CN117098142B - 一种基于uwb技术的煤矿井下人员定位方法及系统 - Google Patents
一种基于uwb技术的煤矿井下人员定位方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及煤矿井的技术领域,且公开了一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法及系统,该系统包括煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块、井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块;井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块,对井下人员定位坐标数据定时反馈接收,UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,利用实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,从而实现煤矿井下人员的定位信息展示更加直观动态。
Description
技术领域
本发明涉及煤矿井的技术领域,具体为一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法及系统。
背景技术
煤矿生产作业中需要对煤矿井下人员进行精确位置定位,现有常用采用UWB技术对井下人员进行位置定位。UWB开发了一个具有吉赫兹容量和最高空间容量的新无线信道。基于CDMA的UWB脉冲无线收发信机在发送端时钟发生器产生一定重复周期的脉冲序列,用户要传输的信息和表示该用户地址的伪随机码分别或合成后对上述周期脉冲序列进行一定方式的调制,调制后的脉冲序列驱动脉冲产生电路,形成一定脉冲形状和规律的脉冲序列,然后放大到所需功率,再耦合到UWB天线发射出去。在接收端,UWB天线接收的信号经低噪声放大器放大后,送到相关器的一个输入端,相关器的另一个输入端加入一个本地产生的与发端同步的经用户伪随机码调制的脉冲序列,接收端信号与本地同步的伪随机码调制的脉冲序列一起经过相关器中的相乘、积分和取样保持运算,产生一个对用户地址信息经过分离的信号,其中仅含用户传输信息以及其他干扰,然后对该信号进行解调运算,现有的基于UWB技术的煤矿井下人员定位技术多进行信号发射基站与井下人员定位器之间进行通信信号可靠性连接,从而实现煤矿井下人员位置精确定位,然而煤矿井通道结构受到地质作用易发生坍塌以及开采作业影响,造成煤矿井通道数量和地形结构始终处于动态变化,煤矿井通道纵横交错,通道交口和通道拐口更容易造成无线电波传播受到阻挡,同时由于无线电波在通道传播过程容易受到障碍物阻挡形成绕射、散射、绕射和散射叠加、同频干扰、邻频干扰、互调干扰等都会造成煤矿井下人员无法可靠精确定位。
中国专利公告号为CN115604657B,公开了一种煤矿井下人员定位方法,采用在煤矿井道内均匀布置的多个UWB定位基站,通过井下人员自身佩戴的定位卡片与UWB定位基站进行信息交互,无需与外部的定位监控中心进行信息交互,采用了监听式测距方案时,定位卡片只是负责接收UWB定位基站的信息,并参与发送过程,与自身天线特性无关,这样可以从原理上避免由于天线特性差异导致的测距偏差,并且数据的稳定性和一致性更好。同时在多个UWB定位基站进行组网之前,先对每个UWB定位基站之间信息交互进行测试,确保每个UWB定位基站都能与定位监控中心进行正常的交互,确保信号反馈和发送的及时性和准确性。同时利用信号发送时间的长短来筛选相邻的UWB定位基站的距离,并通过定位监控中心与UWB定位基站之间的信号传输时间节点获取两台UWB定位基站的位置,测距完成以后获取井下人员距离最近UWB定位基站的范围,从而能够给出准确的结果。在井下人员定位的过程中,同时与两侧最近的UWB定位基站进行定位,确保因为一侧UWB定位基站故障,另一侧UWB定位基站可以正常接收,缩小定位范围,然而煤矿井通道结构受到地质作用易发生坍塌以及开采作业影响,造成煤矿井通道数量和地形结构始终处于动态变化,在多个UWB定位基站进行组网之前,进行每个UWB定位基站之间信息交互进行测,达到清除干扰UWB定位基站和定位监测中心之间信号传递的障碍物,然而在UWB定位基站组网之后以及后续使用缺乏对煤矿井通道内部地形结构监测,煤矿井通道发生坍塌以及开采作业增加通道特征变化都会减弱,甚至屏蔽UWB定位基站和定位监测中心之间信号传递,煤矿井通道纵横交错,通道交口和通道拐口更容易造成无线电波传播受到阻挡,同时采用多个UWB定位基站与监控中心同时进行信号传递造成同频干扰、邻频干扰等都会造成煤矿井下人员无法可靠精确定位。
发明内容
(一)解决的技术问题
为解决上述然而煤矿井通道结构受到地质作用易发生坍塌以及开采作业影响,造成煤矿井通道数量和地形结构始终处于动态变化,煤矿井通道纵横交错,通道交口和通道拐口更容易造成无线电波传播受到阻挡,同时由于无线电波在通道传播过程容易受到障碍物阻挡形成绕射、散射、绕射和散射叠加、同频干扰、邻频干扰、互调干扰等都会造成煤矿井下人员无法可靠精确定位的问题,实现以上煤矿井通道地形特征实时监测、UWB信号基站依据煤矿井通道地形特征动态分布设置、定时发射定位信号串联通信连接,增加UWB通信可靠性,提高井下人员位置定位精确目的。
(二)技术方案
本发明通过以下技术方案予以实现:一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,该方法包括如下步骤:
S1、采集实时煤矿井通道地形特征数据;
S2、调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
S3、所述依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
S4、采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据并通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S5、调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
优选的,所述采集实时煤矿井通道地形特征数据的操作步骤如下:
S11、获取实时煤矿井通道地形特征数据,建立实时煤矿井通道地形特征数据集合A=[a1,…,ai,…,an],i=1,2,3,…n,其中ai表示第i个煤矿井通道地形数据。
优选的,所述调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据的操作步骤如下:
S21、获取实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据并建立煤矿井通道地形特征存储数据集合B=[b1,…,bj,…,bx],j=1,2,3,…x;n≥x,其中bj表示第j个煤矿井通道地形数据;
S22、采用人工神经网络算法识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B的步骤如下:
数据预处理:将实时煤矿井通道地形特征数据集合A和煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像数据进行大小、颜色、对比度、旋转、裁剪、翻转方式转换为适合输入神经网络的数据格式,作为训练样本;
特征提取:利用卷积神经网络经过卷积层、池化层、全连接层分别对实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像经过局部感知和特征提取、特征提取降低采样数量、输出展平图像并进行分类或回归分析;
模型训练:利用反向传播算法和优化器来更新卷积神经网络中的参数,使得模型能够在给定的损失函数下达到最小化或最大化的目标,损失函数为,其中M为类别的数量;ytc为符号函数,符号函数的值为0或1,如果样本t的真实类别等于c取1,否则取0;Ptc为观测样本t属于类别c的预测概率;
