一种井下无人扒渣机及控制方法与流程

本发明涉及矿用扒渣机，尤其涉及一种井下无人扒渣机及控制方法。

背景技术：

1、扒渣机又称挖掘式装载机，用于各种矿石、矿料、泥渣、石土的挖掘、输送及装车作业，广泛应用于矿山、桥隧工程施工、土方转运等场景，为了适应井下狭窄的作业空间，现有的扒渣机的驾驶位直接暴露于外，在井下的危险环境中不能为驾驶员提供有效的防护，并且工作环境恶劣，长时间工作对操作人员的身体健康造成不利影响。

2、随着机器人技术的发展，越来越多的自主工作机器人设备被广泛应用，为了替代人工操作，研究一种适用于井下弱光、施工面多变的复杂环境，且自主运行的扒渣机是非常有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述技术不足，提出一种井下无人扒渣机及控制方法，以满足现有技术中对适用于井下这弱光、施工面多变的复杂环境，且自主运行的扒渣机的需求。

2、为达到上述技术目的，本发明的技术方案提供一种井下无人扒渣机及控制方法，包括：中央处理模块、自主行走系统、作业系统和装载引导系统，所述自主行走系统包括环境感知模块、路径规划模块和运动控制模块；所述环境感知模块依靠设置于扒渣机上的传感器形成环境和定位信息，所述路径规划模块依据所述环境感知模块提供的环境和定位信息规划行进路径，同时向所述运动控制模块实时发送方向、速度和加速度类执行信息；所述作业系统包括作业区感知模块和挖掘部控制模块，所述作业区感知模块通过扫描获取作业区三维坐标数据，所述挖掘部控制模块分析作业区三维坐标数据并发送转向和挖掘指令至挖掘机构；所述装载引导系统包括定位模块、处理模块和通信模块，所述定位模块获取扒渣机和转运车辆的坐标以及角度，所述处理模块根据坐标和角度生成导航信息，所述通信模块用于扒渣机和转运车辆传递数据；所述中央处理模块包括计算模块和远传模块，所述计算模块为各子系统提供计算服务并记录运行数据，所述远传模块将计算模块与远端后台连接。

3、更进一步的，所述环境感知模块包括通过3d激光雷达和组合惯性导航imu，所述3d激光雷达(105)对巷道进行扫描得到巷道点云，并对点云进行滤波、感兴趣区域分割处理后提取路面点云，再使用alpha shapes算法提取路面点云的巷道边界，以约束扒渣机在巷道中间自主行走，所述3d激光雷达以松耦合的方式进行数据的收集和处理进行状态估计，以所述imu(106)数据作为观测值，再用卡尔曼滤波器融合数据，形成定位信息。

4、更进一步的，所述作业区感知模块包括设置于扒渣机正面的多线激光雷达和具有辅助光源的相机，所述多线激光雷达扫描得到作业区及周围环境的点云数据，所述相机采集作业区及周围环境的图像数据，所述作业区感知模块通过作业区及周围环境的点云数据和作业区及周围环境的图像数据获得作业区点云数据，将作业区点云数据投影在三维坐标系下，获得作业区点云数据的三维坐标数据。

5、更进一步的，所述装载引导系统包括处理模块、通讯模块和两个定位模块，所述定位模块和通讯模块均与所述处理模块电连接，两个所述定位模块分别用于获取扒渣机当前位置的第一坐标、相对于设置的参考方向的第一角度和运载车辆当前位置的第二坐标；所述处理模块根据所述第一坐标、所述第一角度和所述第二坐标，确定扒渣机的装载机构对应的工作区域，根据所述工作区域确定转运车辆的目标点。

6、更进一步的，本发明提供一种井下无人扒渣机的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

7、s1：各子系统自检反馈至中央处理模块，中央处理模块判断各子系统正常进入步骤s2；

8、s2：路径规划模块根据后台系统发送的作业面坐标规划路径，并与环境感知模块和运动控制模块配合控制扒渣机自主行走至作业区；

9、s3：作业区感知模块对作业区以及周边环境进行扫描并依次形成作业计划；

10、s4：装载引导系统引导转运车辆与扒渣机的装载机构对接；

11、s5：挖掘部控制模块依据作业计划进行扒渣作业，装载引导系统同时引导转运车辆跟随扒渣机。

12、更近一步的，所述步骤s2中自主行走的控制方法包括以下步骤：

13、t1：根据预置的巷道地图，规划扒渣机前进的全局路径；

14、t2：激光雷达扫描巷道获得巷道点云，对巷道点云进行相应处理；

15、t3：点云数据处理，获取地面点云通过alpha shapes算法获取巷道边界；

16、t4：通过巷道边界数据约束扒渣机在巷道中间行驶，imu引导扒渣机向正确方向前进；

17、t5：根据地面点云的变化实时调整路径，躲避障碍物；

18、t6：扒渣机完成自主行走，行驶到指定工作面。

19、更近一步的，所述步骤s3中作业区感知模块获取作业区三维坐标数据的方法包括以下步骤：

20、u1.分别采集作业区及周围环境点云数据和图像数据；

21、u2.作业区及周围环境的图像数据基于图像的语义分割方法进行分割，得到作业区图像数据；

22、u3.作业区及周围环境的点云数据通过对相机与激光雷达进行联合标定，获得激光雷达坐标系至相机图像坐标系之间的变换矩阵；

23、u4.根据相机内参、变换矩阵将作业区及周围环境的点云数据投影至作业区及周围环境的图像数据的二维图像平面，并基于三维点云数据与二维图像中像素点的对应关系集成点云数据的查找表；

