留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

煤矿井下多旋翼飞行器避障控制方法研究

郭爱军 王妙云 马宏伟 张旭辉 薛旭升 杜昱阳 张超

郭爱军,王妙云,马宏伟,等. 煤矿井下多旋翼飞行器避障控制方法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(12):93-100.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110020
引用本文: 郭爱军,王妙云,马宏伟,等. 煤矿井下多旋翼飞行器避障控制方法研究[J]. 工矿自动化,2022,48(12):93-100.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110020
GUO Aijun, WANG Miaoyun, MA Hongwei, et al. Research on obstacle avoidance control method of multi-rotor aircraft in coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(12):93-100.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110020
Citation: GUO Aijun, WANG Miaoyun, MA Hongwei, et al. Research on obstacle avoidance control method of multi-rotor aircraft in coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(12):93-100.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110020

煤矿井下多旋翼飞行器避障控制方法研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2022110020
基金项目: 国家自然科学基金项目(50674075,51974228);陕西省重点研发计划项目(2018ZDCXL-GY-06-04);陕西省科技创新团队项目(2018TD-032);陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-802)。
详细信息
    作者简介:

    郭爱军(1970—),男,内蒙古包头人,教授级高级工程师,现主要从事采矿工程及智能矿山建设方面的研究工作,E-mail:43460340@qq.com

  • 中图分类号: TD67

Research on obstacle avoidance control method of multi-rotor aircraft in coal mine

  • 摘要: 多旋翼飞行器以其机械结构简单、可悬停和多方向飞行的优点,在煤矿井下生产巡检方面具有良好的应用前景。但多旋翼飞行器移动速度较快,飞行时易受外界各种因素的影响,难以建立精确的数学模型,使得飞行控制算法的设计较为复杂,现有基于激光雷达的同步定位与地图构建方法难以满足多旋翼飞行器快速飞行的实时性要求。针对上述问题,研究了一种利用虚拟远程操控技术对煤矿井下多旋翼飞行器进行避障的控制方法。构建了煤矿井下巷道多旋翼飞行器虚拟远程操控系统,根据煤矿巷道初始信息在虚拟远程操控系统中建立虚拟巷道模型及全局导航地图,获得飞行器移动过程中已知的静态障碍物信息,建立已知的静态环境模型,减少多旋翼飞行器运动过程中对环境感知建模的任务量,提高虚拟远程操控的运行效率。在巡检过程中,多旋翼飞行器通过自身携带的传感设备检测移动方向的动态障碍物信息,虚拟远程操控系统将动态障碍物信息实时重建于初始虚拟巷道模型中,对虚拟环境状态进行实时更新,为飞行器局部避障控制提供可靠的环境依据;虚拟远程操控系统通过读取障碍物与飞行器的位置数据和移动速度信息,采用复合虚拟势场(CVFF)避障控制算法进行避障路径规划,如果检测到前方障碍物对飞行器移动产生较大威胁,远程操控人员可根据规划的避障路径对飞行器进行远程干预,实现了自主避障飞行和人为远程干预控制。为提高飞行器对动态障碍物的感知效率和精度,在虚拟势场(VFF)算法的基础上引入飞行器与障碍物、目标点之间的相对速度影响,提出了一种CVFF避障控制算法。从静态和动态障碍物避障路径2个方面对CVFF避障控制算法进行仿真验证,结果表明:静态情况下,相比VFF算法,CVFF避障控制算法在减少了迭代次数的同时,也缩短了飞行器的轨迹长度;动态情况下,飞行器成功避开了提前设定的2个动态障碍物,顺利到达设定目标点,验证了采用CVFF算法的煤矿井下多旋翼飞行器避障控制方法的有效性。

     

  • 图  1  煤矿井下多旋翼飞行器虚拟远程操控系统组成

    Figure  1.  Composition of virtual remote control system of underground coal mine multi-rotor aircraft

    图  2  复杂环境下多旋翼飞行器避障控制流程

    Figure  2.  Obstacle avoidance control flow for multi-rotor aircraft in complex environment

