[發明專利]一種深部礦井環境監測機器人系統及監測方法有效
| 申請號: | 201911297560.7 | 申請日: | 2019-12-17 |
| 公開(公告)號: | CN110941239B | 公開(公告)日: | 2023-02-28 |
| 發明(設計)人: | 屠世浩;郝定溢;趙宏斌;劉迅 | 申請(專利權)人: | 中國礦業大學 |
| 主分類號: | G05B19/4065 | 分類號: | G05B19/4065;G01D21/02;G01B11/16;G01C21/20 |
| 代理公司: | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人: | 張聯群 |
| 地址: | 221116 江蘇省*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 礦井 環境監測 機器人 系統 監測 方法 | ||
1.一種深部礦井環境監測機器人系統,其特征在于:該環境監測機器人系統包括環境監測機器人(1-1)、礦用無線通信網絡(1-2)和環境監測機器人遠程工作站;所述環境監測機器人遠程工作站由顯示器(1-3)、礦用本安型計算機(1-4)、操作臺(1-5)組成,環境監測機器人(1-1)和環境監測機器人遠程工作站通過礦用無線無線通信網絡(1-2)進行通信;
所述的環境監測機器人包括:小車車架(1)、主控制器(2)、驅動機構(3)、溫濕度傳感器(4)、氣體檢測傳感器(5)、激光雷達(6)、TOF深度相機(7)、障礙物傳感器(8)、變形掃描機構(9)、充電電池(10)、RFID標簽(11)和ZigBee無線數傳模塊(12);
在小車車架(1)底部連接有底盤構成機器人主體,在底盤上連接有主控制器(2)和充電電池(10);在小車車架(1)的底端連接有驅動機構(3);在小車車架(1)的頂部以及兩側安裝有變形掃描機構(9);
所述ZigBee無線數傳模塊(12)用螺栓緊固安裝在環境監測機器人的右前部,用于將采集到的各項數據通過礦用無線通信網絡傳輸到環境監測機器人遠程工作站進行處理,ZigBee無線數傳模塊(12)與主控制器(2)相連;
所述RFID標簽(11)用螺栓緊固安裝在環境監測機器人的底部,用于實現環境監測機器人的自主定位功能;
所述激光雷達(6)、TOF深度相機(7)和障礙物傳感器(8)用螺栓緊固安裝在環境監測機器人的前方,用于實時探測環境監測機器人運動環境,為環境監測機器人路徑規劃以及自主避障提供數據支持;
所述溫濕度傳感器(4)用螺栓緊固安裝在環境監測機器人尾部,用于實時監測各區域溫濕度;
所述氣體檢測傳感器(5)用螺栓緊固安裝在環境監測機器人尾部,用于實時監測各區域氣體濃度,包括氧氣、瓦斯、一氧化碳、二氧化碳、甲烷氣體;
所述變形掃描機構(9)有三個,分別安裝在小車車架(1)的兩側以及中間位置,結構相同,包括:激光收發裝置(91)、豎直轉動裝置(92);所述激光收發裝置(91)包括:激光信號發射器(911)、激光信號收集器(912)和陀螺儀(913);所述激光信號發射器(911)用于發射激光信號,所述激光信號收集器(912)用于收集反射回來的激光信號,所述陀螺儀(913)用于記錄和輸出激光信號發射方位;激光信號發射器(911)、激光信號收集器(912)和陀螺儀(913)安裝在豎直轉動裝置(92)上,所述激光收發裝置(91)能在豎直轉動裝置上自由轉動;
所述豎直轉動裝置(92)包括:轉動控制板組(921)、豎直轉動傳動軸(922)、驅動電機(923)和傳動齒輪組(924);驅動電機(923)和傳動齒輪組(924)位于一塊轉動控制板內,激光收發裝置(91)安裝在轉動控制板組(921)之間;驅動電機(923)通過傳動齒輪組(924)驅動豎直轉動傳動軸(922)轉動,實現激光收發裝置(91)的豎直自由轉動;
中間位置的變形掃描機構(9)還包括:水平旋轉臺(93)和升降柱(94);所述升降柱(94)安裝在環境監測機器人上,水平旋轉臺(93)安裝在升降柱(94)上端,激光收發裝置(91)和豎直轉動裝置(92)安裝在水平旋轉臺上;
環境監測機器人安裝有自主導航及避障系統,所述的自主導航及避障系統包括地圖構建模塊、路徑規劃模塊、自主避障模塊和運動控制模塊;
所述路徑規劃模塊和自主避障模塊采用路徑規劃及避障算法,根據構建的環境地圖,規劃出一條全局最優路徑,在環境監測機器人移動過程中,保證準確避開障礙物,避免發生碰撞導致機器人損壞;
所述路徑規劃及避障算法采用柵格法、遺傳算法和人工勢場法相結合的雙層規劃機制,具體步驟如下:
步驟1,使用柵格法對環境監測機器人運動環境進行建模,按照障礙物分布情況進行標記,若有障礙物,則寫入1,若無障礙物,則寫入0;步驟2,確定起點和終點,使用遺傳算法規劃出一條全局最優路徑,作為智能小車的初始路徑;步驟3,在環境監測機器人移動過程中,根據新的障礙物分布情況更新柵格,使用人工勢場法進行局部路徑變化,及時避開障礙物;步驟4,將環境監測機器人的局部路徑的調整進行反饋,再次使用遺傳算法規劃出一條新的全局最優路徑;步驟5,重復執行步驟1、2、3、4,直到順利到達終點。
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