基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统.pdf

第4 1 卷第1 l 期煤炭学报 V 0 1 ．4 1 N o ．1 1 2 0 1 6 年 11 月 J O U R N A LO FC H I N AC O A LS O C I E T Y N o v ． 2 0 1 6 杜雨馨，刘停，童敏明，等．基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统[ J ] ．煤炭学报，2 0 1 6 ，4 1 i 1 2 8 9 7 2 9 0 6 ．d o i 1 0 ． 1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．2 0 1 6 ．0 3 9 7 D uY u x i n ，L i uT i n g ，T o n gM i n m i n g ，e ta 1 ．P o s em e a s u r e m e n ts y s t e mo fb o o m t y p er o a d h e a d e rb a s e do nm a c h i n ev i s i o n [ J ] ．J o u r n a lo fC h i n aC o a lS o c i e t y ，2 0 1 6 ，4 1 11 2 8 9 7 2 9 0 6 ．d o i 1 0 ．1 3 2 2 5 ／j ．c n k i ．j C C S ．2 0 1 6 ．0 3 9 7 基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统 杜雨馨，刘停，童敏明，董海波，周玲玲 中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州2 2 1 0 0 8 摘要针对矿井巷道自动掘进的需求，为矿用悬臂式掘进机构建了一套机身位姿实时检测系统。 该系统以十字激光器与激光标靶为信息来源，通过对标靶上十字光线成像特征的分析，建立了掘进 机机身位姿空间解算模型。该模型利用机身与十字激光面的空间关系，使用空间矩阵变换方法，得 到机身相对于巷道的三轴倾角以及在巷道断面上的偏离位移，实现了掘进机机身位姿的自动实时 检测。最终，在实验室条件下，搭建了机身位姿自动检测试验平台，模拟掘进机在巷道内的姿态，试 验结果表明测量范围在2 ～1 0 0m 时，系统的角度测量误差在0 ．5 。范围内，位移的检测误差小于 2 0m m ，能够满足巷道施工过程中掘进机机身位姿自动、精确、实时测量的要求。 关键词机器视觉；悬臂式掘进机；位姿检测；图像处理；定位系统 中图分类号T D 4 2 1 ．5文献标志码A文章编号0 2 5 3 9 9 9 3 2 0 1 6 1 卜2 8 9 7 1 0 P o s em e a s u r e m e n ts y s t e mo fb o o m t y p er o a d h e a d e rb a s e do nm a c h i n ev i s i o n D UY u x i n ，L I UT i n g ，T O N GM i n m i n g ，D O N GH a i b o ，Z H O UL i n g l i n g S c h o o lo f I n f o r m a t i o na n dE l e c t r i c a lE n g i n e e r i n g ，C h i n aU n 妇e r s i t yo f M i n i n ga n dT e c h n o l o g y ，X u z h o u2 2 1 0 0 8 ，C h i n a A b s t r a c t I no r d e rt om e e tt h en e e d so fr o a d w a ya u t o m a t i c a l l yd f i v a g eu n d e rm i n e ，an e ws y s t e m ，r e a l t i m ep o s t u r ea n d p o s i t i o nd e t e c t i o ns c h e m ei sp r o p o s e df o rt h em i n e u s e db o o m t y p er o a d h e a d e r ．