CN114739425A - 基于rtk-gnss及全站仪的采煤机定位标定系统及应用方法 - Google Patents

基于rtk-gnss及全站仪的采煤机定位标定系统及应用方法 Download PDF

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杨志怀
刘瑞
郑毅
刘聪
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李冠男
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Abstract

本发明公开了一种基于RTK‑GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统及应用方法,包括RTK‑GNSS基准站、RTK‑GNSS移动站、全站仪、棱镜、惯性导航系统、轮速里程计和计算机;惯性导航系统、轮速里程计、棱镜分别安装在采煤机机身上;RTK‑GNSS基准站布置在测试场地开阔场景处;RTK‑GNSS移动站安装于采煤机机身上方,RTK‑GNSS基准站与RTK‑GNSS移动站之间通过数传设备进行差分数据传输;全站仪安装在采煤机出厂标定测试的轨道附近,通过对安装在采煤机机身上的棱镜进行实时跟瞄,计算采煤机在全站仪坐标系下坐标值;惯性导航系统数据、轮速里程计数据、RTK‑GNSS移动站定位解算数据以及全站仪跟瞄解算数据发送至计算机,在计算机内完成惯性导航设备安装偏差角、轮速里程计标度因子标定估计。

Description

基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统及应用方法
技术领域
本发明涉及基于惯性导航系统的采煤机工作面检测,具体涉及一种基于RTK-GNSS(Real-Time Kinematic-Global Navigation Satellite Systems)/全站仪融合数据的采煤机定位设备标定系统及应用方法。
背景技术
“煤矿三机”指煤矿综采工作面的采煤机、刮板输送机及液压支架三种机械。采煤机和液压支架调高范围要适应煤层厚度及变化,液压支架移架要跟得上采煤机的牵引速度。采煤机依靠刮板输送机导向并在其上移动,刮板输送机依靠液压支架推移,液压支架又靠刮板输送机支承而移动。
为了实现“煤矿三机”的联动,对采煤机的空间位置及姿态进行准确检测,即对采煤机进行空间动态定位具有重要意义。为了实现采煤机位置及姿态检测,有学者提出了采煤机惯性导航定位方法。捷联惯性导航系统(Strap-down Inertial Navigation System)是指将陀螺仪和加速度计直接固定在运载体上,利用陀螺仪和加速度计等惯性敏感器件对运行载体三轴角速度和三轴加速度信息进行实时测量,结合运行载体初始惯性信息,通过高速积分获得运动载体的姿态、速度及位置等导航信息。捷联惯性导航系统在工作时不依赖外界信息,也不向外界辐射能量,不易受到干扰破坏,是一种自主式导航系统,具有数据更新率高、数据全面以及短时定位精度高等优点。
但同时,在基于惯性导航与里程计融合的组合导航方案中,惯性导航设备的安装偏差角和轮速里程计的标度因子误差对高精度惯导/轮速航位推算精度影响较大。在实际运行过程中,即便运用高精度光纤惯组也有可能因为设备安装角度偏差影响,从而导致最终工作面轨迹测量精度不够理想;另外轮速标度因子若不够准确,则会放大轨迹数据在纵向的解算误差。因此有必要在采煤机投入运行之前,对惯性设备的安装偏差角和轮速里程计标度因子进行有效标定。
CN205280095U公开了一种采煤机惯性导航定位误差校准装置,其具体方法是通过一组RTK-GNSS基准站和RTK-GNSS移动站高精度测量采煤机的起终点坐标值,按直线跑车标定计算IMU(惯性测量单元)安装偏差角,该方法并未考虑单独考虑RTK-GNSS定位解算精度易受外界干扰影响,从而导致标定解算效果打折扣。
发明内容
针对基于惯性导航系统的采煤机工作面检测方案中,惯性导航设备的安装偏差角和轮速里程计标度因子误差会严重影响最终工作面轨迹检测精度问题,本发明提供一种基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统及应用方法,通过将RTK-GNSS定位数据与全站仪跟瞄解算定位数据标定融合,产生精度和稳定性优于RTK-GNSS的东北天地理坐标系下的定位数据,以此为外部观测量在EKF(扩展卡尔曼滤波)算法框架下对惯性导航设备安装偏差角和轮速里程计标度因子进行估计解算。
