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基于一维卷积神经网络的掘进机截割部磁场辅助定位技术
被引量：
5
1
作者
周红旭
孙海军
+1 位作者
张雷
王华英
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期231-239,共9页
为了解决悬臂式掘进机当截割部被机身遮挡或粉尘比较严重时引发的视觉定位失效问题,以磁场强度分量和双目立体视觉技术获取的位姿数据作为训练数据,获得网络参数,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的辅助定位方法。结果表明,1D-CNN...
为了解决悬臂式掘进机当截割部被机身遮挡或粉尘比较严重时引发的视觉定位失效问题,以磁场强度分量和双目立体视觉技术获取的位姿数据作为训练数据,获得网络参数,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的辅助定位方法。结果表明,1D-CNN对截割部轨迹预测较好,空间角度俯仰角、偏航角的预测精度达到99%以上,总体精度满足悬臂式掘进机位姿的测量要求。所提方法可以有效预测掘进机截割部的空间位姿信息,与BP全连接神经网络相比,具有能自动提取特征、避免过拟合的优点,为掘进机截割部定位提出了新思路。
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关键词
采矿工程其他学科
悬臂式掘进机
卷积神经网络
磁场定位
位姿测量
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职称材料
题名
基于一维卷积神经网络的掘进机截割部磁场辅助定位技术
被引量：
5
1
作者
周红旭
孙海军
张雷
王华英
机构
河北工程大学数理科学与工程学院
河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心
出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期231-239,共9页
基金
国家自然科学基金(62175059)
河北省创新能力提升计划资助项目(20540302D)。
文摘
为了解决悬臂式掘进机当截割部被机身遮挡或粉尘比较严重时引发的视觉定位失效问题,以磁场强度分量和双目立体视觉技术获取的位姿数据作为训练数据,获得网络参数,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的辅助定位方法。结果表明,1D-CNN对截割部轨迹预测较好,空间角度俯仰角、偏航角的预测精度达到99%以上,总体精度满足悬臂式掘进机位姿的测量要求。所提方法可以有效预测掘进机截割部的空间位姿信息,与BP全连接神经网络相比,具有能自动提取特征、避免过拟合的优点,为掘进机截割部定位提出了新思路。
关键词
采矿工程其他学科
悬臂式掘进机
卷积神经网络
磁场定位
位姿测量
Keywords
other disciplines of mining engineering
boom-type roadheader
convolutional neural network
magnetic field positioning
pose measurement
分类号
TD421 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
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被引量
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1
基于一维卷积神经网络的掘进机截割部磁场辅助定位技术
周红旭
孙海军
张雷
王华英
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2022
5
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