CN114320398B - 高精度全智能锚杆支护机器人 - Google Patents

Abstract

本发明涉及锚杆支护设备技术领域，具体涉及一种高精度全智能锚杆支护机器人，包括底盘；钻架机械手，钻架机械手一端设在底盘上，另一端设有钻架，钻架机械手具有多个关节，钻架驱动适于调节钻架机械手的位置姿态；控制系统，控制系统包括摄像装置、计算机，摄像装置包括至少两个摄像头，摄像装置与计算机控制连接，计算机和钻架驱动控制连接，摄像装置适于拍摄金属防护网图像，计算机可识别金属防护网图像上的锚护孔，并计算所述锚护孔的坐标信息，以控制钻架驱动来实现钻架上的锚杆与锚护孔对准。本发明能够自动将钻架上的锚杆对准金属防护网上的锚护孔进行锚护，完成钻锚装置的自动定位，有效提高了锚护作业的自动化水平。

Description

高精度全智能锚杆支护机器人

本发明涉及锚杆支护设备技术领域，具体涉及一种高精度全智能锚杆支护机器人。

背景技术

巷道环境恶劣、空间狭窄，锚护作业不仅需要在巷道内进行铺网、还需要钻孔和锚固，目前工人不仅需要忍受恶劣的环境，同时还面临繁重的作业压力，因此本领域便产生以下需求：能够设计一种高精度全智能锚杆支护机器人，这种锚杆支护机器人能够自动调整机身位置和姿态，使钻架与锚护孔对准并锚护，从而实现锚杆支护流程自动化。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明实施例提出一种高精度全智能锚杆支护机器人，该锚杆支护机器人能够自动将钻架上的锚杆对准金属防护网上的锚护孔进行锚护，有效提高了锚护作业的自动化水平。

根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人，包括底盘；钻架机械手，所述钻架机械手一端设在底盘上，另一端设有钻架，所述钻架机械手具有多个关节，所述钻架机械手的关节处设有钻架驱动，所述钻架驱动适于调节所述钻架机械手的位置姿态；控制系统，所述控制系统包括摄像装置、计算机，所述摄像装置包括至少两个摄像头，所述摄像装置与计算机控制连接，所述计算机和所述钻架驱动控制连接，所述摄像装置适于拍摄金属防护网图像，所述计算机可识别金属防护网图像上的锚护孔，并计算所述锚护孔的位置信息，以控制所述钻架驱动来实现所述钻架上的锚杆与所述锚护孔的对准。

有益效果：该锚杆支护机器人通过摄像装置和计算机能够计算锚护孔的位置信息，并控制钻架驱动来实现钻架上的锚杆与所述锚护孔对准，进而钻架可对金属防护网进行锚护，有效提高了锚护作业的自动化水平。

在一些实施例中，所述高精度全智能锚杆支护机器人还包括铺网机械手，所述铺网机械手的一端与所述底盘铰接，另一端设有用于将金属防护网固定在所述铺网机械手上的抓手，所述铺网机械手的关节处设有铺网驱动和角度传感器，所述铺网驱动适于调节所述铺网机械手的位置姿态，所述角度传感器适于检测所述铺网机械手关节处的转动角度。

在一些实施例中，所述底盘设有行走部和距离传感器，所述行走部适于完成所述高精度全智能锚杆支护机器人在前后左右方向上的自由迁移，所述距离传感器适于测量所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距。

在一些实施例中，所述摄像装置还包括补强光源，所述补强光源适于为金属防护网提供亮度，以便于所述摄像头可以清晰拍摄金属防护网图像。

在一些实施例中，所述抓手含有电磁铁，所述电磁铁通电产生磁性，以方便对金属防护网进行抓取。

在一些实施例中，所述钻架驱动和所述铺网驱动均为涡轮蜗杆式回转驱动。

在一些实施例中，所述计算机包括存储器，所述存储器存储有算法模块，所述算法模块包括以下步骤：S1:检测所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距，得到所述高精度全智能锚杆支护机器人在巷道的位置信息；S2:基于巷道的尺寸信息和金属防护网的尺寸信息，计算出作业目标与所述底盘的相对位置L1；S3:利用所述角度传感器，计算所述抓手与所述底盘的相对位置L2；S4:基于所述相对位置L1和所述相对位置L2的坐标差值，使用运动学逆解计算方法解算出所述铺网机械手每个关节的期望角度值；S5:调节所述铺网驱动，使所述角度传感器达到所述期望角度值；S6:拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像；S7:对至少两张所述金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网上的锚护孔图像；S8:基于双目立体视觉技术，获取所述锚护孔图像对应的锚护孔相对于所述摄像装置的位置信息L3；S9:基于所述位置信息L3，控制所述钻架驱动，使所述钻架上的锚杆与所述锚护孔对准；S10:所述钻架将锚固剂喷射到锚护孔内,并将锚杆装入锚护孔中进行紧固。

在一些实施例中，所述检测所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距，得到所述高精度全智能锚杆支护机器人在巷道的位置信息步骤之后，所述算法模块还包括：S11:移动所述高精度全智能锚杆支护机器人，使所述高精度全智能锚杆支护机器人处于巷道中间位置。

