矿用救援机器人系统定位方法研究.pdf

第 卷 第 期陇 东 学 院 学 报.年 月 .文章编号:()收稿日期:基金项目:安徽省高校自然科学基金重点项目()安徽省自然科学基金重点项目()作者简介:马艳梅()女安徽淮南人副教授主要从事智能控制技术研究矿用救援机器人系统定位方法研究马艳梅(淮南职业技术学院 智能与电气工程学院安徽 淮南)摘 要:机器人地图构建和地图定位是机器人自主导航技术开发的关键对地下矿用救援机器人系统定位方法进行研究指出地下矿业开采过程中存在地面移动、顶板下落、侧壁下落、淹没、空爆等问题环境的动态不确定性使得移动机器人采用全局精准定位方法可靠性比较低其次是对动态不确定地下矿井机器人导航和路径筛选问题进行研究提出了动态不确定环境下的骨架泛化与马尔可夫过程的导航定位设计方法最后是将提出的方法应用于实验中验证了矿用救援机器人系统定位方法的有效性同时指出联合机器人位姿和地图模型进行协同控制已成为新的研究方向关键词:地下矿井导航马尔可夫过程 图导航定位中图分类号:文献标识码:():.:矿井灾难发生后的最初几个小时是决定被困矿工生死的关键时刻无论事故的原因、类型或造成的损害程度如何对救援队伍来说找到被困矿工是一项至关重要的任务 除缺氧外事故过程中二氧化碳、一氧化碳、甲烷等有害气体和爆炸性气体含量逐渐增加矿井事故导致整个坑道满是烟尘、积水影响救援人员的视线 地下矿山大致分为两类即煤矿和非煤矿非煤矿基本上是由比煤矿深的金属矿组成的 地下金属矿山不同于煤矿金属矿山不排放有毒气体 此外在含金属矿床中煤系岩石不如矿体周围的矿岩石坚固因此更容易发生顶板坍塌等问题这使得地层控制更为困难 除了上述原因之外还有煤矿较为常见的自燃问题 如果自燃在早期阶段未被发现那么其对物质的损失和生命的第 期马艳梅:矿用救援机器人系统定位方法研究损失都将是致命的 矿用地下工作遇到的主要问题包括空间有限、高热量、高湿度、照明环境差 这些情况在事故发生后会导致周围情况恶化救援人员难以进入事故核心区域从而导致救援行动无法及时开展 由于事故发生后空气中充满了高浓度的灰尘和烟雾救援队往往无法继续前进因为救援人员几乎被厚厚的灰尘遮住了眼睛 在烟雾和尘埃平息之前救援行动陷入停顿失去了关键的几小时 在矿井灾难中大气中含有毒气体而且由于煤尘或沼气还可能发生二次爆炸使情况更加危险 在这种情况下矿用地下救援机器人就显得至关重要 救援机器人的应用已经在世界各地的各个领域拯救了多条生命救援机器人应用于矿用地下矿山时所拯救的生命数可能会成倍增加 救援机器人还可以对矿区的三维环境测绘并获取救援人员难以到达的位置来收集有价值的数据 本文介绍了近年来矿山救援机器人领域的一些工作以此为出发点针对动态不确定性地下矿井机器人系统定位方法问题进行研究提出了联合骨架泛化与马尔可夫过程的导航定位设计新方法 井下救援机器人.国内研究与应用现状国内矿山救援机器人的研究和应用发展缓慢自煤矿救援机器人、问世以来北京理工大学、沈阳自动化学院、太原理工大学、西安科技大学等高校和单位的煤矿救援机器人相继出现 但目前只有中国矿业大学研发的 机器人和唐山凯诚集团研发的检测机器人 获得了煤矿安全认证()图 为 煤矿灾害救援机器人图 煤矿灾害救援机器人经过国家“”计划“煤矿环境探测与救援机器人系统”和“煤矿灾害救援机器人的开发与应用”两个重点项目由中国矿业大学和常州科技发展中心有限公司共同研发的煤矿救援机器人 获得煤矿安全认证()唐山市开诚集团是国内首家研发并实现煤矿灾害救援机器人产业化的企业开诚集团也是中国第一家也是唯一一家获得煤矿安全认证()和防爆认证的设备制造商其救援机器人验证了机器人的功能和主要性能包括地下行走、通信、并成功开启灭火设备后进入火灾现场.