【目的】煤矿井下普遍存在低照度、弱纹理和结构化的特征退化场景,导致视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping)系统面临有效特征不足或误匹配率高的问题,严重制约了其定位的准确性和鲁棒性。【方法】提出一种基于边缘...【目的】煤矿井下普遍存在低照度、弱纹理和结构化的特征退化场景,导致视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping)系统面临有效特征不足或误匹配率高的问题,严重制约了其定位的准确性和鲁棒性。【方法】提出一种基于边缘感知增强的视觉SLAM方法。首先,构建了边缘感知约束的低光图像增强模块。通过自适应尺度的梯度域引导滤波器优化Retinex算法,以获得纹理清晰光照均匀的图像,从而显著提升了在低光照和不均匀光照条件下特征提取性能。其次,在视觉里程计中构建了边缘感知增强的特征提取和匹配模块,通过点线特征融合策略有效增强了弱纹理和结构化场景中特征的可检测性和匹配准确性。具体使用边缘绘制线特征提取算法(edge drawing lines,EDLines)提取线特征,定向FAST和旋转BRIEF点特征提取算法(oriented fast and rotated brief,ORB)提取点特征,并利用基于网格运动统计(grid-based motion statistics,GMS)和比值测试匹配算法进行精确匹配。最后,将该方法与ORB-SLAM2、ORB-SLAM3在TUM数据集和煤矿井下实景数据集上进行了全面实验验证,涵盖图像增强、特征匹配和定位等多个环节。【结果和结论】结果表明:(1)在TUM数据集上的测试结果显示,所提方法与ORB-SLAM2相比,绝对轨迹误差、相对轨迹误差的均方根误差分别降低了4%~38.46%、8.62%~50%;与ORB-SLAM3相比,绝对轨迹误差、相对轨迹误差的均方根误差分别降低了0~61.68%、3.63%~47.05%。(2)在煤矿井下实景实验中,所提方法的定位轨迹更接近于相机运动参考轨迹。(3)有效提高了视觉SLAM在煤矿井下特征退化场景中的准确性和鲁棒性,为视觉SLAM技术在煤矿井下的应用提供了技术解决方案。研究面向井下特征退化场景的视觉SLAM方法,对于推动煤矿井下移动式装备机器人化具有重要意义。展开更多
巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(...巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法的掘进机断面成形轨迹规划方法。首先,根据夹矸位置将待截割断面环境分为4种情况,对相应断面进行栅格化处理并建立栅格地图,同时采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理。然后,对GWO算法进行了改进,以提升其寻优性能和收敛速度。接着,开展了仿真实验,利用改进GWO算法实现了4种环境下掘进机断面成形轨迹的规划。最后,利用掘进机样机开展了断面截割实验。仿真结果表明:相较于传统的GWO算法,改进GWO算法的收敛速度更快且收敛精度更高;在4种断面环境下,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹长度最短,欠挖面积最小,转向次数最少,更容易实现高精度、高效率的轨迹跟踪控制,保证了巷道断面的成形质量。实验结果表明,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹既能提高掘进机的截割效率,又能满足巷道断面成形的质量要求。研究结果可为煤矿井下智能掘进技术的发展提供新的思路和方法。展开更多
文摘【目的】煤矿井下普遍存在低照度、弱纹理和结构化的特征退化场景,导致视觉SLAM(visual simultaneous localization and mapping)系统面临有效特征不足或误匹配率高的问题,严重制约了其定位的准确性和鲁棒性。【方法】提出一种基于边缘感知增强的视觉SLAM方法。首先,构建了边缘感知约束的低光图像增强模块。通过自适应尺度的梯度域引导滤波器优化Retinex算法,以获得纹理清晰光照均匀的图像,从而显著提升了在低光照和不均匀光照条件下特征提取性能。其次,在视觉里程计中构建了边缘感知增强的特征提取和匹配模块,通过点线特征融合策略有效增强了弱纹理和结构化场景中特征的可检测性和匹配准确性。具体使用边缘绘制线特征提取算法(edge drawing lines,EDLines)提取线特征,定向FAST和旋转BRIEF点特征提取算法(oriented fast and rotated brief,ORB)提取点特征,并利用基于网格运动统计(grid-based motion statistics,GMS)和比值测试匹配算法进行精确匹配。最后,将该方法与ORB-SLAM2、ORB-SLAM3在TUM数据集和煤矿井下实景数据集上进行了全面实验验证,涵盖图像增强、特征匹配和定位等多个环节。【结果和结论】结果表明:(1)在TUM数据集上的测试结果显示,所提方法与ORB-SLAM2相比,绝对轨迹误差、相对轨迹误差的均方根误差分别降低了4%~38.46%、8.62%~50%;与ORB-SLAM3相比,绝对轨迹误差、相对轨迹误差的均方根误差分别降低了0~61.68%、3.63%~47.05%。(2)在煤矿井下实景实验中,所提方法的定位轨迹更接近于相机运动参考轨迹。(3)有效提高了视觉SLAM在煤矿井下特征退化场景中的准确性和鲁棒性,为视觉SLAM技术在煤矿井下的应用提供了技术解决方案。研究面向井下特征退化场景的视觉SLAM方法,对于推动煤矿井下移动式装备机器人化具有重要意义。
文摘巷道断面成形是煤矿掘进过程中的重要工序,但目前的巷道断面成形作业多为人工控制掘进机进行往复式截割,制约了煤矿掘进工作面的智能化发展。为此,针对断面成形轨迹规划未考虑煤岩特征、优化目标单一的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法的掘进机断面成形轨迹规划方法。首先,根据夹矸位置将待截割断面环境分为4种情况,对相应断面进行栅格化处理并建立栅格地图,同时采用二值膨胀法对不规则夹矸进行膨胀化处理。然后,对GWO算法进行了改进,以提升其寻优性能和收敛速度。接着,开展了仿真实验,利用改进GWO算法实现了4种环境下掘进机断面成形轨迹的规划。最后,利用掘进机样机开展了断面截割实验。仿真结果表明:相较于传统的GWO算法,改进GWO算法的收敛速度更快且收敛精度更高;在4种断面环境下,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹长度最短,欠挖面积最小,转向次数最少,更容易实现高精度、高效率的轨迹跟踪控制,保证了巷道断面的成形质量。实验结果表明,基于改进GWO算法规划的断面成形轨迹既能提高掘进机的截割效率,又能满足巷道断面成形的质量要求。研究结果可为煤矿井下智能掘进技术的发展提供新的思路和方法。
