РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ОДОМЕТРИЧЕСКОГО ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ГОРНО-ВЫЕМОЧНОЙ МАШИНЫ ПОД ЗЕМЛЕЙ ПОСРЕДСТВОМ ПРИМЕНЕНИЯ ФИЛЬТРА КАЛМАНА

Илья Михайлович Шевелев, Андрей Владимирович Затонский

Аннотация


В современной горнодобывающей промышленности актуальной технической задачей является внедрение автоматических систем, обеспечивающих ориентирование и позиционирование горно-выемочных машин при отработке промышленных пластов. Существует несколько основных технологий, применяемых для позиционирования комбайнов под землей, однако сфера их применения ограничена различными горно-геологическими и технологическими факторами. В условиях отработки промышленных пластов ВКМКС подавляющее большинство из них не подходит. Цель работы: разработать новый подход к задаче одометрического позиционирования горно-выемочной машины под землей, а также создать имитационную модель, позволяющую с необходимой степенью точности определять текущее и прогнозируемое удаление комбайна от начала выработки в условиях зашумленности измерений. Материалы и методы. В качестве технического решения поставленной задачи предлагается применение технологии BLE (Bluetooth Low Energy): iBeacon-маячки будут сбрасываться по ходу движения комбайна, а датчик, прикрепленный сзади бункера-перегружателя, будет считывать расстояния до маячка. Для имитационного моделирования неопределенности при движении комбайна рассматривалась гипотеза о нормальном распределении скорости движения на участках случайной длины. При моделировании сбрасывания маячка использовалась гипотеза о том, что величина рассеяния маячка при падении является двумерной нормально распределенной случайной величиной. Зашумленные измерения генерировались стохастическим процессом с возрастающими границами разброса при удалении датчика от маячка. В качестве инструмента, обрабатывающего зашумления измерения, применялся фильтр Калмана. Результаты. Создана модель, имитирующая случайные скорости движения комбайна на участках случайной длины, а также смоделирован случайный разброс при скидывании Bluetooth-маячков. Для генерации измерений датчика разработан алгоритм, позволяющий учитывать увеличение зашумленности показаний при удалении от ближайшего сброшенного маячка. Для обработки моделируемых измерений и правильного определения дистанции маячок-датчик использован алгоритм Калмановской фильтрации. Заключение. Предлагаемый подход и созданная имитационная модель позволяют с заданной степенью точности определять и прогнозировать расстояние до удаляющегося комбайна при отработке промышленных пластов.

Ключевые слова


горно-выемочные машины, подземное позиционирование, одометр, Bluetooth Low Energy, iBeacon, фильтр Калмана

Полный текст:

PDF

Литература


Секунцов, А.И. Пути совершенствования комбайновой технологии разработки Верх-некамского калийного месторождения / А. И. Секунцов // Известия высших учебных заведе-ний. Горный журнал. – 2013. – № 2. – С. 23–28.

Шишлянников, Д.И. Развитие средств механизированной добычи калийных руд / Д.И. Шишлянников, А.Б. Максимов // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. – 2019. – № 3. – С. 15–21.

Соловьев, В.А. Пластовая подготовка выемочных блоков при разработке Верхнекам-ского месторождения калийных солей / В.А. Соловьев, А.И. Секунцов, М.В. Скопинов // Гор-ный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2014. – № 4. – С. 56–62.

Система позиционирования и идентификации мобильной робототехнической плат-формы в ограниченном и открытом пространстве / Т.С. Евдокимова, А.А. Синодкин, Л.О. Федосова и др. // Труды НГТУ им. Р. Е. Алексеева. – 2018. – № 2. – С. 16–25.

Голован, А.А. Задачи интеграции БИНС и одометра с точки зрения механики кор-ректируемых инерциальных навигационных систем. Часть 1 / А.А. Голован, И.В. Никитин // Вестник Московского университета. Серия 1. Математика. Механика. – 2015. – № 2. – С. 69–72.

Анализ систем позиционирования микротоннелепроходческих комплексов / А.В. Ба-тюков, А.А. Гуммель, В.С. Пузин и др. // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. – 2019. – № 2. – С. 26–36.

Kaluza, M. Analysis of an indoor positioning systems / M. Kaluza, K. Beg, B. Vukelic // Zbornik Veleucilista u Rijeci. – 2017. – Vol. 5, no. 1 – P. 13–32.

Фальков, Е. В. Применение маячков Beacon и технологии Bluetooth Low Energy для построения систем навигации в зданиях / Е.В. Фальков, А.Ю. Романов // Новые информа-ционные технологии в автоматизированных системах. – 2015. – № 18. – С. 62–65.

Возможности позиционирования внутри помещений с помощью bluetooth устройств / В.М. Гриняк, А.С. Девятисильный, В.И. Люлько и др. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2018. – Т. 6, № 2. – С. 132–143.

Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып. 1 / Дж. Клейнен; пер. с англ. Ю.П. Адлера, К.Д. Аргуновой, В.Н. Варыгина, А.М. Талалая; под ред. и с предисл. Ю.П. Адлера и В.Н. Варыгина. – М.: Статистика, 1978. – 221 с.

Проходческо-очистные комбайны «Урал» для добычи калийной руды и каменной со-ли / В.В. Семенов, М.А. Мапьчер, В.П. Петров и др. // Горное оборудование и электромеха-ника. – 2008. – № 8. – С. 17–21.

Красников, Ю.Д. Анализ теоретической производительности очистного комбайна при добыче сильвинита / Ю.Д. Красников, Т.П. Щерба // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). – 2014. – № 1. – С. 159–164.

Ionescu, G. Improving distance estimation in object localization with Bluetooth Low Ener-gy / G. Ionescu, C. Martinez de la Osa, M. Deriaz // SENSORCOMM 2014: The eighth interna-tional conference on sensor technologies and applications. – 2014. – No. 8 – P. 45–49.

Кориков, А.М. Ориентация горных технологических машин на основе микроэлек-тромеханических систем / А.М. Кориков, Я.Е. Мещеряков // Доклады Томского государ-ственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2018. – Т. 21, № 4. – С. 92–97.

Охотин, А.Л. Инерциальная навигация в подземной маркшейдерии / А.Л. Охотин, Е.Н. Беляев // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2010. – № 1. – С. 180–182.

Kalman, R.E. A new approach to linear filtering and prediction problems / R.E. Kalman // Journal of Basic Engineering. – 1960. – Vol. 82, no. 1. – P. 35–45.

Kalman, R.E. New results in linear filtering and prediction theory / R.E. Kalman, R.S. Busy // Journal of Basic Engineering. – 1961. – Vol. 83, no. 1. – P. 95–108.

Браммер, К. Фильтр Калмана – Бьюси. Детерминированное наблюдение и стоха-стическая фильтрация: пер. с нем. / К. Браммер, Г. Зиффлинг. – М.: Наука. Главная редак-ция физико-математической литературы, 1982. – 200 с.

Foxlin, E. Inertial head-tracker sensor fusion by a complementary separate-bias Kalman filter / E. Foxlin // Proceedings of the IEEE 1996 Virtual Reality Annual International Symposium. – 1996. – P. 185–195.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.