一种基于RTK-GNSS及全站仪融合数据的采煤机定位设备标定系统,包括RTK-GNSS基准站、RTK-GNSS移动站、全站仪、棱镜、惯性导航系统、轮速里程计和计算机;惯性导航系统、轮速里程计、棱镜分别安装在采煤机机身上;RTK-GNSS基准站布置在测试场地开阔场景处,可接收到多颗GNSS卫星数;RTK-GNSS移动站安装于采煤机机身上方并且确保当前场景可接收卫星星数足够进行实时动态载波相位差分定位解算,RTK-GNSS基准站与RTK-GNSS移动站之间通过数传设备进行差分数据传输;全站仪安装在采煤机出厂标定测试的轨道附近,通过对安装在采煤机机身上的棱镜进行实时跟瞄,计算采煤机在全站仪坐标系下坐标值;惯性导航系统数据、轮速里程计数据、RTK-GNSS移动站定位解算数据以及全站仪跟瞄解算数据发送至计算机,在计算机内完成惯性导航设备安装偏差角、轮速里程计标度因子标定估计。
一种所述的一种基于RTK-GNSS及全站仪融合数据的采煤机定位设备标定系统的应用方法,首先对全站仪输出数据进行坐标转换标定,将全站仪输出全站仪坐标系下定位数据转换到东北天参考坐标系下,步骤如下:
步骤(1)采煤机在直线轨道处从起点以0~1 m/s的速度匀速运行至终点,并在终点停留一段时间,保存运行过程中RTK-GNSS定位数据和全站仪解算的定位数据;
步骤(2)根据RTK-GNSS终点位置数据和全站仪终点位置数据,经平滑处理后,通过坐标转换算法解算出全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵粗值;
步骤(3)根据RTK-GNSS整体轨迹数据和全站仪整体轨迹数据,在坐标转换矩阵粗值的基础上,进一步迭代优化得到全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵精确值。
所述的应用方法,惯性导航系统输出安装标定前的角速率、加速度数据,构建包含安装偏差角状态的捷联解算方程,基于捷联解算方程进行位置、速度、姿态、安装偏差角推算,然后输出到EKF标定解算滤波器,作为滤波器状态预估信息;轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为第一组观测数据;RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据; 全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据;最后由EKF标定解算滤波器输出IMU安装偏差角、轮速标度因子、融合位置、融合速度、融合姿态。
所述的应用方法,惯性导航系统输出安装标定前的三轴角速率数据和三轴加速度数据,基于惯性导航系统输出的数据编排包含惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态在内的捷联解算推算方程作为EKF标定解算滤波器状态预估过程,基于该捷联解算方程推算的位置、速度、姿态、安装偏差角状态值即为EKF标定滤波器的状态预估信息。
所述的应用方法,轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为EKF标定滤波器的第一组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计。
所述的应用方法,RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计。
所述的应用方法,全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据,第三组观测数据在EKF标定滤波解算过程中能使惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏状态得到精确估计。
本发明的有益效果及优点:本方法提出将RTK-GNSS解算定位数据与全站仪跟瞄解算定位数据标定融合后的定位数据作为安装标定的外部观测基准值,相比单独RTK-GNSS在精度和稳定性上更优;另外,本方法中通过EKF算法模型的合理设计,在对IMU安装偏差角标定估计的同时也能有效估计出轮速里程计的标度因子。
附图说明
图1为基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统的一种结构示意图;
图中,1为RTK-GNSS基准站,2为RTK-GNSS移动站,3为棱镜,4为全站仪,5为惯性导航设备,6为轮速里程计,7为直线导轨。
图2 为RTK-GNSS及全站仪定位数据标定融合流程图。
