CN117433528A - 一种基于多led标靶的掘锚设备的碰撞检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，具体包括以下步骤：在锚杆机上安装方形的第一LED标靶，在掘进机上安装方形第二LED标靶，跟踪得到各自的位姿信息，能够自动检测出第一LED标靶、第二LED标靶的运行轨迹，同时使用MQTT通信将锚杆机和掘进机的位姿信息传送给虚拟平台unity的虚拟模型，经过坐标转换，采用基于OBB层次包围盒实现掘锚设备碰撞检测方法，实现物理掘锚设备和虚拟模型的虚实同步，为煤矿井下掘锚设备施工过程的智能化和安全性方面的可行性提供了必要的技术支持，解决了现有的煤矿掘锚设备的位置定位精度低从而无法准确检测出碰撞情况的技术问题，能够有效避免在发生实际碰撞后继续工作导致的严重后果。
Description
技术领域
本发明属于矿用掘锚设备的碰撞检测领域，涉及一种碰撞检测方法，具体是一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法。
背景技术
随着煤矿自动化技术改革的不断推进，目前已经提出智慧煤矿的概念，由于工作环境的影响，掘锚设备容易受到煤尘、岩层坍塌、地质构造等多种因素的干扰和损坏，进而导致掘锚设备失效或者无法定位，给煤矿的生产和安全带来极大的风险和隐患，掘锚设备的定位和碰撞检测一直是该领域研究的难点和热点问题。因此掘锚设备的定位与碰撞检测对于煤矿掘进工作面智能化建设具有重要意义。然而，现有的煤矿掘锚设备施工过程自动化程度低，传统检测方法受制于定位精度低等因素限制，无法准确检测出碰撞情况，可能会使得设备再发生碰撞后继续工作导致更严重的后果。因此，需要一种新的定位与碰撞检测技术来解决这些问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，以解决现有的煤矿掘锚设备的位置定位精度低从而无法准确检测出碰撞情况的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，具体包括以下步骤：
步骤一，在锚杆机上安装方形的第一LED标靶，在掘进机上安装方形第二LED标靶，通过安装在掘进机右前方的防爆相机向后采集锚杆机图像，得到不同位置的图像M；通过安装在锚杆机尾部的防爆相机向后采集掘进机图像，得到不同位置的目标N；
所述的防爆相机为经过张正友相机标定方法处理过的相机；
步骤二，对步骤一得到的图像M和图像N分别进行预处理；分别对预处理后的图像M和图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B；
步骤三，对步骤二得到的第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B分别进行识别跟踪和位姿解算，得到第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息；
步骤四，分别对掘进机和锚杆机进行建模，并将该模型导入到虚拟平台unity中，得到掘进机和锚杆机的虚拟模型；
步骤五，使用MQTT通信将步骤三得到的第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息均传送至掘进机和锚杆机的虚拟模型中，并进行坐标转换，得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息；
步骤六，根据步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型和步骤五得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息，采用基于OBB层次包围盒进行碰撞检测。
所述的预处理包括依次进行的灰度处理和二值化处理。
步骤二中，采用基于轮廓的特征检测方法分别对预处理后的目标图像M和目标图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B。
所述的步骤三具体步骤为：
步骤3.1，分别提取初始时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的一组关键轮廓点；分别将关键轮廓点改进的稀疏光流法，计算得到关键轮廓点对应的光流向量；
所述的改进的稀疏光流法用于将关键轮廓点作为特征点，并在LED标靶目标图像上选取一个固定的区域作为光流窗口，在光流窗口中选取四个像素点作为约束点，在约束点形成的区域内识别关键轮廓点，计算关键轮廓点对应的光流向量；
所述的关键轮廓点为第一LED标靶或第二LED标靶的四个外部轮廓点；
步骤3.2，根据计算得到的光流向量，提取出第一LED标靶、第二LED标靶的初始位置信息；
所述的位置信息包括位移、速度和方向；
步骤3.3，实时提取各个时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的关键轮廓点，利用改进的稀疏光流法实时计算得到各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，根据计算得到的各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，分别提取第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息，即得到掘进机的运动信息和锚杆机的运动信息；
步骤3.4，将步骤3.3中得到第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息分别输入至pnp算法，得到第一LED标靶的位姿信息和第二LED标靶的位姿信息。
所述的步骤六包括：
步骤6.1，在虚拟平台unity中分别对步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型构建OBB包围盒；
步骤6.2，分别计算掘进机OBB包围盒和锚杆机OBB包围盒的最近点和最远点；
所述的最近点为掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最近的点，所述的最远点掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最远的点；
步骤6.3，计算掘进机OBB包围盒上的每个面的法向量，并将锚杆机OBB包围盒的中心点和最近点投影到OBB包围盒上的每个面上，得到每个面上的投影点P和投影点Q，进而得到在每个面上的投影点P和投影点Q之间的距离；
