随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光...随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光雷达为主的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方案在该环境下易出现定位漂移和建图误差较大等现象。针对上述问题,提出了一种基于激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)紧耦合的SLAM算法,该算法使用LiDAR和IMU两种传感器作为数据输入,对数据进行预处理,前端利用迭代扩展卡尔曼滤波器将预处理后的LiDAR特征点与IMU数据相融合,并使用后向传播来矫正雷达运动畸变,后端利用雷达相对位姿因子将LiDAR帧间配准结果作为约束因子与回环因子共同完成全局因子图优化。利用开源数据集和露天煤矿实地数据集验证了算法的鲁棒性和精确性。试验结果表明在城市结构化环境中文中所提算法与当前激光SLAM算法精度保持一致,而针对长达两千多米的露天煤矿实地环境,所提算法较FAST-LIO2、LIO-SAM紧耦合算法在定位精度上分别提高了46.00%和23.15%,且具有更高的鲁棒性。展开更多
针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight, NLoS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问...针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight, NLoS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题,提出以误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter, ESKF)为基础并将UWB定位技术和惯性传感器(Inertial Measurement Unit, IMU)技术相融合,设计一套UWB弱信号环境下的UWB定位算法模型,实现UWB弱信号环境下的厘米级定位。通过优化传统ESKF方法以及融合UWB和IMU的测量数据,解决传统UWB定位在NLoS环境下定位精度较差和定位结果容易发生偏移等问题。实验研究结果表明,在导航实验室内,系统在东-北-天(ENU)坐标系中东方向、北方向轴和OXY平面上的精度分别提高了2.87%、12.02%和5.71%,方差分别降低了5.80%、18.06%和5.71%。在地下通道UWB弱信号环境下,系统在东方向、北方向和OXY平面上的精度分别提高了12.08%、24.10%和16.08%;方差分别降低了8.12%、32.74%和12.23%。所提出的算法模型有效改善了UWB室内定位技术在NLOS情况下,定位精度低、系统定位稳定性差的问题,降低了定位成本,具有很强的实用性。展开更多
文摘随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大幅提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂,与城市环境相比无明显的几何特征,具有分段相似性,利用现有以激光雷达为主的同时定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方案在该环境下易出现定位漂移和建图误差较大等现象。针对上述问题,提出了一种基于激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)和惯导(Inertial Measurement Unit,IMU)紧耦合的SLAM算法,该算法使用LiDAR和IMU两种传感器作为数据输入,对数据进行预处理,前端利用迭代扩展卡尔曼滤波器将预处理后的LiDAR特征点与IMU数据相融合,并使用后向传播来矫正雷达运动畸变,后端利用雷达相对位姿因子将LiDAR帧间配准结果作为约束因子与回环因子共同完成全局因子图优化。利用开源数据集和露天煤矿实地数据集验证了算法的鲁棒性和精确性。试验结果表明在城市结构化环境中文中所提算法与当前激光SLAM算法精度保持一致,而针对长达两千多米的露天煤矿实地环境,所提算法较FAST-LIO2、LIO-SAM紧耦合算法在定位精度上分别提高了46.00%和23.15%,且具有更高的鲁棒性。
文摘针对全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)在受限空间内定位精度差,甚至无法定位和无线超宽带(Ultra-Wide Band, UWB)脉冲室内定位技术在非视距(Non Line of Sight, NLoS)环境下定位精度差以及定位稳定性低等问题,提出以误差状态卡尔曼滤波(Error State Kalman Filter, ESKF)为基础并将UWB定位技术和惯性传感器(Inertial Measurement Unit, IMU)技术相融合,设计一套UWB弱信号环境下的UWB定位算法模型,实现UWB弱信号环境下的厘米级定位。通过优化传统ESKF方法以及融合UWB和IMU的测量数据,解决传统UWB定位在NLoS环境下定位精度较差和定位结果容易发生偏移等问题。实验研究结果表明,在导航实验室内,系统在东-北-天(ENU)坐标系中东方向、北方向轴和OXY平面上的精度分别提高了2.87%、12.02%和5.71%,方差分别降低了5.80%、18.06%和5.71%。在地下通道UWB弱信号环境下,系统在东方向、北方向和OXY平面上的精度分别提高了12.08%、24.10%和16.08%;方差分别降低了8.12%、32.74%和12.23%。所提出的算法模型有效改善了UWB室内定位技术在NLOS情况下,定位精度低、系统定位稳定性差的问题,降低了定位成本,具有很强的实用性。