在一些实施例中，所述拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像之后，所述算法模块还包括：S61:识别所述金属防护网图像是否是纯黑色；S62:若所述金属防护网图像是纯黑色，打开所述补强光源；S63:若所述金属防护网图像还是纯黑色，则进行报警提示。

在一些实施例中，所述对至少两张金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网的锚护孔图像，包括：S71:对金属防护网图像是否具有锚护孔进行判断；S72:计算带有锚护孔的金属防护网图像的数量；S73:判断带有锚护孔的金属防护网图像的数量是否少于2，如果是，调整钻架机械手姿态，并进入到步骤S71，如果否，则进入到步骤S8。

附图说明

图1是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人的结构示意图；

图2是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人在调整铺网机械手姿态的示意图；

图3是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人的锚护流程示意图；

图4是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人判断是否遮挡的流程示意图；

图5是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人的锚护流程示意图中步骤S7的流程示意图。

附图标记：

高精度全智能锚杆支护机器人0；

底盘1；钻架机械手2；钻架3；铺网机械手4；抓手5；行走部6。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1和图2所示，根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人0(以下简称机器人0)，包括底盘1；钻架机械手2，钻架机械手2一端设在底盘1上，另一端设有钻架3，钻架机械手2具有多个关节，钻架机械手2的关节处设有钻架驱动，钻架驱动适于调节钻架机械手2的位置姿态；控制系统，控制系统包括摄像装置、计算机，摄像装置包括至少两个摄像头，摄像装置与计算机控制连接，计算机和钻架驱动控制连接，摄像装置适于拍摄金属防护网图像，计算机可识别金属防护网图像上的锚护孔，并计算锚护孔的位置信息，以控制钻架驱动来实现钻架上的锚杆与锚护孔的对准，这样机器人0能够自动将钻架3上的锚杆对准金属防护网上的锚护孔进行锚护，有效提高了锚护作业的自动化水平。

需要说明的是，计算机存储有辨别金属防护网图像上的锚护孔的算法模型，算法模型可通过机器学习的方式获得：建立锚护孔图像的数据集；创建锚护孔识别的训练模型；利用锚护孔图像的数据集对锚护孔进行训练和损失评估以确定锚护孔识别模型。当要识别锚护孔时，可将金属防护网图像输入给锚护孔识别模型即可判断金属防护网图像是否具有锚护孔。计算机根据双目立体视觉原理对带有锚护孔的金属防护网图像计算，并获取锚护孔的位置信息。

在一些实施例中，机器人0还包括铺网机械手4，铺网机械手4的一端与底盘1铰接，另一端设有用于将金属防护网固定在铺网机械手4上的抓手5，铺网机械手4的关节处设有铺网驱动和角度传感器，铺网驱动适于调节铺网机械手4的位置姿态，角度传感器适于检测铺网机械手4关节处的转动角度，这样当铺网机械手4需要将金属防护网铺设在指定位置时，可通过运动学逆解计算方法算出铺网机械手4每个关节的期望角度值，然后通过铺网驱动调节铺网机械手4，并通过角度传感器检测铺网机械手4的姿态，以将抓手上的金属防护网铺设到指定位置。

为能够调节并检测机器人0在巷道中的位置，在一些实施例中，底盘1设有行走部6和距离传感器，行走部6适于完成机器人0在前后左右方向上的自由迁移，距离传感器适于测量机器人0与巷道侧壁的间距。

在一些实施例中，摄像装置还包括补强光源，补强光源适于为金属防护网提供亮度，以便于摄像头可以清晰拍摄金属防护网图像。

在一些实施例中，抓手5包含有电磁铁，电磁铁可通电产生磁性，以对金属防护网进行抓取。

可以理解的是，在其它实施例中，抓手5也可为卡抓。

在一些实施例中，钻架驱动和铺网驱动均为涡轮蜗杆式回转驱动，由于涡轮蜗杆式回转驱动具有自锁特点，所以调整姿态后的铺网机械手2和钻架机械手4具有较高稳定性。

可以理解的是，在其它实施例中，钻架驱动和铺网驱动也可为齿式回转驱动回转驱动，或伸缩杆。

在一些实施例中，计算机包括存储器，存储器存储有算法模块，如图3所示，算法模块包括以下步骤：

S1:检测机器人0与巷道侧壁的间距，得到机器人0在巷道的位置信息；

S2:基于巷道的尺寸信息和金属防护网的尺寸信息，计算出作业目标与底盘1的相对位置L1；

S3:利用角度传感器，计算抓手5与底盘1的相对位置L2；

S4:基于相对位置L1和相对位置L2的坐标差值，使用运动学逆解计算方法解算出铺网机械手4每个关节的期望角度值；

S5:调节铺网驱动，使角度传感器达到期望角度值；

S6:拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像；

S7:对至少两张金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网的锚护孔图像；

S8:基于双目立体视觉技术，获取锚护孔图像对应的锚护孔相对于摄像装置的位置信息L3；

S9:基于位置信息L3，控制钻架驱动，使钻架3上的锚杆与锚护孔对准；

S10:钻架3将锚固剂喷射到锚护孔内,并将锚杆装入锚护孔中进行紧固。

在一些实施例中，检测机器人0与巷道侧壁的间距，得到机器人0在巷道的位置信息步骤之后，算法模块还包括：

S11:移动机器人0，使机器人0处于巷道中间位置。

图4是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人判断是否遮挡的流程示意图，所述拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像步骤之后，算法模块还包括：

