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基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制研究

IM智能矿业 | 科技赋能矿业,让采矿酷起来! 2022/01/28 16:13

 自主纠偏控制是保证掘进机器人精确定向行走与巷道高质量成形截割的重要前提,是掘进机器人智能化关键技术之一。西安科技大学薛旭升博士团队根据煤矿掘进巷道作业环境与掘进工艺特点,采用机器视觉和数字孪生技术设计了一种煤矿掘进机器人纠偏控制系统。

掘进机器人纠偏 控制 功能需求

(1) 搭建掘进巷道及掘进机器人的数字孪生模型,实现掘进机器人物理实体与虚拟样机映射。

(2)  实时显示掘进机器人定位定向参数,解算掘进机器人位置与方向,判断当前掘进状态(正常、超挖、欠挖)并实时显示。

(3)  根据掘进状态及定位定向参数驱动掘进机器人,实现虚实协同自主纠偏控制。

(4)  通过人机交互单元实现掘进机器人的虚拟可视化远程控制。

系统总体方案

 基于数字孪生的掘进机器人纠偏控制系统由数字模型、物理模型和人机交互控制单元组成(图1)。数字模型主要包括巷道数字模型和掘进机器人数字模型;物理模型主要包括掘进机器人样机与视觉检测系统;人机交互控制单元主要包括监测监控界面、数据库与纠偏控制模型等。视觉检测系统实时感知工作面环境信息。纠偏控制模型根据系统提取的掘进巷道空间特征参数与掘进机器人位置信息解算控制参数,并将其上传至数据库,通过虚实映射关系驱动数字模型,同时将虚拟现实环境中数字模型的控制同步映射到掘进机器人样机上。监测监控界面可实时显示图像及偏航角、偏移距离等信息,操作者通过操控掘进机器人数字模型实现对掘进机器人样机的远程纠偏控制。

新知达人, 基于数字孪生的煤矿掘进机器人纠偏控制研究

图1 基于数字孪生的掘进机器人纠偏控制系统组成

掘进机器人纠偏控制方法

 采用虚实同步控制技术实现掘进机器人对中纠偏控制。掘进机器人机尾携带双目视觉传感器,用于采集巷道空间图像,获取掘进机器人定位定向参数。建立巷道坐标系与机器人坐标系。根据掘进机器人作业情况,纠偏控制模型实时解算掘进机器人坐标系与巷道坐标系的位置和方向关系。基于最大类间方差法建立巷道图像特征分割处理模型,分析巷道空间图像特征,对重构的巷道环境进行坐标系标定。

 采用MySQL建立偏移距离、偏航角和巷道断面形状等参数数据库,通过Unity 3D数据库接口实现数字模型与数据库连接。通过Unity 3D平台导入掘进机器人和巷道数字模型,结合掘进机器人坐标系、巷道坐标系关系与数据库中的位置参数,确定掘进机器人与巷道环境的虚实映射关系。

 掘进机器人纠偏控制流程如图2所示。双目视觉传感器采集巷道图像数据,提取巷道口图像特征并建立巷道坐标系,结合掘进机器人坐标系,解算掘进机器人相对于巷道空间的位姿参数。将解算参数上传至数据库,系统读取数据库中位姿参数并显示在监测监控界面,经运算得到当前偏航角及偏移中线距离。计算当前掘进机器人的单侧偏移距离,将计算结果与超挖、欠挖及正常掘进状态阈值进行对比,判断当前掘进巷道断面的超挖、欠挖状态,并在相应的虚拟巷道围岩显示超挖或欠挖状况。控制掘进机器人左右履带运动,补偿偏移距离和偏航角,完成掘进机器人对中纠偏。

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图2 掘进机器人纠偏控制流程

实验结果

建立掘进机器人纠偏控制实验平台,模拟巷道环境进行实验,设置4种掘进机位姿状态,结果表明系统能够有效实现掘进机纠偏控制,监测监控界面可正确显示掘进机位姿状态(图3)。

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图3 掘进机器人纠偏控制监测监控界面

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