近年来,随着我国煤矿业的快速发展,智能化技术的运用越来越广泛。其中,露天煤矿环境的精确定位导航技术研发显得尤为重要。同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶的关键技术,在露天煤矿中的应用...近年来,随着我国煤矿业的快速发展,智能化技术的运用越来越广泛。其中,露天煤矿环境的精确定位导航技术研发显得尤为重要。同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为无人驾驶的关键技术,在露天煤矿中的应用面临诸多挑战。由于露天煤矿道路周围环境特征点较少,且环境退化严重,SLAM技术需要根据稀疏的特征点进行定位和地图构建,难度较大。此外,由于斜坡和道路不平,传感器易产生抖动,导致机器人运行时的运动畸变问题。针对这些问题,文中提出了一种新的解决方案。首先,对传感器外部参数进行重新标定,采用惯导和激光雷达融合的方式,以增强数据的一致性和准确性。在此基础上,采用全特征点匹配方式,直接对激光雷达采集的数据进行点云降采样提取。通过在算法前端对预处理后的激光点云数据添加迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)匹配提取出关键帧点云X,再结合惯导数据对点云信息进行畸变校正形成点云P,再次通过迭代最近点配准X和P。此外,后端采用因子图加入了回环检测提高约束的方法,进一步提高算法在露天煤矿环境下的定位精度和建图效果。试验结果表明,文中所提算法具有较高的定位精度和完整的建图效果,未产生明显的畸变。侧壁纹理清晰,具有一定的鲁棒性,有效提高了在露天煤矿环境下的鲁棒性和精度。展开更多
为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT...为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT^(*)算法融合,提出一种自适应步长增长策略的改进APF-Informed-RRT^(*)算法。首先在选择新节点时,考虑到障碍物和目标点的影响,提出一种自适应步长增长策略来解决采样的盲目性;其次采用三次B样条对拐点处进行平滑处理;最后分别采用RRT^(*)算法、Informed-RRT^(*)算法和改进APF-Informed-RRT^(*)算法在两种环境中进行仿真实验。结果表明,改进APF-Informed-RRT^(*)算法相较于RRT^(*)算法和Informed-RRT^(*)算法,在运行时间、迭代次数以及路径平滑上都得到提升。展开更多
文摘为加快末端物流配送的效率,提出一种配送无人机的航迹规划问题。针对传统快速搜索随机树(rapidlysearch random tree,RRT)算法在航迹规划中存在的盲目性和路径不平滑等问题,将人工势场法(artificial potential field,APF)与Informed-RRT^(*)算法融合,提出一种自适应步长增长策略的改进APF-Informed-RRT^(*)算法。首先在选择新节点时,考虑到障碍物和目标点的影响,提出一种自适应步长增长策略来解决采样的盲目性;其次采用三次B样条对拐点处进行平滑处理;最后分别采用RRT^(*)算法、Informed-RRT^(*)算法和改进APF-Informed-RRT^(*)算法在两种环境中进行仿真实验。结果表明,改进APF-Informed-RRT^(*)算法相较于RRT^(*)算法和Informed-RRT^(*)算法,在运行时间、迭代次数以及路径平滑上都得到提升。
