智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术.pdf

第4 5 卷第3 期 2 0 2 0 年3 月 煤炭学报 J O U R N A LO FC H I N AC O A LS O C I E T Y V 0 1 ．4 5N o ．3 M a r ．2 0 2 0 移动阅读 任怀伟，赵国瑞，周杰，等．智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术[ J ] ．煤炭学报，2 0 2 0 ，4 5 3 9 5 6 - 9 7 1 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．S J 2 0 ．0 3 3 5 R E NH u a i w e i ，Z H A OG u o r u i ，Z H O UJ i e ，e ta 1 ．K e yt e c h n o l o g i e so fa l l p o s i t i o na n do r i e n t a t i o nm o n i t o r i n ga n dv i r t u a l s i m u l a t i o na n dc o n t r o lf o rs m a r tm i n i n ge q u i p m e n t [ J ] ．J o u r n a lo f C h i n aC o a lS o c i e t y ，2 0 2 0 ，4 5 3 9 5 6 9 7 1 ．d o i 1 0 ． 1 3 2 2 5 ／j ．e n k i ．j C C S ．S J 2 0 ．0 3 3 5 智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术 任怀伟1 ’2 ，赵国瑞1 ’2 ，周杰1 ”，文治国1 ”，丁艳3 ，李帅帅2 1 ．天地科技股份有限公司开采设计事业部，北京1 0 0 0 1 3 ；2 ．煤炭科学研究总院开采研究分院，北京1 0 0 0 1 3 ；3 ．北京理工大学宇航学院，北 京1 0 0 0 8 1 摘要专- t - 对深部开采复杂地质条件下的综采装备空间位姿及受力动态变化、随机倾斜错动难以描 述和自适应控制难题，提出了基于全位姿测量及虚拟仿真控制的智能开采模式，以中煤新集口孜东 矿1 4 0 5 0 2 工作面地质条件和7m 四柱大采高综采装备参数为基础，构建复杂条件下智能开采装备 全位姿测量及虚拟仿真智能控制系统。首先，给出了智能开采“环境装备一仿真模拟一反向控制”运 行体系下的智能决策过程。提出了融合视觉的装备全位姿测量、工作面装备位姿一体化描述及驱动 关系建模、基于U n i t y 3 D 的综采虚拟仿真控制等3 项支持智能决策的关键技术。随后建立融合视 觉的工作面综采装备群全位姿多参数测量系统，提出了基于设备特征点的视觉多参数测量方法，获 取描述综采装备群空间全位姿的1 5 个独立参数；给出综采装备群统一坐标描述及驱动模型，建立 了特定的全局和局部坐标系、采煤机和刮板输送机位姿驱动关系模型和刮板输送机三维空间弯曲 姿态模型；基于U n i t y 3 D 虚拟仿真技术构建了工作面场景、装备、工艺流程等虚拟实体和关系模型， 支撑井下综采装备开采过程运动仿真。开发出与全位姿测量系统通信的底层数据接口，获取装备 的实际工况数据，从而驱动仿真模型实现三维场景下的虚实映射。分析计算和模拟优化下一割煤 循环装备协同运动及工艺过程，通过反向控制链路实现对装备虚拟模型和实际装备体的闭环控制。 实验室测试表明虚拟仿真系统实现了数据获取、模型解算、单机装备及装备群协同运动仿真，满足 装备实际运行逻辑关系，具有对工作面装备运行状态实时监测和反向控制能力，系统运行流畅性满 足要求，帧率 2 0l o s 。全位姿测量系统经井下现场测试表明图像识别检测的支架数大于5 架，图 像解算时间小于0 ．5S ，支架顶梁测量角度误差小于1 ．2 。，满足系统数据测量需求。 关键词智能开采；全位姿测量；统一驱动模型；虚拟仿真；协同运动控制 中图分类号T D 6 7文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 2 0 0 3 0 9 5 6 - 1 6 K e yt e c h n o l o g i e so fa l lp o s i t i o na n do r i e n t a t i o nm o n i t o r i n ga n d v i r t u a l s i m u l a t i o na n dc o n t r o lf o rs m a r tm i n i n ge q u i p m e n t R E NH u a i w e i l ”，Z H A OG u o r u i l ”，Z H O UJ i e ‘一，W E NZ h i g u 0 1 一，D I N GY a n 3 ，L IS h u a i s h u a i 2 1 ．