針對(duì)煤礦井下綜采工作面環(huán)境復(fù)雜、GPS信號(hào)缺失導(dǎo)致的定位與建模難題,提出了基于移動(dòng)式三維激光SLAM技術(shù)的工作面測(cè)量方案。通過(guò)搭載半固態(tài)激光雷達(dá)、慣性測(cè)量單元及高精度標(biāo)靶球,構(gòu)建多傳感器融合的緊耦合SLAM系統(tǒng)(FAST-LIO2),實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化巷道環(huán)境的高效掃描與實(shí)時(shí)建圖。現(xiàn)場(chǎng)巡檢機(jī)器人搭載SLAM裝置沿工作面動(dòng)態(tài)掃描,利用激光功率監(jiān)測(cè)、OTDR故障定位及GIS系統(tǒng)融合,實(shí)現(xiàn)了厘米級(jí)定位與實(shí)時(shí)環(huán)境感知,并通過(guò)云端交互實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程監(jiān)控。
文章來(lái)源:《智能礦山》2025年第4期“學(xué)術(shù)園地”欄目
作者簡(jiǎn)介:王迪,主要從事煤礦粉塵防治、智能化技術(shù)的相關(guān)研究工作。E-mail:450280566@qq.com
作者單位:中煤科工集團(tuán)重慶研究院有限公司
引用格式:王迪.移動(dòng)式三維激光SLAM技術(shù)在工作面測(cè)量的方案設(shè)計(jì)[J].智能礦山,2025,6(4):75-80.
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SLAM定位與地圖構(gòu)建技術(shù)是機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù),目前SLAM技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到煤礦井下的移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航、掃描設(shè)備和無(wú)人運(yùn)輸車(chē)等多個(gè)場(chǎng)景。煤礦井下環(huán)境復(fù)雜多變、非結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn),空間狹長(zhǎng)且照明不均勻,對(duì)SLAM技術(shù)在煤礦井下應(yīng)用提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
煤礦井下綜采工作面狹長(zhǎng)、密閉且非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化環(huán)境中,SLAM技術(shù)通過(guò)激光雷達(dá)、攝像頭、慣性測(cè)量單元等傳感器實(shí)時(shí)感知周?chē)h(huán)境,基于感知數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境地圖,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人或設(shè)備精確定位。快速獲取被測(cè)物體表面三維坐標(biāo),生成高精度、密度大的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。構(gòu)建復(fù)雜巷道模型,實(shí)現(xiàn)巷道環(huán)境的精確建模和障礙物檢測(cè)。高精度位置和方向信息,滿(mǎn)足綜采工作面設(shè)備定位需求;隨著設(shè)備的移動(dòng),SLAM系統(tǒng)實(shí)時(shí)構(gòu)建周?chē)h(huán)境的三維地圖,幫助操作人員了解工作環(huán)境,為路徑規(guī)劃和避障提供依據(jù);結(jié)合路徑規(guī)劃算法,實(shí)現(xiàn)設(shè)備自主導(dǎo)航、減少人工干預(yù),提高作業(yè)效率和安全性。
SLAM技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵要素
煤礦井下綜采工作面封閉復(fù)雜環(huán)境中,GPS信號(hào)無(wú)法覆蓋,SLAM技術(shù)可實(shí)現(xiàn)自主定位和地圖構(gòu)建,在煤礦井下綜采工作面、工程勘探等眾多應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。實(shí)施SLAM技術(shù)包括4個(gè)方面的關(guān)鍵要素。
