CN117288094A - 基于激光传感器的掘进机实时定位系统 - Google Patents

基于激光传感器的掘进机实时定位系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于激光传感器的掘进机实时定位系统，属于智能化掘进技术领域。包括激光传感器、服务器和测量设备，服务器对激光传感器在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理；从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集；对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数，并根据掘进机的初始位置、初始姿态及旋转平移参数确定掘进机在巷道坐标系下的位置和姿态。本发明的方法具有实时性、非接触式、人力需求小等优点，且由于激光传感器受光线昏暗、粉尘条件的影响小，放置在巷道顶板上减少了掘进机机身振动的影响，使得定位结果更加准确。

Description

基于激光传感器的掘进机实时定位系统
技术领域
本发明涉及智能化掘进技术领域，尤其涉及一种基于激光传感器的掘进机实时定位系统。
背景技术
掘进机自主定位技术一直是煤矿智能化掘进工作面建设的关键，高效便捷的定位技术不仅能够提高掘进机定位精度和作业效率，还能够改善煤矿采掘失衡问题。
目前绝大多数的煤矿依然采用需要人工操作才能完成的“激光指向仪法”进行掘进定位，这种定位方式不仅需要操作人员具有较高的熟练度，还存在一定的安全隐患。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种基于激光传感器的掘进机实时定位系统。本发明的技术方案如下：
一种基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其包括激光传感器、服务器和测量设备，所述激光传感器安装在掘进机所在掘进巷道顶板上并与巷道顶板之间呈预设角度，所述服务器安装于掘进巷道尾部，所述测量设备安装于掘进机机身上，激光传感器与服务器连接；
所述测量设备用于：确定巷道坐标系中掘进机的初始位置和初始姿态；
所述激光传感器用于：在掘进机开始正常作业后对掘进机的掘进前进方向进行三维激光扫描，并将每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集传输至服务器；
所述服务器用于：对激光传感器在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集；从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集；对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数，并根据掘进机的初始位置、初始姿态及旋转平移参数确定掘进机在巷道坐标系下的位置和姿态。
可选地，所述服务器在对激光传感器在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集时，包括：
S11，对于任一采集时刻t扫描到的原始三维点云数据集，以激光传感器自身激光发射中心作为空间直角坐标系原点，建立采集时刻t的原始三维点云数据集，pi为pt中的任一点，/>为pi在空间直角坐标系中的坐标，P表示pt中点的数量，N+表示正整数集；
S12，确定两个高度条件阈值Hmax、Hmin和两个距离条件阈值Dmax、Dmin，将原始三维点云数据集pt中Z轴坐标值zi大于Hmax和小于Hmin的点去除，并将原始三维点云数据集pt中Dist大于Dmax和小于Dmin的点去除；其中，；
S13，对剩余的原始三维点云数据集进行均匀下采样，使点的数量下降到N，得到采集时刻t滤波后的三维点云数据集。
可选地，所述服务器在从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集时，服务器通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现，所述深度学习神经网络模型用于识别滤波后的三维点云数据集是否为掘进机的点云数据。
可选地，所述服务器在通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现之前，还包括：
S21，对于历史上任一采集时刻t获得的滤波后的三维点云数据集qt中的任一点qi，通过K最近邻算法找到距离qi最近的n个点，将qi及距离其最近的n个点记为点集并保存到数据集M中，并在数据集M对应的标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qi从点集qt中剔除；
S22，任意取点集qt中的其他点qj，通过K最近邻算法找到距离qj最近的n个点，将qj及距离其最近的n个点记为点集；并且，如果点集/>与数据集M中的任一点集重合率小于50%，则将点集/>保存至数据集M中，并在标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qj从点集qt中剔除；