C o a lM i n i n ga n dD e s i g n i n gD e p a r t m e n t ，T i a n d iS c i e n c ea n dT e c h n o l o g yC o ．，L t d ．，B e i j i n g 1 0 0 0 1 3 ，C h i n a ；2 ．M i n i n gD e s i g nI n s t i t u t e ，C h i n aC o a lR e - s e a r c h I m t i t u 把，B e i j i n g1 0 0 0 1 3 ，C h i n a ；3 ．S c h o o lo f A e r o s p a c e E n g i n e e r i n g ，B e i j i n g I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y ，B e i j i n g1 0 0 0 8 1 ，C h i n a A b s t r a c t A i m i n ga tt h ep r o b l e m so fs p a t a lp o s i t i o no fl o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n ta n dd y n a m i cc h a n g eo fm e c h a n i c a l s t a t e ，t h ed i f f i c u l t yo fd e s c r i b i n gr a n d o mt i l tm i s a l i g n m e n ta n da d a p t i v ec o n t r o lf o rd e e pm i n i n gi nc o m p l e xg e o l o g i c a l 收稿日期2 0 2 0 0 1 1 5修回日期2 0 2 0 0 3 1 2责任编辑郭晓炜 基金项目国家重点研发计划资助项目 2 0 1 7 Y F C 0 6 0 3 0 0 5 ；国家自然科学基金面上资助项目 5 1 8 7 4 1 7 4 ；天地科技股份有限公司创新创业 资金专项重点资助项目 2 0 1 9 - T D - Z D 0 0 1 作者简介任怀伟 1 9 8 0 一 ，男，河北廊坊人，研究员。T e l 0 1 0 8 4 2 6 4 1 6 3 ，E m a i l r e n h u a i w e i t d k c s j ．c o m 万方数据 第3 期任怀伟等智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术 9 5 7 c o n d i t i o n s ．a ns m a r tm i n i n gm o d e Ib a s e do nf u l lp o s i t i o na n do r i e n t a t i o nm e a s u r e m e n ta n dv i r t u a ls i m u l a t i o nc o n t r o l w a sp r o p o s e d ．B a s e do nt h eg e o l o g i c a lc o n d i t i o n so ft h e1 4 0 5 0 2w o r k i n gf a c ei nK o u z i d o n gm i n eo fC h i n aa n dt h ep a r a m e t e r so f7m h i g hf o u rl e g sl o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n t ，t h ef u l lp o s i t i o na n do r i e n t a t i o nm e a s u r e m e n ts m a r tm i n i n g e q u i p m e n ta n dv i r t u a ls i m u l a t i o ni n t e l l i g e n tc o n t r o ls y s t e mu n d e rc o m p l i c a t e dc o n d i t i o n sw e r ec o n s t r u c t e d ．