模型评估测:利用新采集的实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行模拟识别评估模型的精度;
模型应用:利用模型识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行比对识别出形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B。
优选的,所述若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据的操作步骤如下:
S31、调用实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B;
S32、当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据不存在;则表明煤矿井通道地形特征没有发生变化,不进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据不更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部;
当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据存在;则表明煤矿井通道地形特征发生变化,进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部。
优选的,所述依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案的操作步骤如下:
S41、依据预警提示,调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A;
S42、利用实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S43、结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
当煤矿井通道地形特征为直线通道,将UWB信号基站按照相同r间距,沿着直线通道均匀分布安装,r的单位为m;
当煤矿井通道地形特征为直线通道转向拐点,在拐点处安装UWB信号基站;
当煤矿井通道地形特征为多条直线通道交错点,在交错点处安装UWB信号基站;
UWB信号基站安装按照编号从小到大顺序从煤矿井通道入口到煤矿井通道内部深处。
优选的,所述采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S51、井下人员进行作业前按照身份编号配发定时触发器;
S52、定时触发器按照统一时间点动作反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S53、收集定位坐标数据并建立井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F=[f1,…,fk,…,fs],k=1,2,3,…s,其中fk表示第k个井下人员定位坐标数据。
优选的,所述通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S61、按照编号建立UWB信号基站接收信号矩阵G=[g1,…,gz,…,gv],z=1,2,3,…v,其中gz表示第z个UWB信号基站接收任意数量的井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;接收UWB信号基站采用距离就近原则接收定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;
S62、UWB信号基站传递信号方向按照编z大小从gv到g1方向有序串行收集定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk;UWB信号基站将接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk按照井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F形式,有序按照井下人员身份编号存储井下人员定位坐标数据。
优选的,所述调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标的:
S71、调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A以及通过UWB信号基站接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F;
S72、依据实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S73、将煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F进行数据匹配到映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
一种实现所述的基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法的系统,该系统包括煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块、井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块;
所述煤矿井通道地形特征监测模块包括煤矿井通道地形特征采集单元、煤矿井通道地形特征存储更新单元、煤矿井通道地形特征变化识别预警单元;
所述煤矿井通道地形特征采集单元,用于采集实时煤矿井通道地形特征数据;所述煤矿井通道地形特征存储更新单元,用于存储煤矿井通道地形特征存储数据;所述煤矿井通道地形特征变化识别预警单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,依据实时煤矿井通道地形变化特征数据存在结果,进行预警提示井下人员且实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
所述UWB基站动态分布设置模块包括煤矿井通道地形特征调用单元、UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元;
所述煤矿井通道地形特征调用单元,依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据;所述UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元,将实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,输出UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
所述井下人员位置通信定位模块包括井下人员位置坐标定时响应单元、UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元;
所述井下人员位置坐标定时响应单元,采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;所述UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元,通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
所述井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块包括煤矿井通道地形特征获取单元、井下人员位置坐标获取单元、煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元;
