[发明专利]一种煤矿井下移动设备自主定位的方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于定位技术领域，尤其涉及一种煤矿井下移动设备自主定位的方法及系 统。

背景技术

煤矿井下高精度定位是数字矿山与绿色矿山的基础，在遥控采矿、无人采矿及矿 难救援等应用领域，发挥着巨大的作用。一般的定位系统主要解决的是在接收到全球定位 系统(GPS)信号时实现户外的高精度定位，而对于煤矿井下无GPS信号、地磁干扰严重的恶 劣环境下，此类定位系统往往无用武之地。煤矿井下的定位多采用无线射频识别、ZigBee等 辅助定位技术，需要在井下预先布置大量参考节点，井下设备利用参考节点确定自身位置。 在实际应用中参考节点布置的密度和现场环境决定定位精度，系统存在定位精度低、稳定 性差、结构复杂等缺点。惯性器件导航具有实时高、受外界环境影响小等优点，然而惯性于 器件本身具有测量噪声，惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)的误差积累使 其不能满足井下长时间导航定位要求。在不外加光源煤矿井下能见度极低的情况下，视觉 导航定位将由于光源的影响以及煤矿井下场景特征不明显等原因，可靠性将急剧下降。因 此，亟需一套完整可行的煤矿井下定位方案，实现井下设备的高精度定位，加快矿山无人化 的进程。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种融合多源信息的煤矿井 下移动设备自主定位方法，该方法克服了传统无线通信定位与视觉定位的缺点，实现了煤 矿井下移动设备的实时高精度定位。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提出了一种煤矿井下移动设备自主定 位的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(a)移动设备在起始点开始移动前,通过三维激光扫描仪采集当前场景的三维点 云数据，得到起始点点云数据；

(b)移动设备开始移动，在移动过程中通过惯性传感器与里程计传感器分别进行 数据采集，建立基于Kalman滤波器的姿态测量模型，并利用所述姿态测量模型将采集到的 惯性传感器数据与里程计数据融合，继而进行航位推算，得到移动设备定位结果；

(c)当由步骤(b)的航位推算结果得到移动设备已移动给定距离后，移动设备停止 移动，并通过三维激光雷达扫描当前场景，得到停止点点云数据；

(d)以步骤(b)得到的移动设备定位结果为配准初始值，将步骤(a)得到的起始点 点云数据与步骤(c)得到的停止点点云数据进行配准得到起始点与停止点间的位移与姿态 变化；

(e)通过步骤(d)中得到的起始点到停止点的位移与姿态变化对停止点的位置与 姿态进行更新；

(f)将步骤(e)得到的移动设备停止点的位置信息作为起始点，重复执行步骤(a)- (e)，从而完成整个设备定位过程。

作为进一步优选的，所述步骤(b)具体包括：

(b1)移动设备开始移动，在移动过程中通过惯性传感器与里程计传感器分别进行 数据采集，根据惯性传感器的误差模型建立基于Kalman滤波器的姿态测量模型，所述姿态 测量模型包括状态方程及状态观测方程，所述状态方程为：

x·(t)=A00Bx(t)+Gw(t)]]>