救援主要类型根据 .的研究救援机器人可以分为以下四种主要类型:无人地面车辆()在地面上工作可以帮助救援人员找到被困的受害者并与之互动在危险或救援人员难以进入的地区进行水面无人驾驶汽车()水面无人驾驶汽车可以帮助救援人员定位并将正确的设备带给受害者无人水下航行器()具有在水中搜索和识别死亡、危险物体或材料的能力无人驾驶飞行器()无人驾驶飞行器在不与地面接触的情况下工作可以帮助向受害者运送医疗辅助设备并向救援队展示事故现场的大致情况图 为本文研究的矿用救援机器人其将上述四种类型有机结合起来能够有效应对易发灾害矿井救援时存在的各种情况图 矿用救援机器人.地下矿井救援机器人限制机器人在地下矿山应用受限的主要原因是矿山非结构化以及不断变化的状态这就要求机器人具有高度的灵活性和适应性 现有大多数矿井救援机器人都很笨重不适合在救援行动中运输和部署另外矿井机器人无法与基站建立可靠的通信无法有效地完成任务 在井下救援机器人本体上采用系绳通信其电缆的长度限制了范围而且电缆很容易陇 东 学 院 学 报第 卷缠结、断裂并被机器人碾过 无线通信在地下矿井中还没有被证明是可靠的机器人必须与基站保持视线范围这在地下矿井中是不现实的 同时目前市面上所拥有的矿用救援机器人均不能对周围环境进行建图与定位主要依靠救援人员的主动操作 矿井救援机器人的其他限制因素如流动的水使得在采矿设备或轨道周围操纵难以实现 由于矿井救援机器人依靠电池供电电池的类型和容量也是部署此类设备的主要限制因素 矿山救援机器人的功能要求.救援功能概述救援机器人的结构与工业机器人相似使用相同的技术进行搜索、导航和控制但不同之处在于救援机器人需要更多的人 机器人互动来应对井下救援反应 为了在恶劣残酷的环境下顺利完成灾后救援和监测工作矿井救援设备的可靠运行至关重要 在煤矿井下进行部署的任何救援机器人的首要设计要求是它必须具有本质上的安全性和防火性 矿用救援机器人具备搜索、检查、测绘和结构检查功能()搜索救援:救援机器人最为关键的要求是在黑暗、无形的矿井环境中进行搜索作业发现可能的危险或者在危险事故多发的环境中搜索死亡人数并且具有很高的精度和控制性 重要的是这些搜索行动必须迅速进行而不能增加救援人员或受害者的风险()检查和测绘:要求机器人为救援人员提供有关情况的一般信息并在尽可能短的时间内创建一个被破坏环境的参考覆盖一个广泛的区域()结构检查:传感器必须使机器人找到进入残骸结构的最佳路径以加快救援行动同时使其更安全 机载照明和实时视频传输有助于救援人员评估情况因此他们可以为行动做好准备 热感照相机使用非常方便因为它们可以更容易地识别受害者还可以帮助探测火灾和其他泄漏气体救援机器人的其他要求包括移动碎石的能力否则这些碎石会阻碍救援行动 机器人还应配备各种气体和温度传感器能够连续监测周围环境帮助救援人员更快更好地做出决策 所有传感器和摄像机都需要坚固耐用、防尘和防水并应具有工业级质量以便在危险环境中可靠地工作.