所述煤矿井通道地形特征获取单元,用于调用实时煤矿井通道地形特征数据;所述井下人员位置坐标获取单元,用于调用井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;所述煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法及系统。具备以下有益效果:
通过煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块,对煤矿井通道特征数据进行实时采集比对识别出煤矿井通道地形变化特征数据,实现煤矿井通道地形特征的实时监测预警,同时利用煤矿井通道地形变化特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型,分析煤矿井通道地形三维空间数字模型的煤矿井通道地形特征,实现UWB信号基站在煤矿井通道中动态安装分布设置,根据地形特征变化及时、准确更新UWB信号基站设置,保证井下人员定位的可行性;井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块,对井下人员定位坐标数据定时反馈接收,UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,从而实现煤矿井下人员UWB定位信号单向串行有序传输,提高了煤矿井下人员UWB定位信号传输的可靠性,利用实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,从而实现煤矿井下人员的定位信息展示更加直观动态。
二、通过UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元,获取实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型,按照煤矿井通道地形特征为直线通道、直线通道转向拐点、多条直线通道交错点地形特征分别匹配设置UWB信号基站,从而避免煤矿井通道出现交口和通道拐口造成UWB信号传播受阻,提高了UWB信号基站接收信号可靠性和井下人员位置定位的精确性。
三、通过井下人员位置坐标定时响应单元、UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元,采用定时触发器定时发射反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标,UWB信号基站采用距离就近原则和UWB信号基站编号有序串行接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,从而有效避免同一井下人员定位坐标信号被多个UWB信号基站接收重复接收造成干扰,提高煤矿井下人员位置定位精度和稳定性。
附图说明
图1为本发明提供的基于UWB技术的煤矿井下人员定位系统组成图;
图2为图1所示基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法运行流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
该基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法及系统的实施例如下:
请参阅图1-图2,一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,该方法包括如下步骤:
S1、采集实时煤矿井通道地形特征数据;
S2、调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
S3、依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
S4、采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据并通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S5、调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
进一步的,请参阅图1-图2,采集实时煤矿井通道地形特征数据的操作步骤如下:
S11、获取实时煤矿井通道地形特征数据,建立实时煤矿井通道地形特征数据集合A=[a1,…,ai,…,an],i=1,2,3,…n,其中ai表示第i个煤矿井通道地形数据。
调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据的操作步骤如下:
S21、获取实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据并建立煤矿井通道地形特征存储数据集合B=[b1,…,bj,…,bx],j=1,2,3,…x;n≥x,其中bj表示第j个煤矿井通道地形数据;
S22、采用人工神经网络算法识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B的步骤如下:
数据预处理:将实时煤矿井通道地形特征数据集合A和煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像数据进行大小、颜色、对比度、旋转、裁剪、翻转方式转换为适合输入神经网络的数据格式,作为训练样本;
特征提取:利用卷积神经网络经过卷积层、池化层、全连接层分别对实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像经过局部感知和特征提取、特征提取降低采样数量、输出展平图像并进行分类或回归分析;
模型训练:利用反向传播算法和优化器来更新卷积神经网络中的参数,使得模型能够在给定的损失函数下达到最小化或最大化的目标,损失函数为,其中M为类别的数量;ytc为符号函数,符号函数的值为0或1,如果样本t的真实类别等于c取1,否则取0;Ptc为观测样本t属于类别c的预测概率;
模型评估测:利用新采集的实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行模拟识别评估模型的精度;
模型应用:利用模型识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行比对识别出形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B。
若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据的操作步骤如下:
S31、调用实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B;
S32、当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据不存在;则表明煤矿井通道地形特征没有发生变化,不进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据不更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部;
当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据存在;则表明煤矿井通道地形特征发生变化,进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部。
依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案的操作步骤如下:
S41、依据预警提示,调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A;
S42、利用实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S43、结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
当煤矿井通道地形特征为直线通道,将UWB信号基站按照相同r间距,沿着直线通道均匀分布安装,r的单位为m;