24、u5.基于作业区图像数据的像素点、点云数据的查找表，遍历查找表中的每一个点云，获得作业区点云三维坐标数据。

25、更近一步的，所述步骤u2中得到作业区图像数据的方法包括以下步骤：

26、v1.采用标注工具分别对作业区图像数据和非作业区图像数据进行标注处理，分别获得作业区和非作业区的训练数据集；

27、v2.将训练数据集输入到语义分割神经网络模型segformer进行训练，得到训练的网络模型；

28、v3.基于训练的网络模型处理扒渣机作业环境图像数据，获得作业区图像数据和非作业区图像数据。

29、与现有技术相比，本发明的有益效果包括：

30、1、本发明通过自主行走系统设置环境感知模块、路径规划模块和运动控制模块的相互配合，实现了扒渣机由远端获取作业区坐标后，自主行进至作业区。

31、2、本发明通过作业系统设置作业区感知模块和挖掘部控制模块，作业区感知模块通过扫描获取作业区三维坐标数据，挖掘部控制模块分析作业区三维坐标数据并发送转向和挖掘指令至挖掘机构，实现了扒渣机在作业区内自主作业。

32、3.本发明通过装载引导模块包括定位模块、处理模块和通信模块，定位模块获取扒渣机和转运车辆的坐标以及角度，处理模块根据坐标和角度生成导航信息通过通信模块发送至转运车辆，实现了对转运车辆的导航，有利与实现全自动的挖、运系统。

技术特征：

1.一种井下无人扒渣机，其特征在于,包括：

2.根据权利要求1所述的一种井下无人扒渣机，其特征在于：所述环境感知模块包括通过3d激光雷达和组合惯性导航imu，所述3d激光雷达(105)对巷道进行扫描得到巷道点云，并对点云进行滤波、感兴趣区域分割处理后提取路面点云，再使用alpha shapes算法提取路面点云的巷道边界，以约束扒渣机在巷道中间自主行走，所述3d激光雷达以松耦合的方式进行数据的收集和处理进行状态估计，以所述imu(106)数据作为观测值，再用卡尔曼滤波器融合数据，形成定位信息。

3.根据权利要求2所述的一种井下无人扒渣机，其特征在于：所述作业区感知模块包括设置于扒渣机正面的多线激光雷达和具有辅助光源的相机，所述多线激光雷达扫描得到作业区及周围环境的点云数据，所述相机采集作业区及周围环境的图像数据，所述作业区感知模块通过作业区及周围环境的点云数据和作业区及周围环境的图像数据获得作业区点云数据，将作业区点云数据投影在三维坐标系下，获得作业区点云数据的三维坐标数据。

4.根据权利要求3所述的一种井下无人扒渣机，其特征在于：所述装载引导系统包括处理模块、通讯模块和两个定位模块，所述定位模块和通讯模块均与所述处理模块电连接，两个所述定位模块分别用于获取扒渣机当前位置的第一坐标、相对于设置的参考方向的第一角度和运载车辆当前位置的第二坐标；所述处理模块根据所述第一坐标、所述第一角度和所述第二坐标，确定扒渣机的装载机构对应的工作区域，根据所述工作区域确定转运车辆的目标点。

5.根据权利要求2-4任意一项所述的一种井下无人扒渣机的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种井下无人扒渣机的控制方法，其特征在于：所述步骤s2中自主行走的控制方法包括以下步骤：

7.根据权利要求5所述的一种井下无人扒渣机的控制方法，其特征在于：所述步骤s3中作业区感知模块获取作业区三维坐标数据的方法包括以下步骤：

8.根据权利要求7所述的一种井下无人扒渣机的控制方法，其特征在于：所述步骤u2中得到作业区图像数据的方法包括以下步骤：

技术总结本发明公开了一种井下无人扒渣机，中央处理模块、自主行走系统、作业系统和装载引导系统，自主行走系统由远端获取作业区坐标后，控制扒渣机自主行进至作业区；作业系统扫描获取作业区三维坐标数据并控制扒渣机的挖掘部在作业区内自主作业；装载引导系统获取扒渣机的坐标及角度，并引导转运车辆与扒渣机的装载部对接；本发明完全替代了人工操作扒渣机，适用于井下弱光、施工面多变的复杂环境。技术研发人员：李建国,孟丽芳,张言青受保护的技术使用者：襄阳卓力机械制造有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/2