B yr e g a r d i n gc r o s sl a s e r sa n dl a s e rt a r g e t sa si n f o r m a t i o ns o u r c e s ，t h i ss y s t e me s t a b l i s h e sam a t h e m a t i c a lm o d e lt od e s c r i b et h em a c h i n ep o s i t i o ni ns p a c e ．U t i l i z i n gm a c h i n ev i s i o nt e c h n o l o g yt oe x t r a c ti m a g ef e a t u r ep a r a m e t e r s ，t h ea u t h o r sr e a l i z et h ep r e c i s el o c a l i z a t i o no fr e f - e r e n c ep o i n t so nt a r g e t s ．A f t e rs e t t i n gu pt h em a c h i n eb o d yp o s i t i o nc a l c u l a t i o nm o d e l ，t h es y s t e mt a k e su s eo ft h e s p a c em a t r i xt r a n s f o r m a t i o nm e t h o da n do b t a i n st h ey a w ，p i t c h ，r o l la n g l e sa n dh o r i z o n t a l ，v e r t i c a ld e v i a t i o n so ft h e r o a d h e a d e r ．F i n a l l y ，t h ea u t o m a t i cm a c h i n ep o s ed e t e c t i o ni nr e a lt i m ei sf u l f i l l e d ．O nt h eb a s i so fa b o v et h e o r e t i c a la n a l y s i s ，t h ea u t h o r sb u i l du pt h ep o s i t i o na u t o m a t i cd e t e c t i o ne x p e r i m e n tp l a t f o r mi nl a b o r a t o r yc o n d i t i o n st os i m u l a t e t h ep o s ec h a n g e so ft h em a c h i n ei n s i d et h et u n n e l ．T h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h em e a s u r e m e n ta c c u r a c yo fa n g l e si sw i t h i n0 ．5d e g r e ea n dt h ed e t e c t i o np r e c i s i o no fd i s p l a c e m e n ti sl e s st h a n2 0m m ，w h i c hs a t i s f i e st h er e q u i r e m e n t so fr o a d h e a d e ra u t o m a t i c ，p r e c i s ea n dr e a l t i m ep o s i t i o n i n gi nt h ep r o c e s so ft u n n e lc o n s t r u c t i o n ． K e yw o r d s m a c h i n ev i s i o n ；b o o m t y p er o a d h e a d e r ；p o s em e a s u r e m e n t ；i m a g ep r o c e s s i n g ；l o c a t i o ns y s t e m 煤矿开采是社会发展的重要能源支撑‘1 I ，实现 采掘设备的自动化、智能化、无人化工作，对提高采掘 企业生产效率、保障从业人员生命安全尤为重要与迫 切心‘3 1 。