图3为以RTK-GNSS及全站仪定位融合数据为观测,基于EKF滤波算法框架的惯导设备安装偏差角和轮速标度因子标定算法方案原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚,以下根据各图结合具体实施例对本发做进一步的阐述。
如图1所示,一种基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统,包括RTK-GNSS基准站1、RTK-GNSS移动站2、全站仪4、棱镜3、惯性导航系统5、轮速里程计6。具体布置如下:RTK-GNSS基准站1需布置在测试场地开阔场景处并要求可接收到GNSS卫星数达到25颗以上,RTK-GNSS移动站2安装于采煤机机身上方并且确保当前场景可接收卫星星数足够进行实时动态载波相位差分定位解算,RTK-GNSS基准站1与RTK-GNSS移动站2之间通过数传设备进行差分数据传输;全站仪4安装在采煤机出厂标定测试的轨道附近,通过对安装在采煤机机身上的棱镜3进行实时跟瞄,计算采煤机在全站仪坐标系下坐标值;惯性导航系统5安装于采煤机机身中部位置,轮速里程计6安装在采煤机机滚轮中轴如图1所示,惯性导航系统5数据、轮速里程计6数据、RTK-GNSS移动站2定位解算数据以及全站仪4跟瞄解算数据发送至计算机,在计算机内完成惯性导航设备5安装偏差角、轮速里程计6标度因子标定估计。在本系统中,RTK-GNSS移动站2输出定位数据精度在开阔场景约为1~5cm且易受遮挡干扰,而全站仪4跟瞄定位解算数据精度可达毫米级且不受干扰影响,但全站仪4仅输出相对于全站仪坐标系的定位数据,基于两者优劣本系统将RTK-GNSS定位数据与全站仪数据进行坐标转换统一和平滑融合之后,再用于标定解算。
在使用全站仪4跟瞄解算的定位数据进行采煤机导航定位标定之前,需首先对全站仪4输出数据进行坐标转换标定,将全站仪4输出全站仪坐标系下定位数据转换到东北天参考坐标系下,如图2所示,步骤如下:
步骤(1)采煤机在直线轨道处从起点以较慢的速度匀速运行至终点,并在终点停留一段时间,保存运行过程中RTK-GNSS移动站2定位数据和全站仪4解算的定位数据;
步骤(2)根据保存的RTK-GNSS移动站2终点位置数据和全站仪4终点位置数据,经平滑处理后,通过坐标转换算法解算出全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵粗值;
步骤(3)根据保存的RTK-GNSS移动站2整体轨迹数据和全站仪4整体轨迹数据,可在坐标转换矩阵粗值的基础上,进一步迭代优化得到全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵精确值。
如图3所示,所述的应用方法,惯性导航系统输出安装标定前的角速率、加速度数据,构建包含安装偏差角状态的捷联解算方程,基于捷联解算方程进行位置、速度、姿态、安装偏差角推算,然后输出到EKF标定解算滤波器,作为滤波器状态预估信息;轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为第一组观测数据;RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据; 全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据;最后由EKF标定解算滤波器输出IMU安装偏差角、轮速标度因子、融合位置、融合速度、融合姿态。
所述的应用方法,惯性导航系统输出安装标定前的三轴角速率数据和三轴加速度数据,基于惯性导航系统输出的数据编排包含惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态在内的捷联解算推算方程作为EKF标定解算滤波器状态预估过程,基于该捷联解算方程推算的位置、速度、姿态、安装偏差角状态值即为EKF标定滤波器的状态预估信息。
所述的应用方法,轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为EKF标定滤波器的第一组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计;
所述的应用方法,RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计。