F i r s t l y ，a n i n t e l l i g e n td e c i s i o n - m a k i n gp r o c e s su n d e ri n t e l l i g e n tm i n i n go p e r a t i o ns y s t e m “e n v i r o n m e n ta n de q u i p m e n t s i m u l a t i o n - r e v e r s ec o n t r o l ”w a sg i v e n ，w h e r et h ek e yt e c h n o l o g i e ss u p p o r t i n gt h ea b o v ei n t e l l i g e n td e c i s i o nw e r ep r o p o s e d ，i n c l u d i n gf u l l p o s i t i o nm e a s u r e m e n tw i t hv i s i o n - e n a b l e de q u i p m e n t ，t h ev i s i o n - i n t e g r a t e de q u i p m e n tf u l lp o s em e a s u r e m e n t ， a n dv i r t u a ls i m u l a t i o nc o n t r o lo fl o n g w a l lm i n i n gb yU n i t y 3D ．S e c o n d l y ，af u l l p o s i t i o na n dm u l t i p a r a m e t e rm e a s u r e - m e r i ts y s t e mi n t e g r a t e dv i s i o nf o rt h el o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n tg r o u pw a se s t a b l i s h e d ．I nt h i ss y s t e m ，av i s u a lm u l t i p a r a m e t e rm e a s u r e m e n tm e t h o db a s e do ne q u i p m e n tf e a t u r ep o i n t sw a sp r o p o s e dt oo b t a i n 15i n d e p e n d e n tp a r a m e t e r s d e s c r i b i n gt h ef u l lp o s i t i o na n do r i e n t a t i o no ft h el o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n tg r o u p ．Au n i f i e dc o o r d i n a t ed e s c r i p t i o n a n dd r i v i n gm o d e lo fl o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n tg r o u pw a sg i v e n ，i n c l u d i n gt h es p e c i f i cg l o b a la n dl o c a lc o o r d i n a t e s y s t e m ，t h ep o s i t i o nd r i v i n gr e l a t i o n s h i pm o d e lb e t w e e ns h e a r e ra n ds c r a p e r ，a n dt h et h r e e d i m e n s i o n a ls p a c eb e n d i n g a t t i t u d em o d e lo fs c r a p e rc o n v e y o r ．B a s e do nU n i t y 3Dv i r t u a ls i m u l a t i o nt e c h n o l o g y ，t h ev i r t u a le n t i t i e sa n dr e l a t i o n s h i p m o d e l so fw o r k i n gf a c es c e n e ，e q u i p m e n t ，p r o c e s sf l o w ，e t c ．w e r ec o n s t r u c t e dt os u p p o r tt h em o t i o ns i m u l a t i o no ft h e m i n i n gp r o c e s so fl o n g w a l lm i n i n ge q u i p m e n t ．