【摘 要】
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煤矿掘进机器人研发是实现巷道掘进智能化的前提,掘进机器人位姿检测是实现掘进机器人智能导航的关键。针对煤矿掘进机器人位姿检测难题,依托团队研发的护盾式煤矿掘进机器人系统,借助于惯性测量技术、多信息融合技术、信号分析处理技术等,提出了捷联惯导与油缸行程信息融合的掘进机器人位姿测量方法,旨在提高掘进机器人的定位精度,实现智能导航。针对煤矿掘进机器人位姿测量普遍存在测量精度低、有效测量距离短的问题,基于掘
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煤矿掘进机器人研发是实现巷道掘进智能化的前提,掘进机器人位姿检测是实现掘进机器人智能导航的关键。针对煤矿掘进机器人位姿检测难题,依托团队研发的护盾式煤矿掘进机器人系统,借助于惯性测量技术、多信息融合技术、信号分析处理技术等,提出了捷联惯导与油缸行程信息融合的掘进机器人位姿测量方法,旨在提高掘进机器人的定位精度,实现智能导航。针对煤矿掘进机器人位姿测量普遍存在测量精度低、有效测量距离短的问题,基于掘进机器人系统两级护盾结构相互推移油缸实现机器人行走的特点,提出了捷联惯导与油缸行程信息融合的掘进机器人组合位姿测量方法,并制定组合位姿测量系统总体方案。针对煤矿掘进机器人系统初始姿态测量问题,首先通过间接粗对准获得掘进机器人粗略的姿态信息,分析对准过程中存在的误差,建立捷联惯导系统初始对准误差状态方程和量测方程,然后利用卡尔曼滤波算法实现精对准,获得更加精确的掘进机器人初始姿态信息。针对捷联惯导姿态、速度和位置解算精度受不可交换性误差影响较大的问题,基于等效旋转矢量多子样算法对其进行补偿,并对各自补偿算法进行优化,并通过仿真对优化算法的有效性进行了验证。针对捷联惯导数据和油缸行程数据融合问题,...
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