田偉琴，田 原，賈 曲，張 凱

（1.煤炭科學(xué)研究總院，北京 100013；2.中國(guó)煤炭科工集團(tuán)太原研究院有限公司，山西 太原 030006；

3.山西天地煤機(jī)裝備有限公司，山西 太原 030006）

0 引 言

煤炭是我國(guó)的能源基石，煤炭行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展離不開核心技術(shù)的支撐，實(shí)現(xiàn)煤炭安全、高效的開采是我國(guó)煤礦智能化發(fā)展的方向［1］。 目前我國(guó)煤礦智能化的發(fā)展仍在初級(jí)階段，需要不斷地進(jìn)行進(jìn)步和完善，其中煤礦裝備作為煤礦生產(chǎn)的重要組成部分，實(shí)現(xiàn)其裝備系統(tǒng)的智能化尤為迫切。 相對(duì)于我國(guó)煤礦綜采裝備的智能化發(fā)展，掘進(jìn)智能化受制于綜掘工作面環(huán)境復(fù)雜且制約因素較多而發(fā)展較慢，同時(shí)嚴(yán)重影響著工人的安全，因此掘進(jìn)技術(shù)的智能化對(duì)煤礦安全生產(chǎn)有著重要意義。

當(dāng)前巷道掘進(jìn)主要依靠的設(shè)備是懸臂式掘進(jìn)機(jī)（簡(jiǎn)稱“掘進(jìn)機(jī)”），仍需依靠工人進(jìn)行操作，掘進(jìn)機(jī)的遠(yuǎn)程化、無(wú)人化及智能化直接關(guān)系煤礦工人的生命安全與開采效率，因此實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)的自主導(dǎo)航至關(guān)重要。

井下精確導(dǎo)航定位是智慧煤礦的核心組成部分，在井下研究中，掘進(jìn)機(jī)已經(jīng)能夠被遠(yuǎn)程操控，但是由于未能實(shí)現(xiàn)在地下空間中的自主測(cè)量和定位，仍無(wú)法確定掘進(jìn)機(jī)自身位姿與巷道之間的空間位置關(guān)系，無(wú)法對(duì)周圍的環(huán)境實(shí)現(xiàn)自動(dòng)感知和定位，只能根據(jù)視頻進(jìn)行作業(yè)，難以達(dá)到精確開采的目的。 因此需要采用有效的測(cè)量技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)的位姿檢測(cè)，使其達(dá)到在掘進(jìn)工作面自主導(dǎo)航的要求，完成無(wú)人化精準(zhǔn)掘進(jìn)。

筆者通過對(duì)掘進(jìn)機(jī)自主導(dǎo)航的重要性進(jìn)行闡述，分析掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航目前面臨的問題，分類介紹了關(guān)于掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)的研究現(xiàn)狀，歸納總結(jié)其技術(shù)特征及存在的問題；最后對(duì)掘進(jìn)機(jī)未來(lái)的自主導(dǎo)航定位發(fā)展趨勢(shì)做了展望。

1 掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)面臨的問題

在掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)研究中，一直存在著一些阻礙掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的問題。

1）環(huán)境惡劣。 巷道空間狹窄，照度低，懸臂式掘進(jìn)機(jī)截割期間會(huì)產(chǎn)生大量粉塵和水霧，而且在截割過程中存在強(qiáng)烈振動(dòng)和沖擊。

2）運(yùn)動(dòng)方式特殊。 掘進(jìn)機(jī)的運(yùn)動(dòng)特點(diǎn)是長(zhǎng)時(shí)、短距、低速、頻繁進(jìn)退，復(fù)雜且不確定性高。

3）工況特殊。 巷道底板狀況易使掘進(jìn)機(jī)在作業(yè)過程中發(fā)生側(cè)滑、橫滾等，從而在截割時(shí)影響截面的形態(tài)和位置，改變巷道的走向。

