Inertial navigation and positioning system for underground driverless trai
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摘要: 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0.52 m。Abstract: Current underground driverless train positioning technology calculates the train displacement based on optical sensor installed on the wheels. When the underground driverless train skids on the wet track, the positioning error will be generated. In view of the above problem, an inertial navigation and positioning system for underground driverless train was proposed. Inertial navigation module was introduced in the system based on current underground driverless train positioning technology, and double threshold algorithm was used to judge abnormal driving condition of the train combined with photoelectric sensor data and inertial navigation data, and safety factor of driverless train was increased. The inertial navigation module uses LPMS-NAV2 to obtain acceleration and heading angle of target, and the position coordinates of the target is calculated. In view of the problem that acceleration measurement of the target is affected by gravity acceleration, z-axis acceleration compensation method is used to eliminate the error brought by gravity. In view of the problem of cumulative error of positioning of the target, weight feedback constraint algorithm is introduced, and square difference loss function is constructed for weighted constraint of the positioning point, so as to reduce the cumulative error. A position beacon is set at each fork of the underground roadway to perform secondary calibration on the positioning information to further improve the positioning accuracy. The indoor test results show that the average positioning error of the inertial navigation and positioning system for the underground driverless train is 0.52 m.
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