其中r数值依据UWB信号基站的型号功率以及在煤矿井通道地形UWB信号实际传播效果调整确定;
当煤矿井通道地形特征为直线通道转向拐点,在拐点处安装UWB信号基站;
当煤矿井通道地形特征为多条直线通道交错点,在交错点处安装UWB信号基站;
UWB信号基站安装按照编号从小到大顺序从煤矿井通道入口到煤矿井通道内部深处。
通过UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元,获取实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型,按照煤矿井通道地形特征为直线通道、直线通道转向拐点、多条直线通道交错点地形特征分别匹配设置UWB信号基站,从而避免煤矿井通道出现交口和通道拐口造成UWB信号传播受阻,提高了UWB信号基站接收信号可靠性和井下人员位置定位的精确性。
进一步的,请参阅图1-图2,采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S51、井下人员进行作业前按照身份编号配发定时触发器;
S52、定时触发器按照统一时间点动作反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S53、收集定位坐标数据并建立井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F=[f1,…,fk,…,fs],k=1,2,3,…s,其中fk表示第k个井下人员定位坐标数据。
通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S61、按照编号建立UWB信号基站接收信号矩阵G=[g1,…,gz,…,gv],z=1,2,3,…v,其中gz表示第z个UWB信号基站接收任意数量的井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;接收UWB信号基站采用距离就近原则接收定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;
S62、UWB信号基站传递信号方向按照编z大小从gv到g1方向有序串行收集定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk;UWB信号基站将接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk按照井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F形式,有序按照井下人员身份编号存储井下人员定位坐标数据。
调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标的操作步骤如下:
S71、调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A以及通过UWB信号基站接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F;
S72、依据实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S73、将煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F进行数据匹配到映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
通过井下人员位置坐标定时响应单元、UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元,采用定时触发器定时发射反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标,UWB信号基站采用距离就近原则和UWB信号基站编号有序串行接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,从而有效避免同一井下人员定位坐标信号被多个UWB信号基站接收重复接收造成干扰,提高煤矿井下人员位置定位精度和稳定性。
一种实现的基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法的系统,该系统包括煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块、井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块;
煤矿井通道地形特征监测模块包括煤矿井通道地形特征采集单元、煤矿井通道地形特征存储更新单元、煤矿井通道地形特征变化识别预警单元;
煤矿井通道地形特征采集单元,用于采集实时煤矿井通道地形特征数据;煤矿井通道地形特征存储更新单元,用于存储煤矿井通道地形特征存储数据;煤矿井通道地形特征变化识别预警单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,依据实时煤矿井通道地形变化特征数据存在结果,进行预警提示井下人员且实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
UWB基站动态分布设置模块包括煤矿井通道地形特征调用单元、UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元;
煤矿井通道地形特征调用单元,依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据;UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元,将实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,输出UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
井下人员位置通信定位模块包括井下人员位置坐标定时响应单元、UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元;
井下人员位置坐标定时响应单元,采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元,通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块包括煤矿井通道地形特征获取单元、井下人员位置坐标获取单元、煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元;
煤矿井通道地形特征获取单元,用于调用实时煤矿井通道地形特征数据;井下人员位置坐标获取单元,用于调用井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
通过煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块,对煤矿井通道特征数据进行实时采集比对识别出煤矿井通道地形变化特征数据,实现煤矿井通道地形特征的实时监测预警,同时利用煤矿井通道地形变化特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型,分析煤矿井通道地形三维空间数字模型的煤矿井通道地形特征,实现UWB信号基站在煤矿井通道中动态安装分布设置;井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块,对井下人员定位坐标数据定时反馈接收,UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,从而实现煤矿井下人员UWB定位信号单向串行有序传输,提高了煤矿井下人员UWB定位信号传输的可靠性,利用实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,从而实现煤矿井下人员的定位信息展示更加直观动态。
Claims (9)
