CN115900644A - 液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置，方法包括：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离；本申请能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

Description

液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置

技术领域

本申请涉及激光测距领域，具体涉及一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置。

背景技术

液压支架高度测量系统, 在综采工作面智能化控制系统中是重要的一环。最初使用人工读数记录的方法获得支架高度信息, 不仅影响综采效率也带来安全隐患。在一些自动化程度较高的工作面, 采用压力测高、激光测高等方案。压力测高利用连通器原理, 通过压力传感器将压强换算成高度, 但管道漏液和堵塞问题影响测量精度。

在现有技术中为解决现有矿用液压支架测高方案智能化程度低、准确度差等问题, 研究了液压支架在不同姿态下的测高方案, 提出了一种基于倾角传感器的矿用液压支架测高系统设计方法, 搭建了基于倾角传感器的矿用液压支架测高系统。并针对井下强烈电磁和振动干扰导致信号降质的问题, 对采集到的数据进行小波分解和重构, 提高了测高系统在恶劣环境下的准确性, 同时从提高通信抗干扰能力, 增加传输距离等方面。

发明人发现，现有技术中使用倾角传感器无法直接测量支架高度，依赖于液压支架关键尺寸分别为顶梁、掩护梁、四连杆和底座等效连杆长度，同时需要布设顶梁、掩护梁和四连杆测量水平角的倾角传感器，根据几何原理进行顶板与脚踏板之间距离的计算，测量系统的测量精度较差，并且采集设备和供电走线均安装受限不便于维护。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置，能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，包括：

根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；

对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；

根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

进一步地，在所述根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图之前，包括：

通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置；

所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

进一步地，所述根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图，包括：

对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理；

将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

进一步地， 所述对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图，包括：

根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态；

根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

进一步地，所述根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，包括：

对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割；

根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

第二方面，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，包括：

数据采集模块，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；

数据修正模块，用于对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；

数据分析模块，用于根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

进一步地，还包括：

巡检路径设置单元，用于通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置；

巡检数据采集单元，用于所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

进一步地，所述数据采集模块包括：

数据预处理单元，用于对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理；

数据融合单元，用于将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

进一步地，所述数据修正模块包括：

参数矫正单元，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态；

数字化修正单元，用于根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

进一步地， 所述数据分析模块包括：

图像分割单元，用于对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割；

距离测量单元，用于根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

由上述技术方案可知，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置，通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的流程示意图之一；

图2为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的流程示意图之二；

图3为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的流程示意图之三；

图4为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的流程示意图之四；

图5为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的流程示意图之五；

图6为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的结构图之一；

图7为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的结构图之二；

图8为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的结构图之三；

图9为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的结构图之四；

图10为本申请实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的结构图之五；

图11为本申请一具体实施例中的激光脉冲测距系统原理示意图；

图12为本申请一具体实施例中的激光扫描成像系统架构图；

图13为本申请实施例中的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。

考虑到现有技术中存在的问题，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法及装置，通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

为了能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量，本申请提供一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的实施例，参见图1，所述液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法具体包含有如下内容：

步骤S101：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图。

可选的，本申请可以用激光测距传感器采用脉冲法测距。测距原理为：测距仪发射出的激光经被测量物体的反射后又被测距仪接收，测距仪同时记录激光往返的时间t，光速c 和往返时间t 的乘积的一半，就是测距仪和被测量物体之间的距离。

举例来说，参见图11，激光测距系统具备以下四个模块：激光发射模块；激光接收模块；距离计算与显示模块；激光准直与聚焦模块。系统工作时，由发射单元发出一束激光，到达待测目标物后漫反射回来，经接收单元接收、放大、整形后到距离计算单元计算完毕后显示目标物距离。在测距点向被测目标发射一束强窄激光脉冲，光脉冲传输到目标上以后，其中一小部分激光反射回测距点被测距系统光功能接收器所接受。假定光脉冲在发射点与目标间来回一次所经历的时间间隔为t，那么被测目标的距离D为：