悬臂式掘进机是一种常见的采掘机械，在矿 井或隧道的施工过程中，掘进机按设定路线进行开 挖、行走是完成整个工程的基础‘4 | 。因此，为了实现 收稿日期2 0 1 6 0 3 - 3 1修回日期2 0 1 6 0 6 1 7责任编辑许书阁 基金项目国家高技术研究发展计划 8 6 3 资助项目 2 0 1 2 A A 0 6 2 1 0 4 作者简介杜雨馨 1 9 9 1 一 ，女，江苏徐州人，博士研究生。T e l 0 5 1 6 - 8 3 8 8 5 8 4 3 ，E - m a i l d u y u x i n f i s h 1 6 3 ．c o m 煤炭学报 2 0 1 6 年第4 l 卷 掘进机的自动行走、智能切割控制，必须完成对其位 姿参数的自动实时检测。 关于掘进机位姿检测方面的研究，专家学者们提 出了多种不同的技术方案，并取得了一定的研究成 果。按测量方法分类，大致可以分为基于全站仪的位 姿测量系统、基于惯性传感器的位姿测量系统，以及 基于机器视觉的位姿测量系统3 种。基于全站仪的 测量系统∞拍J ，将由全站仪测量得到的角度与距离信 号经过解算最终得到机身位姿，该类方法具有操作简 便、测量范围广等优点，但由于掘进过程中巷道内粉 尘质量浓度大，测量环境恶劣，使得视线易被遮挡，造 成测量结果不准确。基于惯性传感器的测量系 统_ 7 墙J ，使用陀螺仪、加速度传感器、倾角传感器等对 位姿信息进行测量，由于机身振动较为剧烈、巷道内 温度变化大以及惯性传感器本身的累积误差等因素， 使得这一类测量系统仅在实验室状态下进行测试并 未广泛应用于实际生产中。基于立体计算机视觉的 掘进机机身位姿检测技术，使用视觉传感器代替人眼 对周围环境进行测量与判断，对于处理空间移动物体 有较大优势，在矿井下的应用主要集中于对车辆与人 员的监控，而应用于机身定位方面的文献较少归。1 引。 与现有的矿用机械机身位姿检测方法相比，视觉定位 可以更好的适用于矿井粉尘质量浓度大、测量路径易 被遮挡、光照不均等复杂环境。尤其在掘进过程中， 由于机身振动剧烈，一般方法难以解决振动造成的测 量不准确问题，机器视觉技术利用机载稳像等方法可 以轻松解决该类问题，满足精准掘进的要求。 为解决掘进机精确定位的难题，本文提出了一种 基于机器视觉的掘进机机身实时监测系统，该系统在 已有矿用图像采集设备的基础上，使用固定在巷道顶 板上的双十字激光源作为参照，通过对标靶上图像的 识别与特征提取，在已构建的掘进机机身位姿解算模 型基础上，完成了对掘进机机身位姿参数的自动检 测。并在实验室条件下搭建了模拟掘进机位姿变化 的试验平台，试验结果表明本系统安全可靠，满足掘 进机施工过程中实时、精确定位的要求。且由于采用 的十字激光具有抗干扰性强的特点，可以有效解决掘 进过程中因粉尘较大产生的遮挡问题，成本可控，实 用性强，具备一定的市场推广价值。 1 悬臂式掘进机视觉定位系统 1 ．1 悬臂式掘进机机身位姿模型 为确定悬臂式掘进机机身的具体位姿，首先需建 立掘进机机身位姿模型。如图1 所示，巷道断面坐标 系为0 。X 。Y , l z 。，坐标原点0 。位于巷道断面的几何中 心，X 。轴指向巷道右侧，K 轴与巷道中轴线平行并指 向掘进机前进方向，z ，、轴垂直于巷道顶板并与上两 轴构成右手关系。机身坐标系 0 。X 。K Z 。 建立在掘 进机机身顶部，原点0 ，，位于机身顶部沿前进方向中 轴线上 参考图2 ，具体位置与标靶的安装有关 ，初 始状态下瓦，K ，z 。三轴分别与x y h ，z 。三轴平行。 对掘进机机身位姿的建模可简化为，巷道坐标系下机 身坐标系姿态的确定，即轴X 。，K ，，z 。，在巷道坐标系 下的向量 X 。，Y b ，Z 。， 以及0 。在该坐标系下的坐 标 d 戈，d ，，，d z 。 Z h O 。 图1 机身位姿模型 F i g ．1 M o d e lo fr o a d h e a d e l li nt u n n e l 图2双I ‘字激光与标靶安装不恧 F i g ．