步骤6.4，取所有投影距离中的最小值作为掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离；
步骤6.5，判断掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离是否小于掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒各自长度方向的边长之和的一半，若是，则认为二者相交，虚拟空间内发出碰撞报警，若否，则不相交；
所述的相交表示掘进机和锚杆机发生碰撞。
本发明与现有技术相比，有益的技术效果是：
本发明通过对第一LED标靶、第二LED标靶定位得到的实时位置信息进行跟踪得到各自的位姿信息，能够自动检测出第一LED标靶、第二LED标靶的运行轨迹，即掘进机和锚杆机的运动信息，同时使用MQTT通信将锚杆机和掘进机的位姿信息传送给虚拟平台unity的虚拟模型，经过坐标转换，采用基于OBB层次包围盒实现掘锚设备碰撞检测方法，实现物理掘锚设备和虚拟模型的虚实同步，为煤矿井下掘锚设备施工过程的智能化和安全性方面的可行性提供了必要的技术支持，保障掘进工作面的安全运行，减少了人员的劳动强度，解决了现有的煤矿掘锚设备的位置定位精度低从而无法准确检测出碰撞情况的技术问题，能够有效避免在发生实际碰撞后继续工作导致的严重后果。
附图说明
图1为本发明的掘锚设备的碰撞检测方法流程图；
图2为本发明方法采集的图像及其处理后的图像，其中(a)原始图像，(b)灰度化的LED标靶图像，(c)二值化预处理后的LED标靶；
图3本发明方法建立的掘进机和锚杆机虚拟模型间的碰撞检测。
以下结合实施例对本发明的具体内容作进一步详细解释说明。
具体实施方式
需要说明的是，本发明中的所有零部件，在没有特殊说明的情况下，均采用本领域已知的零部件。
以下给出本发明的具体实施例，需要说明的是本发明并不局限于以下具体实施例，凡在本申请技术方案基础上做的等同变换均落入本发明的保护范围。
一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，具体包括以下步骤：
步骤一，在锚杆机上安装方形的第一LED标靶，在掘进机上安装方形第二LED标靶，通过安装在掘进机右前方的防爆相机向后采集锚杆机图像，得到不同位置的图像M；通过安装在锚杆机尾部的防爆相机向后采集掘进机图像，得到不同位置的目标N；
步骤二，对步骤一得到的图像M和图像N分别进行预处理；分别对预处理后的图像M和图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B；
防爆相机为经过张正友相机标定方法处理过的相机；
步骤三，对步骤二得到的第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B分别进行识别跟踪和位姿解算，得到第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息；
步骤四，分别对掘进机和锚杆机进行建模，并将该模型导入到虚拟平台unity中，得到掘进机和锚杆机的虚拟模型；
步骤五，使用MQTT通信将步骤三得到的第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息均传送至掘进机和锚杆机的虚拟模型中，并进行坐标转换，得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息；
步骤六，根据步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型和步骤五得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息，采用基于OBB层次包围盒进行碰撞检测。
上述技术方案中，通过对第一LED标靶、第二LED标靶定位得到的实时位置信息进行跟踪得到各自的位姿信息，能够自动检测出第一LED标靶、第二LED标靶的运行轨迹，即掘进机和锚杆机的运动信息，同时使用MQTT通信将锚杆机和掘进机的位姿信息传送给虚拟平台unity的虚拟模型，经过坐标转换，采用基于OBB层次包围盒实现掘锚设备碰撞检测方法，实现物理掘锚设备和虚拟模型的虚实同步，为煤矿井下掘锚设备施工过程的智能化和安全性方面的可行性提供了必要的技术支持，保障掘进工作面的安全运行，减少了人员的劳动强度，解决了现有的煤矿掘锚设备的位置定位精度低从而无法准确检测出碰撞情况的技术问题，能够有效避免在发生实际碰撞后继续工作导致的严重后果。
预处理包括依次进行的灰度处理和二值化处理。
参见图2，(a)原始图像，(b)灰度化处理后LED标靶图像，(c)二值化处理后的LED标靶图像。
步骤二中，采用基于轮廓的特征检测方法分别对预处理后的目标图像M和目标图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B。
步骤三具体步骤为：
步骤3.1，分别提取初始时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的一组关键轮廓点；分别将关键轮廓点改进的稀疏光流法，计算得到关键轮廓点对应的光流向量；
改进的稀疏光流法用于将关键轮廓点作为特征点，并在LED标靶目标图像上选取一个固定的区域作为光流窗口，在光流窗口中选取四个像素点作为约束点，在约束点形成的区域内识别关键轮廓点，计算关键轮廓点对应的光流向量；
关键轮廓点为第一LED标靶或第二LED标靶的四个外部轮廓点；
步骤3.2，根据计算得到的光流向量，提取出第一LED标靶、第二LED标靶的初始位置信息；
位置信息包括位移、速度和方向；
步骤3.3，实时提取各个时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的关键轮廓点，利用改进的稀疏光流法实时计算得到各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，根据计算得到的各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，分别提取第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息，即得到掘进机的运动信息和锚杆机的运动信息；
步骤3.4，将步骤3.4中得到第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息分别输入至pnp算法，得到第一LED标靶的位姿信息和第二LED标靶的位姿信息。
步骤六包括：
步骤6.1，在虚拟平台unity中分别对步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型构建OBB包围盒；
