本文選題：煤礦井下 + 機(jī)器人�。� 參考：《煤炭科學(xué)研究總院》2017年碩士論文

【摘要】：在煤礦災(zāi)害事故救援過程中,由于煤礦井下環(huán)境復(fù)雜多變,使用機(jī)器人進(jìn)行偵測(cè)救援已成為現(xiàn)代化礦山救援技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),為了讓機(jī)器人快速定位事故發(fā)生位置、及時(shí)偵測(cè)出災(zāi)變區(qū)域環(huán)境,必須先準(zhǔn)確的計(jì)算出救援機(jī)器人移動(dòng)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(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術(shù)計(jì)算機(jī)器人位置并構(gòu)造井下災(zāi)害環(huán)境地圖,已成為實(shí)施有效偵測(cè)、救援手段的前提。本文以中煤科工集團(tuán)重慶研究院救援分院機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室為主要技術(shù)支撐,瓦斯災(zāi)害監(jiān)控與應(yīng)急技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室為主要工程試驗(yàn)平臺(tái),采用仿真實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的方法,使用粒子群優(yōu)化算法對(duì)行業(yè)現(xiàn)有的FASTLSAM2.0進(jìn)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(duì)優(yōu)化后的算法在煤礦井下環(huán)境中進(jìn)行了性能實(shí)驗(yàn),進(jìn)行了在煤礦相似封閉環(huán)境中的仿真實(shí)驗(yàn),分析影響算法性能差異的因素,主要研究內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1.簡化了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型,使其線性化,改善了算法在位姿預(yù)測(cè)階段的復(fù)雜度。2.針對(duì)煤礦井下的復(fù)雜環(huán)境,對(duì)激光傳感器掃描出的點(diǎn)云地圖配準(zhǔn)方法(Iterative Closest Point,ICP),建立了優(yōu)化模型,并使用罰函數(shù)法求解出其最優(yōu)解,增加了點(diǎn)云地圖配準(zhǔn)的精度及其與環(huán)境的一致性。3.設(shè)計(jì)并編寫了算法的C++代碼及界面軟件,對(duì)算法在實(shí)際工作環(huán)境中的效果進(jìn)行了有效測(cè)試與對(duì)比,得到了基于不同環(huán)境對(duì)算法精度的影響因素分析結(jié)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(xué)位授予單位】：煤炭科學(xué)研究總院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TD774

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本文編號(hào)：1749203