4）定位難度大。 煤礦巷道為狹長(zhǎng)空間，類似一維空間，但在對(duì)掘進(jìn)機(jī)定位時(shí)需要考慮機(jī)身三維定位和姿態(tài)檢測(cè)，精度不易保證。

由于上述問題，目前掘進(jìn)機(jī)尚無(wú)可靠的導(dǎo)航技術(shù)，已經(jīng)成為掘進(jìn)機(jī)遠(yuǎn)程控制的“卡脖子”問題。

2 掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀

目前在煤礦井下，掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)主要涉及激光、UWB、iGPS、視覺、慣導(dǎo)等傳感器，大致可分為光電導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航以及多傳感器融合3 大類，分別對(duì)各種技術(shù)總結(jié)歸納如下。

2.1 光電導(dǎo)航及位姿檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀

基于光電導(dǎo)航原理的導(dǎo)航技術(shù)信號(hào)傳輸介質(zhì)包括激光（如點(diǎn)／線／面激光和全站儀等）、紅外線、可見光及機(jī)器視覺等，其檢測(cè)系統(tǒng)可以分為2 部分：一部分固定在巷道基準(zhǔn)中作為信號(hào)檢測(cè)裝置；另一部分安裝在懸臂式掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上作為信號(hào)發(fā)射裝置，并隨機(jī)身運(yùn)動(dòng)。

1）基于全站儀的導(dǎo)向與定位原理。 朱信平等［5］提出了一種利用全站儀檢測(cè)掘進(jìn)機(jī)機(jī)身位姿的方法，如圖1 所示。

圖1 基于全站儀的掘進(jìn)機(jī)機(jī)身檢測(cè)系統(tǒng)示意Fig.1 Schematic of body detection system of roadheader based on total station

該方法能精確地完成對(duì)掘進(jìn)機(jī)機(jī)身位姿參數(shù)的實(shí)時(shí)測(cè)量，但問題在于掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)檢測(cè)要在同一時(shí)刻檢測(cè)多點(diǎn)掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上離散分布的空間目標(biāo)，而全站儀只能同一時(shí)刻檢測(cè)一個(gè)點(diǎn)，所以全站儀更適合掘進(jìn)機(jī)的靜態(tài)位姿檢測(cè)。

2）基于激光指向儀的導(dǎo)向和定位原理。 在巷道指向裝置中使用較多的即為激光指向儀，其位置和方向經(jīng)過全站儀的標(biāo)定，可將巷道基準(zhǔn)傳遞到巷道斷面上。 利用點(diǎn)／扇形激光發(fā)射器發(fā)射激光信號(hào)，掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上的激光標(biāo)靶或接收器接收信號(hào)完成對(duì)掘進(jìn)機(jī)的位姿檢測(cè)。

Markvardt Roman 等［6］基于紅外傳感器對(duì)掘進(jìn)機(jī)定位進(jìn)行了研究，采用主動(dòng)照明紅外傳感器，在無(wú)人視覺控制的情況下，提高掘進(jìn)機(jī)定位的魯棒性。

薛光輝等［7］提出了基于激光靶向跟蹤的掘進(jìn)機(jī)位姿測(cè)量方法，可以在標(biāo)靶單點(diǎn)布站的情況下完成掘進(jìn)機(jī)所有位姿參數(shù)的測(cè)量，以解決布站復(fù)雜、測(cè)量過程繁瑣等不足。

張旭輝等［8］以激光指向儀的2 個(gè)激光光斑參考，利用激光光斑、光斑之間的直線及激光線之間的兩點(diǎn)三線特征，通過矩陣計(jì)算得到了相機(jī)相對(duì)于激光指向儀下的位姿關(guān)系，并通過掘進(jìn)機(jī)機(jī)身姿態(tài)模型，解算出了掘進(jìn)機(jī)在巷道坐標(biāo)系中的位姿。