A l s o ，al o w l e v e ld a t ai n t e r f a c ew a sd e v e l o p e dt oc o m m u n i c a t ew i t ht h e f u l l p o s i t i o nm e a s u r e m e n ts y s t e m ，S Ot h a tt h ea c t u a lo p e r a t i n gc o n d i t i o nd a t ao ft h ee q u i p m e n tc a nb eo b t a i n e dt od r i v e t h es i m u l a t i o nm o d e la n dr e a l i z et h ev i r t u a l - r e a lm a p p i n gi nat h r e e d i m e n s i o n a ls c e n e ．F i n a l l y ，t h ec o o r d i n a t e dm o t i o n a n dp r o c e s so ft h ee q u i p m e n ti nn e x tc o a lc u t t i n gc y c l ec a nb ea n a l y z e d ，c a l c u l a t e d ，s i m u l a t e da n do p t i m i z e d ，a n da c l o s e d - l o o pc o n t r o lo ft h ee q u i p m e n tv i r t u a la n da c t u a lm o d e lw a sr e a l i z e dt h r o u g ht h er e v e r s i n gc o n t r o ll i n k ．L a b o r a t o - r yt e s t so ft h ef u l l - p o s t u r em e a s u r e m e n ts y s t e ms h o w e dt h a tt h ev i r t u a ls i m u l a t i o ns y s t e mc o u l da c h i e v et h ed a t aa c q u i - s i t i o n ，m o d e lc a l c u l a t i o n ，a n dc o o r d i n a t e dm o t i o ns i m u l a t i o no fs t a n d a l o n ee q u i p m e n ta n de q u i p m e n tg r o u p s ，m e e tt h e a c t u a lo p e r a t i o n a ll o g i cr e l a t i o n s h i pb e t w e e ne q u i p m e n t s ，h a v et h ec a p a c i t i e sf o rt h er e a l - t i m em o n i t o r i n ga n dr e v e r s i n g c o n t r o lo fe q u i p m e n to p e r a t i n gs t a t u si nw o r k i n gf a c e ，a n dr u ns m o o t h l y ，f r a m er a t ei sf a s t e rt h a n2 0f p s ．F i e l dt e s t s s h o w e dt h a tt h en u m b e ro fh y d r a u l i cs u p p o r t sf o ri m a g er e c o g n i t i o na n dd e t e c t i o nw a sm o r et h a nf i v e ，t h ei m a g er e s o l u t i o nt i m ew a sl e s st h a n0 ．5S ，a n dt h em e a s u r e m e n ta n g l ee r r o ro ft h es u p p o r ts t u l lw a sl e s s t h a n1 ．2 。，w h i c hm e e tt h e r e q u i r e m e n t so fd a t am e a s u r e m e n t ． K e yw o r d s s m a r tm i n i n g ；f u l lp o s i t i o na n da t t i t u d em e a s u r e m e n t ；u n i f i e dd r i v i n gm o d e l ；v i r t u a ls i m u l a t i o n ；c o o p e r a t i v e m o t i o nc o n t r o 】 煤炭经过几十年的持续大规模开发，浅部资源越 来越少，开采深度不断增加。