系统结构分层由于多种原因煤矿救援机器人系统主要采用遥控技术 技术的改进是推动煤矿灾害救援机器人发展的一个非常重要的方面特别是防爆设计、防爆材料、轻量化物理设计、通信系统、电子设备集成、人工智能、以及测试方法是煤矿灾害救援机器人在实际应用过程中必须解决的问题 机器人系统采用分核控制结构在独立 上绑定功能模块单独设置控制负荷、周期时间等 各个独立模块时间的数据交互通过资源共享、网络通信等方式实现功能模块之间是完全解耦的关系 型控制器沿用分核控制 层:将控制算法和导航算法统一纳入算法库向上提供机器人系统需要的系统管理、总线和控制等功能通用平台层:基于 层调用总线接口协议和算法构建机器人控制平台图 系统软件结构第 期马艳梅:矿用救援机器人系统定位方法研究 信息数据交互层:支撑车队管理、移动平台、示教盒之间的数据通信 车队管理系统主要负责车辆的编队、地图的编辑以及任务触发等机器人控制系统包括上位机软件和机器人控制软件机器人控制部分采用 型控制架构系统采用 控制器和风河实时操作系统 软件系统的基础函数库包括机器人服务平台和机器人算法库中的基础算法.救援机器人的人工智能()结构与安全约束:为确保符合设计安全方面的要求许多传感器无法应用于矿山救援机器人例如激光传感器和超声波传感器都在严格控制之下只装备摄像头和危险气体传感器对救援机器人来说是不够的 为实现矿井救援机器人的智能导航控制和生命信号搜索等更多的救援任务迫切需要开发专用的复合传感器()恶劣环境:井下环境极其恶劣黑暗、潮湿、有灰尘背景为黑色 如图 所示在矿难环境下拍摄周围环境照片摄像机是遥控机器人最重要的传感器 在这种环境下使用人工智能算法很难对相机提取的图像信息进行学习和分析 它只能通过人工遥控进行控制一旦脱离遥控机器人将失去操作能力救援任务将会失败()煤矿非结构化环境:目前人工智能算法仍处于初级阶段与非结构化环境相比在结构化环境下可以更好地完成导航工作图 矿灾周围环境照片基于以上原因传统机器人研究领域中的导航技术很难应用于煤矿救援机器人中但其他人工智能技术可以引用如下:()语音信息的识别与分析:机器人可以通过智能识别系统正确识别各种语音并根据这些信号判断方向如求助信号包括人的声音、敲击、煤矿灾害噪声环境下的爆炸()图像增强和障碍识别:对恶劣环境下的图像进行自动去噪和增强使操作者能够识别或判断周围环境如障碍物的分布 智能识别和测量地下障碍物的能力可以帮助操作者做出机器人避障的决策()气体危险成分分析与识别:采用模块化气体传感器记录气体成分的分布与分析识别机器人的环境风险 它可以帮助机器人操作者判断机器人环境风险以便做出正确的判断()位置导航基于图像特征:根据机器人的位置分析确定不同的井眼几何图像特征后的环境灾难如各种各样的标记标志识别机器人的视觉系统操作员可以迅速做出准确的导航的判断 矿用救援机器人地图与定位方法 已经观察到骨架嵌入在多边形的 图中 类似地由边界点的离散序列描述的形状骨架可以从点的 图中近似 两种方法都产生一个相连的欧几里得骨架但是后者可能更适合于图像因为点序列比多边形更容易获得 尽管通常情况并非如此但如果将形状限制为相对于有限大小的圆盘在形态上是开放的和闭合的则从边界有限采样的 图近似得到的结果骨架将接近实际值 骨架在这种情况下可以对近似误差进行量化并使其任意接近零.里程计测量矿用井下救援机器人中一个重要但很少解决的困难是里程表误差的定量测量 由于缺乏明确的测量程序来量化里程表误差导致移动平台的校准不佳 为了克服这个问题本文开发了一种定量测量系统里程表误差的方法在有限的程度上可以改善非系统里程表误差 该方法要矿用救援机器人按照预先编程的边长 米的方形路径和 个现场 度转弯 顺时针()次逆时针()次 当用里程计的测程法求取机器人返回位置与实际返回位置进行比较时将得到类似于图 所示的误差图 和 运行后的停止位置聚集在两个不同的区域 和 集群内的分布是非系统错误的结果然而在一辆未经校准的救援机器人上行驶在一个相当光滑的混凝土地面上系统误差对总里程表误差的贡献明显大于非系统误差的贡献 和 的重心不对称是由两者的优势造成的 类误差定义为在连续波和 方向的方路径实验中减少(或增加)机器人转动量的方向误差陇 东 学 院 学 报第 卷图 未经校准的救援机器人里程计相比之下 型误差减少(或增加)旋转量时在连续行走但有相反的效果沿连续行走方向 型误差来源于有效轴距的不确定性 型误差来源于车轮直径不相等 里程表精度(关于系统误差):(.)