S23，重复S22，直至没有符合条件的点集加入到数据集M中；
S24，将数据集M划分为训练集Mtrain和测试集Mtest，并通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试，得到深度学习神经网络模型。
可选地，所述S24在通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试时，包括：
S241，任取训练集Mtrain中的一个点集及其对应的标签，将点集/>的全部点云数据作为深度学习神经网络模型的一个样本输入，并表示为一个（n+1）×3的张量形式后，对（n+1）×3的张量使用一维卷积核进行点云特征升维操作，得到（n+1）×256大小的张量；
S242，将（n+1）×256大小的张量放入编码器层，对（n+1）×256大小的张量进行自注意力机制的计算，随后进行两个全连接层计算，最后通过层标准化对样本的所有维度进行归一化操作，得到大小为（n+1）×256的张量；
S243，重复上述步骤六次来加深深度学习神经网络模型的拟合能力；随后将输出的（n+1）×256大小的张量通过最大池化层操作，得到1×256大小的张量；最后通过一个全连接层和回归层得到预测值后，建立损失函数将预测值/>与/>对应的标签进行比较，得到深度学习神经网络模型的损失值；
S244，将训练集Mtrain中的点集作为样本不断通过S241至S243输入深度学习神经网络模型中，优化深度学习神经网络模型的参数使损失函数的损失值减少，直至深度学习神经网络模型的精度达到期望要求时，通过测试集Mtest进行测试且当测试合格时得到训练好的深度学习神经网络模型。
可选地，所述服务器在对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数时，包括：
S31，对于采样时刻t提取的掘进机三维点云数据集和下一采样时刻t+1提取的掘进机三维点云数据集/>，计算出/>的几何中心/>和/>的几何中心/>；
S32，分别确定和/>与激光雷达坐标系原点形成的向量/>和/>，并通过和/>计算采样时刻t和采样时刻t+1之间的初始旋转矩阵/>和初始平移向量/>，其中，/>，/>；
S33，将和/>作为迭代最近点算法的初值，通过迭代最近点算法进行/>与的精配准，得到采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵/>和目标平移向量/>；
S34，根据掘进机的初始位置、初始姿态、采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵和目标平移向量/>确定采样时刻t+1掘进机关于掘进巷道坐标系原点的位置为/>、姿态为/>。
可选地，所述激光传感器为固态式激光雷达。
上述所有可选技术方案均可任意组合，本发明不对一一组合后的结构进行详细说明。
借由上述方案，本发明的有益效果如下：
通过激光传感器采集掘进机掘进前进方向的原始三维点云数据集，通过深度学习的方法提取出掘进机三维点云数据集，通过点云配准两帧掘进机三维点云数据集，得到两个采集时刻掘进机的旋转平移参数，而掘进机机身在巷道坐标系中的初始位姿可以通过测量设备测得，如此，通过配准得到的旋转平移参数则可以不断更新新的采集时刻下掘进机机身在巷道坐标系下的位置和姿态，使得本发明实施例提供的方法具有实时性、非接触式、人力需求小等优点，且由于激光传感器受光线昏暗、粉尘条件的影响小，放置在巷道顶板上减少了掘进机机身振动的影响，使得定位结果更加准确的同时，在光照不充足、粉尘条件和掘进机机身振动大的情况下依然具有很好的实用性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1是本发明中掘进机与激光传感器的位置关系示意图。
图2是本发明中深度学习神经网络模型的组成结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其包括激光传感器2、服务器和测量设备，所述激光传感器2安装在掘进机1所在掘进巷道顶板上并与巷道顶板之间呈预设角度，所述服务器安装于掘进巷道尾部，所述测量设备安装于掘进机1机身上，激光传感器2与服务器连接；
所述测量设备用于：确定巷道坐标系中掘进机1的初始位置和初始姿态；
所述激光传感器2用于：在掘进机1开始正常作业后对掘进机1的掘进前进方向进行三维激光扫描，并将每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集传输至服务器；
所述服务器用于：对激光传感器2在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集；从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集；对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数，并根据掘进机1的初始位置、初始姿态及旋转平移参数确定掘进机在巷道坐标系下的位置和姿态。
