基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测

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作者 许谨辉 王文善 +2 位作者 王爽 王文钺 赵婷婷 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期86-92,130,共8页

针对井下无人驾驶电机车因光线暗、噪声大及运动模糊等因素导致图像特征难提取、细节易丢失、小尺寸目标难识别等问题,提出了一种基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv8n的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),通... 针对井下无人驾驶电机车因光线暗、噪声大及运动模糊等因素导致图像特征难提取、细节易丢失、小尺寸目标难识别等问题,提出了一种基于DYCS-YOLOv8n的井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv8n的基础上引入卷积注意力模块(CBAM),通过空间和通道双重注意力机制,提高了对关键特征的提取能力;增加小目标检测层,由原来的3层增加到4层,从而更好地提取细小特征,提升了对小尺寸目标的检测性能;采用动态上采样算子DySample,根据输入特征自适应地调整采样策略,更好地保留图像中的边缘和局部细节,避免了图像关键信息损失。采用自建的井下无人驾驶电机车数据集进行实验,结果表明:(1) DYCS-YOLOv8n模型的平均精度均值(mAP@0.5)达97.5%,较YOLOv8n模型提高了3.4%,且检测速度达46.35帧/s,满足实时性检测需求。(2)与YOLO系列主流目标检测模型相比,DYCS-YOLOv8n模型的mAP@0.5最优,在保持轻量化的同时保证了较快的计算速度。(3)在噪声、低光照等复杂井下场景下,DYCS-YOLOv8n模型对行人、轨道、信号灯的平均检测置信度较高,未出现漏与误检情况。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 电机车 多目标检测 YOLOv8n 卷积注意力机制 小目标检测 动态上采样

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基于改进A*和人工势场算法的无轨胶轮车井下无人驾驶路径规划 被引量：59

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作者 鲍久圣 张牧野 +5 位作者 葛世荣 刘琴 袁晓明 王茂森 阴妍 赵亮 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1347-1360,共14页

经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟,已经开始在地面车辆得到了广泛应用,同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径,但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同,无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针... 经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟,已经开始在地面车辆得到了广泛应用,同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径,但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同,无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针对井下人工驾驶的无轨胶轮车效率低且事故频发等问题,以无人驾驶无轨胶轮车为研究对象,通过仿真和试验开展井下路径规划方法研究。首先,通过分析比较常见路径规划算法的优缺点,分别选择采用最优性A*算法和人工势场算法作为无人驾驶无轨胶轮车全局和局部路径规划的基本算法;其次,针对全局路径规划传统A*算法搜索节点多和路径不平滑问题,分别使用指数函数加权和三次样条插值的方法对其进行改进,将改进前后算法在井下巷道内进行全局路径规划仿真,结果发现:改进后的算法搜索节点数减少了50%,在同一场景下规划路径所需时间仅为传统A*算法的20%,路径规划的效率得到了大幅度提升,生成的路径更加平滑且连续性也较好;同时,针对人工势场算法存在目标不可达、局部最优解等问题,分别引入斥力势场修正因子和出逃力并建立相对速度势场对其进行改进,对比改进前后算法在井下巷道内的局部路径规划仿真结果发现:改进后的人工势场算法可以在各种场景规划出更为合理的行车路径,安全性得到了保障;最后,利用微型无人车试验平台,按照8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境,对无人驾驶无轨胶轮车改进前后的路径规划算法分别进行了无障碍物和有障碍物的路径跟踪试验,结果表明:基于改进A*-人工势场联合算法规划出来的路径更加合理,在8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境中进行的无障碍物规划路径最大跟踪误差仅为0.0312 m,在巷道内会车和避障时能够规划合理的行驶路径,最大偏差仅为0.0353 m,能够满足无轨胶轮车井下无人驾驶要求。 展开更多

关键词 无轨胶轮车 井下无人驾驶 路径规划 A*算法优化 人工势场算法

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井下无人驾驶电机车行驶场景中多目标检测研究 被引量：8

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作者 郭永存 童佳乐 王爽 《工矿自动化》 北大核心 2022年第6期56-63,共8页