然而激光指向儀只能依靠得到的若干參數(shù)判斷掘進(jìn)機(jī)是否沿設(shè)計(jì)方向掘進(jìn)，在實(shí)際測(cè)量中，當(dāng)測(cè)量距離過遠(yuǎn)時(shí)需調(diào)整指向儀位置并重新進(jìn)行標(biāo)定，過程繁瑣且易出現(xiàn)誤差。

3）基于空間交匯測(cè)量技術(shù)的導(dǎo)向和定位原理。吳淼等［9－10］采用激光空間交匯測(cè)量技術(shù)對(duì)懸臂式掘進(jìn)機(jī)實(shí)施位姿自主測(cè)量，其測(cè)量示意如圖2 所示。

圖2 基于空間交匯測(cè)量技術(shù)的懸臂式掘進(jìn)機(jī)自主位姿測(cè)量方法Fig.2 Autonomous position and attitude measurement method of cantilever roadheader based on space intersection measurement technology

將激光發(fā)射器安裝在掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上發(fā)射旋轉(zhuǎn)激光，再在機(jī)身后部固定放置激光接收器，由激光平面得到發(fā)射器相對(duì)于接收器的方位信息，即得到激光接收器確定的巷道坐標(biāo)系下懸臂式掘進(jìn)機(jī)的位姿。此研究在激光發(fā)射器與接收器相距一定距離時(shí)懸臂式掘進(jìn)機(jī)定位點(diǎn)在X軸最大測(cè)量誤差為厘米級(jí)。

4）基于iGPS（室內(nèi)GPS）的導(dǎo)向和定位原理。iGPS 是一種室內(nèi)定位技術(shù)。 陶云飛等［11－12］提出基于iGPS 的掘進(jìn)機(jī)單站多點(diǎn)分時(shí)機(jī)身位姿測(cè)量方法并對(duì)掘進(jìn)機(jī)偏向位移精度進(jìn)行了研究，如圖3 所示。

圖3 基于iGPS 的掘進(jìn)機(jī)單站多點(diǎn)分時(shí)位姿測(cè)量裝置Fig.3 Single station multi－point time－sharing pose measurement device of roadheader based on iGPS

在掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上固定安裝三個(gè)不在同一直線的激光接收器，發(fā)射站在不同位置發(fā)射光束，由待測(cè)接收器接收信號(hào)，可以解算出三個(gè)不同位置的接收器坐標(biāo)，完成對(duì)掘進(jìn)機(jī)的定位。 該測(cè)量方式僅依靠單個(gè)發(fā)射站與機(jī)身不同位置的接收器就能實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)自主檢測(cè)位姿，但接收器的測(cè)量誤差會(huì)隨著測(cè)量距離的增大而增大，Y軸方向的測(cè)量誤差增長(zhǎng)速率大于X及Z軸方向，需通過多次測(cè)量，方可降低誤差值。

5）基于超寬帶（UWB）技術(shù)的導(dǎo)向和定位原理。超寬帶技術(shù)是一種具有良好的測(cè)量實(shí)時(shí)性與較廣的測(cè)量范圍的新型無(wú)線電技術(shù)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、不存在位姿誤差累積，局域范圍內(nèi)具有高精度測(cè)距功能，可在掘進(jìn)機(jī)靜止或者行進(jìn)過程中提供較高的定位精度。

符世琛等［13－18］基于超寬帶技術(shù)對(duì)掘進(jìn)機(jī)位姿及定位定向做了大量研究，基于超寬帶的掘進(jìn)機(jī)位態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)如圖4 所示。

圖4 基于超寬帶的掘進(jìn)機(jī)位姿檢測(cè)系統(tǒng)示意Fig.4 Schematic of roadheader position and attitude detection system based on ultra－wideband