    图  3  全局虚拟巷道模型

    Figure  3.  The global coal mine virtual roadway model

    图  4  局部虚拟巷道模型

    Figure  4.  The local coal mine virtual roadway model

    图  5  全局地图内生成的导航网格

    Figure  5.  Navigation grid on the global map

    图  6  多旋翼飞行器在复合虚拟势场中的受力

    Figure  6.  The force of multi-rotor aircraft in compound virtual force field

    图  7  CVFF避障控制算法流程

    Figure  7.  Compound virtual force field obstacle avoidance control algorithm flow

    图  8  $ {p}_{0} $=0.5时VFF算法仿真结果

    Figure  8.  Simulation results of virtual force field algorithm when $ {p}_{0} $= 0.5

    图  9  $ {p}_{0} $=0.5时CVFF避障控制算法仿真结果

    Figure  9.  Simulation results of compound virtual force field obstacle avoidance control algorithm when $ {p}_{0} $=0.5

    图  10  $ {p}_{0} $=1时VFF算法仿真结果

    Figure  10.  Simulation results of virtual force field algorithm when $ {p}_{0} $=1

    图  11  $ {p}_{0} $=1时CVFF避障控制算法仿真结果

    Figure  11.  Simulation results of compound virtual force field obstacle avoidance control algorithm when $ {p}_{0} $=1

    图  12  多旋翼飞行器动态避障过程

    Figure  12.  Obstacle avoidance process of multi-rotor aircraft

    图  13  飞行器与第1个障碍物之间的距离

    Figure  13.  Distance between the aircraft and the first obstacle

    图  14  飞行器与第2个障碍物之间的距离

    Figure  14.  Distance between the aircraft and the second obstacle

    表  1  仿真环境参数

    Table  1.   Simulation environment parameters

    参数名称数值
    位置势场引力增益系数$ {K}_{{\rm{p}}} $13
    速度势场引力增益系数$ {{K}}_{\mathrm{v}} $15
    位置势场斥力增益系数$ {{M}}_{\mathrm{p}} $5
    速度势场斥力增益系数$ {M}_{{\rm{v}}} $7
    步长$ {l}_{0} $/dm1
    迭代次数J500
    障碍物影响距离$ {p}_{0} $0.5/1
    下载: 导出CSV

    表  2  $ {p}_{0} $=0.5时2种算法性能比较

    Table  2.   Performance comparison of two algorithms when $ {p}_{0} $=0.5

    算法迭代次数轨迹长度/dm
    VFF算法7519.175
    CVFF避障控制算法6417.378
    下载: 导出CSV

    表  3  $ {p}_{0} $=1时2种算法性能比较

    Table  3.   Performance comparison of two algorithms when $ {p}_{0} $=1

    算法迭代次数轨迹长度/dm
    VFF算法7420.412
    CVFF避障控制算法6219.036
    下载: 导出CSV
  • [1] 陈维健, 曹茂永. 中国煤矿安全技术与管理丛书−煤矿安全装备篇[M]. 徐州: 中国矿业大学出版社, 2014.

    CHEN Weijian, CAO Maoyong. China coal mine safety technology and management series: coal mine safety equipment[M]. Xuzhou: China University of Mining and Technology Press, 2014.
    [2] 贾勇骁,郑学召,崔嘉明,等. 煤田火灾无人机监测关键技术研究[J]. 工矿自动化,2019,45(9):30-33,53. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17473

    JIA Yongxiao,ZHENG Xuezhao,CUI Jiaming,et al. Research on key technologies of unmanned aerial vehicle monitoring of coalfield fire[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(9):30-33,53. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17473
    [3] 吴文臻. 基于5G技术的矿用四旋翼巡检机器人设计[J]. 煤炭工程,2021,53(12):159-163.

