矿用电机车安全防撞系统

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随着中国信息化第三阶段的展开,各行各业开始发展以计算机为主的智能化新生产力,由计算机辅助决策大大提高了工作效率,为生产力进一步发展提供了技术支持。有轨车辆作为第二次工业革命就诞生的运输工具,也应该顺应信息化时代的浪潮,形成覆盖广泛的信息链路和并具备自我环境感知能力。这不仅符合有轨车辆自身发展的内在需要,也是国家和社会对安全运输、信息化运输的外在要求。虽然传统双目视觉系统或其他感知设备为矿用机车防撞提供了很好的思路:其能实现障碍物实时检测并提供距离信息,实现基本的信息化,但其受限于信息少,信息封闭等缺点,很难在机车防撞这一课题上有更大突破,因此防撞系统需要引入全新的技术打破这一僵局。伴随着计算机科学和机器人学的发展,多学科领域互相碰撞,SLAM(simultaneous localization and mapping)技术应运而生,以新的角度解决的矿用电机车实时定位和环境感知两大难题。将双目视觉系统结合机器人学的SLAM技术,有轨机车的防撞系统将更加“信息化”。论文针对矿用电机车防撞系统展开研究,具体成果如下:1.基于激光雷达测距系统实现矿用机车SLAM。对于机车井上环境,可以在没有先验信息的情况下完成SLAM,井下环境若全程无GPS信号,则可以通过设置特定信息点的方式完成SLAM。通过离散化地图的方式展现SLAM结果,并通过卡尔曼滤波提高了实时定位和地图构建的鲁棒性。在Ubuntu系统中,通过ROS(Robot Operating System)的开发工具搭建物理仿真平台完成SLAM实验。实验表明,通过SLAM得到的实时机车信息与机车位置相符,构建的地图能够与环境保持一致。2.提出更精确的轨道界限检测方法。针对传统双目视觉系统的“3领域”法检测轨道需要固定遍历的起始点问题,本文使用霍夫直线检测技术提取直线轨道,以提取的直线轨道顶点作为“3领域”法遍历的起始点。有效解决了机车震动带来的起始点错位问题,提高了轨道界限检测的准确率。3.改进了障碍物识别系统。针对支持向量机超平面附近正常信息被错误分类的情况,基于错误驱动思想对这些数据进行进一步学习,并将这一方法扩展至非线性SVM,通过在UCL数据集上与原算法对比说明二次优化的支持向量机障碍物识别准确率更高,并以二次优化支持向量机构建的更精准的障碍物识别系统。
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