①利用超寬帶與TW－TOF 結(jié)合的測(cè)距技術(shù)實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)的自主導(dǎo)航，將自主探測(cè)范圍提升了3 倍，為掘進(jìn)機(jī)自主巡航系統(tǒng)提供基準(zhǔn)。 但受基站布局的限制，橫滾角與俯仰角的解算精度并不理想。 ②研究了基站與機(jī)身定位點(diǎn)的幾何布局（如間距、角度）對(duì)掘進(jìn)機(jī)位姿測(cè)量精度的影響，結(jié)果表明姿態(tài)角只與機(jī)身定位點(diǎn)的間距有關(guān)，間距越小，測(cè)量精度越高。 ③利用超寬帶技術(shù)測(cè)量基站與機(jī)身定位點(diǎn)的距離，根據(jù)由測(cè)距信息建立的TOA 觀測(cè)方程組解算出掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)角參數(shù)。 在90 m 距離內(nèi)，協(xié)同算法的Y軸定位誤差基本上可以保持毫米級(jí)，而X軸、Z軸定位誤差隨測(cè)量距離的增大，誤差呈線性增加。

劉超等［19］提出基于UWB 測(cè)距與定位（TSOA）原理混合算法的掘進(jìn)機(jī)位姿檢測(cè)方法，通過混合算法得到了掘進(jìn)機(jī)的坐標(biāo)值，將坐標(biāo)值代入姿態(tài)角解算公式得到了掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)角。 在試驗(yàn)測(cè)量范圍內(nèi)，X軸誤差可控制在厘米級(jí)，Y軸誤差可達(dá)到毫米級(jí)，Z軸誤差則隨測(cè)量距離增大而增大。

崔柳等［20］設(shè)置了一種以3 個(gè)UWB 基站與信號(hào)單元組成的隨掘進(jìn)機(jī)移動(dòng)的測(cè)量裝置，分別在掘進(jìn)機(jī)與測(cè)量裝置上裝設(shè)姿態(tài)監(jiān)測(cè)裝置。 當(dāng)掘進(jìn)機(jī)靜止時(shí)，將掘進(jìn)機(jī)的監(jiān)測(cè)裝置作為定位基站發(fā)射無(wú)線電波信號(hào)，測(cè)量裝置上的監(jiān)測(cè)裝置作為定位標(biāo)簽，結(jié)合算法解算出測(cè)量裝置相對(duì)于掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)與位置參數(shù)；當(dāng)掘進(jìn)機(jī)前進(jìn)時(shí)，將靜止測(cè)量裝置上的監(jiān)測(cè)裝置作為參考，監(jiān)測(cè)掘進(jìn)機(jī)上監(jiān)測(cè)裝置的實(shí)時(shí)位姿變化，完成掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)與位置參數(shù)測(cè)量。

在UWB 位姿測(cè)量系統(tǒng)中，掘進(jìn)機(jī)定位精度隨基站布局間距增大而增大，隨基站與機(jī)身的距離增大而減低，且在三維坐標(biāo)中Z軸精度較差。

6）基于視覺測(cè)量的導(dǎo)向和定位原理。 機(jī)器視覺是一種包含圖像處理、機(jī)械工程、控制、光學(xué)成像、模式識(shí)別以及人工智能等多領(lǐng)域的綜合技術(shù)，與傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)備的結(jié)合可大大提高自動(dòng)化程度。

田原［21－22］對(duì)基于機(jī)器視覺的掘進(jìn)機(jī)空間位姿技術(shù)做了研究。 圖5 為所用檢測(cè)系統(tǒng)示意圖。

圖5 基于機(jī)器視覺的掘進(jìn)機(jī)空間位姿檢測(cè)系統(tǒng)Fig.5 Space position and attitude detection system of roadheader based on machine vision

攝像機(jī)成像系統(tǒng)對(duì)給定空間分布模式的特征點(diǎn)陣（光靶）成像，利用視覺測(cè)量理論，通過對(duì)圖像中特征點(diǎn)分布模式變形情況的分析，計(jì)算攝像機(jī)相對(duì)特征點(diǎn)陣（光靶）的空間位置和姿態(tài)參數(shù)。