2 S c h e m a t i cd i a g r a mo fc r o s sl a s e r sa n dt a r g e t si n s t a l l a t i o n 通常情况下，掘进机的位姿由偏航角d 、俯仰角 ／3 、横滚角y 、以及点0 。坐标 如，d y ，d z 确定。本测 量系统中首先得到的是x 。，l r 。，z 。在巷道断面坐标 系下的向量矩阵，可通过计算转换成O ／，卢，y 。在实际 操作中，车前距￡ 即d y 对于掘进机的纠偏用处不 大，故在本系统中只计算了0 。在巷道断面Z 。0 。X 。 面上投影点的偏移量以与出。 偏航角O l 、俯仰角卢与横滚角y 的定义分别为 机身中线 Y 。， 在巷道底面X 。0 。Y h 上投影与机身行 进方向l ，。的夹角、机身中线 Y 。， 在巷道沿行进方向 竖直切面y h 0 。Z 。上投影与行进方向y 。的夹角以及 机身横轴 X 。 在巷道横截面X 。0 。Z 。上投影与瓦的 夹角。图3 将机身坐标系平移到巷道坐标系原点位 置，描述了机身坐标系3 个轴的方向向量与O ／，／3 ，y 的转换关系，具体转换公式为式 1 ， 2 。 第11 期杜雨馨等基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统 2 8 9 9 Z h Z ；‘ 刚篓弱 降] a r c t a n f 兰；至{ { j ] O h 0 0 ～～ 墨 b 2 图3 三轴方向向量与倾角转换关系 F i g ．3 T r a n s f o r m a t i o nr e l a t i o nf r o mt h r e ea x e sv e c t o r st oa n g l e s 1 ．2 基于双十字激光的机身位姿测量方案 依照上述悬臂式掘进机机身位姿的建模，为检测 出全部的5 个机身位姿参数，针对测量定位系统展开 了详细的设计。掘进机视觉定位系统主要由两个十 字激光器、两个激光成像标靶、两个防爆摄像机等构 成，如图2 所示。两个十字激光器位于需要掘进巷道 的起始位置，并并排固定在巷道顶板上，激光射向掘 进机行进方向，安装时保证两激光的水平激光面重叠 并平行于巷道底面，激光中心与巷道中轴线距离相 等，均为l ／2 ；若只使用一个激光成像标靶，难以确定 机身的三维姿态，因此采用了两个一前一后的标靶， 且为避免标靶y 。对标靶y 上激光线的遮挡，两标靶 分别固定在掘进机尾部右侧与头部左侧，安装时保证 两标靶垂直于掘进机机身顶部，初始状态下使得 左 右 十字激光在左 右 标靶上的成像位于标靶中 心位置；为避免摄像机遮挡激光在标靶上的成像，保 证图像的完整性，两防爆摄像机安装于标靶的正后 方。 由于本系统使用两台十字激光对掘进机位姿进 行定位，为排除两个激光在标靶平面上成像的相互干 扰，两台十字激光器采用了不同颜色的激光源 左十 字激光器使用红色光源，右十字激光器使用绿色光 源 ，在后期的图像处理中需滤去靶面y ，上的绿色光 线与靶面y 上的红色光线。 为解算方便，先计算出右十字激光坐标系 0 。X 。r ．z 。 下的机身位姿 甄，y b ，z 。，以，出 再转换 到巷道断面坐标系下去。坐标系0 。X 。y h Z 。与 0 。X 。y a Z 。三轴平行，两坐标原点在同一巷道断面上， 竖直间距为0 ，水平间距为l ／2 ，即两靶标y 。，y 中心 点左右间距的1 ／2 。 掘进机机身位姿测量系统总体方案如图4 所示。 角 度 位姿解算 ‘0 戊y b Z b 坐标系下、 I 面仅，岛法向量I 8 p 五y a 乙坐标系下、 墨，y b ，z b 方向向量I ◇ O a Y 。Y , Z 。坐标系下 l O r , 声，y 角度大小I 即凸 巷道坐标系下、 a ，∥，y 角度大小IJ D b 在平面x 。D Z 。上 投影点的偏移量 、d x a ，d z a， 妙 D h 在平面X h 0 } - Z h 上 投影点的偏移量 、 出，出 ， 图4 悬臂式掘进机位姿测量系统原理 F i g ．4P r i n c i p l ed i a g r a mo fr o a d h e a d e rp o s i t i o nm e a s u r e m e n ts y s t e m 2 9 0 0 煤炭学报 2 0 1 6 年第4 1 卷 首先使用矿用防爆网络摄像机对左右两束十 字激光在标靶上的成像进行取样，每隔0 ．