矿井危险区域多旋翼侦测无人机关键技术探讨

发布时间：2021-07-27 12:53

　　从自主定位导航技术、自主避障技术、多传感器信息融合技术3个方面综述了国内外井下危险区域多旋翼侦测无人机关键技术的研究现状:自主定位导航技术可使机器人在未知环境中无需人工干预而实现自主移动,组合导航技术、3D环境地图构建技术、深度优化的轨迹规划算法以及基于语义与深度学习的同步定位与地图构建技术适用于灾变信息随时空演化、具备复杂性与不稳定性的矿井环境条件;基于多传感器信息融合的避障方法能够保证多旋翼侦测无人机在不同环境条件下最大程度地感知障碍物信息;基于自主定位与自主避障技术的传感器融合体系结构应采用分布式结构,以使井下多旋翼侦测无人机系统具有较高的可靠性及容错性。从软件和硬件方面分析了多旋翼侦测无人机存在的问题,即融合模型及算法普适性无法保障、融合系统容错性或鲁棒性有待完善、适应多种复杂融合算法的处理硬件匮乏以及多传感器集成度低、硬件功耗高、体积大等。展望了井下危险区域多旋翼侦测无人机关键技术的发展趋势:①融合算法的合理优化:最大程度合理优化融合算法,提高系统可靠性和稳定性,保证数据处理的稳定高效。②人工智能技术的应用:通过机器学习与自适应等智能技术,提高多旋翼侦测无人机深度学习能力,扩... 

【文章来源】：工矿自动化. 2020,46(12)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

多旋翼侦测无人机各发展阶段系统构成及主要功能

由于矿井环境条件的复杂性、灾变信息随时空演化的不稳定性，矿井危险区域多旋翼侦测无人机的发展主要取决于自主定位导航技术、自主避障技术、多传感器信息融合等技术的革新与成熟。自主定位导航、自主避障及多源信息融合等技术使井下多旋翼侦测无人机能适应复杂多变的飞行环境，亦是当下研究的热点。矿井危险区域多旋翼侦测无人机关键技术如图2所示。1.1 自主定位导航技术

通过对实时定位、自主地图构建和运动规划与控制技术进行研究与探讨，建立了适应矿井危险区域多旋翼侦测无人机的自主定位导航技术架构，如图3所示。1.2 自主避障

【参考文献】：
期刊论文
[1]多传感器数据加权融合方法[J]. 杨军佳,叶晨亮,冯少华,钱冰.  传感器与微系统. 2020(04)
[2]基于速度障碍法的无人机避障与航迹恢复策略[J]. 张宏宏,甘旭升,李昂,高志强,徐鑫宇.  系统工程与电子技术. 2020(08)
[3]一种基于改进粒子滤波算法的室内融合定位方法[J]. 宋世铭,王继,韩李涛.  导航定位学报. 2020(01)
[4]基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法[J]. 代进进,李相民,薄宁,唐嘉钰,吴小鹤.  火力与指挥控制. 2020(01)
[5]基于NB-IoT环境监测的多传感器数据融合技术[J]. 聂珲,陈海峰.  传感技术学报. 2020(01)
[6]基于深度学习的视觉SLAM综述[J]. 刘瑞军,王向上,张晨,章博华.  系统仿真学报. 2020(07)
[7]一种改进的多传感器数据自适应融合方法[J]. 戴海发,卞鸿巍,王荣颖,张甲甲.  武汉大学学报(信息科学版). 2020(10)
[8]激光SLAM移动机器人室内定位研究[J]. 严小意,郭杭.  测绘通报. 2019(12)
[9]基于改进A*算法的无人机快速轨迹规划方法[J]. 刘永琦,徐丹,程归,陈刚.  飞行力学. 2020(02)
[10]基于BP神经网络机器人实时避障算法[J]. 李卫硕,孙剑,陈伟.  仪器仪表学报. 2019(11)

硕士论文
[1]四旋翼无人机姿态控制研究[D]. 余后明.中北大学 2019
[2]智能工业机器人的环境感知与运动规划[D]. 滕军.哈尔滨工业大学 2019
[3]服务机器人室内未知环境主动探索与特征地图构建[D]. 李志鹏.哈尔滨工业大学 2011



本文编号：3305821