杜雨馨等［23］提出的掘進(jìn)機(jī)機(jī)身實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意如圖6 所示，選擇將雙十字激光源作為參照物安裝在起始掘進(jìn)的巷道頂板處，利用攝像機(jī)采集標(biāo)靶上圖像，并進(jìn)行識(shí)別與特征提取，根據(jù)構(gòu)建的掘進(jìn)機(jī)位姿解算模型，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)位姿參數(shù)的檢測(cè)。

圖6 基于雙十字激光與機(jī)器視覺組合的掘進(jìn)機(jī)位姿檢測(cè)方法Fig.6 Pose detection method of roadheader based on double cross laser and machine vision

在懸臂式掘進(jìn)機(jī)截割頭定位研究中，張旭輝等［24－27］①利用攝像機(jī)采集安裝在靠近截割臂回轉(zhuǎn)臺(tái)上的紅外標(biāo)靶圖像，通過光靶中心的像素坐標(biāo)及四點(diǎn)透視方法得到紅外標(biāo)靶在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，得到了截割頭姿態(tài)角；②將視覺傳感器應(yīng)用于懸臂式掘進(jìn)機(jī)控制系統(tǒng)中，根據(jù)各傳感器的測(cè)量結(jié)果以及誤差信息實(shí)現(xiàn)了懸臂式掘進(jìn)機(jī)截割的精確控制；③采用單目視覺測(cè)量技術(shù)，將巷道中激光指向儀的激光點(diǎn)和激光束作為特征構(gòu)建出掘進(jìn)機(jī)機(jī)身位姿視覺測(cè)量模型，通過空間矩陣變換來(lái)解算巷道中機(jī)身位姿；④利用截割臂擺動(dòng)到已知極限位置時(shí)的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)相機(jī)外參進(jìn)行標(biāo)定，亞像素級(jí)邊緣檢測(cè)算法對(duì)光斑中心提取，提高視覺測(cè)量精度。

楊文娟等［28－30］構(gòu)建了利用視覺傳感器識(shí)別紅外標(biāo)靶特征的截割頭姿態(tài)的測(cè)量系統(tǒng)，利用兩點(diǎn)三線法解算掘進(jìn)機(jī)位姿模型得到掘進(jìn)機(jī)機(jī)身在巷道坐標(biāo)下的位姿。 利用視覺技術(shù)對(duì)三激光束標(biāo)靶圖像進(jìn)行分割，采用Hessian 矩陣與泰勒展開對(duì)激光束中心線特征提取與定位，結(jié)合最小化重投影誤差實(shí)現(xiàn)非迭代全局最優(yōu)解估計(jì)，可獲得掘進(jìn)機(jī)機(jī)身位姿的最優(yōu)解，位姿解算精度滿足在煤礦井下惡劣環(huán)境中的定位需求。

張超等［31］利用雙目視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)位姿檢測(cè)，將紅外LED 光源組成圖像測(cè)量標(biāo)靶，對(duì)光斑中心點(diǎn)進(jìn)行特征提取，使用雙標(biāo)靶交替移動(dòng)實(shí)現(xiàn)連續(xù)不間斷測(cè)量，3D－3D 運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法完成位姿參數(shù)求解。

光電導(dǎo)航技術(shù)種類眾多，且技術(shù)成熟、精度高、應(yīng)用廣泛。 但是由于在煤礦井下工作時(shí)需要克服能見度低、空間狹窄等環(huán)境問題，因此只能在特定環(huán)境工況下應(yīng)用。

2.2 慣性導(dǎo)航技術(shù)研究現(xiàn)狀

慣性導(dǎo)航技術(shù)利用陀螺儀測(cè)得載體角速率，通過姿態(tài)更新算法獲得偏航角與姿態(tài)角信息；加速度計(jì)測(cè)出載體在慣性參考系中的運(yùn)動(dòng)加速度，再把它轉(zhuǎn)換到由陀螺儀建立的導(dǎo)航坐標(biāo)系中，就能夠獲取載體在導(dǎo)航坐標(biāo)系中的速度和位置等信息。 利用慣導(dǎo)技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航，可得到掘進(jìn)機(jī)的偏向角、俯仰角、滾動(dòng)角及偏向位移信息。