深部开采面临高地压、 高地温及复杂地质条件等多因素制约⋯，作为井工 开采核心作业系统的工作面综采成套装备 液压支 架、采煤机、刮板输送机、转载机及超前支护装备 等 ，处于围岩变形、矿压冲击的动态变化环境中，原 本队列整齐、协调一致的设备群会随顶底板及煤层条 件随机倾斜、错动，无法保持正常的空间位姿和力学 状态。例如，中煤新集口孜东矿为千米深井软岩条 件，直接顶为泥岩和砂质泥岩复合岩层，围岩变形严 重、矿压显现频繁，这种条件下装备位姿及受力变化 极不规律。 现有的自动化开采装备系统难以适应大幅动态 变化的应用环境。围绕这一难题，专家学者开展了大 量研究，提出了很多新理论、新技术。王国法率先提 出工作面综采装备群组自适应协同控制是突破复杂 地质条件工作面自动连续开采的核心技术心书J 。然 而，综采装备群协同动作多、准确性及响应速度要求 高，自适应控制面临以下3 方面难题 1 装备群位姿监测问题。实现深部复杂条件 下的综采成套装备工艺自动化、运动协同联动首先要 全面、实时、准确的感知每一台装备的空间位姿，从而 确定其当前状态值与期望值的偏差，给出控制策略和 控制参数值归J 。目前针对“三机”设备位姿状态测量 主要有惯性测量、非接触感应测量及视觉测量等方 法。惯性测量是指利用惯性元件测得的三轴加速度 和三轴角速度信息，并结合设备初始位姿信息，经过 积分运算获取设备的位置和姿态数据。采煤机姿态、 液压支架倾角、刮板输送机直线度 L A S C 系统 等都 是采用该类方法肛”1 ；非接触感应测量是利用超声 万方数据 9 5 8 煤炭学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 波反射、红外对射、激光传感器等获取采煤机与液压 支架、液压支架之间等相互位置关系4 。16 。；视觉测量 是近年来提出的井下信息采集新方法，借鉴视觉测量 系统在工业领域的应用，由单参数测量到多参数测 量，为解决刮板运输机直线度测量与调直、液压支架 空问位姿实时监测等难题提供了技术途径⋯一引。目 前综采装备位姿监测的数据是局部、零散和相对的， 无法全面描述复杂条件下的装备状况。 2 综采工作面装备位姿一体化描述及驱动关 系建模问题。工作面装备之问的各种位姿关系目前 还只能依靠多个独立的监测系统分别获取，没有在一 个系统中实现同步测量‘1 川。装备之间在进行协调联 动控制时不能基于同一基准的空间位姿数据旧⋯。现 有基于局部参数的动作触发无法支持复杂地质条件 下开采所需的装备频繁、准确、动态的运动控制需求。 因此，必须建立综采装备整体坐标系和一体化描述及 驱动模型，全面描述设备之问的全空间位姿，为自适 应协同控制提供基础数据和控制依据。 3 基于真实数据驱动的虚拟现实控制技术。 综采装备群自适应协同控制需要对感知到的数据进 行分析计算、预测仿真和控制规划，因而依托工业仿 真与可视化技术的虚拟现实技术变得极为重要i 2 1 o 。 该技术可将物理空间中的实体映射为对应的信息空 间虚拟对象，并通过真实数据驱动、智能分析、实时交 互等实现对生产场景的虚拟仿真和装备决策控制。 基于真实数据驱动的虚拟现实技术在先进智A H 匕t - - , 制造 领域被称为数字孪生 或数字双胞胎 技术，是未来 工业发展的关键技术，已经应用于机械装备制造旧2 I 、 产品设计‘23 I 、自动化生产线开发心4o 等多个领域。煤 炭行业也为引入该技术开展了大量的研究工作，提出 了一种基于数字孪生的综采工作面生产系统设计与 运行模式1 2 卜2 6J 。设计了基于U n i t y 3 D 的综采工作面 全景虚拟现实漫游系统，并实现了综采设备的三维虚 拟展示和运动仿真模拟旧7 I 。虽然这些研究在三维建 模、环境仿真等方面取得了进展，但还缺乏数据深入 分析、运动关系约束、双向数据驱动等方面的深入研 究，因而并未形成真正驱动煤矿实际运行的生产力。 笔者提出了全位姿测量及虚拟仿真控制的智能 开采模式，在综采装备群位姿监测、一体化描述及驱 动关系建模和虚拟现实技术方面展开深入研究。提 出融合视觉的工作面综采装备全位姿多参数测量技 术，给出综采装备群统一坐标描述及驱动模型，开发 基于U n i t y 3 D 的综采虚拟仿真系统，为突破工作面综 采装备群自适应协同控制技术、解决复杂地质条件下 工作面自动连续开采难题提供技术手段。 1 复杂条件智能开采模式及关键技术 在煤层赋存较好的简单条件工作面，综采装备 群在自动化系统控制下即可实现较高的生产效率， 工人作业环境及劳动强度得到有效保障和明显改 善。从装备群系统运行方式及开采模式的角度，简 单条件下的开采工艺、装备及控制程序配置都是相 对固定的。通过设定应对不同情况的开采工艺、结 构及程序虽然可提高系统适应性，但并不能应对较 大的开采条件变化。因此，简单条件自动化更多的 还是工人体力的延伸和替代，开采模式还处于“人一 机”二元架构。 对于复杂地质条件而言，煤层赋存变化大、开采 过程中突发影响因素多，自动化系统无法单独连续运 行，必须随时人工干预才能完成开采工艺过程。这种 方式不但开采效率低，而且人工控制的稳定性及作业 安全性难以保证。因此，迫切需要创新复杂地质条件 下的自适应开采技术，将工人的环境感知、分析计算 及决策能力融入到自动控制系统中，形成一个能够自 主决策的智能化运行体系，从而与动态变化的开采环 境自动适应，实现复杂煤层条件的安全高效开采。