張昊，　葛世榮

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 江蘇 徐州　221008)

無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵技術(shù)探討

張昊，葛世榮

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 江蘇 徐州221008)

摘要：從識(shí)別系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和控制系統(tǒng)3個(gè)方面闡述了無(wú)人駕駛采煤機(jī)的技術(shù)架構(gòu)；探討了采煤機(jī)自主定位技術(shù)、采煤機(jī)自主糾偏技術(shù)、煤巖界面識(shí)別技術(shù)、采煤機(jī)自主避障技術(shù)等無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵技術(shù)及其突破方向，認(rèn)為多傳感器信息融合技術(shù)可以提高采煤機(jī)自主定位、自主導(dǎo)航的精確性和可靠性，為解決無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵問(wèn)題提供一種技術(shù)思路。

關(guān)鍵詞：無(wú)人駕駛采煤機(jī)； 定位； 導(dǎo)航； 自主糾偏； 煤巖界面識(shí)別； 自主避障

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160126.1544.008.html

0引言

中國(guó)煤炭有90%是井工開(kāi)采，深部煤層瓦斯爆炸及巖層垮塌、突水等地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生率高、偶然性強(qiáng)[1]，傷亡率高、效率低的人工開(kāi)采已不能滿足現(xiàn)代開(kāi)采的需要。無(wú)人駕駛采煤機(jī)是此類問(wèn)題的解決方案——利用機(jī)械化、無(wú)人化采煤設(shè)備進(jìn)行高效無(wú)人開(kāi)采，從而極大程度減少人為因素對(duì)生產(chǎn)的干擾，同時(shí)從根本上提高開(kāi)采安全性。無(wú)人駕駛采煤機(jī)是未來(lái)采煤技術(shù)的核心[1-2]。目前無(wú)人駕駛采煤機(jī)技術(shù)并不成熟[3-4]，主要體現(xiàn)在采煤機(jī)定位不精確、整機(jī)運(yùn)行導(dǎo)航和截割曲線導(dǎo)航不完善，而高效、精確定位和導(dǎo)航是無(wú)人化的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。鑒此，本文闡述了無(wú)人駕駛采煤機(jī)的技術(shù)架構(gòu)，并著重探討了無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵技術(shù)及其發(fā)展方向。

1無(wú)人駕駛采煤機(jī)技術(shù)架構(gòu)

為實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的無(wú)人駕駛，必須賦予采煤機(jī)獲取信息、分析決策和控制的能力。同無(wú)人車、無(wú)人機(jī)技術(shù)體系一致[5-8]，需在傳統(tǒng)采煤機(jī)上配備識(shí)別系統(tǒng)、決策系統(tǒng)和控制系統(tǒng)。識(shí)別系統(tǒng)完成工況信息(包括煤巖界面、截齒載荷等)的識(shí)別和檢測(cè)；檢測(cè)信息傳輸至決策系統(tǒng)進(jìn)行分析、判斷；控制系統(tǒng)根據(jù)決策系統(tǒng)分析的結(jié)果控制采高、行進(jìn)速度等，再將控制結(jié)果反饋到計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制。

無(wú)人駕駛采煤機(jī)實(shí)現(xiàn)的根本在于確保采煤機(jī)的3個(gè)特性：參數(shù)識(shí)別的可靠性、參數(shù)分析的實(shí)時(shí)性和底層控制的精確性。因此，通過(guò)構(gòu)建可靠的軟硬件設(shè)施，包括上層硬件參數(shù)信息收集、中層多源信息融合分析、底層動(dòng)力控制，使采煤機(jī)形成一個(gè)具有感知獲取、分析決策、可靠執(zhí)行的閉環(huán)控制系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)的無(wú)人駕駛。無(wú)人駕駛采煤機(jī)技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。

圖1　無(wú)人駕駛采煤機(jī)技術(shù)架構(gòu)

2無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵技術(shù)

2.1采煤機(jī)自主定位技術(shù)

采煤機(jī)自主定位技術(shù)是無(wú)人駕駛采煤機(jī)的控制基礎(chǔ)，需滿足實(shí)時(shí)性、自主性和精確性三大性能，因此需建立一套高精度、高實(shí)時(shí)性的定位體系。

