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矿用掘进机自主定位导航控制系统的研究汇报人：2024-01-27

contents目录引言矿用掘进机自主定位技术矿用掘进机导航控制技术控制系统硬件设计与实现软件系统开发与集成测试实验验证与性能评估总结与展望

01引言

矿用掘进机自主定位导航控制系统的研究还可以推动相关技术的发展，如传感器技术、控制理论、人工智能等，促进多学科交叉融合。矿用掘进机是矿山开采过程中的重要设备，其自主定位导航控制系统的研究对于提高矿山开采效率、保障生产安全具有重要意义。随着矿山开采深度的增加和开采环境的复杂化，传统的人工操作方式已经无法满足现代矿山开采的需求，因此研究矿用掘进机自主定位导航控制系统具有重要的现实意义。研究背景与意义

国内研究现状01国内在矿用掘进机自主定位导航控制系统方面已经取得了一定的研究成果，如基于激光雷达、超声波等传感器的定位导航技术，以及基于模糊控制、神经网络等控制方法的研究。国外研究现状02国外在矿用掘进机自主定位导航控制系统方面的研究相对较早，已经形成了较为完善的理论体系和技术体系，如基于SLAM技术的自主定位导航控制系统已经在矿山开采中得到了广泛应用。发展趋势03未来矿用掘进机自主定位导航控制系统的研究将更加注重多传感器融合、深度学习、强化学习等技术的应用，以提高系统的定位精度、导航性能和自适应能力。国内外研究现状及发展趋势

研究内容本研究旨在设计一种基于多传感器融合的矿用掘进机自主定位导航控制系统，实现掘进机在复杂环境下的高精度定位和自主导航。研究目的通过本研究，旨在提高矿用掘进机的定位精度和导航性能，降低人工操作难度和劳动强度，提高矿山开采效率和安全性。研究方法本研究将采用理论分析、仿真实验和实地测试相结合的方法进行研究。首先建立矿用掘进机自主定位导航控制系统的数学模型，然后通过仿真实验验证算法的有效性和可行性，最后进行实地测试以验证系统的实际应用效果。研究内容、目的和方法

02矿用掘进机自主定位技术

矿井内存在大量巷道、分支和障碍物，且环境昏暗、潮湿，对定位技术提出较高要求。地下矿井环境复杂信号传输受限安全性要求高地下矿井中无线信号传输受到严重干扰，需要采用特殊的信号处理和传输技术。矿井内存在瓦斯等易燃易爆气体，对定位系统的安全性和稳定性有严格要求。030201矿用掘进机工作环境分析

通过搭载在掘进机上的传感器感知周围环境信息，结合内部算法处理，实现掘进机的实时位置和姿态确定。根据使用的传感器类型和定位原理不同，可分为基于惯性导航、基于激光雷达、基于视觉等不同类型的定位技术。自主定位技术原理及分类自主定位技术分类自主定位技术原理

基于惯性导航的定位方法利用惯性测量单元（IMU）测量掘进机的加速度和角速度，通过积分运算得到位置和姿态信息。优点是不依赖外部信号，缺点是存在累积误差。基于激光雷达的定位方法利用激光雷达扫描周围环境，获取巷道壁面的距离和反射强度信息，通过匹配算法实现定位。优点是精度高，缺点是受环境影响较大。基于视觉的定位方法利用摄像头捕捉巷道壁面的纹理和特征信息，通过图像处理算法提取特征点并进行匹配定位。优点是信息丰富，缺点是受光照和粉尘影响较大。基于不同传感器的定位方法比较

03矿用掘进机导航控制技术

导航控制系统架构与功能设计总体架构设计包括传感器层、数据处理层、控制层和执行层，实现环境感知、数据处理、决策制定和执行控制等功能。功能模块划分将系统划分为定位、导航、控制等多个模块，各模块间通过通信接口实现数据传输和协同工作。软硬件集成采用高性能计算平台和可靠的嵌入式系统，实现导航控制系统的实时性、稳定性和可靠性。

123基于图论、优化理论等方法，研究适用于矿用掘进机的全局和局部路径规划算法，实现安全、高效的掘进作业。路径规划算法采用先进的控制算法，如模型预测控制、滑模控制等，实现掘进机对规划路径的精确跟踪。路径跟踪控制利用激光雷达、惯性测量单元等多传感器信息，实现掘进机在复杂环境中的精确定位和导航。多传感器融合路径规划与跟踪算法研究

通过图像处理、深度学习等技术，实现对矿用掘进机周围障碍物的实时检测与识别。障碍物检测与识别根据障碍物信息，采用智能决策方法制定避障策略，如绕行、减速等，确保掘进机的安全作业。避障策略制定结合环境感知和路径规划结果，实现掘进机的自适应巡航控制，包括速度调节、方向调整等，提高掘进效率。自适应巡航控制避障与自适应巡航策略实现

04控制系统硬件设计与实现

硬件平台选型及配置方案主控制器选用高性能、低功耗的工业级微处理器，如ARM或DSP芯片，负责整个系统的控制逻辑和运算处理。传感器模块包括惯性测量单元（IMU）、激光雷达（LiDAR）、超声波等传感器，用于采集掘进机的位姿、环境等信息。通信模块采用CAN总线、以太网等通信方式，实现控制器与传感器、执行机构等设备之间的数据传输。