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公开(公告)号：CN114721390B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210383225.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国矿业大学 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人单轨吊运输车的上下坡检测及自动避障方法，通过3D激光雷达获得原始三维点云；然后工业控制计算机对获得的原始三维点云进行多种去除无效点以及噪点的过程，同时进行多种滤波处理，最终提取出铁轨点云并获得轨道拟合曲线方程，从而拟合成轨道曲线及其上各个离散点的曲率；根据曲率及设定阈值，判断单轨吊正在上坡或者下坡，并调整单轨吊的行驶速度，保证其在上下坡时顺利通行；进行障碍物检测时，先将原始三维点云进行去除无效并进行下采样等多种处理，并将各个点云进行聚类，得到的最终障碍物点云；将障碍物与铁轨点云进行比对，若阻碍无人单轨吊运输车运行，则控制其及时停车，否则，控制无人有轨电机车减速后顺利通行。
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公开(公告)号：CN115653672A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210715362.3
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国矿业大学 , 贵州盘江煤电集团技术研究院有限公司 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明涉及矿井辅助运输领域，具体而言，涉及一种副斜井井底车场智能转载系统及控制方法，该智能装载系统主要包括提升机专用勾头车、电机车机器人、平板车、空轨转载机器人、单轨吊机器人、轨道吊、标准容器、称重单元、GPS模块、通讯模块、机器人感知控制单元。称重单元和GPS模块将平板车的重量和位置信息传递给机器人感知控制单元，机器人感知控制单元汇总多种信息并控制每一个机器人的运动行为。本发明实现了对平板车重量和位置信息的监控、对每一个机器人周边环境的感知及对机器人本身的控制，可及时准确地掌握副斜井井底车场的生产运行状况，智能高效地实现副斜井井底车场装载过程，优化转载过程，提高转载效率，并取得较高经济效益。
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公开(公告)号：CN114690780A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210383227.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国矿业大学 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种深部受限空间下无人有轨电机车坡度及弯道通行方法，有轨电机车匀速在井下巷道内行进，通过固态激光雷达实时采集行进过程中的道路数据并反馈给工业控制计算机获得原始三维点云数据包及imu数据；然后使用RANSAC算法分割出地面点云数据，以及非地面点云数据。根据采集的imu数据，计算出当前固态激光雷达的位姿，用来反馈电机车是否在坡度上行驶，进而得出上下坡长度及位置，并在上坡时电机车加大油门，下坡时减小油门，保证车匀速正常行驶；依据巷道墙壁的形状判断是否为弯道，并计算弯道的曲率及弯道所处位置。使无人有轨电机车能精确识别上下坡及弯道，从而保证无人有轨电机车在矿井下的顺利通行。
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公开(公告)号：CN115653672B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210715362.3
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国矿业大学 , 贵州盘江煤电集团技术研究院有限公司 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明涉及矿井辅助运输领域，具体而言，涉及一种副斜井井底车场智能转载系统及控制方法，该智能装载系统主要包括提升机专用勾头车、电机车机器人、平板车、空轨转载机器人、单轨吊机器人、轨道吊、标准容器、称重单元、GPS模块、通讯模块、机器人感知控制单元。称重单元和GPS模块将平板车的重量和位置信息传递给机器人感知控制单元，机器人感知控制单元汇总多种信息并控制每一个机器人的运动行为。本发明实现了对平板车重量和位置信息的监控、对每一个机器人周边环境的感知及对机器人本身的控制，可及时准确地掌握副斜井井底车场的生产运行状况，智能高效地实现副斜井井底车场装载过程，优化转载过程，提高转载效率，并取得较高经济效益。
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公开(公告)号：CN114690780B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210383227.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国矿业大学 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种深部受限空间下无人有轨电机车坡度及弯道通行方法，有轨电机车匀速在井下巷道内行进，通过固态激光雷达实时采集行进过程中的道路数据并反馈给工业控制计算机获得原始三维点云数据包及imu数据；然后使用RANSAC算法分割出地面点云数据，以及非地面点云数据。根据采集的imu数据，计算出当前固态激光雷达的位姿，用来反馈电机车是否在坡度上行驶，进而得出上下坡长度及位置，并在上坡时电机车加大油门，下坡时减小油门，保证车匀速正常行驶；依据巷道墙壁的形状判断是否为弯道，并计算弯道的曲率及弯道所处位置。