5S 对采 集到的视频流截取一帧图像。然后采用机器视觉 技术对图像进行增强处理，由于采集到的图像畸变 较大，需进一步对图像进行畸变校正，再通过对色 彩的处理过滤掉两个靶面图像中不需要的激光线， 使用直线边缘检测的方法并根据标靶安装的实际 尺寸，得到机身坐标系下左右两靶面上的十字激光 与靶边缘的交点以及十字激光成像中心点的坐标。 最终根据上述1 0 个点的坐标解算出巷道截面坐标 系下掘进机的偏航角、俯仰角、横滚角，以及机身上 固定一点在巷道横截面上的偏移量，即掘进机的空 间位姿 “，卢，7 ，d x ，d z 。 2 图像处理与特征点识别 2 ．1 R e t i n e x 低照度图像增强与畸变校正 矿井巷道中光源分布不均且光照不足，若直接对 采集到的图像进行特征提取，容易造成特征信息的误 判断与特征信号的不完整。因此，在对图像进行边缘 检测之前需要对图像进行预处理，以均衡图像的亮度 并增强暗处物体的细节信息。考虑本系统的图像特 征以及算法的复杂性，对图像的增强采用了R e t i n e x 多尺度 m u l t i - s c a l er e t i n e x ，M S R ⋯o 增强算法，在图 像的动态范围压缩与色彩平衡方面有很好的效 果Ⅲ叫3 I 。考虑算法的复杂度与需要处理图像的特 征，采用双尺度增强算法，试验验证当尺度因子矿． 2 ，o r 2 0 时效果最佳，对比如图5 所示。 口 图5R e t i n e x 图像增强前后对比 F i g ．5I m a g e sb e f o r ea n da f t e rR e t i n e xe n h a n c e m e n t 由图5 中的处理前后对比图可以明显看出，原始 图像受光照的影响，图像亮度分布不均且部分参考点 亮度很低不易分辨，经M S R 算法处理后的图像可以 很明显的分辨出6 个参考点与十字激光线，为后期精 确的特征识别提供条件。 同时，在图像的采集过程中会因摄像机镜头等因 素使图像产生畸变，为消除影响，需要对图像进行畸 变矫正。从采集的图像可以看出，本系统中图像的畸 变属于桶形畸变，整个测试过程中相机与标靶相对静 止，故只需在初始状态下完成图像的畸变校正，即可 满足机身位姿检测过程中对图像准确度的要求。如 图6 所示，对畸变图像进行校正并截取了有用信息。 图6 图像畸变校正 F i g ．6I m a g ec o r r e c t i o na n di n t e r c e p t i o n a 畸变图像； b 校正并截取后的图像； c 边缘检测与特征识别后的图像 通过图像截取得到无干扰信息的图像后，需对图 像进行特征提取4 6 | ，系统中的有用信息为6 个参 考点与两条相交直线，故先对图像做边缘检测之后再 对直线信息进行提取。传统算法大多使用边缘检测 算子对图像边缘进行提取，因其主要针对高频部分信 息进行提取，易忽略低频信息，使最终得到的图像边 缘不完整Ⅲ1 。采用改进的小波变换模极大值的检测 算法，首先选择合适的小波算子对采集到的图像进行 小波分解，得到一层分解后的图像分量，然后使用双 阈值 p ，，p 对其进行模极大值检测，最后过滤图像 信息并连接两个阈值图像完成边缘检测。与一些常 用的边缘检测算法作对比，结果如下。 由图7 可以看出，本文采用的改进小波变换模极 大值边缘检测算法可以很好的识别出图像中的标记 点与十字线信息，对图像噪声有较好的抑制效果。经 试验验证，p ．在 0 ．1 ，0 ．1 3 范围内，p 在 0 ．8 5 ， 0 ．9 5 范围内时边缘检测效果最佳。 2 ．2 激光标靶特征识别与坐标解算 检测系统将靶面上的十字激光线作为图像的特 征信息，在完成图像的边缘检测后需要对直线信息进 行识别，使用H o u g h 变换的方法提取直线特征。理 想情况下，检测出的直线应为相交的两条，但因激光 在巷道中易发生散射，靶面上的十字光线会随着掘进 机与激光器距离的增大而增粗，故通过霍夫变换检测 出来的直线会有多条。实际操作中，两条直线的夹角 随靶面位置的改变发生变化，但受掘进机与巷道尺寸 r L 第11 期杜雨馨等基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统 2 9 0 1 g 1 1 1 图7 边缘检测结果对比 F i g ．