(1)傳感器選擇
根據(jù)井下環(huán)境特點(diǎn)和定位需求,選擇合適的傳感器組合。激光雷達(dá)因高精度和抗干擾能力強(qiáng),在煤礦井下應(yīng)用中較為常見(jiàn);結(jié)合攝像頭和慣性測(cè)量單元(IMU)進(jìn)一步提高系統(tǒng)的魯棒性和精度。
(2)算法優(yōu)化
針對(duì)井下環(huán)境的特殊性,優(yōu)化SLAM算法以提高在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)定性和定位精度,采用多傳感器融合技術(shù),結(jié)合不同傳感器優(yōu)勢(shì),提高系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知能力。
(3)硬件集成
典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成,將傳感器、計(jì)算單元等硬件設(shè)備集成到綜采工作面設(shè)備,確保SLAM系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力,典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成如圖1所示。
圖1 典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成
(4)系統(tǒng)集成與測(cè)試
SLAM系統(tǒng)集成井下監(jiān)控系統(tǒng)、通信系統(tǒng),形成完整的井下作業(yè)解決方案,在實(shí)際應(yīng)用前進(jìn)行充分測(cè)試和驗(yàn)證,確保系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。
SLAM 技術(shù)在工作面測(cè)量的技術(shù)方案
在煤礦工作面長(zhǎng)條形結(jié)構(gòu)分布的特殊環(huán)境內(nèi),為確保測(cè)量連續(xù)性和精確性,采用移動(dòng)式三維激光掃描技術(shù)。通過(guò)手持操作或?qū)⒓す鈷呙柙O(shè)備安裝在專(zhuān)用巡檢小車(chē)上,實(shí)現(xiàn)煤礦工作面連續(xù)動(dòng)態(tài)掃描。針對(duì)工作面環(huán)境特征不明顯的問(wèn)題,在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)每隔5~10 m布設(shè)高對(duì)比度、易于識(shí)別的激光靶球,實(shí)現(xiàn)環(huán)境特征增強(qiáng)策略,為測(cè)量和監(jiān)測(cè)設(shè)備提供明確參考點(diǎn),減少因環(huán)境特征模糊引入的誤差。
啟動(dòng)三維激光掃描儀,巡檢小車(chē)沿預(yù)定路徑或自主導(dǎo)航路徑移動(dòng),以設(shè)定的掃描頻率和分辨率記錄周?chē)h(huán)境的三維坐標(biāo)信息。掃描過(guò)程中,設(shè)備內(nèi)置的SLAM算法實(shí)時(shí)計(jì)算設(shè)備位置與姿態(tài),確保精確拼接點(diǎn)云數(shù)據(jù)。去噪處理采集到的原始點(diǎn)云數(shù)據(jù),去除因設(shè)備抖動(dòng)、環(huán)境干擾等因素產(chǎn)生的噪聲點(diǎn)。利用靶球作為控制點(diǎn),對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精確校準(zhǔn),確保不同掃描站之間的數(shù)據(jù)無(wú)縫拼接,基于預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用專(zhuān)業(yè)的三維建模軟件構(gòu)建煤礦工作面的三維數(shù)字模型,三維掃描數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。
表1 三維掃描數(shù)據(jù)
