井下GRPM定位研究与地磁匹配的仿真试验

针对无电、无网络情况下井下人员逃生定位和救援导航的难题,架构了井下地磁与RFID 射频结合的井下定位方法GRPM(Geomagnetic and Radio Positioning Method)。GRPM采用射频初定位、地磁特征精定位的主动定位模式,适合应急避险与救援定位需求。根据井下高精度地磁测量数据和井下地磁“日变”规律,分析了井下巷道地磁数据具有带状连续、区域易突变的数据特点。采用了分段线性法、最近邻域法和三次曲面法插值方法和MSD,HD和NPROD三种匹配准则,开展了地磁基准构建和地磁匹配定位的仿真实验。实验结果表明:分段线性插值法适合小区域巷道地磁基准建立,拟合快速,精度较高,符合井下巷道磁场分布的收敛性。NPROD定位匹配模型适合井下人员动态行走定位,匹配速度快,达到2/3格网精度,满足精确定位要求。     

基于GRPM井下定位的地磁匹配研究与分析

为了解决无电、无网络情况下井下人员逃生定位和救援导航的难题,架构了井下地磁与RFID射频结合的井下定位方法 GRPM(Geomagnetic and Radio Positioning Method)。分析了井下巷道地磁数据带状连续、区域易突变的特点,选取地磁平均值、标准差、峰态系数、粗糙度适配性指标,进行典型巷道区域的适配性评价。在适配区内开展均方差相关(MSD)、归一化积相关(NPROD),以及基于Hausdorff距离相关(HD)的定位匹配对比试验和基于等值域匹配的效果分析。试验结果表明:标准差、粗糙度指标适合巷道定位适配性评价,分析准确。基于1~2倍等值域的NPROD匹配模型适合井下人员动态行走定位,匹配速度较快,满足精确定位要求。     

煤矿井下目标定位的研究现状与展望

本文总结了近年来提出的iBeacon井下定位技术、卡尔曼滤波UWB井下动态定位技术、WMSNs视频矿灯定位技术、TWR和SDS-TWR定位方法、异步测时煤矿井下人员定位技术、多传感器信息融合煤矿井下人员定位方法、GRPM煤矿井下人员定位技术、基于改进UWB算法的井下定位以及捷联惯性导航定位技术等井下目标定位技术与方法,并从受巷道及其支护和巷道中导体及障碍物影响大小、是否需要基站/移动终端和参考站之间时钟同步、是否需要参考站之间时钟同步、受基站/移动终端和参考站时钟频率偏移影响大小、基站/移动终端成本、参考站成本和定位精度等方面综合评定各种定位技术的优势和局限性。研发新型组合型井下精密定位系统,使得传输信号不受井下巷道环境影响、无需时钟同步、定位设备复杂度小、基站和参考站建设成本低、定位精度高、定位导航可视化,是实现井下实时位置服务、为井下目标管理提供精准控制以及煤矿智能化开采走向成熟阶段的重要环节。     

基于贝叶斯模糊概率的井下定位算法研究

为解决煤矿井下动态环境下传统指纹匹配算法定位精 度较低的问题,提出了基于贝叶斯模糊概率的指纹匹配定位 算法.该算法在煤矿井下建立基于校准节点的可靠度机制, 用校准节点发射锚节点接收的信号强度来衡量待定位区域 无线信道传输环境变化的情况;将待测点的可靠度与贝叶斯 后验概率作为模糊系统的输入,计算模糊概率作为参考点的 权值计算出待测点的坐标.以井下巷道实测数据进行的试 验仿真结果表明,基于贝叶斯模糊概率的指纹匹配定位算法 的定位 精 度 较 贝 叶 斯 指 纹 匹 配 定 位 算 法 的 精 度 约 提 高 １７％,满足井下复杂动态环境的高定位精度.     

基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法

为了减少煤矿井下环境对人员定位系统的影响,提出一种基于SVM分类的煤矿井下人员指纹定位算法,该算法由指纹数据库、井下巷道指纹数据采集和井下位置匹配等环节组成。该算法利用SVM分类方法建立指纹数据库,采用奇异值去除方法消除指纹动态影响,通过实时采样信号与指纹数据库进行映射的方法找出最佳匹配位置。通过随机采集50个指纹样点数据作为位置信息,进行多终端用户位置信息测量,并取5个终端用户的测量数据进行分析。定位试验表明,该算法定位误差小于1.5 m,相比传统的基于RSSI定位算法有更高的定位精度。     