其中，预设角度的角度范围可以为0-30°。测量设备可以为全站仪和惯导，且全站仪的棱镜放在掘进机1机身上，通过全站仪可以测得掘进机1的初始位置坐标；惯导放置在掘进机1机身上，通过其内部的陀螺仪可以测量掘进机1的初始姿态。
优选地，所述激光传感器2为固态式激光雷达。由于固态式激光雷达水平和垂直方向较高的分辨率，使其能够收集更多的三维点云特征信息，因此，本发明实施例采用固态式激光雷达，可以获得比较全面的原始三维点云数据集。
具体地，激光传感器2在对掘进机1的掘进前进方向进行三维激光扫描时，扫描频率可以设置为10Hz，同时，原始三维点云数据集可以通过光缆传入服务器中。
可选地，所述服务器在对激光传感器2在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集时，可以包括如下步骤S11至S13：
S11，对于任一采集时刻t扫描到的原始三维点云数据集，以激光传感器2自身激光发射中心作为空间直角坐标系原点，建立采集时刻t的原始三维点云数据集，pi为pt中的任一点，/>为pi在空间直角坐标系中的坐标，P表示pt中点的数量，N+表示正整数集。
S12，确定两个高度条件阈值Hmax、Hmin和两个距离条件阈值Dmax、Dmin，将原始三维点云数据集pt中Z轴坐标值zi大于Hmax和小于Hmin的点去除，并将原始三维点云数据集pt中Dist大于Dmax和小于Dmin的点去除；其中，。其中，Hmax、Hmin、Dmax和Dmin均为经验值。
S13，对剩余的原始三维点云数据集进行均匀下采样，使点的数量下降到N，得到采集时刻t滤波后的三维点云数据集。
通过对激光传感器2在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，可以去除原始三维点云数据集中的大量无关点云数据，减少需要处理的三维点云数据量，提高计算速度。
进一步地，所述服务器在从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集时，服务器优选通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现。其中，所述深度学习神经网络模型用于识别滤波后的三维点云数据集是否为掘进机的点云数据。当然，服务器也可以通过基于法向量、曲率估计和几何形状匹配等方法提取掘进机三维点云数据集，本发明实施例对此不作详细阐述。
其中，所述服务器在通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现之前，还包括训练深度学习神经网络模型的步骤。具体地，本发明实施例中服务器在训练深度学习神经网络模型时，可以通过如下步骤S21至S24来实现：
S21，对于历史上任一采集时刻t获得的滤波后的三维点云数据集qt中的任一点qi，通过K最近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）找到距离qi最近的n个点，将qi及距离其最近的n个点记为点集并保存到数据集M（数据集M内的元素为点集）中，并在数据集M对应的标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qi从点集qt中剔除。
其中，点集的类别可以由人工标注。类别可以为掘进机机身、人物、其他杂物等。
S22，任意取点集qt中的其他点qj，通过K最近邻算法找到距离qj最近的n个点，将qj及距离其最近的n个点记为点集；并且，如果点集/>与数据集M中的任一点集重合率小于50%，则将点集/>保存至数据集M中，并在标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qj从点集qt中剔除。
S23，重复S22，直至没有符合条件的点集加入到数据集M中。
S24，将数据集M划分为训练集Mtrain和测试集Mtest，并通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试，得到深度学习神经网络模型。
作为一种具体的实施方式，所述S24在通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试时，可以通过如下步骤S241至S244来实现：
S241，任取训练集Mtrain中的一个点集（点集/>中包含n+1个点）及其对应的标签（即是否为掘进机机身点云），将点集/>的全部点云数据作为深度学习神经网络模型的一个样本输入，并表示为一个（n+1）×3的张量形式后，见图2，对（n+1）×3的张量使用一维卷积核进行点云特征升维操作，得到（n+1）×256大小的张量。
S242，如图2所示的深度学习神经网络模型，将（n+1）×256大小的张量放入编码器层，对（n+1）×256大小的张量进行自注意力机制的计算（即先后通过多头注意力层和残差连接与归一化层处理），随后进行两个全连接层（Linear）计算，最后通过层标准化（LayerNorm）对样本的所有维度进行归一化操作，得到大小为（n+1）×256的张量。