自 适应的智能化运行系统能够替代一部分人的大脑功 能 基于虚拟仿真系统实现 ，与反向控制 神经网 络 、环境装备 躯干 共同组成一个完整的“三元体 系”，形成复杂地质条件智能开采的运行模式，如图1 所示。 反向控制 数训驰z 讪 图1复杂地质条件下的智能开采模式 F i g ．1 S m a r tm i n i n gp a t t e r nf o rc o m p l e xm i n i n gc o n d i t i o n s 智能开采模式与自动开采模式最大的不同在于 具有智能决策能力，而这种能力的实现并不是在系统 中预设更多的解决方案，而是使系统拥有自主分析、 万方数据 第3 期任怀伟等智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术 9 5 9 推理和预测功能，然后才可以做出判断和决策。类似 于人脑，在做决定之前也是先对即将发生的状况进行 预演，分析可能的结果，并做出最终决策。“环境装 备一仿真模拟一反向控制” S u r r o u n d i n g V i r t u a l C o n t r o l ，S V C 三元体系的智能决策过程为 环境装备感知获取工作面地质条件、矿压等环 境参数，装备运行状态、设备性能、突发扰动等动态数 据；驱动仿真模型实现三维场景镜像。 仿真模拟计算将工作面综采装备运行过程的空 间位姿和围岩地质参数、矿压数据融合在一起，沿时 间维度形成装备运行的空问场模型及应力场模型，两 场数据替加得出某一时刻围岩形态、工作面采高及装 备直线度、仰俯角度等状态，并判断是否正常。 反向优化控制基于恢复正常状态、提升装备运 行效率和适应性目标，优化计算得出下一开采循环液 压支架支护阻力、最佳移架时问、采煤机割煤速度和 采高、护帮板收放时间、顶板下沉量、刮板输送机推移 距离和上窜下滑量等运行控制参数；且每一截割循环 完成后，均根据生成的实际数据自动重新修正后续模 型和更新预测计算数据，保证预设控制和实际地质条 件的吻合度，提升工作面运行质量。 为支撑S V C 智能决策过程，给出融合视觉的装 备全位姿监测、工作面装备位姿一体化描述及驱动关 系建模、基于U n i t y 3 D 的综采虚拟仿真控制3 项关键 技术。复杂开采条件下智能开采关键技术架构如图 2 所示，对于工作面开采来说，获知装备空间位姿数 据是最为主要的，位姿测量可同时为虚拟仿真系统和 分析计算提供数据。分析计算得出的结果和控制指 令可通过数据接口传输给虚拟仿真系统的反向控制 模块，优化和更新控制参数以适应复杂地质条件。装 备位姿一体化描述及驱动建模为虚拟模型的运动仿 真和分析计算提供支持。 图2复杂开采条件下智能开采关键技术架构 F i g ．2K e yt e c h n o l o g i e sf r a m e w o r k ，fS I l l a l ．Im i n i l l gl l l l d e rc o m p l e xc o n d i t i o n s 1 融合视觉的装备全位姿监测。 由于顶板破碎、底板松软、煤壁片帮、矿压显现、 煤层变化等地质条件变化严重影响着装备的空问位 姿、运行状态及参数。如不能获取装备群空问全位姿 参数，则无法驱动虚拟模型实时、准确模拟工作而装 备实际运动状况。为此，建立融合视觉的装备全位姿 监测系统，将现有测量技术与视觉扫描、图像识别技 术、28 。融合，实现井下复杂条件下采煤机、刮板输送机 和液压支架位姿状态的实时、精确、稳定测量。 2 装备位姿一体化描述及驱动关系建模。 综采r 作面装备群的虚拟仿真模型需放在统一 的空间下进行显示和数据处理，因此后台的空间坐标 系及驱动模型也需要统一没置并实现一体化关联建 模。在装备全位姿测量系统基础上，在工作面空间设 置统一的全局坐标系，将测量等得到的局部角度、距 离、姿态数据等转换到全局坐标系下进行计算；同时， 装备之问存在的空间关联关系也采用数学模型进行 一体化描述。另外，设备在偏离自身正常空间位置和 姿态后，会和相邻设备产生新的约束及驱动关系，这 些关系既是位置的函数，也是时间的函数，同样需要 万方数据 煤炭 学报 2 0 2 0 年第4 5 卷 建立全面统一的时空模型来描述。 3 基于U n i t y 3 D 的综采虚拟仿真控制技术。 虚拟仿真不是简单的三维显示，而是分析计算、 推理决策的依据和载体。现有虚拟仿真系统虽然在 显示上能够满足需要，但在实时数据处理、分析计算 及模拟、反向数据驱动等方面还缺乏深入研究。基于 U n i t 。y 3 D 的综采虚拟仿真控制技术在实现三维建模、 运动仿真的基础上，就是要解决与实际数据接口、分 析计算及控制链路生成问题，实现开采装备的状态监 控和过程优化反向控制，形成数据交互、虚实镜像、闭 环反馈的智能开采支撑技术。 2 融合视觉的综采装备群全位姿多参数测量 综采装备群伞位姿测量是虚拟仿真系统能否发 挥作用的关键，以往的测量方法都是针对单一设备 或者设备问的单一尺寸 角度 参数，没有建立成套 装备完整的全窄问位姿参数感知系统，因而无法同时 获取并准确描述某一时刻综采装备群的空问全貌。 