張昊，　葛世榮

(中國礦業(yè)大學 機電工程學院， 江蘇 徐州　221008)

無人駕駛采煤機關鍵技術探討

張昊，葛世榮

(中國礦業(yè)大學 機電工程學院， 江蘇 徐州221008)

摘要：從識別系統、決策系統和控制系統3個方面闡述了無人駕駛采煤機的技術架構；探討了采煤機自主定位技術、采煤機自主糾偏技術、煤巖界面識別技術、采煤機自主避障技術等無人駕駛采煤機關鍵技術及其突破方向，認為多傳感器信息融合技術可以提高采煤機自主定位、自主導航的精確性和可靠性，為解決無人駕駛采煤機關鍵問題提供一種技術思路。

關鍵詞：無人駕駛采煤機； 定位； 導航； 自主糾偏； 煤巖界面識別； 自主避障

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/32.1627.TP.20160126.1544.008.html

0引言

中國煤炭有90%是井工開采，深部煤層瓦斯爆炸及巖層垮塌、突水等地質災害發(fā)生率高、偶然性強[1]，傷亡率高、效率低的人工開采已不能滿足現代開采的需要。無人駕駛采煤機是此類問題的解決方案——利用機械化、無人化采煤設備進行高效無人開采，從而極大程度減少人為因素對生產的干擾，同時從根本上提高開采安全性。無人駕駛采煤機是未來采煤技術的核心[1-2]。目前無人駕駛采煤機技術并不成熟[3-4]，主要體現在采煤機定位不精確、整機運行導航和截割曲線導航不完善，而高效、精確定位和導航是無人化的基礎和關鍵。鑒此，本文闡述了無人駕駛采煤機的技術架構，并著重探討了無人駕駛采煤機關鍵技術及其發(fā)展方向。

1無人駕駛采煤機技術架構

為實現采煤機的無人駕駛，必須賦予采煤機獲取信息、分析決策和控制的能力。同無人車、無人機技術體系一致[5-8]，需在傳統采煤機上配備識別系統、決策系統和控制系統。識別系統完成工況信息(包括煤巖界面、截齒載荷等)的識別和檢測；檢測信息傳輸至決策系統進行分析、判斷；控制系統根據決策系統分析的結果控制采高、行進速度等，再將控制結果反饋到計算機中存儲，實現閉環(huán)控制。

無人駕駛采煤機實現的根本在于確保采煤機的3個特性：參數識別的可靠性、參數分析的實時性和底層控制的精確性。因此，通過構建可靠的軟硬件設施，包括上層硬件參數信息收集、中層多源信息融合分析、底層動力控制，使采煤機形成一個具有感知獲取、分析決策、可靠執(zhí)行的閉環(huán)控制系統，從而實現采煤機的無人駕駛。無人駕駛采煤機技術架構如圖1所示。

圖1　無人駕駛采煤機技術架構

2無人駕駛采煤機關鍵技術

2.1采煤機自主定位技術

采煤機自主定位技術是無人駕駛采煤機的控制基礎，需滿足實時性、自主性和精確性三大性能，因此需建立一套高精度、高實時性的定位體系。

目前礦井中使用的射頻定位系統需要人工參與且無法滿足精度要求；采煤機支架傳感定位系統因為支架需要頻繁移動，不能滿足實時性的要求；廣泛使用的軌道里程定位技術僅能粗略判斷位置，無法滿足精確性和實時性要求。

目前已有多種自主定位方法：利用捷聯式慣性導航系統對采煤機的線性加速度和角速度進行實時測量，獲得采煤機位置信息[9-10]；采用陀螺儀和里程計構建采煤機定位系統[11]；根據ZigBee傳輸協議構建井下無線傳感器網絡，以此為基礎實現采煤機自主定位[12]；基于地面車輛GPS定位技術，通過建立井下區(qū)域GPS對采煤機進行定位；利用MUSIC(Multiple Signal Classification，多重信號分類)超分辨率算法實現精確的TOA(Time of Arrival，到達時間)估計，提高定位效率和精度[13]。

在采煤機的自主定位中，應利用多傳感器信息融合技術，將采煤機內部定位與外部定位相結合。內部定位具有短期精度高、實時性好等優(yōu)勢；外部定位可避免長期誤差積累，以實現無人駕駛采煤機高效定位要求。例如利用捷聯式慣性導航系統、陀螺儀和里程計等內部定位方法具有高實時性、高精確性，但其本身無法消除累積誤差，采煤機長期運行時定位可靠性降低；而基于ZigBee或GPS定位技術等外部定位方法可以周期性對采煤機進行全局定位，消除內部定位的累積誤差，達到高效、精確、可靠的定位要求。

2.2采煤機自主導航技術

2.2.1采煤機自主糾偏技術

采煤機運行過程中出現偏差(包括采高偏差和行駛位置偏差)時，自主糾偏技術能通過內部或外界信息進行偏差判斷、糾正，以確保采煤機精確運行。

(1) 采高糾偏。目前的采高糾偏方法中，記憶截割法應用廣泛，通過人工設定第1次截割軌跡，采煤機往復截割時參照前一次軌跡，并在截割過程中根據截割力等參數對截割軌跡進行修正。采高糾偏主要是基于對煤巖層的判斷，所以高效煤巖識別是采高糾偏的關鍵。

