地下矿山非结构环境地图创建与自主探索方法研究

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矿山智能化是金属矿山发展的必然趋势,地下矿山三维空间形态的数字化是推进智能矿山建设的关键环节。三维激光扫描技术因其高精度、高效率和受光照条件影响小等优点被广泛应用于地下空间三维感知领域,扫描方式包括固定激光扫描、移动激光 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)和自主探索激光扫描。但是,地下矿山环境具有特殊性,缺乏GPS(Global Positioning System)定位信号,具有环境特征不明显、空间形态不规则等非结构化环境特点,利用现有方法开展矿山非结构环境感知存在空间分辨率不均匀、建图精度低、自主探索效率低等问题。本文以地下矿山非结构环境三维空间地图创建为研究对象,围绕空间分辨率增强、高精度地图创建和高效率自主探索三个方面开展研究,研究工作具有重要的科学意义及工程实用价值,本文主要的工作与贡献如下:在地下空间形态不规则环境下,传统三维激光等角扫描方法存在空间分辨率不均匀的问题,在分析分辨率影响因素的基础上,提出一种基于螺旋线等距扫描的空间分辨率增强方法,通过调节扫描关键点的位置和相邻点间的扫描时间实现等间距,建立了调节螺旋线间距和扫描轨迹上激光点间距的计算模型。通过实验对比分析验证该方法可有效提高地下空间扫描分辨率。针对现有激光SLAM方法在地下空间环境中存在建图精度低、计算耗时高等问题,提出一种基于非线性运动畸变补偿的旋转激光建图方法,并将其命名为 R-LOAM(Rotation Lidar Odometryand Mapping)。针对移动建图过程及激光雷达旋转产生的畸变问题,提出一种非线性运动畸变补偿方法,通过建立统一坐标系和畸变校正实现畸变补偿。推导了点云数据预处理、激光点云特征提取、激光里程计、激光建图方法,构建了基于关键帧与局部地图匹配的回环检测模型。通过KITTI公开数据集评价研究验证了本文R-LOAM算法的准确性、实时性优于其他方法。开展地下巷道环境对比试验和验证分析,本文R-LOAM方法平均绝对误差为0.032m。针对现有自主探索方法在地下矿山巷道分叉多、狭长的环境中存在效率低的问题,提出一种基于增密RRG(Rapidly-exploring Random Graph)图的自主探索方法,将探索过程分为两个阶段:负责机器人当前周围进行有效探索的局部路径规划,及负责重新定位到可探测区域的全局路径规划。建立基于DTW(Dynamic Time Warping)方法的主干道优先探索原则;研发了基于距离评估模型的动态避障方法,建立了三级风险预警机制。通过仿真环境对比评价研究和实验测试验证了本文方法的优越性。开展地下巷道环境对比试验和验证分析,本文自主探索方法平均绝对误差为0.071m。根据地下矿山环境非结构特点开发三维激光建图系统,开展系统硬件和软件设计,提出一种基于线性匹配的多源数据同步方法。系统为地下矿山非结构环境三维空间测量技术发展提供理论支撑和实践基础。最后,对本文的研究工作进行了总结,并对下一步研究工作进行展望。
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