所述的应用方法,全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据,第三组观测数据在EKF标定滤波解算过程中能使惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏状态得到精确估计。
在完成全站仪4定位数据的坐标转换标定之后,搭载相关硬件设备的采煤机在直线轨道上按照一定的速度及加速度来回运行,采集相关硬件设备数据通过标定算法解算便可进行惯性导航设备安装偏差角和轮速里程计标度因子的标定估计,具体方案原理如下:基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法为整体标定算法框架,设计包含惯导安装偏差角和轮速标度因子做状态的捷联解算作为状态预估过程,以轮速里程计数据、RTK-GNSS 速度数据、RTK-GNSS及全站仪融合平滑位置数据作为EKF观测量,在采煤机来回运行过程中通过一段时间的EKF解算便可有效估计出惯性导航设备安装偏差角和轮速标度因子。
本方法涉及的相关算法模型如下:
假设IMU模块的安装偏差角为
Figure 899853DEST_PATH_IMAGE001
,均为小角度安装偏差角,则偏转后的IMU加速度数据和陀螺仪数据与真实IMU数据之间关系如下:
Figure 20256DEST_PATH_IMAGE002
其中,
Figure 436544DEST_PATH_IMAGE003
为真实IMU加速度数据和陀螺仪数据,
Figure 35015DEST_PATH_IMAGE004
为经过安装偏差角偏转后的加速度数据和陀螺仪数据。则带安装偏差角的EKF状态方程推导如下:
带IMU安装偏差角姿态解算状态方程如下:
Figure DEST_PATH_IMAGE005
带IMU安装偏差角速度解算状态方程如下:
Figure 318229DEST_PATH_IMAGE006
位置解算状态方程:
Figure DEST_PATH_IMAGE007
陀螺零偏估计状态方程:
Figure 983435DEST_PATH_IMAGE008
加速度计零偏估计状态方程:
Figure 781626DEST_PATH_IMAGE009
IMU安装偏差角估计状态方程:
Figure 121472DEST_PATH_IMAGE010
轮速标度因子估计状态方程:
Figure 321509DEST_PATH_IMAGE011
其中,
Figure 721398DEST_PATH_IMAGE012
为东北天地理坐标系下三轴速度状态,
Figure 678989DEST_PATH_IMAGE013
为东北天坐标系下三轴位置状态,
Figure 947160DEST_PATH_IMAGE014
为陀螺仪三轴测量噪声,
Figure 378534DEST_PATH_IMAGE015
为加速度计三轴测量噪声。
EKF算法观测方程如下:
RTK-GNSS/全站仪标定融合后位置观测方程:
Figure 73958DEST_PATH_IMAGE016
RTK-GNSS速度观测方程:
Figure 722108DEST_PATH_IMAGE017
轮速里程计观测方程:
Figure 200494DEST_PATH_IMAGE019
其中,
Figure 109544DEST_PATH_IMAGE020
分别为RTK-GNSS/全站仪融合位置测量误差噪声、RTK-GNSS三轴速度测量误差噪声和轮速里程计测量噪声。
卡尔曼滤波算法流程如下:
假设通过线性离散化后的组合定位系统的状态方程和量测方程为:
状态方程:
Figure 647973DEST_PATH_IMAGE021
量测方程:
Figure 281954DEST_PATH_IMAGE022
状态噪声方差阵和量测噪声方差阵:
Figure 891927DEST_PATH_IMAGE023
系统离散化后可得系统矩阵:
Figure 530850DEST_PATH_IMAGE024
系统噪声驱动矩阵:
Figure 833655DEST_PATH_IMAGE025
,量测矩阵:
Figure 987556DEST_PATH_IMAGE026
。结合状态噪声矩阵和量测噪声矩阵,卡尔曼滤波算法过程如下:
状态预估:
Figure 276586DEST_PATH_IMAGE027
协方差预估:
Figure 160228DEST_PATH_IMAGE028
最优增益计算:
Figure 739328DEST_PATH_IMAGE029
状态最优估计:
Figure 708421DEST_PATH_IMAGE030
协方差最优估计:
Figure 535562DEST_PATH_IMAGE031