1.一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
S1、采集实时煤矿井通道地形特征数据;
S2、调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
S3、所述依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
S4、采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据并通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S5、调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
2.根据权利要求1所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述采集实时煤矿井通道地形特征数据的操作步骤如下:
S11、获取实时煤矿井通道地形特征数据,建立实时煤矿井通道地形特征数据集合A=[a1,…,ai,…,an],i=1,2,3,…n,其中ai表示第i个煤矿井通道地形数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述调用实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据的操作步骤如下:
S21、获取实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据并建立煤矿井通道地形特征存储数据集合B=[b1,…,bj,…,bx],j=1,2,3,…x;n≥x,其中bj表示第j个煤矿井通道地形数据;
S22、采用人工神经网络算法识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B的步骤如下:
数据预处理:将实时煤矿井通道地形特征数据集合A和煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像数据进行大小、颜色、对比度、旋转、裁剪、翻转方式转换为适合输入神经网络的数据格式,作为训练样本;
特征提取:利用卷积神经网络经过卷积层、池化层、全连接层分别对实时煤矿井通道地形特征数据集合A与调用煤矿井通道地形特征存储数据集合B的图像经过局部感知和特征提取、特征提取降低采样数量、输出展平图像并进行分类或回归分析;
模型训练:利用反向传播算法和优化器来更新卷积神经网络中的参数,使得模型能够在给定的损失函数下达到最小化或最大化的目标,损失函数为,其中M为类别的数量;ytc为符号函数,符号函数的值为0或1,如果样本t的真实类别等于c取1,否则取0;Ptc为观测样本t属于类别c的预测概率;
模型评估测:利用新采集的实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行模拟识别评估模型的精度;
模型应用:利用模型识别实时煤矿井通道地形特征数据集合A与煤矿井通道地形特征存储数据集合B进行比对识别出形成实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B。
4.根据权利要求3所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述若实时煤矿井通道地形变化特征数据存在,则进行预警提示井下人员且将实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据的操作步骤如下:
S31、调用实时煤矿井通道地形变化特征数据集合A-B;
S32、当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据不存在;则表明煤矿井通道地形特征没有发生变化,不进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据不更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部;
当A-B内部煤矿井通道地形变化特征数据存在;则表明煤矿井通道地形特征发生变化,进行预警提示井下人员,且A-B煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据集合B内部。
5.根据权利要求4所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案的操作步骤如下:
S41、依据预警提示,调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A;
S42、利用实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S43、结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,建立UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
当煤矿井通道地形特征为直线通道,将UWB信号基站按照相同r间距,沿着直线通道均匀分布安装,r的单位为m;
当煤矿井通道地形特征为直线通道转向拐点,在拐点处安装UWB信号基站;
当煤矿井通道地形特征为多条直线通道交错点,在交错点处安装UWB信号基站;
UWB信号基站安装按照编号从小到大顺序从煤矿井通道入口到煤矿井通道内部深处。
6.根据权利要求5所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S51、井下人员进行作业前按照身份编号配发定时触发器;
S52、定时触发器按照统一时间点动作反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
S53、收集定位坐标数据并建立井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F=[f1,…,fk,…,fs],k=1,2,3,…s,其中fk表示第k个井下人员定位坐标数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据的操作步骤如下:
S61、按照编号建立UWB信号基站接收信号矩阵G=[g1,…,gz,…,gv],z=1,2,3,…v,其中gz表示第z个UWB信号基站接收任意数量的井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;接收UWB信号基站采用距离就近原则接收定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk的信号;
S62、UWB信号基站传递信号方向按照编z大小从gv到g1方向有序串行收集定时触发器反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk;UWB信号基站将接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据fk按照井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F形式,有序按照井下人员身份编号存储井下人员定位坐标数据。
8.根据权利要求7所述的一种基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法,其特征在于:所述调用实时煤矿井通道地形特征数据以及井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据,依据实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标的操作步骤如下:
S71、调用实时煤矿井通道地形特征数据集合A以及通过UWB信号基站接收井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F;