SLAM 技術(shù)工作面測(cè)量技術(shù)方案包括傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理及特征提取、位姿估計(jì)、三維地圖構(gòu)建等4個(gè)組成部分。采用基于激光掃描雷達(dá)(LiDAR)和慣性測(cè)量單元(IMU)的緊耦合SLAM方法,減少因劇烈振動(dòng)或快速旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的點(diǎn)云畸變。目前激光掃描雷達(dá)分為機(jī)械式、半固態(tài)、固態(tài)3種類(lèi)型。在煤礦井下工作面的工程測(cè)量中,激光掃描雷達(dá)綜合考慮測(cè)量精度、環(huán)境適應(yīng)性、成本效益及維護(hù)便捷性。目前采用半固態(tài)激光雷達(dá)作為測(cè)量工具。
半固態(tài)激光雷達(dá)結(jié)合了機(jī)械式和全固態(tài)激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)少量運(yùn)動(dòng)部件實(shí)現(xiàn)高精度激光掃描,避免機(jī)械式雷達(dá)高維護(hù)需求和全固態(tài)雷達(dá)在技術(shù)成熟度上的局限性,滿(mǎn)足較大視場(chǎng)角覆蓋,并保持較高的分辨率和測(cè)量精度,滿(mǎn)足煤礦井下特殊環(huán)境對(duì)設(shè)備穩(wěn)定性和安全性的高要求,SLAM三維建模系統(tǒng)技術(shù)方案如圖2所示。
圖2 SLAM三維建模系統(tǒng)技術(shù)方案
2.1 激光掃描雷達(dá)
根據(jù)不同分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)激光雷達(dá)分為多種類(lèi)型,且參數(shù)存在差異。半固態(tài)激光雷達(dá)(MEMS)結(jié)合了機(jī)械式和固態(tài)式的特點(diǎn),采用微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)控制激光束的方向,具有較好的性能和較低的成本。半固態(tài)激光雷達(dá)采用非重復(fù)掃描方式,通過(guò)電磁力驅(qū)動(dòng)光楔運(yùn)動(dòng)的方式實(shí)現(xiàn)光路的改變,當(dāng)光束逆著光軸Z射入系統(tǒng),從棱鏡Π1出射后,隨著棱鏡的旋轉(zhuǎn),偏轉(zhuǎn)矢量δ1的起點(diǎn)不變,末端沿著以δ1的大小為半徑的圓做圓周運(yùn)動(dòng)。光束繼續(xù)入射棱鏡Π2,偏轉(zhuǎn)矢量δ2在δ1上繼續(xù)疊加。系統(tǒng)總偏轉(zhuǎn)矢量為δ1與δ2的矢量和。通過(guò)調(diào)整2個(gè)光楔轉(zhuǎn)速,實(shí)現(xiàn)一定時(shí)間內(nèi)的無(wú)重復(fù)掃描;通過(guò)優(yōu)化δ1和δ2的值,激光雷達(dá)在視場(chǎng)角內(nèi)實(shí)現(xiàn)全覆蓋無(wú)縫掃描,非重復(fù)掃描激光雷達(dá)原理如圖3所示。
圖3 非重復(fù)掃描激光雷達(dá)原理
非重復(fù)掃描技術(shù)激光雷達(dá)成像點(diǎn)云密度隨積分時(shí)間增大,視場(chǎng)覆蓋率也增大,探測(cè)到視場(chǎng)中更多細(xì)節(jié)。點(diǎn)云密度隨積分時(shí)間變化圖展示了積分時(shí)間為0.1 s、0.2 s、0.5 s、1 s時(shí)刻的點(diǎn)云圖(激光雷達(dá)FOV為70°圓形)。與 2D單線激光雷達(dá)相比,在感知層面升維到3D,方便移動(dòng)機(jī)器人采集足夠的環(huán)境特征點(diǎn)自主完成建圖和定位,角分辨率隨時(shí)間積分顯著改善,增強(qiáng)對(duì)細(xì)小變化的感知能力,點(diǎn)云密度隨積分時(shí)間變化如圖4所示,角分辨率隨時(shí)間變化如圖5所示。
圖4 點(diǎn)云密度隨積分時(shí)間變化
圖5 角分辨率隨時(shí)間變化
2.2 慣性測(cè)量裝置
IMU選用ICM-40609系列的6軸MEMS運(yùn)動(dòng)跟蹤設(shè)備,結(jié)合了3軸陀螺儀和3軸加速度計(jì),具有高精度、高速數(shù)據(jù)傳輸速率和高接收靈敏度等特點(diǎn),具體包括6個(gè)技術(shù)指標(biāo)。
(1)尺寸為ICM-40609-D的尺寸為3 mm×3 mm×0.91 mm。
(2)供電電壓支持I2C和SPI輸出接口,適用于多種電源配置。
(3)操作溫度范圍為-20~55 °C(-4~131 °F),存儲(chǔ)溫度范圍為-40~70 °C(-40~158 °F)。
(4)具有IP67的防護(hù)等級(jí),確保其在惡劣環(huán)境下也能正常工作。
