SOLUTION OF THE PROBLEM OF ODOMETRIC POSITIONING OF A MINING MACHINE UNDER THE GROUND BY USING A KALMAN FILTER

I. M. I.M. Shevelev, A. V. Zatonskiy

Abstract


In the modern mining industry, an urgent technical challenge is the introduction of automatic systems that provide orientation and positioning of mining machines during the development of industrial seams. There are several basic technologies used for positioning combines underground, but their scope is limited by various mining, geological and technological factors. In the conditions of industrial development of VKMKS seams, the vast majority of them are not suitable. Aim. To develop a new approach to the problem of odometric positioning of a mining machine under
the ground, as well as to create a simulation model that allows with the required degree of accuracy to determine the current and predicted distance of the miner from the start of production in conditions of noisy measurements. Materials and methods. As a technical solution to the task, the use of BLE (Bluetooth Low Energy) technology is proposed: iBeacon beacons will be dropped in the direction of the combine's movement, and a sensor attached to the rear of the loading bunker will read the distance to the beacon. For simulation modeling of uncertainty during the movement of the combine, the hypothesis of the normal distribution of the speed of movement on sections of random length was considered. When simulating the dropping of the beacon, the hypothesis was used that
the scattering value of the beacon upon falling is a two-dimensional normally distributed random variable. Noisy measurements were generated by a stochastic process with increasing scatter boundaries as the sensor moved away from the beacon. The Kalman filter was used as a tool for processing measurement noise. Results. A model has been created that simulates random speeds of the combine's movement on sections of random length, and also a random spread when throwing off Blue­tooth beacons has been simulated. To generate sensor measurements, an algorithm has been deve­loped that takes into account the increase in the noise level of the readings when moving away from the nearest dropped beacon. To process the simulated measurements and correctly determine the distance of the beacon-sensor, the Kalman filtering algorithm was used. Conclusion. The proposed approach and the created simulation model make it possible, with a given degree of accuracy, to determine and predict the distance to the withdrawing shearer when mining industrial seams.

Keywords


mining machines, underground positioning, odometer, Bluetooth Low Energy, iBeacon, Kalman fil-ter

References


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.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.