式中，c为激光在大气中的传播速度，D为待测距离，t为激光在待测距离上的往返时间。

可选的，本申请单点激光扫描成像系统以激光测距仪为核心对待测物体进行成像，通过机器人在轨道上运动获得实时的位姿、里程和距离信息整合成3D坐标点。以机器人中的IMU为坐标系原点，进行空间坐标姿态解算，IMU传感器与激光测距传感器安装相对位置固定，也就是激光传感器的最终距离需要增加上X、Y、Z方向上的安装距离。然后在连续测量过程中，机器人的位置（编码器解算的里程信息）也会在X、Y方向（与实时姿态相关）上产生测量过程增量形成了扫描的位置变化。

具体的，参见图12，机器人巡检开始，测距仪也会自动工作，通过串口不断将距离信息发送给主控，主控通过程序对数据进行滤波，将有效测量数据送到点云融合模块，行走中的机器人会实时获得机器人实时姿态、编码器里程信息，经过数据滤波也一同送到点云融合模块，实时生成三维坐标点。在此过程中，机器人会按照预期的测距路径进行连续测距，机器人就实现了对工作面底板的成像，在成像模型中，依靠可控的测距路径设计，可以完成机器人对工作面底板的一个横切面扫描和成像。

在本申请的一实施例中，本申请机器人还可以进行激光测距传感器的位姿初校准，具体的，机器人运行到零点，对IMU的进行陀螺仪较零操作。在一定时间内机器人运行到测量点的机器人位姿认为是比较准确的，也就实现了测距传感器的位姿校准。

在本申请的一实施例中，本申请机器人还可以进行测量部件的时间同步，具体的，机器人上电后，会自动启动各个传感器模块，并对传感器进行对时操作，在整套传感器系统中，IMU数据包中包含了时间戳，经过与基准系统参考实验记录并与当前系统时间作差求出IMU姿态传感器的时钟偏差，后续每一包陀螺仪数据均会标注准确的生成时间。测距传感器根据基准实验获得测量延时作为时钟偏差，后续每一包测距数据均会标注准确的生成时间。采用了实时通讯方式从驱动器获取里程计数据，即便存在一定的误差也不会对测量系统的单次测量精度产生影响，因此里程计不进行严格时间同步实验。

步骤S102：对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

可选的，本申请可以通过对底板地貌的测量，来确定工作面底板的实时状况，对于数字化底板的结果进行修正。应用机器人的测量数据对现有的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离等参数，进行外部测量矫正，并将实时矫正数据上传到数字化底板的服务器中，结合工作面数字孪生的模型，进行多向参数系统约束，生成最终工作面液压支架各部件的状态估计，实现数字化底板修正。

步骤S103：根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

可选的，本申请还可以基于机器人巡检累计的激光扫描数据，进一步进行脚踏板的点云特征识别，并将脚踏板上的测量点进行有效的分割，统计计算出机器人离本液压支架脚踏板平均距离，这里的距离基准是IMU的中心。进一步计算液压支架脚踏板与液压支架顶板距离，需要将机器人轨道中心线与液压支架顶板距离（与机器人轨道连接件尺寸相关，常量）、IMU中心与机器人轨道中心线距离（与机器人自身结构和机器人轨道截面尺寸相关，常量）进行累加。

从上述描述可知，本申请实施例提供的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，能够通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的一实施例中，参见图2，还可以具体包含如下内容：

步骤S201：通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置。

步骤S202：所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

举例来说，本申请支架型机器人具有独立的轨道，提前安装在液压之间之上，机器人轨道面相对于液压支架平行布置，通过刚性较好的丝杆连接，机器人运行在该条轨道上，激光测量器件会对液压底板进行连续的垂直测量。激光测距连续目标位置即测距路径，取决于机器人轨道的安装位置和机器人在轨道中的姿态，为确保测量目标始终处于测量切面上，将机器人轨道结构设计成中间收窄，机器人自动修正了相较于轨道中心线的航向角偏移。实际上，在激光连续测距过程中，机器人所扫描到的点均处于垂直机器人轨道的正下方，机器人姿态例如俯仰角和滚转角对测量影响较小，通过将航向角和俯仰角引入到测量点的位置积分过程会得到激光测距的完整三维路径。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的一实施例中，参见图3，还可以具体包含如下内容：