    WU Wenzhen. Design of mine quadrotor inspection robot based on 5G technology[J]. Coal Engineering,2021,53(12):159-163.
    [4] 张沛,孙运强,石喜玲. 应用于矿井的多旋翼飞行器姿态信息融合设计[J]. 煤炭技术,2016,35(5):279-281. doi: 10.13301/j.cnki.ct.2016.05.115

    ZHANG Pei,SUN Yunqiang,SHI Xiling. Fusion design of multi rotor aircraft attitude information used in coal mine[J]. Coal Technology,2016,35(5):279-281. doi: 10.13301/j.cnki.ct.2016.05.115
    [5] 王岩,马宏伟,王星,等. 基于迭代最近点的井下无人机实时位姿估计[J]. 工矿自动化,2019,45(9):25-29. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17441

    WANG Yan,MA Hongwei,WANG Xing,et al. Real-time pose estimation of underground unmanned aerial vehicle based on ICP method[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(9):25-29. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17441
    [6] 郑学召,童鑫,张铎,等. 矿井危险区域多旋翼侦测无人机关键技术探讨[J]. 工矿自动化,2020,46(12):48-56. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17653

    ZHENG Xuezhao,TONG Xin,ZHANG Duo,et al. Discussion on key technologies of multi-rotor detection UAVs in mine dangerous area[J]. Industry and Mine Automation,2020,46(12):48-56. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17653
    [7] 贾文友,魏文涛,朱良恒,等. 移动机器人改进Dijkstra算法下路径规划及可视化研究[J]. 徐州工程学院学报(自然科学版),2021,36(2):34-38.

    JIA Wenyou,WEI Wentao,ZHU Liangheng,et al. Research on path planning and visualization of mobile robot based on improved Dijkstra algorithm[J]. Journal of Xuzhou Institute of Technology(Natural Sciences Edition),2021,36(2):34-38.
    [8] 张旭辉,吕欣媛,王甜,等. 数字孪生驱动的掘进机器人决策控制系统研究[J]. 煤炭科学技术,2022,50(7):36-49. doi: 10.13199/j.cnki.cst.2022-0176

    ZHANG Xuhui,LYU Xinyuan,WANG Tian,et al. Research on decision control system of tunneling robot driven by digital twin[J]. Coal Science and Technology,2022,50(7):36-49. doi: 10.13199/j.cnki.cst.2022-0176
    [9] 杨林,马宏伟,王岩,等. 煤矿巡检机器人同步定位与地图构建方法研究[J]. 工矿自动化,2019,45(9):18-24. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17444

    YANG Lin,MA Hongwei,WANG Yan,et al. Research on method of simultaneous localization and mapping of coal mine inspection robot[J]. Industry and Mine Automation,2019,45(9):18-24. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17444
    [10] 张旭辉,王妙云,张雨萌,等. 数据驱动下的工业设备虚拟仿真与远程操控技术研究[J]. 重型机械,2018(5):14-17. doi: 10.3969/j.issn.1001-196X.2018.05.005

    ZHANG Xuhui,WANG Miaoyun,ZHANG Yumeng,et al. Virtual simulation and remote control technology with data-driven for industrial equipment[J]. Heavy Machinery,2018(5):14-17. doi: 10.3969/j.issn.1001-196X.2018.05.005
    [11] 董润霖. 煤矿探测机器人环境重建与虚拟操控技术研究[D]. 西安: 西安科技大学, 2018.

    DONG Runlin. Environmental reconstruction and virtual manipulation technology of coal mine detection robot[D]. Xi'an: Xi'an University of Science and Technology, 2018.
    [12] 程旗,岳碧波. 无人机自主编队的人工力场控制方法[J]. 兵器装备工程学报,2018,39(8):88-91. doi: 10.11809/bqzbgcxb2018.08.019

    CHENG Qi,YUE Bibo. Artificial potential fields control method of UAV autonomous formation[J]. Journal of Ordnance Equipment Engineering,2018,39(8):88-91. doi: 10.11809/bqzbgcxb2018.08.019
    [13] GIANIBELLI A, CARLUCHO I, PAULA M D, et al. An obstacle avoidance system for mobile robotics based on the virtual force field method[C]. IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON), San Miguel de Tucuman, 2018: 1-8.
    [14] 邓学强. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 山东理工大学学报(自然科学版),2014,28(1):38-41.

    DENG Xueqiang. Path planning of mobile robot based on modified artificial potential field method[J]. Journal of Shandong University of Technology(Natural Science Edition),2014,28(1):38-41.
  • 加载中
图(14) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  48
  • HTML全文浏览量:  4
  • PDF下载量:  16
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-11-04
  • 修回日期:  2022-11-26
  • 网络出版日期:  2022-11-28

目录

    /

    返回文章
    返回