7I m a g e sa f t e rd i f f e r e n te d g ed e t e c t i o na l g o r i t h m s a 原图像； b p r e w i t 边缘检测； C s o b e l 边缘检测； d r o b e , s 边缘检测； e c a n n y 边缘检测； f 本文算法0 】 o ．0 5 ，0 2 0 ．5 g 本文算法0 l 0 ．1 2 ，0 2 O ．5 ； h 本文算法0 l 0 ．1 2 ，0 2 0 ．9 ； i 本文算法0 1 0 ．2 ，0 2 0 ．9 的限制，其夹角应在 6 0 。，9 0 。 范围内变化。以此为 依据，对检测出来的多条直线进行归类，将阈值设为 1 0 。，若两条直线间夹角小于此阈值，则认为是同一条 直线。最终得到的为两条相交直线f ，与z 的极坐 标 p 。，0 。 ， P ，0 ，直线检测结果如图6 c 所示。 如图8 所示，以标靶y 。为例，在图像坐标系 0 一 影 下计算出直线z ．，z 与4 个参考点 P 。～P 。 连线 的交点A ，B ，E ，F ，M 在图像坐标系下的坐标，再按 式 3 转换到机身坐标系 0 。X 。y 。Z 。 下。 ，节一z ．Z Z ．、 xyz I 上训0 土训 3 ＼戈2 一咒l三1 一0 3 ／ 式中， 戈，三 为5 个交点在图像坐标系中的坐标； 戈。， 孑。 ， 戈，。 ， 戈，，z ， 分别为P ，，P ，P ，在图像坐标系 。一船中的坐标；矗为P 。，P 3 间的实际距离；加为P 。，P 间的实际距离； x ，l ，，z 为5 点在 0 。X 。，Y b Z 。 中的 坐标 标靶y 中的l ，为d 。 3 悬臂式掘进机机身位姿解算 3 ．1 机身方向角解算 在视觉精密测量系统中，只通过对采集到的图像 进行处理与特征识别是远不够的，还需要针对被测量 物体的具体形态特征进行建模与位姿解算。由于本 测量系统涉及到空间中5 个参数的量化，工作量较 大，故先要对测量系统进行简化。理想情况下，使用 一组十字激光器透过中心位于同一轴线上的前后两 个靶面，即可定位掘进机在巷道中的位姿。但实际操 图8 标靶y ．上5 个交点解算不意 F i g ．8D i a g r a mo fc a l c u l a t i n gf i v ei n t e r s e c t i o n so nt a r g e t y l 作中由于矿井掘进面粉尘较多，激光在巷道中成像时 有散射现象，故使用的靶面为透光性较弱的磨砂面 板。实际安装时，两靶面放置的位置从掘进机的中心 纵轴线上分别平移到轴线的左侧与右侧，标靶中心左 右间距为f ，前后间距为d 。如图9 所示，后期对掘进 机位姿进行解算时，需要将左激光的卢。面沿x 。轴向 右平移2 ，使p ，面与卢面重合，模拟理想状态。 图9 中，将两个十字激光器产生的重叠水平面视 为面理，左十字激光竖直面为卢，，右十字激光竖直面 为B ，右十字激光 d ，卢 在靶面y 。上投影的两条相 交直线为A B ，E F 并交于点M ，左十字激光 O l ，卢。 在 靶面y 上投影的两条相交直线为C D ，G H 并交于点 Ⅳ。因面y 。与面y 平行，故水平激光面d 在靶面上 形成的两条直线A B 与C D 相互平行，通过第2 节的 图像处理与标靶的实际尺寸与安装位置可以得到7 。 与y 上1 0 个点的具体坐标。因A ，B ，C ，D 四点均位 2 9 0 2 煤炭学报2 0 1 6 年第4 l 卷 r N A B A D J N x G H 也 4 【N ， N N x 一 t ．| ，．．，一‘．．，。。N 一 图l O 坐标转换示意 F i g ．1 0 S c h e m a t i cd i a g r a mo fc o o r d i n a t et r a n s f o r m a t i o n 对矩阵 N ，，N ，，M 1 做空问坐标变换，与转换 矩阵R 相乘转换为单位矩阵，即0 。X 。Y h Z 。坐标系下 3 个轴的单位向量。 ～’R2E 5 向量x 。，y 。，z 。在0 - X “Y b Z 。坐标系下也为单位 矩阵层，对单位矩阵做相同变换得到的矩阵，即为需 要求的0 。X 。Y h Z 。坐标系下的机身位姿曰。 B E R 6 由式 5 ， 6 得，B Ⅳ～，即 f ，x kx b ，x k 、 N x 。