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

Илья Михайлович Шевелев
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, г. Березники

Андрей Владимирович Затонский
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Березниковский филиал, г. Березники


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.