随着我国煤矿智能化建设的不断推进，矿井辅助运输车辆向无人驾驶的方向发展已成为必然趋势。定位系统作为无人驾驶车辆的核心单元，单一定位方式及传统定位算法均难以满足煤矿辅运车辆从地面料场-斜井巷道-井下巷道-采掘工作面的全流程、高精度、低时延定位要求。首先，根据煤矿辅运车辆的运行工况及巷道环境，设计了一种基于GNSS/UWB融合IMU的井上-井下无缝定位系统，提出采用模型切换延时（MSD）作为无缝定位系统的性能评价指标；其次，针对UWB定位过程中的非视距（NLOS）误差问题，设计了UWB/IMU紧组合井下定位算法，并使用误差状态卡尔曼滤波（ESKF）对其进行滤波优化，仿真结果表明：ESKF优化算法平均定位误差为0.19 m，精度相较于单一UWB定位提高了56%；再次，分析了交互式多模型的影响因素，针对模型概率矩阵误差大影响无缝定位精度的问题，设计了一种基于ESKF与模糊自适应改进交互式多模型（FAIMM-ESKF）的矿井无缝定位算法，仿真结果表明：FAIMM-ESKF算法的定位精度比改进前提高了29%；最后，在实验室搭建模拟斜井巷道，利用无人驾驶试验车开展了无缝定位系统的定位与评估试验，结果表明：无缝定位系统在井上-井下交互区域的平均误差为0.131 m、最大误差为0.452 m，相较于传统算法分别降低了17.6%与14.8%；在整个试验过程中，FAIMM-ESKF算法的最大误差为0.498 m，平均误差为0.25 m，模型切换延时均值为35 ms，可满足煤矿辅运车辆全流程无人驾驶的定位精度与时延要求。研究结果可为推动建立煤矿井上-井下无缝衔接、精确高效的定位系统及定位算法提供理论参考，对于加快实现煤矿辅运车辆常态化无人驾驶、加速推进煤矿智能化建设具有重要理论意义和实用价值。

1 煤矿无人驾驶车辆井上-井下无缝定位系统设计
1.1 无缝定位系统搭建
1.2 评价指标建立
2 基于ESKF与模糊自适应改进IMM算法的定位算法
2.1 基于ESKF的井下紧组合定位算法设计
2.1.1 滤波算法性能对比
2.1.2 系统状态模型建立
2.1.3 系统观测模型建立
2.1.4 UWB/IMU紧组合定位仿真试验
2.2 基于模糊控制的无缝定位系统优化
2.2.1 IMM算法原理
2.2.2 模型概率的模糊自适应控制器设计
2.2.3 FAIMM-ESKF无缝定位算法
2.3 无缝定位系统仿真验证
3 基于GNSS/UWB融合IMU的井上-井下无缝定位试验
3.1 矿井无人车辆无缝定位系统设备选型
3.1.1 UWB设备选型
3.1.2 GNSS/IMU设备选型
3.2 人机交互界面设计
3.3 模拟斜井煤矿实验
3.3.1 无人驾驶试验平台搭建
3.3.2 模拟斜井煤矿设计
3.3.3 模拟斜井煤矿试验结果分析
4 结论

王凯,鲍久圣,吕玉寒,等.基于ESKF与改进IMM算法的煤矿无人驾驶车辆井上-井下无缝定位[J/OL].煤炭学报,1-16[2024-11-19].https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2024.0676.