步骤S301：对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理。

步骤S302：将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

具体的，机器人巡检任务执行后，核心控制器会自动启用IMU姿态传感器模块、激光测距模块以及机器人运动控制模块。此时，经过时间同步的各个模块会生成各个独立的单元数据，分别包括陀螺仪（偏航、俯仰和滚转角）+时间戳、激光测距值+时间戳、位置数据+当前时间，这三组数据一同送到3D坐标点融合模块进行点云生成，生成过程中会自动进行时间对齐和数据滤波，并增加一些可靠性的计算过程，比如判断陀螺仪是否校准过（未校准不生成点云）、当前机器人是否在过轨（过轨中不生成点云）。

机器人连续的运动并扫描获得累计的点云数据，生成工作面底板的地貌图，精确标记出液压支架大脚，推移杆，以及暴露出来的底板地貌，地貌图包含了点云生成三维的瀑布图和映射二维的折线图。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的一实施例中，参见图4，还可以具体包含如下内容：

步骤S401：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态。

步骤S402：根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

可选的，本申请可以通过对底板地貌的测量，来确定工作面底板的实时状况，对于数字化底板的结果进行修正。应用机器人的测量数据对现有的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离等参数，进行外部测量矫正，并将实时矫正数据上传到数字化底板的服务器中，结合工作面数字孪生的模型，进行多向参数系统约束，生成最终工作面液压支架各部件的状态估计，实现数字化底板修正。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的一实施例中，参见图5，还可以具体包含如下内容：

步骤S501：对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割。

步骤S502：根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

可选的，本申请还可以基于机器人巡检累计的激光扫描数据，进一步进行脚踏板的点云特征识别，并将脚踏板上的测量点进行有效的分割，统计计算出机器人离本液压支架脚踏板平均距离，这里的距离基准是IMU的中心。进一步计算液压支架脚踏板与液压支架顶板距离，需要将机器人轨道中心线与液压支架顶板距离（与机器人轨道连接件尺寸相关，常量）、IMU中心与机器人轨道中心线距离（与机器人自身结构和机器人轨道截面尺寸相关，常量）进行累加。

为了能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量，本申请提供一种用于实现所述液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的全部或部分内容的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的实施例，参见图6，所述液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置具体包含有如下内容：

数据采集模块10，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图。

数据修正模块20，用于对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

数据分析模块30，用于根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

从上述描述可知，本申请实施例提供的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，能够通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的一实施例中，参见图7，还具体包含有如下内容：

巡检路径设置单元41，用于通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置。

巡检数据采集单元42，用于所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的一实施例中，参见图8，所述数据采集模块10包括：

数据预处理单元11，用于对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理。

数据融合单元12，用于将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的一实施例中，参见图9，所述数据修正模块20包括：

参数矫正单元21，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态。

数字化修正单元22，用于根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

在本申请的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的一实施例中，参见图10，所述数据分析模块30包括：

图像分割单元31，用于对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割。

距离测量单元32，用于根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

从硬件层面来说，为了能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量，本申请提供一种用于实现所述液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例，所述电子设备具体包含有如下内容：

处理器(processor) 、存储器(memory) 、通信接口(Communications Interface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置与核心业务系统、用户终端以及相关数据库等相关设备之间的信息传输；该逻辑控制器可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该逻辑控制器可以参照实施例中的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的实施例，以及液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。

可以理解的是，所述用户终端可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(PDA)、车载设备、智能穿戴设备等。其中，所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。