(2) 行駛位置糾偏。通過位移編碼器、定位系統獲取采煤機實際行駛距離，與驅動系統設定的行駛距離進行比較，提取距離偏差，將偏差信息傳輸到控制系統進行偏差修正。實際偏差獲取的精度直接決定行駛位置糾偏的質量。

自主糾偏技術的突破點在于精確尋找偏差值，建立多傳感器信息融合模型，根據模型進行各類數據的權重分配，以達到偏差提取的最優(yōu)化，即利用多種傳感器進行誤差識別判斷，并根據實際工況選擇不同模型進行權值分配，計算得到最接近實際的運行偏差，以此為基礎對采煤機進行位姿調控。

2.2.2煤巖界面識別技術

煤巖界面識別是無人駕駛采煤機正常工作的關鍵技術之一。通過煤巖界面識別可以實時調整滾筒高度，從而減少丟煤，提高資源采出率，降低落煤中矸石含量，減少截齒磨損?，F有煤巖界面識別方法[14-15]：基于煤巖放射性元素含量的不同提出了射線探測法；基于煤巖介質不同提出了雷達探測法；基于煤巖普氏系數不同導致截割時產生的溫度不同提出了紅外探測法；基于煤巖被截割時所需有功功率不同提出了有功功率檢測法。此外，根據煤巖圖像提取紋理、灰度、色彩等差異化特性，利用圖像識別系統進行分析、判斷也能夠識別煤巖界面[15-16]。

煤巖界面識別技術以煤巖相關屬性的差異為基礎，屬性差異越大，識別正確率越高，因此，尋找高差異屬性是煤巖界面識別技術的切入點和落腳點。此外，采用新型傳感器、多傳感器信息融合、人機協同將是煤巖界面識別技術的發(fā)展趨勢。

2.2.3采煤機自主避障技術

采煤機自主避障技術的主要作用是識別、規(guī)避采煤機軌道上障礙物。目前采煤機多采用簡易激光雷達系統對障礙物進行檢測[17]，精度和準確性不高。

立體視覺技術在地面車輛避障中具有遠大前景[18]，采煤機同樣可以利用立體視覺技術進行障礙物判斷[19-20]。此外，單一的環(huán)境感知技術不能滿足實際要求，主要原因體現在2個方面：① 單一傳感器精度不夠，對實際工況的適應性較差，可靠性低；② 單一傳感器不容易同時具備高實時性、高精確性、高可靠性3個特點。通過多傳感器信息融合建立工況模型，其優(yōu)勢：傳感器間數據互相印證，減少誤差，提高可靠性；傳感器間分配職能，實時性低的傳感器進行整體、全局的環(huán)境識別，實時性高的傳感器進行細節(jié)、局部的環(huán)境識別，然后通過擬合形成可靠、準確的障礙識別系統。因此，多傳感器信息融合技術將是自主避障技術的發(fā)展方向。

3結論

(1) 無人駕駛采煤機由收集周圍環(huán)境信息的識別系統、分析信息的決策系統、根據分析結果調整采煤參數的控制系統構成。為確保識別的可靠性、判斷的實時性和控制的準確性，必須對各個系統進行優(yōu)化設計。

(2) 無人駕駛采煤機的關鍵技術包括采煤機自主定位技術、采煤機自主糾偏技術、煤巖界面識別技術、采煤機自主避障技術。采煤機自主定位技術需要將采煤機內部定位與外部定位相結合，以同時提高實時性和精確性；采煤機自主糾偏技術的突破點在于建立多傳感器信息融合模型，根據模型進行各類數據的權重分配，以達到偏差提取的最優(yōu)化；煤巖界面識別技術的切入點和落腳點是尋找煤巖高差異屬性；采煤機自主避障技術的發(fā)展方向是多傳感器信息融合技術。

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Study on key technologies of unmanned driving shearer

ZHANG Hao,GE Shirong

(School of Mechatronic Engineering, China University of Mining and Technology,

Xuzhou 221008, China)

Abstract:The paper described technical architecture of unmanned driving shearer from aspects of recognition system, decision-making system and control system. It discussed key technologies of unmanned driving shearer and their breakthrough directions, including autonomous positioning technology of shearer, autonomous correction technology of shearer, coal-rock interface recognition technology and autonomous obstacle avoidance technology of shearer, considered multi-sensor fusion technology could improve accuracy and reliability of autonomous positioning and navigation of shearer, and provide technical idea to solve key problems of unmanned driving shearer.

Key words:unmanned driving shearer; positioning; navigation; autonomous correction; coal-rock interface recognition; autonomous obstacle avoidance

作者簡介：張昊(1991-)，男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要研究方向為無人采煤機煤巖自動識別，E-mail:donibife@163.com。

基金項目：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2014CB046301)。

收稿日期：2015-11-18；修回日期：2016-01-11；責任編輯：盛男。

中圖分類號：TD632

文獻標志碼：A網絡出版時間：2016-01-26 15:44

文章編號：1671-251X(2016)02-0031-03

DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.008

張昊，葛世榮.無人駕駛采煤機關鍵技術探討[J].工礦自動化，2016,42(2)：31-33.