(5)與ICM-40609-D與TDK InvenSense的舊版設(shè)備形式因子兼容,方便舊版設(shè)備升級(jí)到最新版本。
2.3 激光標(biāo)靶球
為保證在空曠巷道獲得三維建模所需的匹配特征點(diǎn)和絕對(duì)地理坐標(biāo)信息,在工作面間隔固定距離放置標(biāo)靶球。標(biāo)靶球的地理坐標(biāo)通過(guò)全站儀測(cè)量后獲取,作為校準(zhǔn)三維地質(zhì)模型地理坐標(biāo)信息的依據(jù)。標(biāo)靶球采用高強(qiáng)度 PVC材料制作,表面涂有特殊的涂劑,當(dāng)激光掃描儀掃描到標(biāo)靶球時(shí),標(biāo)靶球返回高強(qiáng)度信息點(diǎn)云。當(dāng)激光掃描煤壁時(shí),煤壁會(huì)吸收部分激光能量,導(dǎo)致煤壁返回點(diǎn)云強(qiáng)度相對(duì)較低,可通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)采樣設(shè)置閾值,基于激光掃描儀收到的反射激光點(diǎn)的強(qiáng)度信息對(duì)點(diǎn)云塊進(jìn)行粗過(guò)濾,排除強(qiáng)度較弱的非標(biāo)靶球點(diǎn)云集,激光雷達(dá)靶球?qū)嵨锛皩?shí)時(shí)點(diǎn)云效果如圖6所示。
圖6 激光雷達(dá)靶球?qū)嵨锛皩?shí)時(shí)點(diǎn)云效果
同一標(biāo)靶球球面上的點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的球心坐標(biāo)和半徑估計(jì)值都趨向于真值,以每個(gè)疑似球面點(diǎn)云的球心坐標(biāo)和平均曲率半徑估計(jì)值作為球面點(diǎn)的聚類(lèi)特征值,根據(jù)屬性聚類(lèi)算法對(duì)疑似球面點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi),分割出每個(gè)獨(dú)立的疑似球面點(diǎn)云。
FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)
FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)框架是基于激光雷達(dá)(LiDAR)和慣性測(cè)量單元(IMU)數(shù)據(jù)融合的快速、穩(wěn)健且多功能的里程計(jì)框架。FAST-LIO2建立在高效的緊耦合迭代卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)快速、穩(wěn)健和準(zhǔn)確的激光雷達(dá)導(dǎo)航和建圖。
FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)滿(mǎn)足不提取特征直接將原始點(diǎn)配準(zhǔn)到地圖并隨后更新地圖,環(huán)境中的細(xì)微特征能夠被使用,提高匹配準(zhǔn)確性,且取消提取特征模塊適應(yīng)不同掃描模式。FAST-LIO2計(jì)算效率高可在大型室外環(huán)境中100 Hz里程計(jì)和建圖,在雜亂的室內(nèi)環(huán)境中可靠的姿態(tài)估計(jì),旋轉(zhuǎn)速度高達(dá)1 000°/s,適用于多線程和固態(tài)激光雷達(dá)、無(wú)人機(jī)和手持平臺(tái),以及基于Intel和ARM的處理器,具有更高精度。
FAST-LIO2的狀態(tài)估計(jì)是從FAST-LIO繼承的緊耦合迭代卡爾曼濾波器,順序采樣的激光雷達(dá)原始點(diǎn)首先在10 ms(用于100 Hz更新)和100 ms(用于10 Hz更新)之間的時(shí)間段內(nèi)累積。累積點(diǎn)云稱(chēng)為掃描數(shù)據(jù),為了執(zhí)行狀態(tài)估計(jì),新掃描中的點(diǎn)云通過(guò)緊耦合迭代卡爾曼濾波框架,配準(zhǔn)到大型局部地圖中維護(hù)的地圖點(diǎn)(即里程計(jì)),大型局部地圖中的全局地圖點(diǎn)由增量k-d樹(shù)結(jié)構(gòu)ikd樹(shù)組織。如果當(dāng)前激光雷達(dá)的視場(chǎng)范圍穿過(guò)地圖邊界,距離激光雷達(dá)姿態(tài)最遠(yuǎn)的地圖區(qū)域中的歷史點(diǎn)將從ikd樹(shù)中刪除,因此,ikd樹(shù)以一定長(zhǎng)度跟蹤大立方體區(qū)域中的所有地圖點(diǎn),并用于在狀態(tài)估計(jì)模塊中計(jì)算殘差,優(yōu)化姿勢(shì)最終將新掃描的點(diǎn)云配準(zhǔn)到全局幀,并通過(guò)以里程計(jì)的速率插入ikd樹(shù)合并到地圖中。