以上所述仅为本发明的较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或者替换,都应涵盖在本发明保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统,其特征是:包括RTK-GNSS基准站、RTK-GNSS移动站、全站仪、棱镜、惯性导航系统、轮速里程计和计算机;惯性导航系统、轮速里程计、棱镜分别安装在采煤机机身上;RTK-GNSS基准站布置在测试场地开阔场景处,可接收到多颗GNSS卫星数;RTK-GNSS移动站安装于采煤机机身上方并且确保当前场景可接收卫星星数足够进行实时动态载波相位差分定位解算,RTK-GNSS基准站与RTK-GNSS移动站之间通过数传设备进行差分数据传输;全站仪安装在采煤机出厂标定测试的轨道附近,通过对安装在采煤机机身上的棱镜进行实时跟瞄,计算采煤机在全站仪坐标系下坐标值;惯性导航系统数据、轮速里程计数据、RTK-GNSS移动站定位解算数据以及全站仪跟瞄解算数据发送至计算机,在计算机内完成惯性导航设备安装偏差角、轮速里程计标度因子标定估计。
2.一种根据权利要求1所述的一种基于RTK-GNSS及全站仪的采煤机定位标定系统的应用方法,其特征是:首先对全站仪输出数据进行坐标转换标定,将全站仪输出全站仪坐标系下定位数据转换到东北天参考坐标系下,步骤如下:
步骤(1)采煤机在直线轨道处从起点以0~1 m/s的速度匀速运行至终点,并在终点停留一段时间,保存运行过程中RTK-GNSS定位数据和全站仪解算的定位数据;
步骤(2)根据RTK-GNSS终点位置数据和全站仪终点位置数据,经平滑处理后,通过坐标转换算法解算出全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵粗值;
步骤(3)根据RTK-GNSS整体轨迹数据和全站仪整体轨迹数据,在坐标转换矩阵粗值的基础上,进一步迭代优化得到全站仪坐标系与东北天地理坐标系之间的坐标转换矩阵精确值。
3.根据权利要求2所述的应用方法,其特征是:惯性导航系统输出安装标定前的角速率、加速度数据,构建包含安装偏差角状态的捷联解算方程,基于捷联解算方程进行位置、速度、姿态、安装偏差角推算,然后输出到EKF标定解算滤波器,作为滤波器状态预估信息;轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为第一组观测数据;RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据; 全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据;最后由EKF标定解算滤波器输出IMU安装偏差角、轮速标度因子、融合位置、融合速度、融合姿态。
4.根据权利要求3所述的应用方法,其特征是:惯性导航系统输出安装标定前的三轴角速率数据和三轴加速度数据,基于惯性导航系统输出的数据编排包含惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态在内的捷联解算推算方程作为EKF标定解算滤波器状态预估过程,基于该捷联解算方程推算的位置、速度、姿态、安装偏差角状态值即为EKF标定滤波器的状态预估信息。
5.根据权利要求3所述的应用方法,其特征是:轮速里程计输出含标度偏差的轮速数据到EKF标定解算滤波器,作为EKF标定滤波器的第一组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计。
6.根据权利要求3所述的应用方法,其特征是:RTK-GNSS移动站输出RTK-GNSS速度数据到EKF标定解算滤波器,作为第二组观测数据,在EKF标定滤波解算过程中能协助惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏等状态精确估计。
7.根据权利要求3所述的应用方法,其特征是:全站仪跟瞄解算位置与RTK-GNSS移动站输出的RTK-GNSS位置进行全站仪坐标转换统一,再结合RTK-GNSS移动站输出的定位置信度将两者进行加权融合,得到全站仪及RTK-GNSS位置融合数据,输出到EKF标定解算滤波器,作为第三组观测数据,第三组观测数据在EKF标定滤波解算过程中能使惯导安装偏差角状态、位置、速度、姿态、惯导零偏状态得到精确估计。
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