S72、依据实时煤矿井通道地形特征数据集合A生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;
S73、将煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据集合F进行数据匹配到映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
9.一种实现如权利要求1-8中任意一项所述的基于UWB技术的煤矿井下人员定位方法的系统,其特征在于:该系统包括煤矿井通道地形特征监测模块、UWB基站动态分布设置模块、井下人员位置通信定位模块、井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块;
所述煤矿井通道地形特征监测模块包括煤矿井通道地形特征采集单元、煤矿井通道地形特征存储更新单元、煤矿井通道地形特征变化识别预警单元;
所述煤矿井通道地形特征采集单元,用于采集实时煤矿井通道地形特征数据;所述煤矿井通道地形特征存储更新单元,用于存储煤矿井通道地形特征存储数据;所述煤矿井通道地形特征变化识别预警单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据与煤矿井通道地形特征存储数据进行图像比对识别出实时煤矿井通道地形变化特征数据,依据实时煤矿井通道地形变化特征数据存在结果,进行预警提示井下人员且实时煤矿井通道地形变化特征数据更新存储到煤矿井通道地形特征存储数据;
所述UWB基站动态分布设置模块包括煤矿井通道地形特征调用单元、UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元;
所述煤矿井通道地形特征调用单元,依据预警提示,调用并依据实时煤矿井通道地形特征数据;所述UWB信号基站与煤矿井通道地形匹配设置单元,将实时煤矿井通道地形特征数据生成煤矿井通道地形三维空间数字模型;结合煤矿井通道地形三维空间数字模型对煤矿井通道地形特征分析,输出UWB信号基站在煤矿井通道中安装匹配方案;
所述井下人员位置通信定位模块包括井下人员位置坐标定时响应单元、UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元;
所述井下人员位置坐标定时响应单元,采用定时触发器统一时间点反馈井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;所述UWB信号基站有序串行收集井下人员位置坐标单元,通过UWB信号基站按照编号有序串行收集井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;
所述井下人员空间位置和煤矿井通道地形三维匹配模块包括煤矿井通道地形特征获取单元、井下人员位置坐标获取单元、煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元;
所述煤矿井通道地形特征获取单元,用于调用实时煤矿井通道地形特征数据;所述井下人员位置坐标获取单元,用于调用井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据;所述煤矿井通道地形特征与井下人员位置坐标实时三维匹配单元,用于实时煤矿井通道地形特征数据生成的煤矿井通道地形三维空间数字模型与井下人员在煤矿井通道中的定位坐标数据匹配映射到监控中心,在监控中心在线显示井下人员在煤矿井通道的定位坐标。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011070108A1 (de) * | 2009-12-09 | 2011-06-16 | Areva Np Gmbh | Überwachungssystem für einen innenraum einer maschine |
CN202025078U (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-02 | 中国矿业大学(北京) | 煤矿井下超宽带定位系统 |
CN110830907A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿井下uwb定位基站坐标定位方法 |
CN111954227A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-17 | 深圳市虹鹏能源科技有限责任公司 | 一种用于隧道通讯的基站及系统 |
CN112664270A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 基于多目标活动轨迹实现煤矿巷道分布图重构的方法 |
CN214669554U (zh) * | 2020-09-25 | 2021-11-09 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 一种基于uwb和mems组合的人员二维定位系统 |
WO2022160966A1 (zh) * | 2021-01-30 | 2022-08-04 | 华为技术有限公司 | 一种uwb系统下新增基站的初始化方法、终端以及系统 |
CN115412853A (zh) * | 2021-05-27 | 2022-11-29 | 北京金坤科创技术有限公司 | 一种地下建筑工程定位方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20200259896A1 (en) * | 2019-02-13 | 2020-08-13 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Industrial Automation with 5G and Beyond |
-
2023
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Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011070108A1 (de) * | 2009-12-09 | 2011-06-16 | Areva Np Gmbh | Überwachungssystem für einen innenraum einer maschine |
CN202025078U (zh) * | 2011-04-02 | 2011-11-02 | 中国矿业大学(北京) | 煤矿井下超宽带定位系统 |
CN110830907A (zh) * | 2019-10-29 | 2020-02-21 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 煤矿井下uwb定位基站坐标定位方法 |
CN111954227A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-17 | 深圳市虹鹏能源科技有限责任公司 | 一种用于隧道通讯的基站及系统 |
CN214669554U (zh) * | 2020-09-25 | 2021-11-09 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 一种基于uwb和mems组合的人员二维定位系统 |
CN112664270A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 基于多目标活动轨迹实现煤矿巷道分布图重构的方法 |
WO2022160966A1 (zh) * | 2021-01-30 | 2022-08-04 | 华为技术有限公司 | 一种uwb系统下新增基站的初始化方法、终端以及系统 |
CN115412853A (zh) * | 2021-05-27 | 2022-11-29 | 北京金坤科创技术有限公司 | 一种地下建筑工程定位方法 |
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