目前煤矿井下无人驾驶有轨电机车在行驶过程中,对轨道中的石块及其他小型障碍物的识别存在检测速度慢、检测精度低,且对于重叠目标,易造成漏检、错检等问题。针对上述问题,提出了一种井下电机车多目标检测模型——SE-HDC-Mask R-CNN模... 目前煤矿井下无人驾驶有轨电机车在行驶过程中,对轨道中的石块及其他小型障碍物的识别存在检测速度慢、检测精度低,且对于重叠目标,易造成漏检、错检等问题。针对上述问题,提出了一种井下电机车多目标检测模型——SE-HDC-Mask R-CNN模型。该模型基于Mask R-CNN进行改进,通过在主干特征提取网络ResNet的残差块中嵌入压缩-激励(SE)模块,学习各个通道的重要程度和相互联系,增强网络对特征的选择和捕获能力;将残差块中卷积核大小为3×3的标准卷积替换成混合空洞卷积(HDC),在不改变特征图大小、不增加参数计算量的前提下,通过增加卷积核处理数据时各值之间的距离达到增大感受野的目的。实验结果表明:SE-HDC-Mask R-CNN模型可有效提取轨道、电机车、信号灯、行人和石块目标,在井下电机车多场景运行数据集上的平均准确率均值为95.4%,平均掩码分割精度为88.1%,平均边界框交并比为91.7%,相较于Mask R-CNN模型均提升了0.5%,对信号灯、石块(小目标)的检测精度分别提升了0.7%和4.1%;SE-HDC-Mask R-CNN模型的综合性能优于YOLOV2,YOLOV3-Tiny,SSD,Faster R-CNN等模型,可有效解决小目标漏检问题;SE-HDC-Mask R-CNN模型在煤巷直轨、弯轨、黑暗环境、多目标重叠等场景下均可有效实现目标检测,具有一定泛化能力及较高鲁棒性,基本满足无人驾驶电机车障碍物检测需求。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 煤矿电机车 目标检测 Mask R-CNN 实例分割 压缩-激励模块 混合空洞卷积

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井下无人驾驶列车惯性导航定位系统 被引量：8

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作者 杜京义 郭金宝 张渤 《工矿自动化》 北大核心 2018年第9期5-9,共5页

目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定... 目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定位技术基础上引入惯性导航模块,结合光电传感器数据和惯导数据,采用双阈值算法判断列车行驶异常状况,提高了无人驾驶列车的安全系数。惯性导航模块采用LPMS-NAV2测量目标载体的加速度、航向角,并计算目标载体的位置坐标;针对惯性导航模块测量目标载体加速度时受重力加速度影响的问题,采用z轴加速度补偿方法来消除重力加速度引入的误差;针对惯性导航模块定位时存在累积误差的问题,引入权值反馈约束算法,通过构建平方差损失函数对系统定位点进行权值约束,以降低累积误差。在井下巷道每个岔路口设置位置信标,对定位信息进行二次校准,进一步提高定位精度。室内测试结果表明,井下无人驾驶列车惯性导航定位系统的平均定位误差为0.52m。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 惯性导航 权值反馈约束算法 双阈值算法 z轴加速度补偿方法 信标校准

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无轨胶轮车井下无人驾驶系统设计及控制策略研究 被引量：24

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作者 王陈 鲍久圣 +4 位作者 袁晓明 葛世荣 骆彬 阴妍 刘琴 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期520-528,共9页