N x ， N x 、1 y b ，蚝，比l lM ，M ，M l 7 ＼＼Z kz hz h z1 ＼N z xN z ，N z z1 由式 2 可以容易求出机身相对巷道的偏航角 O l 、俯仰角届与横滚角y 。 3 ．2 机身点坐标解算 为确定掘进机机身位姿，只知道机身坐标系3 个 轴的方向角并不能精确定位，还需得到机身一点0 。 在空间内的具体坐标 0 。。，0 。，，0 。 。在掘进机定位 系统中，机身在巷道断面上相对于断面中心点左右、 上下的偏移距离，较于机身沿巷道掘进方向的前进距 离，可以更为有效的帮助矿井工作人员发现掘进机的 行走偏差，并及时纠偏。且由于本测量系统采用视觉 定位的方法，无法确切知晓掘进机与巷道坐标系原点 0 。间的轴向距离0 ，，，故本系统针对点坐标的解算只 计算了 0 。。，0 。 ，即巷道断面上0 。点相对于断面中 心点的水平、竖直偏移距离。 如图9 所示，直线M N7 为右十字激光中心轴 线 右十字激光坐标系的y a 轴 ，平行于巷道截面坐 标系的y h 轴。本系统选择0 。点 位于标靶y 。的左 下角 为机身定位点，求点0 。在巷道断面 Z 。0 。X 。 Z 。0 。X 。 上相对巷道中轴线的偏移，可先简 化为求点0 。在平行于Z 。0 。x 。一平面上的投影点相 对M N ’在该面投影点的偏移，即在直线M N ’上找一点 0 。满足0 b o o M N 。0 。点0 b 在坐标平面Z 。0 。X 。 上投影点的坐标 0 k ，0 k 计算方法如下 ㈦O b x 0 0 0 b 。N x ／] N x ] 8 其中， 0 h ，0 k 为0 。点在坐标系0 。x 。Y ．Z 。下的坐 标值；M ，M 为右激光坐标系的x 。轴与y a 轴在机身 坐标系下的方向向量。将其转换到巷道坐标系中，得 到0 。点的偏移量 以，d z 阶㈡，∥2 ㈩ 式中，f 为两个十字激光器问的左右间距。 4 试验结果与误差来源分析 4 ．1 测试系统搭建 为验证本系统的准确性，模拟掘进机在巷道内的 第11 期杜雨馨等基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统 2 9 0 3 行进状态，在走廊内搭建机身姿态检测测试平台，如 图1 1 所示。整个测试系统由两个十字激光器、两个 激光标靶、两台防爆摄像机、测试平台以及一台工控 机组成。走廊宽度为3 ．5m ，高度为2 ．8m ，两十字激 光器固定在走廊的同一横截面上，初始情况下，保证 产生的两水平激光面完全重合并平行于地面，竖直激 光面相互平行且平行于走廊侧面，两激光左右间距为 1 ．5m ，激光高度均为1m ；巷道坐标系原点置于两激 光器中问，高度也为1n l ；两个激光标靶分别对称放 置于测试平台的左前端与右后端，前后间隔3m ，左 右间隔1 ．5m ，初始情况下左右激光在靶面上的成像 分别位于两靶面中心位置。为减少十字激光的散射 现象，得到清晰的十字定位线，使用磨砂面的P C 平 板作为标靶，在标靶顶部与底部分别标注了3 个黑色 原点作为参考点。网络摄像机分别固定在左右靶面 的正后方，镜头中心与标靶中心位于同一水平面，调 节摄像机与标靶间距直至成像完整且不含过多杂乱 信息为止。网络摄像机实时监测十字激光器在标靶 上产生的图像，通过网线接口传输到工控机，识别图 像特征并对位姿进行解算。 一 图1 1 位姿检测实验平台 F i g ．11E x p e r i m e n t a lp l a t f o r mo fp o s em e a s u r e m e n ts y s t e m 在整个实验过程中，需要先对激光器的位置进行 标定与安装，然后固定两激光标靶在测试平台上的位 置并安装摄像机，调整测试平台与十字激光器的相对 位置满足实验初始条件。实验过程中调整测试平台 位置，以模拟机身位姿变化过程，通过上位机对机身 姿态进行实时检测并显示，最终对比测量值与真实值 之间的误差，对整个检测系统进行性能评估。实时监 测的人机交互界面如图1 2 所示。 4 ．2 测量实验结果与分析 基于上述搭建的实验平台，模拟掘进机机身在巷 道内的不同位姿，对整个检测系统进行了测试与验 证，分别在2 0 个不同的位置对处于不同姿态的机身 进行姿态检测，实验结果见表1 。 