()其中:.(.)(.)()和.(.)(.)()本算法目的是以减少差动驱动车辆的系统里程表误差 在此过程中在 和 方向进行了五次测试以找到.和.两个标定常数可以包含在机器人的基本里程表计算中 将该方法应用于多个差动驱动平台系统误差最终减少了 倍 未校准车辆的平均 校准后的平均.图矿用机器人井下导航定位的前提是需要构建环境地图常见的环境地图类型有:()拓扑结构地图()几何地图()栅格地图 对周围环境进行建模是矿用机器人能够导航的前提也是激光能够准备导航的基准参照 考虑在 中闭合的集合 与 中的每个点相关的是其 区域():()(/)()的 图是所有 区域边界的并集()()()中的最大圆盘是 中包含的圆盘而 中的任何其他圆盘都不包含该圆盘 假定 中的所有最大圆盘都是有界的 骨架()是 中最大圆盘中心的集合 人们希望骨架是原始集合的“图样”收缩 通常由于存在极小的细节因此无法保证 但是可以通过假设一个合理的子类来消除这些精细结构如果紧凑集 相对于半径 的圆盘在形态上是开放的和闭合的则称其为 有可能表明 曲率幅度不大于/的闭合简单曲线的不相交集 内部的骨架表现良好且呈现出图形设 是平面上 个点的集合对于每一个 设()是距离 比距离 更近的点集()那么:()()其中 表示 和 之间的欧几里得距离 该区域()称为 的 图图的边界线称为 边 图的示例如图 所示图 图.马尔可夫过程机器人的位置 表示为位置()和方向 定义在空间 ()上 本文的定位方法是基于网格的 定位实现的 该方法使用 ()上的三维网格表示机器人对其当前位置的信念该网格允许任意概率分布的离散近似 机器人的位置由初始概率分布 给出 在 ()上定义 机器人从激光传感器获取传感器测量值例如一组范围数据 定位过程获取 和传感器数据 并返回后验概率分布 ()再次定义在机器人的姿势空间上()概率()由 规则给出:()()()()()其中()是位置分布()是根据传感器模型和机器人的环境地图计算出来的第 期马艳梅:矿用救援机器人系统定位方法研究()是观测传感器数据的可能性由先验位置分布、传感器模型和环境地图计算得出()()()()实验.导航建图与定位方法此方法分两个步骤进行:第一步从计算 或 的 图开始然后计算环境先验图(即等距障碍物的像元)该过程是通过对环境图像进行形态学操作来完成的 更准确地说它是使用前面提到的图像技术进行骨架化的以便获得 图 之后进行膨胀以具有厚的 图并在其中计算波前的演化 这样做是为了获得两个特征一方面 图具有陡峭的梯度变化尤其是在节点中另一方面下一步中使用的“快速行进方法”是为多个维度设计的方法这样扩大的 图将使第二步的快速行进方 法 计 划 最 短 的 轨 迹 该 轨 迹 是 在 放 大 的 图提供的最安全区域内获得的并且由于快速行进方法选择了渐变项中的连续路径而获得了适当的平滑度 此外由于快速行进方法几乎以一维曲线演化因此路径提取非常快(由于 图在某些单元格中垂直于该图曲线的方向放大因此它不是完全一维的通用图的 