无人驾驶具有自动、高效和准确度高等特点,经过多年发展已日趋成熟,且已在不少地面车辆上开始应用,将是无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要解决方案之一。结合地面无人驾驶技术与煤矿井下巷道实际情况,设计了一种蓄电池无... 无人驾驶具有自动、高效和准确度高等特点,经过多年发展已日趋成熟,且已在不少地面车辆上开始应用,将是无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要解决方案之一。结合地面无人驾驶技术与煤矿井下巷道实际情况,设计了一种蓄电池无轨胶轮车的井下无人驾驶系统,并重点对其无人驾驶控制策略进行了仿真研究。首先,基于WLR-9型矿用蓄电池无轨胶轮车,通过合理选用传感器组成感知系统,并对车辆的控制系统与执行系统进行改造,设计了无轨胶轮车无人驾驶系统;其次,采用多传感器融合方式解决无轨胶轮车在井下巷道内行驶时遇到的循迹和避障难题,基于模型预测的路径规划算法设计了无人驾驶系统的控制策略;最后,联合CarSim与Simulink建立了无人驾驶系统仿真模型,通过仿真从理论上验证无轨胶轮车无人驾驶系统设计的合理性。仿真结果表明,无人驾驶系统在25 km/h车速下轨迹跟踪的最大瞬时偏移量仅为7.8 cm,循迹效果良好;能够对障碍物及时作出反应,避开障碍物并重新规划新路径,生成的路径较为平滑且连续性好,避障过程中未发生打滑失控现象;能够及时识别对向车辆并提前减速制动,在根据井下会车规则判别出避车后,可迅速规划出新路径并进入躲避硐室内避车,至对向车辆离去后驶出躲避硐回到预定轨迹继续行驶,能够反映出无轨胶轮车无人驾驶系统控制策略的稳定性与可行性。 展开更多

关键词 无轨胶轮车 井下无人驾驶 循迹 避障 会车 控制策略

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基于SD-YOLOv5s-4L的煤矿井下无人驾驶电机车多目标检测 被引量：4

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作者 赵伟 王爽 赵东洋 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期121-128,共8页

为解决煤矿井下无人驾驶电机车由于光照不均、高噪声等复杂环境因素导致的多目标检测精度低及小目标识别困难问题,提出一种基于SD-YOLOv5s-4L的煤矿井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv5s基础上进行以下改进,构建SD-YOLOv5s-4L... 为解决煤矿井下无人驾驶电机车由于光照不均、高噪声等复杂环境因素导致的多目标检测精度低及小目标识别困难问题,提出一种基于SD-YOLOv5s-4L的煤矿井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv5s基础上进行以下改进,构建SD-YOLOv5s-4L网络模型:引入SIoU损失函数来解决真实框与预测框方向不匹配的问题,使得模型可以更好地学习目标的位置信息;在YOLOv5s头部引入解耦头,增强网络模型的特征融合与定位准确性,使得模型可以快速捕捉目标的多尺度特征;引入小目标检测层,将原三尺度检测层增至4层,以增强模型对小目标的特征提取能力和检测精度。在矿井电机车多目标检测数据集上进行实验,结果表明:SD-YOLOv5s-4L网络模型对各类目标的平均精度均值(m AP)为97.9%,对小目标的平均检测精度(AP)为98.9%,较YOLOv5s网络模型分别提升了5.2%与9.8%;与YOLOv7,YOLOv8等其他网络模型相比,SD-YOLOv5s-4L网络模型综合检测性能最佳,可为实现矿井电机车无人驾驶提供技术支撑。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 电机车 多目标检测 YOLOv5s SIoU 解耦头 小目标检测

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面向无人驾驶的井下行人检测方法 被引量：9

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作者 刘备战 赵洪辉 周李兵 《工矿自动化》 北大核心 2021年第9期113-117,共5页

行人检测是煤矿井下无人驾驶的关键技术,受煤矿井下光照不均匀、背景复杂、红外线干扰、光线昏暗和图像中目标小且密集等影响,现有方法检测井下行人时效果不理想。针对上述问题,提出了一种多传感器融合的井下行人检测方法。该方法通过... 行人检测是煤矿井下无人驾驶的关键技术,受煤矿井下光照不均匀、背景复杂、红外线干扰、光线昏暗和图像中目标小且密集等影响,现有方法检测井下行人时效果不理想。针对上述问题,提出了一种多传感器融合的井下行人检测方法。该方法通过分步多特征融合方式将可见光传感器、红外传感器和深度传感器采集的图像特征进行融合,获得了更加丰富的图像特征;在RetinaNet的基础上,将Dense连接加入到ResNet中,形成一种具有层级相连结构的Dense-ResNet,能够从多传感器融合结果中提取出深层图像特征,增强了对小目标的检测能力。实验结果表明,多传感融合图像相较于单一图像可获得更加丰富的目标特征,有利于提高目标检测精度;Dense-RetinaNet相较于RetinaNet在多目标和小目标检测精度上均有所提高。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 井下行人检测 多传感器融合 特征提取 RetinaNet Dense连接