为验证检测结果的正确性，使用倾角传感器测得 测试平台静止时的三轴角度以及人工测量的位置偏 移作为真实值与本系统解算出的位姿参数对照。因 篇幅原因，此处只列出1 0 组数据。 图1 2 人机交互界面 F i g ．1 2H u m a n c o m p u t e ri n t e r a c t i o ni n t e r f a c e 表1实验测量数据与真实值对比 T a b l e1A c t u a ld a t aa n de x p e r i m e n t a ld a t a 受标靶尺寸限制，倾角的测量范围为 3 0 。，机身 前进距离的测量范围在2 ～1 0 0m 。为分析误差，分 别将5 个参数的真实值与测量值作对比，由图1 3 可 以看出，机身3 个倾角的测量误差约在0 ．5 。以内，机 身位移的测量误差小于2 0m m ，满足系统位姿的检测 精度要求。每幅图像的处理与显示速度均在5 0m s 范围内，满足掘进机施工过程中检测实时性的要求。 为验证本系统在不同光照条件下的性能，在同一 实验平台上，改变实验环境的照度，进行了多次实验， 以验证系统稳定性。在自然光与一个固定光源的条件 下，分别在1 7 0 0 2 1 0 0 每隔1h 在同一位置 9 0m 处进行了1 0 组实验，实验误差如图1 4 所示。 为更直观的看出不同光照对系统检测误差的影 响，对1 0 个检测结果求平均误差，误差对照见表2 。 2 9 0 4 煤 炭报 2 0 1 6 年第4 1 卷 p o s 『l t l o n 图1 3 倾角和位移误差 F i g ．13 E r r o ro fi n c l i n a t i o na n dd i s p l a c e m e n t p o s i t i o n 5 0 4 0 3 0 2 0 l O O l O 2 0 3 0 4 0 - 5 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 0 1 0 2 0 3 0 4 0 - 5 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 0 一1 0 2 0 - 3 0 4 0 - 5 0 5 0 4 0 3 0 2 0 l O 0 1 0 - 2 0 _ 3 0 4 0 5 0 图1 4 不同时刻误差对比 F i g ．1 4 E r r o rc o n t r a s tf i g u r e sa td i f f e r e n tt i m e p o s i t i o n 学 昌g叠oh8兰∞go冀Id∞ID 暑uItoEo苫QuJo盆ld∞Ip guJ／J2矗兰Q暑Qo璺dsIp tll旨／J2矗芒D暑Q2Id∞lp uI暑／J2矗葛。暑Qo曼ds一口 EtII，J2矗岂ugQu璺dS弓 第11 期 杜雨馨等基于机器视觉的悬臂式掘进机机身位姿检测系统 2 9 0 5 表2 不同时刻测量误差对照 T a b l e2 E x p e r i m e n t a le r r o r sa td i f f e r e n tt i m e 参数 1 7 0 01 8 0 01 9 0 02 0 0 02 1 o o 倾角平均误差／ 。 0 ．4 5 6 0 ．4 7 20 ．4 7 30 ．4 9 9 0 ．5 0 8 位移平均误差／r a m 1 8 ．9 7 1 9 ．1 11 9 ．t 01 9 ．3 61 9 ．6 8 由图1 4 与表2 可以看出，亮度的不同对测量误 差会产生一定的影响，倾角变化约为0 ．0 5 2 。，位移变 化约为0 ．7 1f i l m ，均在误差允许范围内，可见该系统 可以较好的适应照度变化，适用于矿井巷道内光照不 均情况。 4 ．3 误差来源分析 在检测装置的安装过程中不可避免的会产生安 装误差，而在图像特征识别过程中也会因实际图像的 不理想产生一定的误差，这些误差会对最终的检测结 果造成影响，为减小误差提高系统的检测精度，需对 整个测量系统进行综合误差分析，以便对系统做出适 当的误差补偿引。由于在整个位姿定位系统中，机 器的安装会独立在3 个自由度上产生角度与位移的 偏差，为简化分析过程，本节以俯仰角与水平位移为 例对安装误差进行了估算。 从整个测量系统的结构与位姿解算方法中可以 看出，系统误差主要有两个来源十字激光发射器安 装误