現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施及驗(yàn)證
在工作面實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,將SLAM激光建模裝置(包含半固態(tài)半固態(tài)激光雷達(dá)及IUM)安裝在工作面巡檢機(jī)器人上。在巡檢機(jī)器人移動(dòng)的過(guò)程中激光雷達(dá)收集環(huán)境數(shù)據(jù),進(jìn)行高精度測(cè)量和掃描,結(jié)合慣性測(cè)量IUM,在工作面條件發(fā)生變化時(shí),也能準(zhǔn)確識(shí)別自身的位置,提高建模的準(zhǔn)確性。SLAM建?,F(xiàn)場(chǎng)實(shí)施場(chǎng)景如圖7所示。
圖7 SLAM建?,F(xiàn)場(chǎng)實(shí)施場(chǎng)景
在建圖方面,采用先進(jìn)的SharpEdge技術(shù),構(gòu)建出高精度且無(wú)需二次優(yōu)化的地圖,提高了地圖的準(zhǔn)確性,減少了后續(xù)處理的復(fù)雜性。閉環(huán)檢測(cè)與調(diào)整策略確保了建圖過(guò)程中的實(shí)時(shí)校正,提升了地圖可靠性。定位測(cè)繪軟件嵌入運(yùn)行在機(jī)器人的主控器中,實(shí)現(xiàn)了工作面的實(shí)時(shí)環(huán)境建模和精確定位能力,通過(guò)巡檢機(jī)器人的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與井下監(jiān)控中心及地面遠(yuǎn)程調(diào)度中心進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,在地面調(diào)度中心服務(wù)器中運(yùn)行RoboStudio工具,實(shí)時(shí)監(jiān)控SLAM建圖狀態(tài),云端部署服務(wù)和歷史數(shù)據(jù)追蹤。高精度工作面激光建圖場(chǎng)景如圖8所示。
圖8 高精度工作面激光建圖場(chǎng)景
總 結(jié)
(1)SLAM應(yīng)用在工作面移動(dòng)式建圖技術(shù),結(jié)合巡檢機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了自主定位和建圖能力。通過(guò)搭載高精度激光雷達(dá)傳感器,機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)掃描并收集工作面的詳細(xì)環(huán)境數(shù)據(jù)。利用多源融合定位框架和多重輔助定位技術(shù),在動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中實(shí)現(xiàn)魯棒性定位。
(2)采用先進(jìn)的SharpEdge技術(shù)建圖,構(gòu)建出高精度且無(wú)需二次優(yōu)化的地圖。提高了地圖準(zhǔn)確性,減少了后續(xù)處理的復(fù)雜性。通過(guò)RoboStudio等工具,適配不同應(yīng)用場(chǎng)景,云端部署服務(wù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控功能,機(jī)器人部署和管理變得更加高效和便捷。
(3)多傳感器融合的SLAM方法提高了系統(tǒng)的整體性能,但在實(shí)際應(yīng)用中仍存在機(jī)器人前端位姿估計(jì)退化失效和后端融合精度不足的問(wèn)題。但在井下復(fù)雜環(huán)境下易產(chǎn)生累計(jì)誤差,并且在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中魯棒性較差,特征關(guān)聯(lián)錯(cuò)誤率高。下一步繼續(xù)探索更高效的多傳感器融合方法、改進(jìn)特征提取與匹配算法,并開(kāi)發(fā)適應(yīng)惡劣環(huán)境的低成本傳感器方案,以推動(dòng)SLAM技術(shù)在煤礦井下的廣泛應(yīng)用。
END
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