[发明专利]一种深部矿井环境监测机器人系统及监测方法有效

专利信息
申请号: 201911297560.7 申请日: 2019-12-17
公开(公告)号: CN110941239B 公开(公告)日: 2023-02-28
发明(设计)人: 屠世浩;郝定溢;赵宏斌;刘迅 申请(专利权)人: 中国矿业大学
主分类号: G05B19/4065 分类号: G05B19/4065;G01D21/02;G01B11/16;G01C21/20
代理公司: 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 代理人: 张联群
地址: 221116 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 矿井 环境监测 机器人 系统 监测 方法
【权利要求书】:

1.一种深部矿井环境监测机器人系统,其特征在于:该环境监测机器人系统包括环境监测机器人(1-1)、矿用无线通信网络(1-2)和环境监测机器人远程工作站;所述环境监测机器人远程工作站由显示器(1-3)、矿用本安型计算机(1-4)、操作台(1-5)组成,环境监测机器人(1-1)和环境监测机器人远程工作站通过矿用无线无线通信网络(1-2)进行通信;

所述的环境监测机器人包括:小车车架(1)、主控制器(2)、驱动机构(3)、温湿度传感器(4)、气体检测传感器(5)、激光雷达(6)、TOF深度相机(7)、障碍物传感器(8)、变形扫描机构(9)、充电电池(10)、RFID标签(11)和ZigBee无线数传模块(12);

在小车车架(1)底部连接有底盘构成机器人主体,在底盘上连接有主控制器(2)和充电电池(10);在小车车架(1)的底端连接有驱动机构(3);在小车车架(1)的顶部以及两侧安装有变形扫描机构(9);

所述ZigBee无线数传模块(12)用螺栓紧固安装在环境监测机器人的右前部,用于将采集到的各项数据通过矿用无线通信网络传输到环境监测机器人远程工作站进行处理,ZigBee无线数传模块(12)与主控制器(2)相连;

所述RFID标签(11)用螺栓紧固安装在环境监测机器人的底部,用于实现环境监测机器人的自主定位功能;

所述激光雷达(6)、TOF深度相机(7)和障碍物传感器(8)用螺栓紧固安装在环境监测机器人的前方,用于实时探测环境监测机器人运动环境,为环境监测机器人路径规划以及自主避障提供数据支持;

所述温湿度传感器(4)用螺栓紧固安装在环境监测机器人尾部,用于实时监测各区域温湿度;

所述气体检测传感器(5)用螺栓紧固安装在环境监测机器人尾部,用于实时监测各区域气体浓度,包括氧气、瓦斯、一氧化碳、二氧化碳、甲烷气体;

所述变形扫描机构(9)有三个,分别安装在小车车架(1)的两侧以及中间位置,结构相同,包括:激光收发装置(91)、竖直转动装置(92);所述激光收发装置(91)包括:激光信号发射器(911)、激光信号收集器(912)和陀螺仪(913);所述激光信号发射器(911)用于发射激光信号,所述激光信号收集器(912)用于收集反射回来的激光信号,所述陀螺仪(913)用于记录和输出激光信号发射方位;激光信号发射器(911)、激光信号收集器(912)和陀螺仪(913)安装在竖直转动装置(92)上,所述激光收发装置(91)能在竖直转动装置上自由转动;

所述竖直转动装置(92)包括:转动控制板组(921)、竖直转动传动轴(922)、驱动电机(923)和传动齿轮组(924);驱动电机(923)和传动齿轮组(924)位于一块转动控制板内,激光收发装置(91)安装在转动控制板组(921)之间;驱动电机(923)通过传动齿轮组(924)驱动竖直转动传动轴(922)转动,实现激光收发装置(91)的竖直自由转动;

中间位置的变形扫描机构(9)还包括:水平旋转台(93)和升降柱(94);所述升降柱(94)安装在环境监测机器人上,水平旋转台(93)安装在升降柱(94)上端,激光收发装置(91)和竖直转动装置(92)安装在水平旋转台上;

环境监测机器人安装有自主导航及避障系统,所述的自主导航及避障系统包括地图构建模块、路径规划模块、自主避障模块和运动控制模块;

所述路径规划模块和自主避障模块采用路径规划及避障算法,根据构建的环境地图,规划出一条全局最优路径,在环境监测机器人移动过程中,保证准确避开障碍物,避免发生碰撞导致机器人损坏;

所述路径规划及避障算法采用栅格法、遗传算法和人工势场法相结合的双层规划机制,具体步骤如下:

步骤1,使用栅格法对环境监测机器人运动环境进行建模,按照障碍物分布情况进行标记,若有障碍物,则写入1,若无障碍物,则写入0;步骤2,确定起点和终点,使用遗传算法规划出一条全局最优路径,作为智能小车的初始路径;步骤3,在环境监测机器人移动过程中,根据新的障碍物分布情况更新栅格,使用人工势场法进行局部路径变化,及时避开障碍物;步骤4,将环境监测机器人的局部路径的调整进行反馈,再次使用遗传算法规划出一条新的全局最优路径;步骤5,重复执行步骤1、2、3、4,直到顺利到达终点。

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