在实际应用中，液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的部分可以在如上述内容所述的电子设备侧执行，也可以所有的操作都在所述客户端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理能力，以及用户使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成，所述客户端设备还可以包括处理器。

上述的客户端设备可以具有通信模块（即通信单元），可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。

图13为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图13所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图13是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

一实施例中，液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：

步骤S101：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图。

步骤S102：对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

步骤S103：根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

从上述描述可知，本申请实施例提供的电子设备，通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

在另一个实施方式中，液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法功能。

如图13所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图13中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图13中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图13所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。

其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。

输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。

该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141（有时被称为缓冲器）。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。

存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能（如消息传送应用、通讯录应用等）的各种驱动程序。

通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块（发送机/接收机）9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。

基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块（发送机/接收机）9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。

本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤S101：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图。

步骤S102：对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

步骤S103：根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的执行主体为服务器或客户端的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法中全部步骤的一种计算机程序产品，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤，例如，所述计算机程序/指令实现下述步骤：

步骤S101：根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图。

步骤S102：对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

步骤S103：根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机程序产品，通过巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，由此能够实现快速、多点位、高可靠的支架高度测量。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（装置）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (13)

1.一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，其特征在于，所述方法包括：

根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；

对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；

根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

2.根据权利要求1所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，其特征在于，在所述根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图之前，包括：

通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置；

所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

3.根据权利要求1所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，其特征在于，所述根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图，包括：

对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理；

将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

4.根据权利要求1所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，其特征在于，所述对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图，包括：

根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态；

根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

5.根据权利要求1所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法，其特征在于，所述根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离，包括：

对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割；

根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

6.一种液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据和工作面底板地貌图；

数据修正模块，用于对所述工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图；

数据分析模块，用于根据所述工作面底板地貌图进行液压支架脚踏板图像分割，并根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

7.根据权利要求6所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，其特征在于，还包括：

巡检路径设置单元，用于通过预先设置在液压之间的巡检机器人和预设激光测距路径执行巡检操作，其中，所述巡检机器人设置在独立轨道上，所述巡检机器人的轨道面相对于液压支架平行设置并通过丝杆连接，所述巡检机器人的激光测量器件面向液压底板垂直设置；

巡检数据采集单元，用于所述巡检机器人执行激光连续测距任务并通过惯性测量单元和激光测量器件采集陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据。

8.根据权利要求6所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，其特征在于，所述数据采集模块包括：

数据预处理单元，用于对巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据进行时间对齐和数据滤波处理；

数据融合单元，用于将经过所述时间对齐和数据滤波处理后的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据输入预设三维坐标点融合模型，生成对应的点云数据，并根据累计获取的所述点云数据生成对应的工作面底板地貌图。

9.根据权利要求6所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，其特征在于，所述数据修正模块包括：

参数矫正单元，用于根据巡检机器人的惯性测量单元和激光测量器件采集到的陀螺仪数据、激光测距数据以及位置数据对所述液压的液压支架控制与反馈系统中的液压支架推移和顶板倾角、距离参数进行外部测量矫正，并将所述矫正后的数据上传至数字化底板的服务器中以结合工作面数字孪生的模型进行多向参数系统约束，确定工作面液压支架各部件的估计状态；

数字化修正单元，用于根据所述工作面液压支架各部件的估计状态对工作面底板地貌图进行数字化修正，得到经过所述数字化修正后的工作面底板地貌图。

10.根据权利要求6所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像装置，其特征在于，所述数据分析模块包括：

图像分割单元，用于对所述工作面底板地貌图进行脚踏板点云特征识别，根据所述脚踏板点云特征识别的结果对所述工作面底板地貌图中的液压支架脚踏板图像进行分割；

距离测量单元，用于根据分割后的液压支架脚踏板图像确定所述巡检机器人与所述液压支架脚踏板之间的测量距离。

11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5任一项所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求 1至5任一项所述的液压支架机器人工作面底板激光扫描成像方法的步骤。

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