基于ORB特征的矿井移动目标双目视觉跟踪与定位

针对井下NLOS环境信号接收强度(RSSI)和飞行时间(ToF)定位方法存在多径干扰和定位时延,导致定位误差较大问题,提出了基于ORB特征的矿井移动目标双目视觉跟踪与定位方法。首先根据矿井移动目标双目视觉跟踪与定位原理,利用RSSI阈值监测井下移动目标的位置范围,据此触发双目视觉传感器对移动目标图像信息采样和特征提取;然后对采集的目标图像与训练图像进行ORB算法特征匹配;最后根据双目视觉传感器的视差均值和图像像素坐标公式,求解相机内外参矩阵和标定移动目标的世界坐标,从而获取井下移动目标的准确位置信息,实现实时跟踪与精确定位。结果表明,与其他算法相比,本文方法能够有效提高定位精度和实时性,对井下目标遮挡、低照度和噪声环境具有较强的鲁棒性。     

信标节点链式部署的井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,信号多径效应明显,接收信号强度（RSSI）测距算法受井下环境影响大,定位精度低的情况,提出了一种信标节点链式部署结构下的动态RSSI测距算法,该算法以信标节点间的距离和他们间测量到的RSSI值为参考,计算巷道内实际环境下的路径衰落指数,以提高RSSI测距算法对环境的适应性。实验结果表明,在相同的实验环境下,该算法定位精度优于RSSI定位算法,能够满足井下人员定位的要求。     

煤矿井下基于RSSI的多维标度定位算法

针对煤矿井下环境复杂多变,受限无线信道容易受到非视距、多径衰落及人为因素的影响,导致指纹匹配技术定位算法误差较大,提出了一种基于RSSI的多维标度定位算法。该算法根据井下巷道信号传播模型测距构建相异性矩阵,利用多维标度法计算节点相对坐标,通过平面四参数模型转换为移动节点的绝对坐标,引入粒子群算法优化节点位置坐标,实现对井下移动目标的实时定位。对比试验表明,优化后的节点定位精度有了明显的提高,满足低成本定位系统的需求。     

井下地磁定位技术与地磁基准图建模的研究

针对目前井下定位系统的现状和局限性,分析了井下地磁定位的3种关键技术,架构了一种基于地磁定位技术的井下定位导航平台。介绍了井下地磁场分布特点和基准建模数学方法,开展了唐山市冀东能源学校井下巷道磁场数据采集,内业处理和三维地磁场模型构建的仿真实验,建立了井下巷道小区域内地磁特征线的布设方法和三维建模的插分模型。实验表明:采用分段线性插值方法符合井下巷道磁场分布的收敛性,能在小区域内快速拟合,精度较高,可满足井下地磁定位的基准要求。     

基于UWB系统的井下车辆高精度定位研究

随着无线通信技术的进步,超宽带(UWB)技术从缩减硬件成本及定位精度的提升都有了大幅的进步,因此其在定位系统中的使用越来越多。通过研究适用于在井下巷道环境的高精度定位方法,研制出了一套适用于井下环境的超宽带无线车辆定位系统。试验结果显示,该系统定位精度高,对进一步实现井下的车辆无人自主导航具有非常大的支撑作用。     

基于滤波算法的煤矿井下定位技术研究

煤矿井下无线信道容易受到非视距和多径衰落影响,基于RSSI的定位系统误差较大,研究了一种新的井下定位算法。对卡尔曼滤波算法进行研究,抑制测距误差,建立井下信道模型;提出一种协调器节点选取最优参考节点组的方法,利用信道模型和加权最小二乘法确定移动未知节点位置信息;进一步通过扩展卡尔曼滤波算法求精数据,实现煤矿井下矿工及设备的实时定位。井下巷道实验表明,该算法误差控制在3 m以内,提高了定位精度,增强了定位系统的可靠性,可用于煤矿井下定位。     

基于RSSI算法的井下定位方法的改进

在介绍了几种常用无线通讯技术的基础上,提出了一种基于RSSI算法的煤矿井下无线定位方法。针对煤矿井下巷道的实际情况,指出现有算法在对于井下巷道倾斜情况下的严重误差,并提出通过对巷道中的参考节点设置参数θ来表示井下巷道的实际倾斜程度,从而实现RSSI算法斜坡测距定位。通过实验证明,该方法比常规测距定位方法更加准确,能提高井下人员及车辆的定位精度,对煤矿井下生产调度及安全生产具有重要意义。     

基于RFID技术的矿山物联网关键问题及其仿真

RFID技术作为获取物体空间位置的关键技术,在物联网中的应用必将更加广泛。论述了RFID在矿山物联网中的应用及需要解决的关键问题。提出了一种应用RFID进行定位的改进算法,针对井下直巷道环境进行了仿真。结果证明,该算法的定位精度能够满足井下目标定位的需求。     

