移动机器人应用激光传感器采集车间环境数据,采用Gmapping算法构建精梳棉车间地图,应用经典A^*和人工势场法融合的混合路径规划算法自主规划行驶路径,并采用视觉二维码技术实现生产设备前的精确定位。测试结果显示,在1 m/s安全速度下,棉卷运输机器人定位误差与航向偏差的平均绝对误差（MAE）分别小于5 cm和07°,完全满足在精梳棉车间内自主避障运动以及在生产设备前精确定位的实际作业需求。     

基于OPC UA架构的工业机器人数据采集系统

针对目前智能车间内各类使用OPC UA协议的工业软件无法直接与FANUC机器人进行网络通讯的问题,设计了一个OPC UA服务端软件。利用C#语言调用FANUC机器人通讯接口库Robot Interface,对机器人内部的各类寄存器、I/O数据和系统变量进行读取,将相应数据写入OPC UA服务器数据节点;同时对OPC UA数据节点收到的写入请求进行分析,将解析后的数据写入到机器人控制器相应目标位置,由此实现了基于OPC UA协议的FANUC机器人与其他工业软件之间的双向数据交互。     

改进灰狼优化算法求解机器人作业车间调度问题

针对物料机器人指派和作业车间的联合调度问题,设计了一种改进灰狼优化算法进行求解。根据机器人作业车间调度和灰狼优化算法的各自特点,提出一种面向机器人转移工序的编码方式。解码时,考虑工件运输的前提是工件在当前机器的工序已加工,提出融合间隙解码方法的驱动解码方法。为避免算法陷入局部最优,在灰狼个体位置更新后加入个体变异方法。最后,通过与其他智能优化算法及同类算法进行比较,验证了所提灰狼优化算法的有效性。     

Intelligent scheduling of a feature-process-machine tool supernetwork based on digital twin workshop

Modern manufacturing enterprises are shifting toward multi-variety and small-batch production. By optimizing scheduling, both transit and waiting times within the production process can be shortened. This study integrates the advantages of a digital twin and supernetwork to develop an intelligent scheduling method for workshops to rapidly and efficiently generate process plans. By establishing the supernetwork model of a feature-process-machine tool in the digital twin workshop, the centralized and classified management of multiple data types can be realized. A feature similarity matrix is used to cluster similar attribute data in the feature layer subnetwork to realize rapid correspondence of multi-source association information among feature-process-machine tools. Through similarity calculations of decomposed features and the mapping relationships of the supernetwork, production scheduling schemes can be rapidly and efficiently formulated. A virtual workshop is also used to simulate and optimize the scheduling scheme to realize intelligent workshop scheduling. Finally, the efficiency of the proposed intelligent scheduling strategy is verified by using a case study of an aeroengine gear production workshop.     

基于MEMS激光雷达的智能轮椅SLAM研究

轮椅是残障人士和老年人的重要代步工具,传统的电动、手动轮椅移动方式单一,需要他人辅助完成,且无法主动保证使用者的安全。研究了基于机器人操作系统(ROS)的轮椅室外场景建模、路径规划与导航算法。在轮椅上安装MEMS激光雷达,融合体素网格滤波器和LeGO-LOAM算法完成点云处理和室外场景建模;设计了融合百度地图和激光雷达的轮椅导航方式,使用者可根据百度地图提供的路径规划信息遥控轮椅,在建图完毕后,可仅依靠激光雷达完成路径导航和自主移动;结合激光雷达智能感知算法,实现了道路信息的实时感知,使轮椅具备主动安全功能。通过实验验证了建模、感知算法的功能,并完成了融合导航仿真实验,研究内容能够大幅提升智能轮椅使用过程中的安全性能。     

基于传感器融合技术的机器人远程控制系统设计

结合数据融合技术与无线传输技术,提出了一种基于传感器融合的机器人远程控制系统设计方法。机器人端采用FMCE毫米波雷达与摄像机进行多传感器融合,机器人端与远程PC端采用局域网进行通信,本地PC端对机器人进行远程控制时功能主要有两个,第一个是根据现场作业环境实时控制机器人移动,第二个是在PC端选择目标对象后让机器人生成行驶路径后自动跟踪目标对象,路径跟踪控制器采用的是线性二次型调节器(LQR),这种基于传感器融合的机器人远程控制系统设计方法,具有高效、智能、可靠、精确等优点,可以应用于各种需要机器人协助完成的任务中,如无人巡检、智能交通等领域。