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作者
王凯 鲍久圣 吕玉寒 袁晓明
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单位
中国矿业大学机电工程学院中国煤炭科工集团太原研究院有限公司中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院
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摘要
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。
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关键词
井下无人驾驶无缝定位超宽带定位ESKF滤波交互式多模型
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文章目录
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
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引用格式
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.