改进RSSI的煤矿井下定位技术研究与实现

针对煤矿井下无线信道的信号传播模型,提出将接收信号强度复合滤波器、一元线性回归测距模型和多边定位方法相结合的改进接收信号强度指示( Received Signal Strength Indicator,RSSI)值的井下定位技术,通过利用基于无线传感器网络操作系统TinyOS的节点进行离线建模、在线测算,实现煤矿井下人员及设备的实时定位。井下巷道试验表明,该技术提高了定位精度,增强了定位系统的鲁棒性,适用于煤矿井下定位。     

改进RSSI的煤矿井下定位技术研究与实现"

针对煤矿井下无线信道的信号传播模型,提出将接收信号强度复合滤波器、一元线性回归测距模型和多边定位方法相结合的改进接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator,RSSI)值的井下定位技术,通过利用基于无线传感器网络操作系统TinyOS的节点进行离线建模、在线测算,实现煤矿井下人员及设备的实时定位。井下巷道试验表明,该技术提高了定位精度,增强了定位系统的鲁棒性,适用于煤矿井下定位。     

煤矿井下人员定位系统的研究与实现

针对现有煤矿井下定位系统在井下采取单一的定位方法,进而导致定位成本高、精度过低或过高的问题,提出一种新型的煤矿井下定位系统。将定位环境分为巷道、采空区和硐室3种类型。根据3种定位场合的特点,研究了信标节点的布置方案,并且根据定位要求,在采空区采取RSSI定位中的三边定位算法,在硐室和巷道中采取了RSSI的修正方法,在三边定位算法中加入了质心定位算法,测试数据表明,可以满足定具体环境的定位要求。     

基于UWB与指纹定位的矿井移动目标TOA定位算法

针对煤矿井下人员、设备等目标的定位易受非视距传播时延影响,导致定位精度低、实时性不高等问题,提出了一种基于超宽带（UWB）与指纹定位的矿井移动目标到达时间（TOA）定位方法。首先,采用双程双向测距（DS-TWR）方式测量定位基站与待测目标之间的距离,构建Chan算法估算待测目标的坐标;其次,利用Taylor公式对Chan算法的定位结果进行迭代更新,抑制矿井巷道中非视距（NLOS）延时误差;最后,依次采集特定点距离指纹构建指纹库,引入改进的算术优化算法优化最小二乘支持向量机（AOA-LSSVM）模型估计待测目标位置的横、纵坐标误差,结合Chan-Taylor算法定位结果 进行误差补偿,得到待测目标的最优位置估计。试验结果表明：所提出的算法在视距（LOS）环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了18.63%、63.79%;在NLOS环境下的静态试验和动态试验中定位精度相较于Chan-Taylor算法分别提升了82.40%、56.78%,可满足目标在矿井下高精度的定位要求。     

基于信号强度的煤矿井下全覆盖定位算法研究

为实现井下全覆盖的定位功能,对煤矿井下全覆盖定位算法进行研究,提出了半盲区线性插值预测算法和基于历史运动的预测模型的全盲区定位算法。在位置指纹技术的基础上,采用高斯模型对采样数据进行修正,并利用K邻近匹配算法和基于时间的补偿算法对实时定位阶段的数据进行进一步修正。选取相同的巷道对半盲区和盲区进行验证。     

煤矿井下线型无线传感器网络节点定位算法

针对煤矿井下线型无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出了基于RSSI(接收信号强度指示)的对角差分修正定位算法。该算法在对线型无线传感器网络节点定位的横向和纵向误差进行分析的基础上,首先利用差分原理对测量距离进行修正,并使用极大似然估计法进行初步定位;然后应用信标节点构建煤矿井下巷道模型,在该模型下对移动节点进行横向修正。仿真结果表明,该算法较传统的极大似然估计算法具有较高的定位精度和稳定性,适用于煤矿井下线型无线传感器网络节点定位。     

基于IMU的煤矿机器人定位算法研究

为解决在煤矿井下半结构化环境里机器人自主定位难以满足任务需求的问题,给出了一种基于IMU的煤矿机器人定位算法。首先采用安装于车轮上的光电编码器实时获取机器人的当前位姿信息,并进行测量值更新;接着将IMU获得的相对角度来替代编码器计算得到的数据,完成姿态更新;随后利用EKF滤波方法进行数据融合后对机器人的速度和位置更新,最终实现机器人的精准定位。仿真分析和实验结果表明：该算法噪声处理能力强,滤波效果平稳,具有较好的鲁棒性,定位精度良好,能够满足煤矿机器人的自主运行性能指标,可为其他机器人的定位算法提供可靠的技术参考。