步骤6.2，分别计算掘进机OBB包围盒和锚杆机OBB包围盒的最近点和最远点；
最近点为掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最近的点，最远点掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最远的点；
步骤6.3，计算掘进机OBB包围盒上的每个面的法向量，并将锚杆机OBB包围盒的中心点和最近点投影到OBB包围盒上的每个面上，得到每个面上的投影点P和投影点Q，进而得到在每个面上的投影点P和投影点Q之间的距离；
步骤6.4，取所有投影距离中的最小值作为掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离；
步骤6.5，判断掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离是否小于掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒各自长度方向的边长之和的一半，若是，则认为二者相交，虚拟空间内发出碰撞报警，若否，则不相交；
相交表示掘进机和锚杆机发生碰撞。
Claims (5)
1.一种基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤一，在锚杆机上安装方形的第一LED标靶，在掘进机上安装方形第二LED标靶，通过安装在掘进机右前方的防爆相机向后采集锚杆机图像，得到不同位置的图像M；通过安装在锚杆机尾部的防爆相机向后采集掘进机图像，得到不同位置的目标N；
所述的防爆相机为经过张正友相机标定方法处理过的相机；
步骤二，对步骤一得到的图像M和图像N分别进行预处理；分别对预处理后的图像M和图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B；
步骤三，对步骤二得到的第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B分别进行识别跟踪和位姿解算，得到第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息；
步骤四，分别对掘进机和锚杆机进行建模，并将该模型导入到虚拟平台unity中，得到掘进机和锚杆机的虚拟模型；
步骤五，使用MQTT通信将步骤三得到的第一LED标靶的位姿信息和第一LED标靶的位姿信息均传送至掘进机和锚杆机的虚拟模型中，并进行坐标转换，得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息；
步骤六，根据步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型和步骤五得到的虚拟模型内锚杆机和掘进机的位姿信息，采用基于OBB层次包围盒进行碰撞检测。
2.如权利要求1所述的基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，其特征在于，所述的预处理包括依次进行的灰度处理和二值化处理。
3.如权利要求1所述的基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，其特征在于，步骤二中，采用基于轮廓的特征检测方法分别对预处理后的目标图像M和目标图像N进行特征提取，分别得到第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B。
4.如权利要求1所述的基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，其特征在于，所述的步骤三具体步骤为：
步骤3.1，分别提取初始时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的一组关键轮廓点；分别将关键轮廓点改进的稀疏光流法，计算得到关键轮廓点对应的光流向量；
所述的改进的稀疏光流法用于将关键轮廓点作为特征点，并在LED标靶目标图像上选取一个固定的区域作为光流窗口，在光流窗口中选取四个像素点作为约束点，在约束点形成的区域内识别关键轮廓点，计算关键轮廓点对应的光流向量；
所述的关键轮廓点为第一LED标靶或第二LED标靶的四个外部轮廓点；
步骤3.2，根据计算得到的光流向量，提取出第一LED标靶、第二LED标靶的初始位置信息；
所述的位置信息包括位移、速度和方向；
步骤3.3，实时提取各个时刻第一LED标靶目标图像A和第二LED标靶目标图像B的关键轮廓点，利用改进的稀疏光流法实时计算得到各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，根据计算得到的各个时刻的关键轮廓点对应的光流向量，分别提取第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息，即得到掘进机的运动信息和锚杆机的运动信息；
步骤3.4，将步骤3.4中得到第一LED标靶的实时位置信息和第二LED标靶的实时位置信息分别输入至pnp算法，得到第一LED标靶的位姿信息和第二LED标靶的位姿信息。
5.如权利要求1所述的基于多LED标靶的掘锚设备的碰撞检测方法，其特征在于，所述的步骤六包括：
步骤6.1，在虚拟平台unity中分别对步骤四得到的掘进机和锚杆机的虚拟模型构建OBB包围盒；
步骤6.2，分别计算掘进机OBB包围盒和锚杆机OBB包围盒的最近点和最远点；
所述的最近点为掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最近的点，所述的最远点掘进机OBB包围盒上离锚杆机OBB包围盒最远的点；
步骤6.3，计算掘进机OBB包围盒上的每个面的法向量，并将锚杆机OBB包围盒的中心点和最近点投影到OBB包围盒上的每个面上，得到每个面上的投影点P和投影点Q，进而得到在每个面上的投影点P和投影点Q之间的距离；
步骤6.4，取所有投影距离中的最小值作为掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离；
步骤6.5，判断掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒之间的最短距离是否小于掘进机OBB包围盒与锚杆机OBB包围盒各自长度方向的边长之和的一半，若是，则认为二者相交，虚拟空间内发出碰撞报警，若否，则不相交；
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