本文選題：煤礦井下 + 機器人　； 參考：《煤炭科學研究總院》2017年碩士論文

【摘要】：在煤礦災害事故救援過程中,由于煤礦井下環(huán)境復雜多變,使用機器人進行偵測救援已成為現代化礦山救援技術的發(fā)展趨勢,為了讓機器人快速定位事故發(fā)生位置、及時偵測出災變區(qū)域環(huán)境,必須先準確的計算出救援機器人移動軌跡及位置,在沒有GPS等全球定位系統(tǒng)(或者無法使用GPS全球定位系統(tǒng)的環(huán)境)的區(qū)域,使用移動機器人同時定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術計算機器人位置并構造井下災害環(huán)境地圖,已成為實施有效偵測、救援手段的前提。本文以中煤科工集團重慶研究院救援分院機器人實驗室為主要技術支撐,瓦斯災害監(jiān)控與應急技術國家重點實驗室為主要工程試驗平臺,采用仿真實驗、現場實驗相結合的方法,使用粒子群優(yōu)化算法對行業(yè)現有的FASTLSAM2.0進行優(yōu)化,改善算法在煤礦井下環(huán)境中的建圖精度與效率,并對優(yōu)化后的算法在煤礦井下環(huán)境中進行了性能實驗,進行了在煤礦相似封閉環(huán)境中的仿真實驗,分析影響算法性能差異的因素,主要研究內容包括以下幾個方面:1.簡化了機器人運動模型,使其線性化,改善了算法在位姿預測階段的復雜度。2.針對煤礦井下的復雜環(huán)境,對激光傳感器掃描出的點云地圖配準方法(Iterative Closest Point,ICP),建立了優(yōu)化模型,并使用罰函數法求解出其最優(yōu)解,增加了點云地圖配準的精度及其與環(huán)境的一致性。3.設計并編寫了算法的C++代碼及界面軟件,對算法在實際工作環(huán)境中的效果進行了有效測試與對比,得到了基于不同環(huán)境對算法精度的影響因素分析結果。
[Abstract]:In the process of mine disaster and accident rescue, because the underground environment of coal mine is complex and changeable, the use of robot to detect and rescue has become the development trend of modern mine rescue technology.In order to detect the catastrophic environment in time, the rescue robot must first accurately calculate the trajectory and position of the robot, in areas where there is no global positioning system such as GPS (or the environment where the GPS GPS cannot be used),The use of mobile robot simultaneous location and mapping (Simultaneous Localization mapping technique) technology to calculate robot position and construct underground disaster environment map has become a prerequisite for effective detection and rescue.This paper takes the robot laboratory of Chongqing Academy of Research and Rescue Branch of China Coal Science and Technology Group as the main technical support, the State key Laboratory of Gas disaster Monitoring and Emergency Technology as the main engineering test platform, and adopts the simulation experiment.Combined with field experiments, particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the existing FASTLSAM2.0 in the industry, to improve the accuracy and efficiency of the algorithm in the underground environment of coal mine, and the performance experiment of the optimized algorithm in the underground environment of coal mine is carried out.The simulation experiment in the similar closed environment of coal mine is carried out, and the factors influencing the performance of the algorithm are analyzed. The main research contents include the following aspects: 1.The robot motion model is simplified and linearized, and the complexity of the algorithm in the phase of pose prediction is improved.Aiming at the complex environment of underground coal mine, an optimized model is established for the point cloud map registration method scanned by laser sensor, and the penalty function method is used to solve the optimal solution.Increase the accuracy of point cloud map registration and its consistency with the environment. 3.The C code and interface software of the algorithm are designed and written, the effect of the algorithm in the actual working environment is tested and compared effectively, and the analysis results of the factors influencing the algorithm precision based on different environments are obtained.
【學位授予單位】：煤炭科學研究總院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TD774

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本文編號：1749203