載體（掘進(jìn)機(jī)）的位置坐標(biāo)由慣導(dǎo)系統(tǒng)中加速度計(jì)輸出的實(shí)時(shí)加速度進(jìn)行二次積分求得，其表達(dá)式為

式中，x、y、z為載體的位置坐標(biāo)；x（0）、y（0）、z（0）為載體初始輸入的位置坐標(biāo)；為載體在各軸方向上的實(shí)時(shí)速度；t為載體運(yùn)行時(shí)間。

然而在文獻(xiàn)［32］中證實(shí)：?jiǎn)为?dú)利用慣導(dǎo)系統(tǒng)測(cè)量掘進(jìn)機(jī)位姿時(shí)，對(duì)偏向角、俯仰角及滾動(dòng)角的測(cè)量均存在一定角度的誤差；偏向位移則測(cè)量誤差較大，且隨著掘進(jìn)機(jī)的不斷向前進(jìn)尺，誤差會(huì)不斷增大。因此，之后出現(xiàn)了一些對(duì)于慣導(dǎo)導(dǎo)航技術(shù)誤差補(bǔ)償?shù)难芯俊?/p>

零速修正為載體速度為0（停車時(shí)）對(duì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償修正的一種技術(shù)。 田原［33］利用零速修正技術(shù)對(duì)測(cè)量掘進(jìn)機(jī)的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行誤差修正，以掘進(jìn)機(jī)多次停車時(shí)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的速度作為速度誤差的觀測(cè)值，利用二次曲線進(jìn)行誤差擬合，進(jìn)而得到位置誤差曲線，對(duì)慣導(dǎo)系統(tǒng)輸出的位置誤差進(jìn)行修正，從而提高掘進(jìn)機(jī)定位精度。

慣性導(dǎo)航技術(shù)一般應(yīng)用于高速、短時(shí)、長(zhǎng)距離飛行器導(dǎo)航定位中，具有環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、精度高等特點(diǎn)。 而懸臂式掘進(jìn)機(jī)是以低速、長(zhǎng)時(shí)、短距的工作方式進(jìn)行作業(yè)的，利用慣性導(dǎo)航技術(shù)進(jìn)行掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航，其通過二次積分實(shí)現(xiàn)位移監(jiān)測(cè)的原理，在加速度檢測(cè)有誤差時(shí)，會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差隨運(yùn)行時(shí)間累積，影響定位精度。 所以將慣性導(dǎo)航應(yīng)用于掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航中仍面臨著定位精度不足的較大挑戰(zhàn)，應(yīng)考慮與其他測(cè)量技術(shù)進(jìn)行組合來(lái)減少對(duì)掘進(jìn)機(jī)位姿的測(cè)量誤差。

2.3 多傳感器融合（組合導(dǎo)航）技術(shù)研究現(xiàn)狀

由于光電導(dǎo)航與慣性導(dǎo)航在掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航中都存在一些問題，因此有眾多學(xué)者提出將兩者進(jìn)行融合優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，才有可能更精確地實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)的導(dǎo)航定位。

童敏明等［34］將三軸加速度傳感器得到的掘進(jìn)機(jī)位姿信息、單軸陀螺儀測(cè)得的掘進(jìn)機(jī)轉(zhuǎn)向角度信息及超聲波測(cè)距傳感器測(cè)得的掘進(jìn)機(jī)與設(shè)定中心線的偏距位移信息融合處理，實(shí)現(xiàn)了利用多種傳感器融合技術(shù)對(duì)掘進(jìn)機(jī)的定位信息獲取與控制。

