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基于SVD-Unscented卡尔曼滤波的掘进机行进调度纠偏研究

2022-04-21吉晓冬瞿圆媛符世琛张敏骏吴淼

矿业科学学报 2022年3期
关键词:卡尔曼滤波

吉晓冬瞿圆媛符世琛张敏骏吴淼

1.中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083;2.北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京 100044;3.清华大学机械工程系,北京 100084

纵轴悬臂式掘进机(下文简称“掘进机”)是煤矿井下掘进工作面的主要设备之一[1]。在巷道掘进过程中,恶劣的地质环境、狭小地下空间的位姿感知误差等因素,都会导致机身渐渐偏离规划中心线,截割面出现超挖、欠挖等现象,从而影响巷道成形质量,降低掘进效率。目前掘进机纠偏仍很大程度依靠有经验的操作员调度完成,掘进现场作业、机器人化智能发展的进程缓慢[2-3]。

机器人化掘进的实现取决于掘进机的位姿检测、自主纠偏、远程通信与控制、自主截割等关键环节的智能化实现与融合[4]。其中,基于机身位姿信息的自主纠偏,即掘进机的行进调度问题是保证巷道截割质量的重要前提。掘进机的纠偏行进调度涉及两个环节:一是纠偏控制模型的建立;二是机身动态位姿检测的实现。

针对履带车辆的纠偏控制研究,部分文献侧重于完善履带车运动学或动力学建模,以获得更准确有效的机身移动模型表征;也有部分文献更侧重于优化控制策略的使用,以获得更智能有效的动态控制效果。如李岩等[5-6]在履带式移动机器人动力学分析的基础上提出了充分考虑履带与地面之间滑动摩擦力对运动参数影响的滑动操纵模型[7],说明轨迹沿程打滑率是履带车运动参数调整的重要依据。……

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