目前礦井中使用的射頻定位系統(tǒng)需要人工參與且無(wú)法滿足精度要求；采煤機(jī)支架傳感定位系統(tǒng)因?yàn)橹Ъ苄枰l繁移動(dòng)，不能滿足實(shí)時(shí)性的要求；廣泛使用的軌道里程定位技術(shù)僅能粗略判斷位置，無(wú)法滿足精確性和實(shí)時(shí)性要求。

目前已有多種自主定位方法：利用捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)采煤機(jī)的線性加速度和角速度進(jìn)行實(shí)時(shí)測(cè)量，獲得采煤機(jī)位置信息[9-10]；采用陀螺儀和里程計(jì)構(gòu)建采煤機(jī)定位系統(tǒng)[11]；根據(jù)ZigBee傳輸協(xié)議構(gòu)建井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)采煤機(jī)自主定位[12]；基于地面車輛GPS定位技術(shù)，通過(guò)建立井下區(qū)域GPS對(duì)采煤機(jī)進(jìn)行定位；利用MUSIC(Multiple Signal Classification，多重信號(hào)分類)超分辨率算法實(shí)現(xiàn)精確的TOA(Time of Arrival，到達(dá)時(shí)間)估計(jì)，提高定位效率和精度[13]。

在采煤機(jī)的自主定位中，應(yīng)利用多傳感器信息融合技術(shù)，將采煤機(jī)內(nèi)部定位與外部定位相結(jié)合。內(nèi)部定位具有短期精度高、實(shí)時(shí)性好等優(yōu)勢(shì)；外部定位可避免長(zhǎng)期誤差積累，以實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛采煤機(jī)高效定位要求。例如利用捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、陀螺儀和里程計(jì)等內(nèi)部定位方法具有高實(shí)時(shí)性、高精確性，但其本身無(wú)法消除累積誤差，采煤機(jī)長(zhǎng)期運(yùn)行時(shí)定位可靠性降低；而基于ZigBee或GPS定位技術(shù)等外部定位方法可以周期性對(duì)采煤機(jī)進(jìn)行全局定位，消除內(nèi)部定位的累積誤差，達(dá)到高效、精確、可靠的定位要求。

2.2采煤機(jī)自主導(dǎo)航技術(shù)

2.2.1采煤機(jī)自主糾偏技術(shù)

采煤機(jī)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)偏差(包括采高偏差和行駛位置偏差)時(shí)，自主糾偏技術(shù)能通過(guò)內(nèi)部或外界信息進(jìn)行偏差判斷、糾正，以確保采煤機(jī)精確運(yùn)行。

(1) 采高糾偏。目前的采高糾偏方法中，記憶截割法應(yīng)用廣泛，通過(guò)人工設(shè)定第1次截割軌跡，采煤機(jī)往復(fù)截割時(shí)參照前一次軌跡，并在截割過(guò)程中根據(jù)截割力等參數(shù)對(duì)截割軌跡進(jìn)行修正。采高糾偏主要是基于對(duì)煤巖層的判斷，所以高效煤巖識(shí)別是采高糾偏的關(guān)鍵。

(2) 行駛位置糾偏。通過(guò)位移編碼器、定位系統(tǒng)獲取采煤機(jī)實(shí)際行駛距離，與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)定的行駛距離進(jìn)行比較，提取距離偏差，將偏差信息傳輸?shù)娇刂葡到y(tǒng)進(jìn)行偏差修正。實(shí)際偏差獲取的精度直接決定行駛位置糾偏的質(zhì)量。

自主糾偏技術(shù)的突破點(diǎn)在于精確尋找偏差值，建立多傳感器信息融合模型，根據(jù)模型進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的權(quán)重分配，以達(dá)到偏差提取的最優(yōu)化，即利用多種傳感器進(jìn)行誤差識(shí)別判斷，并根據(jù)實(shí)際工況選擇不同模型進(jìn)行權(quán)值分配，計(jì)算得到最接近實(shí)際的運(yùn)行偏差，以此為基礎(chǔ)對(duì)采煤機(jī)進(jìn)行位姿調(diào)控。

2.2.2煤巖界面識(shí)別技術(shù)

