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矿井无轨胶轮车智能化管理系统研究

杨坤

杨坤. 矿井无轨胶轮车智能化管理系统研究[J]. 工矿自动化,2023,49(1):162-170.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18002
引用本文: 杨坤. 矿井无轨胶轮车智能化管理系统研究[J]. 工矿自动化,2023,49(1):162-170.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18002
YANG Kun. Research on the intelligent management system of the trackless rubber-tyred vehicles in the coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(1):162-170.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18002
Citation: YANG Kun. Research on the intelligent management system of the trackless rubber-tyred vehicles in the coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2023,49(1):162-170.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18002

矿井无轨胶轮车智能化管理系统研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18002
基金项目: 天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2021-TD-QN003);煤炭科学技术研究院有限公司科技发展基金资助项目(2021CX-I-11-02)。
详细信息
    作者简介:

    杨坤(1993—),男,山西洪洞人,助理研究员,硕士,主要从事煤矿安全与信息化、智能化等方面的研究工作,E-mail:772026356@qq.com

  • 中图分类号: TD525

Research on the intelligent management system of the trackless rubber-tyred vehicles in the coal mine

  • 摘要: 针对煤矿井下工作地点分散、运输路线复杂、巷道内弯道和交叉路口较多的特点与煤矿智能化建设的需要,从需求分析、系统架构、关键技术等方面对矿井无轨胶轮车智能化管理系统进行了研究。通过需求分析,得出矿井无轨胶轮车智能化管理系统需具有矿井车辆精准定位、矿井车辆工况信息实时采集、矿井车辆移动通信、矿井车辆智能导航、矿井车辆状态实时监测与控制、矿井车辆防碰撞预警等功能。对系统关键技术进行了详细介绍:分析了UWB定位技术在矿井无轨胶轮车定位中的应用;提出矿井车辆移动通信技术宜采用WiFi与4G/5G技术;讨论了常用路径规划技术的特点,得出矿井无轨胶轮车导航技术宜采用成熟度较高的基于图搜索的路径规划算法,矿井无轨胶轮车导航和轨迹回放技术应与GIS技术相结合;研究了矿井车辆红绿灯控制技术,提出了十字交叉口模型和单车通行巷模型;研究了车辆防碰撞预警技术,根据行人和车辆位置及其与UWB基站的相对方向和距离,分析了同基站与跨基站2种模式下的防碰撞预警原理。实验结果表明,基于UWB的矿井车辆通信、基于A*算法的矿井车辆路径规划及轨迹回放、红绿灯控制、防碰撞预警等功能均能满足应用需求。

     

  • 图  1  矿井无轨胶轮车智能化管理系统架构

    Figure  1.  Architecture of intelligent management system of mine trackless rubber-tyred vehicle

    图  2  基于TW−TOF的测距原理

    Figure  2.  Distance measuring principle based on two way-time of flight

    图  3  GIS架构

    Figure  3.  GIS architecture

    图  4  实时定位流程

    Figure  4.  Real-time positioning process

    图  5  矿井车辆导航流程

    Figure  5.  Process of mine vehicle navigation

    图  6  轨迹回放流程

    Figure  6.  Process of track playback

    图  7  十字交叉口模型工作原理

    Figure  7.  Working principle of intersection model

    图  8  单车通行巷模型工作原理

    Figure  8.  Working principle of single vehicle passing lane

    图  9  防碰撞预警技术原理

    Figure  9.  Principle of anti-collision early warning technology

    图  10  车载终端

    Figure  10.  Vehicle terminal

    图  11  矿井车辆导航效果

    Figure  11.  Effect of mine vehicle navigation

    图  12  矿井车辆轨迹回放效果

    Figure  12.  Effect of mine vehicle track playback

    表  1  常用路径规划算法优缺点

    Table  1.   Advantages and disadvantages of common path planning algorithms

    分类 算法 原理 优点 缺点
    基于图搜索的
    路径规划算法
    Dijkstra算法 将路径网络中节点分为已分配节点组与未分配节点组,
    并按照递增顺序生成一条最短路径
    路径短 无连续曲率
    A*算法 与Dijkstra算法相比,该算法在引入新节点时,将已分配
    节点的信息引入评价标准,提高搜索效率
    速度快 无连续曲率
    基于采样的
    路径规划算法
    概率路线图法 确定起始位置和目标位置后,根据训练好的离线阶段路
    线图,使用启发式路径搜索算法确定一条可行路径
    速度快,
    适合复杂场景
    无连续曲率
    快速搜索
    随机树法
    首先构建环境地图规划空间,然后将规划空间的起点作
    为根节点,逐渐增加叶节点,生成随机扩展树,当随机扩
    展树的叶节点到达目标节点所在区域时结束
    适合复杂场景 需进行优化
    智能仿生算法 遗传算法 通过不同编码方式、变异算子及交叉算子的组合,模拟
    自然进化过程,搜索路径的最优解
    空间适应能力强 计算成本高
    蚁群优化算法 基于蚁群行为表现出的信息正反馈现象,生成一条初始
    节点到目标节点的最短路径
    鲁棒性强 收敛速度慢
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    表  2  矿井车辆定位实验数据

    Table  2.   Experimental data of mine vehicle positioning m

    实验
    类型
    基站
    位置
    实际位置 测量位置 误差
    静态
    测量
    3206运输巷绕道口 +200 +200.20 0.20
    3号永久避难硐室口 +150 +149.90 0.10
    3306回风巷绕道口 +50 +50.25 0.25
    动态
    测量
    3206运输巷绕道口 +230 +235.25 5.25
    3号永久避难硐室口 +180 +175.30 4.70
    3306回风巷绕道口 +80 +86.80 6.80
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    表  3  路径信息对比

    Table  3.   Comparison of path information

    路径
    类型
    起始
    位置
    目标
    位置
    路径信息
    导航
    路径
    清煤斜巷 3号永久避难硐室 清煤斜巷→检修硐室下200 m→3号联巷→3号联巷下150 m→管子道口→2号永久避难硐室→1号辅助水仓口→辅助巷配电点→3206运输巷绕道口→3号永久避难硐室
    实际
    路径
    清煤斜巷 3号永久避难硐室 清煤斜巷→检修硐室下200 m→3号联巷→3号联巷下150 m→管子道口→2号永久避难硐室→1号辅助水仓口→辅助巷配电点→3206运输巷绕道口→3号永久避难硐室
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    表  4  单车通行巷实验数据

    Table  4.   Experimental data of single vehicle passing lane

    行驶方向 基站 车辆位置/m HA状态 HB状态
    基站A→基站B A −180 绿 绿
    −195 绿
    B 192 绿
    175 绿 绿
    基站B→基站A B 180 绿 绿
    195 绿
    A −195 绿
    −185 绿 绿
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    表  5  防碰撞预警实验数据

    Table  5.   Data sheet of anti-collision early warning experiment

    实验
    类型
    预警
    类型
    车辆
    位置/m
    行人或
    车辆位置/m
    是否
    预警
    同基站 行人与车辆 +200 +225
    +20 −8
    +200 +232
    车辆
    之间
    +180 +135
    +200 +266
    +30 −14
    跨基站 行人与车辆 +390 −385
    +380 −385
    +395 −380
    车辆
    之间
    +380 −378
    +390 −350
    +380 −375
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-13
  • 修回日期:  2023-01-06
  • 网络出版日期:  2023-01-17

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