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煤矿井下网联式自动驾驶技术研究 被引量：14

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作者 李晨鑫 张立亚 《工矿自动化》 北大核心 2022年第6期49-55,共7页

通过分析地面常规自动驾驶智能化和网联化技术发展现状及技术特点,结合煤矿井下无GNSS(全球卫星导航系统)信号覆盖、巷道照度低、遮挡物与障碍物较多、煤尘粉尘普遍存在的环境特点,提出了煤矿井下开展自动驾驶研究的关键技术,即无GNSS... 通过分析地面常规自动驾驶智能化和网联化技术发展现状及技术特点,结合煤矿井下无GNSS(全球卫星导航系统)信号覆盖、巷道照度低、遮挡物与障碍物较多、煤尘粉尘普遍存在的环境特点,提出了煤矿井下开展自动驾驶研究的关键技术,即无GNSS的移动高精定位技术、激光雷达技术、基于毫米波雷达的井下障碍物检测技术、井下低照度视频实时增强和特征匹配技术、井下环境高精地图技术、井下自动驾驶车辆决策规划技术、井下自动驾驶车辆控制执行技术、井下5G通信技术、C-V2X直连通信技术等;指出煤矿井下开展自动驾驶应用具有少人化/无人化需求显著、运营管理主体明确、场景封闭、路线固定、车速较慢、渗透率可控、5G建设基础较好、接口易开放等优势。构建了包括井下自动驾驶车辆、巷道基础设施、人员、煤矿云/边缘计算平台及煤矿自动驾驶应用服务平台的“人-车-巷-云”煤矿井下网联式自动驾驶系统参考架构,设计了包括感知定位系统、网联协同系统、车载操作系统、车辆基础组件的煤矿自动驾驶车辆架构,提出煤矿井下网联式自动驾驶演进将经历3个阶段:第1阶段为远程自动驾驶,实现车辆驾驶人员从井下到井上的转移;第2阶段为具有紧急接管边界的车辆自动驾驶,以车辆自动驾驶为主,将远程紧急接管作为安全保障手段;第3阶段为“人-车-巷-云”协同控制,井下自动驾驶车辆安全高效自主运行,实现高度无人化智能运输。 展开更多

关键词 煤矿井下无人驾驶 自动驾驶 智能化 网联化 蜂窝车联网 5G 高精感知定位 车巷协同

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井下受限空间内无人车设计 被引量：1

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作者 张家栋 于宝涵 +2 位作者 蔡子豪 徐国瑞 高程 《时代汽车》 2023年第1期145-147,共3页

为解决井下受限空间内煤炭运输问题,首先通过激光雷达对井下巷道进行定位,构建地图,从而实现路径规划,接着通过MPC(Model Predictive Control)算法进行轨迹跟踪;为保证安全,然后将速度检测,超声波检测等功能集成在无人车上;为了检验实... 为解决井下受限空间内煤炭运输问题,首先通过激光雷达对井下巷道进行定位,构建地图,从而实现路径规划,接着通过MPC(Model Predictive Control)算法进行轨迹跟踪;为保证安全,然后将速度检测,超声波检测等功能集成在无人车上;为了检验实际性能,通过搭建车模进行模拟;运用CarSim(Mechanical Simulation Corporation)对车辆进行优化系统大量参数;最后运用MATLAB实现MPC算法的功能模拟,证明了所设计无人车的可行性,并在仿真平台上进行轨迹仿真,验证了所设计无人车的适用性、稳定性。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 无轨胶轮车 激光雷达检测 模型预测控制

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融合简化可视图和A^(*)算法的矿用车辆全局路径规划算法

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作者 张传伟 芦思颜 +5 位作者 秦沛霖 周睿 赵瑞祺 杨佳佳 张天乐 赵聪 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期12-20,共9页