S243，重复上述步骤六次来加深深度学习神经网络模型的拟合能力；随后将输出的（n+1）×256大小的张量通过最大池化层（Max pooling）操作，得到1×256大小的张量；最后通过一个全连接层（Linear）和回归层（Softmax）得到预测值后，建立损失函数将预测值与/>对应的标签进行比较，得到深度学习神经网络模型的损失值。
S244，将训练集Mtrain中的点集作为样本不断通过S241至S243输入深度学习神经网络模型中，优化深度学习神经网络模型的参数使损失函数的损失值减少，直至深度学习神经网络模型的精度达到期望要求时，通过测试集Mtest进行测试且当测试合格时得到训练好的深度学习神经网络模型。
可选地，所述服务器在对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数时，可以包括如下步骤S31至S34：
S31，对于采样时刻t提取的掘进机三维点云数据集和下一采样时刻t+1提取的掘进机三维点云数据集/>，计算出/>的几何中心/>和/>的几何中心/>。其中，/>为/>中所有点的横坐标的均值，其他同理。
S32，分别确定和/>与激光雷达坐标系原点形成的向量/>和/>，并通过和/>计算采样时刻t和采样时刻t+1之间的初始旋转矩阵/>和初始平移向量/>，其中，/>，/>。
S33，将和/>作为迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）算法的初值，通过迭代最近点算法进行/>与/>的精配准，得到采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵/>和目标平移向量/>。
S34，根据掘进机1的初始位置、初始姿态、采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵和目标平移向量/>确定采样时刻t+1掘进机1关于掘进巷道坐标系原点的位置为/>、姿态为/>。
具体地，在计算掘进机在第二个位置（即初始位置的下一位置）时的位置和姿态时，根据初始位置、初始姿态和第二个位置与初始位置之间的旋转平移参数来实现。通过不断计算连续两个采样时刻之间的旋转平移参数，不断对掘进机在巷道坐标系下的位姿进行变换，即可不断更新掘进机在巷道坐标系下的位置和姿态。
另外，本发明实施例还可以通过最小二乘法或者NDT(Normal DistributionsTransform)进行点云匹配求解两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数。对此，不发明实施例对此不作详细阐述。
本发明实施例提供的方法，通过激光传感器采集掘进机掘进前进方向的原始三维点云数据集，通过深度学习的方法提取出掘进机三维点云数据集，通过点云配准两帧掘进机三维点云数据集，得到两个采集时刻掘进机的位姿关系（即旋转平移参数），而初始掘进机机身在巷道坐标系中的位姿已经通过测量设备测得，如此，通过配准得到的旋转平移参数则可以不断更新新的采集时刻下掘进机机身在巷道坐标系下的位置和姿态。综上，本发明实施例提供的方法为具有实时性、非接触式、人力需求小等优点，且由于激光传感器受光线昏暗、粉尘条件的影响小，放置在巷道顶板上减少了掘进机机身振动的影响，使得定位结果更加准确。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，包括激光传感器（2）、服务器和测量设备，所述激光传感器（2）安装在掘进机（1）所在掘进巷道顶板上并与巷道顶板之间呈预设角度，所述服务器安装于掘进巷道尾部，所述测量设备安装于掘进机（1）机身上，激光传感器（2）与服务器连接；
所述测量设备用于：确定巷道坐标系中掘进机（1）的初始位置和初始姿态；
所述激光传感器（2）用于：在掘进机（1）开始正常作业后对掘进机（1）的掘进前进方向进行三维激光扫描，并将每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集传输至服务器；
所述服务器用于：对激光传感器（2）在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集；从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集；对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数，并根据掘进机（1）的初始位置、初始姿态及旋转平移参数确定掘进机在巷道坐标系下的位置和姿态。
2.根据权利要求1所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述服务器在对激光传感器（2）在每个采集时刻扫描到的原始三维点云数据集进行滤波处理，得到每个采集时刻滤波后的三维点云数据集时，包括：