图是一种由生成器构建的图其中包括几何图如点、线段、弧线等近似结构化的关键问题是如何选择母线例如应选择诸如拐点多边形的顶点之类的一些点作为母线 为了适当地选择少量的母线以构建沃罗诺伊图母线的分布是均匀的并且与每个生成器的边界长度有关步骤:在每个生成器的边界上选择母线步骤:使用所选择的母线作为生成器采用近似构造的方式来构造通用的 图步骤:保留由不同生成器构造的 边并删除同一生成器中由谱系构造的 边由矩形、三角形、直线、点近似构造的 图如图 所示所提出的方法还可以用于基于传感器的计划直接在原始的环境传感器图像上工作如图 所示本文通过机器人在类似于地下矿井的环境中合作建造地图 该机器人配备激光测距传感器、云台摄像头和里程计采用即时定位与地图 近似构造的 图图 放大局部地图和 图图构建技术构建的高精地图如图 所示 该方法采用机器人之间环境的非重叠表示验证了井下救援机器人的系统定位方法的正确性图 即时定位与地图构建技术所构建的高精地图.路径筛选算法仿真结合所设计的算法选择仿真中的最优参数采用矿用救援机器人操作系统的物理引擎对算法进行仿真获得在简单地图和复杂地图下的路径规划结果具体如图 所示图 路径规划结果由图 可知本文所提出的目标路径规划算法能够对简单地图和复杂地图进行路径规划所生成陇 东 学 院 学 报第 卷的路径比较理想 地下矿井机器人平台记录了传感器和定位数据并收集了一些统计数据来比较规划器与传统规划器的性能 最有用的统计是机器人沿轨迹运动时姿态概率分布的平均熵 在最好的情况下机器人所遵循的轨迹具有可测量的低平均熵这表明成功地在地下矿井内导航定位方法的正确性在复杂的动态不确定环境下矿用救援机器人采用所提出的路径规划算法进行路径规划能够更好地适应动态不确定的环境达到避开障碍物到达目的地的效果具体如图 所示图 复杂动态不确定环境下路径规划 结论 救援机器人在灾后救援行动中发挥着至关重要的作用它帮助寻找事故发生的地点搜寻幸存者以协助急救治疗并向救援团队通报灾害易发地区的环境状况和幸存者 本文综述了救援机器人存在的问题和局限性指出机器人导航的问题主要集中在机器人地图构建和地图定位 以此为出发点针对动态不确定性地下矿井的机器人导航和路径筛选问题 进行研究 在动态不确定环境中提出了基于 图和马尔可夫过程的导航定位设计方法 动态不确定性救援机器人地下矿井导航和路径筛选技术降低了机器人移动时的平均位置确定性降低了机器人在某一点迷路的可能性参考文献:章国锋.商汤科技:面向增强现实的视觉定位技术的创新突破与应用.杭州科技():.赵苍荣郑淼淼.煤矿救援机器人的无线传感定位和路径规划方法研究.矿山机械():.贾建华张静.基于 的矿井救援机器人定位导航研究.煤炭科学技术():.曹虎辰.救援机器人环境特征识别及建图系统研究.哈尔滨:哈尔滨工程大学.贾建华桑玲玲.系统在矿井救援机器人中的设计与应用.西安科技大学学报():.杨兴锐.救援移动机器人自主导航问题研究.长沙:国防科学技术大学.赵浩李盼盼.救援机器人中人脸检测、定位和跟踪系统模型.无线互联科技():.张译魏娟.煤矿救援机器人轨迹跟踪研究.机床与液压():.安震.自主导航搜救机器人关键技术研究.沈阳:东北大学.蔡李花方海峰李允旺等.矿井救灾机器人自主定位方法研究.工矿自动化():.刘建朱华.矿用救援机器人控制体系结构研究.工矿自动化():.汪名飞丑武胜樊嘉欣.多功能巡检救援机器人系统设计及定位导航.机械设计与制造():.刘建葛世荣朱华等.基于多目标优化的矿用救援机器人动力匹配.机械工程学报():.【责任编辑赵建萍】