S61:识别所述金属防护网图像是否是纯黑色；

S62:若金属防护网图像是纯黑色，打开补强光源；

S63:若金属防护网图像还是纯黑色，则进行报警提示。

图5是根据本发明实施例的高精度全智能锚杆支护机器人的锚护流程示意图中步骤S7的流程示意图，所述对至少两张金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网的锚护孔图像，包括：

S71:对金属防护网图像是否具有锚护孔进行判断；

S72:计算带有锚护孔的金属防护网图像的数量；

S73:判断带有锚护孔的金属防护网图像的数量是否少于2，如果是，调整钻架机械手姿态，并进入到步骤S71，如果否，则进入到步骤S8。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体地限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接或彼此可通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，包括：

底盘；

钻架机械手，所述钻架机械手一端设在底盘上，另一端设有钻架，所述钻架机械手具有多个关节，所述钻架机械手的关节处设有钻架驱动，所述钻架驱动适于调节所述钻架机械手的位置姿态；

控制系统，所述控制系统包括摄像装置、计算机，所述摄像装置包括至少两个摄像头，所述摄像装置与计算机控制连接，所述计算机和所述钻架驱动控制连接，所述摄像装置适于拍摄金属防护网图像，所述计算机可识别金属防护网图像上的锚护孔，并计算所述锚护孔的位置信息，以控制所述钻架驱动来实现所述钻架上的锚杆与所述锚护孔的对准；

所述高精度全智能锚杆支护机器人还包括铺网机械手，所述铺网机械手的一端与所述底盘铰接，另一端设有用于将金属防护网固定在所述铺网机械手上的抓手，所述铺网机械手的关节处设有铺网驱动和角度传感器，所述铺网驱动适于调节所述铺网机械手的位置姿态，所述角度传感器适于检测所述铺网机械手关节处的转动角度；

所述计算机包括存储器，所述存储器存储有算法模块，所述算法模块包括以下步骤：

S1:检测所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距，得到所述高精度全智能锚杆支护机器人在巷道的位置信息；

S2:基于巷道的尺寸信息和金属防护网的尺寸信息，计算出作业目标与所述底盘的相对位置L1；

S3:利用所述角度传感器，计算所述抓手与所述底盘的相对位置L2；

S4:基于所述相对位置L1和所述相对位置L2的坐标差值，使用运动学逆解计算方法解算出所述铺网机械手每个关节的期望角度值；

S5:调节所述铺网驱动，使所述角度传感器达到所述期望角度值；

S6:拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像；

S7:对至少两张所述金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网上的锚护孔图像；

S8:基于双目立体视觉技术，获取所述锚护孔图像对应的锚护孔相对于所述摄像装置的位置信息L3；

S9:基于所述位置信息L3，控制所述钻架驱动，使所述钻架上的锚杆与所述锚护孔对准；

S10:所述钻架将锚固剂喷射到锚护孔内,并将锚杆装入锚护孔中进行紧固。

2.根据权利要求1所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述底盘设有行走部和距离传感器，所述行走部适于完成所述高精度全智能锚杆支护机器人在前后左右方向上的自由迁移，所述距离传感器适于测量所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距。

3.根据权利要求2所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述摄像装置还包括补强光源，所述补强光源适于为金属防护网提供亮度，以便于所述摄像头清晰拍摄金属防护网图像。

4.根据权利要求3所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述抓手含有电磁铁，所述电磁铁通电产生磁性，以方便对金属防护网进行抓取。

5.根据权利要求4所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述钻架驱动和所述铺网驱动均为蜗轮蜗杆式回转驱动。

6.根据权利要求3所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述检测所述高精度全智能锚杆支护机器人与巷道侧壁的间距，得到所述高精度全智能锚杆支护机器人在巷道的位置信息步骤之后，所述算法模块还包括：

S11:移动所述高精度全智能锚杆支护机器人，使所述高精度全智能锚杆支护机器人处于巷道中间位置。

7.根据权利要求6所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述拍摄至少两张具有视差的金属防护网图像之后，所述算法模块还包括：

S61:识别所述金属防护网图像是否是纯黑色；

S62:若所述金属防护网图像是纯黑色，则打开所述补强光源；

S63:若所述金属防护网图像还是纯黑色，则进行报警提示。

8.根据权利要求7所述的高精度全智能锚杆支护机器人，其特征在于，所述对至少两张金属防护网图像进行分析，以识别出至少两张金属防护网的锚护孔图像，包括：

S71:对金属防护网图像是否具有锚护孔进行判断；

S72:计算带有锚护孔的金属防护网图像的数量；

S73:判断带有锚护孔的金属防护网图像的数量是否少于2，如果是，调整钻架机械手姿态，并进入到步骤S71，如果否，则进入到步骤S8。