黃東等［35］與YANG 等［36］均提出將視覺測(cè)量和慣性導(dǎo)航結(jié)合起來(lái)，采用激光捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)獲取掘進(jìn)機(jī)姿態(tài)信息，視覺技術(shù)獲取掘進(jìn)機(jī)位置信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)位姿參數(shù)的實(shí)時(shí)測(cè)量。 但此研究由于巷道路面顛簸等因素，對(duì)掘進(jìn)機(jī)剛體模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析不夠準(zhǔn)確；單目視覺對(duì)位置測(cè)量的精度較低，且需進(jìn)一步分析測(cè)量誤差來(lái)源。

王以忠等［38］將一組工業(yè)相機(jī)和捷聯(lián)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)同軸反向安裝在掘進(jìn)機(jī)機(jī)身上組裝成測(cè)偏單元，測(cè)得激光指向儀光源光斑的空間矢量、巷道斷面光斑的空間矢量和掘進(jìn)機(jī)的姿態(tài)信息；結(jié)合視覺測(cè)量與慣性導(dǎo)航技術(shù)，建立空間矢量約束方程以及坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換得到掘進(jìn)機(jī)位置信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)掘進(jìn)機(jī)的實(shí)時(shí)位姿測(cè)量。 該位姿測(cè)量方法能得到掘進(jìn)機(jī)實(shí)時(shí)位姿的六自由度信息，可用于煤礦掘進(jìn)機(jī)的位姿測(cè)量。但由于測(cè)偏單元長(zhǎng)度過小，易使計(jì)算的空間矢量出現(xiàn)誤差，影響位置測(cè)量精度。

HAN 等［39］基于地下掘進(jìn)設(shè)備提出全阻尼慣性導(dǎo)航／里程計(jì)組合方法，以提供長(zhǎng)期高精度的定位導(dǎo)航信息，使其在傳感器漂移誤差和里程計(jì)誤差的情況下，仍能夠保持一周或更長(zhǎng)時(shí)間的高精度定向測(cè)量。 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明該方法適用于地下嚴(yán)重的滑動(dòng)和振動(dòng)環(huán)境，可滿足長(zhǎng)期地下掘進(jìn)的高精度導(dǎo)航要求。

張超［40］提出雙目視覺與捷聯(lián)慣導(dǎo)組合定位，采用旋轉(zhuǎn)矢量算法進(jìn)行慣導(dǎo)位姿求解，結(jié)合文獻(xiàn)［31］中雙目測(cè)量掘進(jìn)機(jī)的位姿機(jī)理，采用最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)，卡爾曼濾波實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)位姿的準(zhǔn)確測(cè)量。

吳淼等［40］結(jié)合激光、捷聯(lián)慣導(dǎo)與二維里程計(jì)搭建了掘進(jìn)機(jī)機(jī)身定位定向系統(tǒng)，利用捷聯(lián)慣導(dǎo)改進(jìn)系統(tǒng)確立掘進(jìn)機(jī)航向角與偏角關(guān)系，二維里程計(jì)測(cè)量掘進(jìn)機(jī)橫向和縱向里程增量，對(duì)掘進(jìn)機(jī)機(jī)身偏角、偏距（ 橫坐標(biāo)） 、縱坐標(biāo)測(cè)量精準(zhǔn)，所研發(fā)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)掘進(jìn)機(jī)在巷道掘進(jìn)中對(duì)機(jī)身定位的定向要求。

沈陽(yáng)等［41］采用一種外置式二維（前進(jìn)方向及側(cè)向）里程計(jì)裝置輔助慣導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)自主導(dǎo)航，同時(shí)提出了基于模糊理論的數(shù)據(jù)融合算法，實(shí)時(shí)在線調(diào)整噪聲協(xié)方差矩陣，解決了量測(cè)噪聲導(dǎo)致系統(tǒng)估計(jì)誤差變大的問題。

ZHANG 等［42］提出利用視覺SLAM 技術(shù)估計(jì)掘進(jìn)機(jī)的機(jī)身姿態(tài)并構(gòu)建導(dǎo)航地圖的方法，通過建立基于隨機(jī)樣本一致性（RANSAC）和迭代最近點(diǎn)（ICP）的掘進(jìn)機(jī)姿態(tài)計(jì)算模型，構(gòu)造閉環(huán)約束的姿態(tài)圖，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)機(jī)身姿態(tài)估計(jì)；使用激光雷達(dá)構(gòu)建了基于開源算法的柵格地圖。