S11，对于任一采集时刻t扫描到的原始三维点云数据集，以激光传感器（2）自身激光发射中心作为空间直角坐标系原点，建立采集时刻t的原始三维点云数据集，pi为pt中的任一点，/>为pi在空间直角坐标系中的坐标，P表示pt中点的数量，N+表示正整数集；
S12，确定两个高度条件阈值Hmax、Hmin和两个距离条件阈值Dmax、Dmin，将原始三维点云数据集pt中Z轴坐标值zi大于Hmax和小于Hmin的点去除，并将原始三维点云数据集pt中Dist大于Dmax和小于Dmin的点去除；其中，；
S13，对剩余的原始三维点云数据集进行均匀下采样，使点的数量下降到N，得到采集时刻t滤波后的三维点云数据集。
3.根据权利要求1所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述服务器在从每个采集时刻滤波后的三维点云数据集中提取掘进机三维点云数据集时，服务器通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现，所述深度学习神经网络模型用于识别滤波后的三维点云数据集是否为掘进机的点云数据。
4.根据权利要求3所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述服务器在通过预先训练好的深度学习神经网络模型实现之前，还包括：
S21，对于历史上任一采集时刻t获得的滤波后的三维点云数据集qt中的任一点qi ，通过K最近邻算法找到距离qi最近的n个点，将qi及距离其最近的n个点记为点集并保存到数据集M中，并在数据集M对应的标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qi从点集qt中剔除；
S22，任意取点集qt中的其他点qj，通过K最近邻算法找到距离qj最近的n个点，将qj及距离其最近的n个点记为点集；并且，如果点集/>与数据集M中的任一点集重合率小于50%，则将点集/>保存至数据集M中，并在标签集L中的相应位置记录点集/>的类别后，将qj从点集qt中剔除；
S23，重复S22，直至没有符合条件的点集加入到数据集M中；
S24，将数据集M划分为训练集Mtrain和测试集Mtest，并通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试，得到深度学习神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述S24在通过训练集Mtrain和测试集Mtest对深度学习神经网络模型进行训练和测试时，包括：
S241，任取训练集Mtrain中的一个点集及其对应的标签，将点集/>的全部点云数据作为深度学习神经网络模型的一个样本输入，并表示为一个（n+1）×3的张量形式后，对（n+1）×3的张量使用一维卷积核进行点云特征升维操作，得到（n+1）×256大小的张量；
S242，将（n+1）×256大小的张量放入编码器层，对（n+1）×256大小的张量进行自注意力机制的计算，随后进行两个全连接层计算，最后通过层标准化对样本的所有维度进行归一化操作，得到大小为（n+1）×256的张量；
S243，重复上述步骤六次来加深深度学习神经网络模型的拟合能力；随后将输出的（n+1）×256大小的张量通过最大池化层操作，得到1×256大小的张量；最后通过一个全连接层和回归层得到预测值后，建立损失函数将预测值/>与/>对应的标签进行比较，得到深度学习神经网络模型的损失值；
S244，将训练集Mtrain中的点集作为样本不断通过S241至S243输入深度学习神经网络模型中，优化深度学习神经网络模型的参数使损失函数的损失值减少，直至深度学习神经网络模型的精度达到期望要求时，通过测试集Mtest进行测试且当测试合格时得到训练好的深度学习神经网络模型。
6.根据权利要求1所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述服务器在对两个位置处的掘进机三维点云数据集进行点云配准，得到两个掘进机三维点云数据集之间的旋转平移参数时，包括：
S31，对于采样时刻t提取的掘进机三维点云数据集和下一采样时刻t+1提取的掘进机三维点云数据集/>，计算出/>的几何中心/>和/>的几何中心；
S32，分别确定和/>与激光雷达坐标系原点形成的向量/>和/>，并通过/>和计算采样时刻t和采样时刻t+1之间的初始旋转矩阵/>和初始平移向量/>，其中，，/>；
S33，将和/>作为迭代最近点算法的初值，通过迭代最近点算法进行/>与/>的精配准，得到采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵/>和目标平移向量/>；
S34，根据掘进机（1）的初始位置、初始姿态、采样时刻t和采样时刻t+1之间的目标旋转矩阵和目标平移向量/>确定采样时刻t+1掘进机（1）关于掘进巷道坐标系原点的位置为/>、姿态为/>。
7.根据权利要求1至6中任一权利要求所述的基于激光传感器的掘进机实时定位系统，其特征在于，所述激光传感器（2）为固态式激光雷达。
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