煤巖界面識(shí)別是無(wú)人駕駛采煤機(jī)正常工作的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過(guò)煤巖界面識(shí)別可以實(shí)時(shí)調(diào)整滾筒高度，從而減少丟煤，提高資源采出率，降低落煤中矸石含量，減少截齒磨損。現(xiàn)有煤巖界面識(shí)別方法[14-15]：基于煤巖放射性元素含量的不同提出了射線探測(cè)法；基于煤巖介質(zhì)不同提出了雷達(dá)探測(cè)法；基于煤巖普氏系數(shù)不同導(dǎo)致截割時(shí)產(chǎn)生的溫度不同提出了紅外探測(cè)法；基于煤巖被截割時(shí)所需有功功率不同提出了有功功率檢測(cè)法。此外，根據(jù)煤巖圖像提取紋理、灰度、色彩等差異化特性，利用圖像識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行分析、判斷也能夠識(shí)別煤巖界面[15-16]。

煤巖界面識(shí)別技術(shù)以煤巖相關(guān)屬性的差異為基礎(chǔ)，屬性差異越大，識(shí)別正確率越高，因此，尋找高差異屬性是煤巖界面識(shí)別技術(shù)的切入點(diǎn)和落腳點(diǎn)。此外，采用新型傳感器、多傳感器信息融合、人機(jī)協(xié)同將是煤巖界面識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。

2.2.3采煤機(jī)自主避障技術(shù)

采煤機(jī)自主避障技術(shù)的主要作用是識(shí)別、規(guī)避采煤機(jī)軌道上障礙物。目前采煤機(jī)多采用簡(jiǎn)易激光雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)障礙物進(jìn)行檢測(cè)[17]，精度和準(zhǔn)確性不高。

立體視覺(jué)技術(shù)在地面車輛避障中具有遠(yuǎn)大前景[18]，采煤機(jī)同樣可以利用立體視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行障礙物判斷[19-20]。此外，單一的環(huán)境感知技術(shù)不能滿足實(shí)際要求，主要原因體現(xiàn)在2個(gè)方面：① 單一傳感器精度不夠，對(duì)實(shí)際工況的適應(yīng)性較差，可靠性低；② 單一傳感器不容易同時(shí)具備高實(shí)時(shí)性、高精確性、高可靠性3個(gè)特點(diǎn)。通過(guò)多傳感器信息融合建立工況模型，其優(yōu)勢(shì)：傳感器間數(shù)據(jù)互相印證，減少誤差，提高可靠性；傳感器間分配職能，實(shí)時(shí)性低的傳感器進(jìn)行整體、全局的環(huán)境識(shí)別，實(shí)時(shí)性高的傳感器進(jìn)行細(xì)節(jié)、局部的環(huán)境識(shí)別，然后通過(guò)擬合形成可靠、準(zhǔn)確的障礙識(shí)別系統(tǒng)。因此，多傳感器信息融合技術(shù)將是自主避障技術(shù)的發(fā)展方向。

3結(jié)論

(1) 無(wú)人駕駛采煤機(jī)由收集周圍環(huán)境信息的識(shí)別系統(tǒng)、分析信息的決策系統(tǒng)、根據(jù)分析結(jié)果調(diào)整采煤參數(shù)的控制系統(tǒng)構(gòu)成。為確保識(shí)別的可靠性、判斷的實(shí)時(shí)性和控制的準(zhǔn)確性，必須對(duì)各個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。

(2) 無(wú)人駕駛采煤機(jī)的關(guān)鍵技術(shù)包括采煤機(jī)自主定位技術(shù)、采煤機(jī)自主糾偏技術(shù)、煤巖界面識(shí)別技術(shù)、采煤機(jī)自主避障技術(shù)。采煤機(jī)自主定位技術(shù)需要將采煤機(jī)內(nèi)部定位與外部定位相結(jié)合，以同時(shí)提高實(shí)時(shí)性和精確性；采煤機(jī)自主糾偏技術(shù)的突破點(diǎn)在于建立多傳感器信息融合模型，根據(jù)模型進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的權(quán)重分配，以達(dá)到偏差提取的最優(yōu)化；煤巖界面識(shí)別技術(shù)的切入點(diǎn)和落腳點(diǎn)是尋找煤巖高差異屬性；采煤機(jī)自主避障技術(shù)的發(fā)展方向是多傳感器信息融合技術(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]葛世榮.智能化采煤裝備的關(guān)鍵技術(shù)[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2014,42(9):7-11.

[2]王金華,黃樂(lè)亭,李首濱,等.綜采工作面智能化技術(shù)與裝備的發(fā)展[J].煤炭學(xué)報(bào),2014,39(8):1418-1423.

[3]王金華.我國(guó)煤礦開(kāi)采機(jī)械裝備及自動(dòng)化技術(shù)新進(jìn)展[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2013,41(1):1-4.