在組合導(dǎo)航技術(shù)中，多信息融合算法是核心。目前存在卡爾曼濾波算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于多尺度回歸融合算法等幾大類，針對(duì)不同的多信息融合（組合導(dǎo)航）技術(shù)，又產(chǎn)生了聯(lián)合卡爾曼濾波、混合校正卡爾曼濾波、模糊自適應(yīng)濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、無(wú)跡卡爾曼濾波、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列改進(jìn)算法。 但是大多是對(duì)無(wú)人機(jī)、航空航天及車載導(dǎo)航的應(yīng)用研究，對(duì)于掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航研究涉及的算法類型甚少。 筆者認(rèn)為從改進(jìn)融合算法入手可能將更好地完善掘進(jìn)機(jī)的組合導(dǎo)航技術(shù)。

3 發(fā)展趨勢(shì)

目前我國(guó)煤礦裝備尚處于智能化初級(jí)階段，因此需要提升其感知能力，融合信息技術(shù)與數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)收集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行充分分析與挖掘，實(shí)現(xiàn)對(duì)巷道工況的全方位了解，不斷的推進(jìn)煤礦裝備智能化，尤其是懸臂式掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展。

主要可從2 方面進(jìn)行提升：①技術(shù)優(yōu)化。 對(duì)于光電導(dǎo)航技術(shù)，其中最主要的是機(jī)器視覺技術(shù)，因具有非接觸測(cè)量和信息豐富直觀等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用于導(dǎo)航定位中，當(dāng)然需要在掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航實(shí)際應(yīng)用中考慮環(huán)境適應(yīng)性問題，注意對(duì)此方面的應(yīng)用完善，也是光電導(dǎo)航技術(shù)未來(lái)發(fā)展的主要方向；對(duì)于慣性導(dǎo)航技術(shù)，其本身具備超強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，并且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)懸臂式掘進(jìn)機(jī)姿態(tài)的短時(shí)高精度檢測(cè)，但是卻存在誤差隨時(shí)間累積問題，因此慣導(dǎo)技術(shù)的發(fā)展需要設(shè)法從此方面加以完善。 ②算法融合。 多信息多傳感融合技術(shù)是利用融合算法將光電導(dǎo)航技術(shù)與慣性導(dǎo)航技術(shù)結(jié)合起來(lái)，集中優(yōu)勢(shì)，更好地實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)的導(dǎo)航定位和位姿檢測(cè)。 目前，已在很多研究中出現(xiàn)慣導(dǎo)與其他技術(shù)的組合研究，這也是目前掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航技術(shù)研究的一個(gè)傾向。

同時(shí)可借鑒其他工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ш郊夹g(shù)以及更加優(yōu)越的算法進(jìn)行信息融合，這將成為未來(lái)煤礦中掘進(jìn)機(jī)實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航定位的主要研究方向。

4 結(jié) 語(yǔ)

簡(jiǎn)述了掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航定位技術(shù)發(fā)展所面臨的問題，詳細(xì)分析了目前存在的一些掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)向定位技術(shù)，從光電導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航以及多信息多傳感器方面分別對(duì)其研究現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納總結(jié)。 最后對(duì)導(dǎo)航定位技術(shù)的應(yīng)用與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做了分析以及展望。

掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航定位的成熟一方面在于硬件技術(shù)改進(jìn)與創(chuàng)新，一方面則在于算法運(yùn)算提升精度，然而目前硬件技術(shù)方面難有很大的突破，因此可優(yōu)先考慮用魯棒性更強(qiáng)的算法進(jìn)行技術(shù)融合，以提高掘進(jìn)機(jī)導(dǎo)航精度，從而進(jìn)一步推動(dòng)煤礦智能化的發(fā)展。