针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题,提出了一种融合简化可视图(SVG)和A^(*)算法的全局路径规划算法DVGA^(*)。在构建真实环境点云地图基础上,连接车辆在不同视点下的可视切点,动态生成SVG;将... 针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题,提出了一种融合简化可视图(SVG)和A^(*)算法的全局路径规划算法DVGA^(*)。在构建真实环境点云地图基础上,连接车辆在不同视点下的可视切点,动态生成SVG;将可视切点依次存入OPEN表作为节点,根据A^(*)算法估价函数选取路径最短情况下的节点加入CLOSED表,得到最优路径点并存储路径,同时删除OPEN表中的其余节点,循环此过程,直到OPEN表中出现终点;最后利用路径平滑算法进一步减少路径节点数量,从而提高路径规划效率。实验结果表明,与完整可视图+A^(*)算法、SVG+A^(*)算法及SVGCA^(*)算法对比,DVGA^(*)算法对复杂长距离路径的规划时间最短,平均路径长度分别缩短了10.79%,6.26%和2.86%,具有更强的适应性和更高的规划成功率。井下试验结果表明:在巷道宽度变换区域和躲避静态障碍物时,相比SVGCA^(*)算法,DVGA^(*)算法规划的路径更加平滑;躲避动态障碍物时,DVGA^(*)算法能够及时进行路径纠正,保证了路径规划的时效性和稳定性;在复杂多变的巷道环境中,DVGA^(*)算法的规划时间和路径长度相比SVGCA^(*)算法分别减少了11.51%和1.54%,具有更高的环境适应性和稳定性。 展开更多

关键词 井下无人驾驶 全局路径规划 简化可视图 A^(*)算法 路径平滑

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井下机车智能控制系统车地无线网络解决方案 被引量：3

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作者 杨坤尧 刘阳 +1 位作者 马宁 张素娜 《现代矿业》 CAS 2022年第12期37-40,共4页

车地无线网络高速稳定是保障井下机车智能运输系统安全高效运行的关键。以中关铁矿井下电机车无人驾驶智能运输系统为背景,提出井下电机车在高速运行下车地无线网络技术解决方案。在对巷道AP布点及无缝覆盖技术、信号冗余覆盖技术、RF... 车地无线网络高速稳定是保障井下机车智能运输系统安全高效运行的关键。以中关铁矿井下电机车无人驾驶智能运输系统为背景,提出井下电机车在高速运行下车地无线网络技术解决方案。在对巷道AP布点及无缝覆盖技术、信号冗余覆盖技术、RF射频衰减技术、防电磁抗干扰技术、网络管理技术等进行综合分析的基础上,提出总体网络架构、巷道AP布点方案、安装技术要点及详细的信号抗干扰技术措施,实现实时无缝地完成车地间图像和控制信号的双向传递,确保地表控制中心与机车之间建立稳定、安全且能避免冲突的通信网络,在地表控制中心实现对井下主干网和车地无线网的管理和控制。 展开更多

关键词 井下机车无人驾驶 车地无线网络 双向传输

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基于粒子群算法的煤矿救援机器人路径规划

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作者 钟本源 张楠 魏少雄 《山东煤炭科技》 2024年第12期96-100,105,120,共7页

针对煤矿救援机器人在井下巷道中进行搜救时,存在搜索效率低且易发生剐蹭的问题,选择煤矿救援机器人为研究对象,提出了一种基于智能仿生算法的路径规划解决方案,通过仿真实验开展井下路径规划研究,分析路径规划算法在井下应用面临的问题... 针对煤矿救援机器人在井下巷道中进行搜救时,存在搜索效率低且易发生剐蹭的问题,选择煤矿救援机器人为研究对象,提出了一种基于智能仿生算法的路径规划解决方案,通过仿真实验开展井下路径规划研究,分析路径规划算法在井下应用面临的问题;简述路径规划算法的分类和使用场景,比对分析算法的优缺点;分别选择采用PSO粒子群算法、GWO灰狼算法和GA遗传算法作为煤矿救援机器人路径规划的基本算法,并对算法原理进行简要分析。为验证三种算法路径规划的优劣,进行MATLAB仿真实验,构建三张不同障碍物地图来模仿机器人在复杂路径下的行驶路线。结果表明:PSO算法最短路径相较GWO算法和GA算法分别下降了7.05%和2.85%。粒子群算法在稳定性、路径规划精度方面更高,满足井下救援需求。 展开更多

关键词 煤矿救援机器人 井下无人驾驶 路径规划 粒子群算法

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