[4]王國(guó)法.煤炭綜合機(jī)械化開(kāi)采技術(shù)與裝備發(fā)展[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2013,41(9):44-48.

[5]姜巖,趙熙俊,龔建偉,等.簡(jiǎn)單城市環(huán)境下地面無(wú)人駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2012,48(20):106-115.

[6]KUMAR A.Development of an automated guided vehicles in industrial environment[J].International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research,2014,3(1):377-391.

[7]WEI L J,CAPPELLE C,RUICHEK Y.Camera/laser/GPS fusion method for vehicle positioning under extended NIS-Based sensor validation[J].IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2013,62(11):3110-3122.

[8]李旭東,廖中浩,孟嬌.基于CMOS攝像頭的智能車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào):信息科學(xué)版,2013,31(4):414-418.

[9]樊啟高,李威,王禹橋,等.一種采用捷聯(lián)慣導(dǎo)的采煤機(jī)動(dòng)態(tài)定位方法[J].煤炭學(xué)報(bào),2011,36(10):1758-1761.

[10]楊海,李威,羅成名,等.基于捷聯(lián)慣導(dǎo)的采煤機(jī)定位定姿技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究[J].煤炭學(xué)報(bào),2014,39(12):2550-2556.

[11]張斌,方新秋,鄒永洺,等.基于陀螺儀和里程計(jì)的無(wú)人工作面采煤機(jī)自主定位系統(tǒng)[J].礦山機(jī)械,2010,38(9):10-13.

[12]張治斌,徐小玲,閻連龍.基于Zigbee井下無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位方法[J].煤炭學(xué)報(bào),2009,34(1):125-128.

[13]陳奎.井下移動(dòng)目標(biāo)精確定位理論與技術(shù)的研究[D].徐州:中國(guó)礦業(yè)大學(xué),2009.

[14]李亮,王昕,胡克想,等.探地雷達(dá)探測(cè)煤巖界面的方法與試驗(yàn)[J].工礦自動(dòng)化,2015,41(9):8-11.

[15]孫繼平.基于圖像識(shí)別的煤巖界面識(shí)別方法研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2011,39(2):77-79.

[16]田子建,彭霞,蘇波.基于機(jī)器視覺(jué)的煤巖界面識(shí)別研究[J].工礦自動(dòng)化,2013,39(5):49-52.

[17]CHI H P,ZHAN K,SHI B Q.Automatic guidance of underground mining vehicles using laser sensors[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2012,27(1):142-148.

[18]LIU X H.Development of a vision-based object detection and recognition system for intelligent vehicle[D].Madison:University of Wisconsin-Madison,2000.

[19]侯媛彬,郝利波.煤礦救援機(jī)器人自主避障方法研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2011,39(10):90-92.

[20]楊鑫,馬斌,王健生,等.基于單目視覺(jué)的礦井機(jī)車障礙物檢測(cè)和測(cè)距方法[J].工礦自動(dòng)化,2014,40(11):96-99.

Study on key technologies of unmanned driving shearer

ZHANG Hao,GE Shirong

(School of Mechatronic Engineering, China University of Mining and Technology,

Xuzhou 221008, China)

Abstract:The paper described technical architecture of unmanned driving shearer from aspects of recognition system, decision-making system and control system. It discussed key technologies of unmanned driving shearer and their breakthrough directions, including autonomous positioning technology of shearer, autonomous correction technology of shearer, coal-rock interface recognition technology and autonomous obstacle avoidance technology of shearer, considered multi-sensor fusion technology could improve accuracy and reliability of autonomous positioning and navigation of shearer, and provide technical idea to solve key problems of unmanned driving shearer.

Key words:unmanned driving shearer; positioning; navigation; autonomous correction; coal-rock interface recognition; autonomous obstacle avoidance

作者簡(jiǎn)介：張昊(1991-)，男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)人采煤機(jī)煤巖自動(dòng)識(shí)別，E-mail:donibife@163.com。

基金項(xiàng)目：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2014CB046301)。

收稿日期：2015-11-18；修回日期：2016-01-11；責(zé)任編輯：盛男。

中圖分類號(hào)：TD632

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-01-26 15:44

文章編號(hào)：1671-251X(2016)02-0031-03

DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.008

張昊，葛世榮.無(wú)人駕駛采煤機(jī)關(guān)鍵技術(shù)探討[J].工礦自動(dòng)化，2016,42(2)：31-33.