使无人有轨电机车能精确识别上下坡及弯道，从而保证无人有轨电机车在矿井下的顺利通行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114721390A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210383225.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 中国矿业大学 , 常州科研试制中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种无人单轨吊运输车的上下坡检测及自动避障方法，通过3D激光雷达获得原始三维点云；然后工业控制计算机对获得的原始三维点云进行多种去除无效点以及噪点的过程，同时进行多种滤波处理，最终提取出铁轨点云并获得轨道拟合曲线方程，从而拟合成轨道曲线及其上各个离散点的曲率；根据曲率及设定阈值，判断单轨吊正在上坡或者下坡，并调整单轨吊的行驶速度，保证其在上下坡时顺利通行；进行障碍物检测时，先将原始三维点云进行去除无效并进行下采样等多种处理，并将各个点云进行聚类，得到的最终障碍物点云；将障碍物与铁轨点云进行比对，若阻碍无人单轨吊运输车运行，则控制其及时停车，否则，控制无人有轨电机车减速后顺利通行。
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公开(公告)号：CN118196126A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410364799.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/66 , G06T5/70 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的井下巷道点云边界线提取方法，涉及矿井点云边界线提取技术领域。该方法首先通过激光雷达采集巷道点云数据，然后对点云数据进行去噪、特征保留及特征重建；接着进行数据切片，对点云视角下的锚杆进行标注，并制作训练集；再接着建立点云识别网络，识别锚杆与其中心点；最后依据巷道切片结合识别结果的锚杆在巷道壁的中心，记录其位置，并标红；在巷道切片上连接标红点，成功绘制巷道边界，成图保存下来。本发明利用激光雷达采集点云数据，识别巷道壁上钻打的锚杆寻找边界点，并结合神经网络得到边界点，大大提高了巷道边界识别的精准度与效率。
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公开(公告)号：CN117078584A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310453461.3
申请日：2023-04-24
Applicant: 中国矿业大学 , 贵州盘江精煤股份有限公司山脚树矿
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , E21F17/18
Abstract: 本发明公开的基于多区域关注机制的巷道破损检测与安全评级方法，涉及煤矿安全生产技术领域。该方法首先，获取巷道图像，并进行预处理；然后，对巷道喷浆破损进行分类并构建数据集，训练YOLOv8模型，掩膜图像并按照破损分成多个置信框；接着，使用FCN网络融合多尺度信息分割破损，并融合结果；再接着，划分结果图区域，赋予不同区域安全权重，设计加权公式计算破损像素比重；最后，根据煤矿安全规程提供了四级安全评级，对不同程度的破损进行安全分级。本发明将基于深度学习的图像处理方法应用于煤矿巷道破损检测，实现对围岩破损区域的自动检测和分割功能，能够更精确识别出巷道破损种类和大小，弥补人工经验法的不足，提高了破损检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116081488B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211655174.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种场景自适应单轨吊运输机器人无人驾驶控制方法，包括单轨吊工业物联网平台搭建；单轨吊数字孪生系统搭建；实现单轨吊虚拟无人驾驶控制；建立单轨吊影子跟随模式；实现虚拟单轨吊实时控制实体单轨吊；数据驱动的实体单轨吊与带有影子跟随模式的司机驾驶单轨吊对比；复杂场景自适应程序设计：通过根节点合并以及数据压缩，提升巷道新场景加载速度，实现环境自适应、平台自适应、终端自适应。本发明在对复杂场景的更新中进行了自适应程序设计，在使用本方法的过程中可根据具体井下环境实现快速上手训练。
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公开(公告)号：CN116272196A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310026929.0
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种煤矿井下无人驾驶车辆超前自主降尘方法及系统；方法包括对井下无人驾驶车辆前方行驶区域内粉尘突出位置进行点云信息采集，建立巷道矿尘浓度样本数据库；建立矿尘浓度识别神经网络模型DC‑CDC‑NET；利用训练集数据训练模型，得到训练后的矿尘浓度推理模型；分别建立激光雷达与喷淋装置笛卡尔坐标系，计算坐标转换关系；标定喷淋装置给定喷射压力与喷射距离间的关系；井下无人驾驶车辆运行时矿尘探测；喷淋装置喷淋去尘；重复探测矿尘，直至粉尘浓度降至阈值W以下，结束喷淋工作。本方法可利用激光雷达识别井下无人驾驶车辆行驶巷道内粉尘突出区域，然后利用去尘装置对粉尘、煤尘进行消除，保障井下无人驾驶车辆传感器感知能力。
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