2 ．1 工作面综采装备群全位姿参数 工作面综采装备全位姿测量是指通过位移传感 器、倾角传感器、惯导、视觉等技术在一个测量系统下 同时获取能够描述装备群空间位姿参数的最小数据 集。通过分析装备之间的空问约束关系、位姿参数关 联关系等，给出了包括1 5 个参数的综采装备群全位 姿参数集。通过这1 5 个参数可描述’[ 作面装备群在 任意时刻的空间状态，如图3 所示。 图3 综采装备伞位姿示意 F i g ．3 F u l lp o s i t i o n [ i l l d r i e n l a l i o t ld i a ga mo f1 1 即v d l l m i n i n ge q u i I } l n e l l I 综采装备群全位姿参数集P 。。，包含了采煤机、刮 板输送机和液压支架自身的位姿参数及其相对位姿 参数，其数学表达式为 P 。。， { S 。Ii l ～4 ， H ，I ／ 5 ～9 ， C I 七 1 0 ～1 2 ， R 。I ，n 1 3 ～15 } 1 式中，s ，为采煤机4 个位姿参数，包括3 个转动倾角 和摇臂高度；日，为5 个液压支架位姿参数，包括底座 绕 ，轴倾角 与水平面夹角 ，顶梁倾角 与水平面夹 角 ，支架高度，推移距离，护帮状态；C 。为3 个刮板 输送机位姿参数，包括水平弯曲 。Y O 7 平面内偏移基 准线距离 ，底板起伏 绕y 轴旋转 ，扭转角度；R 。 为设备问3 个卡H x , t 位姿，包括采煤机滚筒和支架护帮 板距离，采煤机距刮板输送机机头距离，刮板输送机 中部槽与支架推杆的夹角j 由于不同设备的位姿有其自身的特点，同时获取 上述1 5 个参数需要合理布置各类传感器的位置和数 量，测垣精度也要能够满足控制需求，下面给出融合 视觉的综采装备全位姿测量方案j 2 ．2 融合视觉的综采装备群全位姿测量方案 融合视觉的综采装备全位姿测量方案如图4 所 示。安装在采煤机上的惯导系统测越其沿3 个轴的 转动角度S ．，S 和s ，，高精度轴编码器测量摇臂转动 角度S 。；行走轮轴编码器测量采煤机行走位移R 。。； 在液压支架顶梁、连杆和底座E 安装倾角传感器，测 量支架整体姿态H ，和故，并计算支架高度H 。；在支 架推移千斤顶E 安装位移传感器测量推移距离地， 在刮板输送机I 二安装光纤光栅测弯装置监测水平弯 曲度c ⋯i j “；c 1 ．和C I 由S I ，s 、和H 。融合计算得出； 采煤机和支架之间的距离尺。刮板输送机和支架之 间的角度尺．，以及护帮板状态风可由视觉传感器采 集的图像进行分析计算。这螳传感器先经过各自解 算模块得出精确可靠数值，再发送至统一的全位姿融 合解算系统中，并连接至虚拟仿真模型。 冈4 综米装备全化姿测量方案 F i g ．4 F u l lp o s i t i o nl l l e a S u l ’e l l l e n [ H r h e i n ef i , I ’h n g w a l l m i n i n ge q u i p m e n t 视觉测量受井下黑暗、粉尘等条件限制，测星效 果依赖于摄像头位置、角度及数量。以端头液压支架 为基准布没视觉测量装置，且每隔5 ～1 0 架布置1 个，用于测量液压支架护帮板状态、采煤机与液压支 架的相对位姿、液压支架与刮板输送机的相对位姿， 万方数据 第3 期 任怀伟等智能开采装备全位姿测量及虚拟仿真控制技术 9 6 1 并且通过多视觉测量装置的融合还可以测量工作面 的直线度。视觉测量装置由其安装所在的支架位姿 监测装置校正。在采煤机上安装惯导系统，结合采煤 机自带的轴编码器也可以实现采煤机的位姿测量和 刮板输送机的直线度测量，在有视觉测量融合纠正的 情况下可以降低惯导系统的精度要求和矫正时问。 D 上述测量方案一方面解决了相对位姿测量难题，另一 方面大幅减少传感器的用量，同时做了适量的测量数 据冗余，大幅提高了测量系统可靠性。 2 ．3 基于设备特征点的视觉测量方法 将视觉测量原点定在工作面端头，每隔5 ～1 0 架 布置一个视觉测量装置，如图5 所示。 图5视觉测量装置布置示意 F i g ．5 S c h e m a | i tl a y o u to fv i s u a lm e a s t l l l i n gd e v i c e 用于综采装备的测量时首先通过图像识别出不 同的综采装备，然后提取能够解算姿态的设备特征 点，例如支架顶梁、掩护梁平衡千斤顶铰点，采煤机滚 筒中心等。通过计算特征点间距离和偏斜角度即可 得出相应的位姿结果。视觉测量系统有单目视觉测 量、双目视觉测量和多目视觉测量，这里以单目视觉 测量为例建立其测量模型，如图6 所示。 图6 单日视觉测量模型 F i g ．6S i n g l ee y ev i s u a ln l e a S t l r e l l l e n tm o d e l 摄像头安装在点O 处，高度为矗。如图7 所示， 其中，口．为摄像头视线