[发明专利]智能掘进机横向优化控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能掘进机横向优化控制方法及系统，通过激光雷达生成巷道左右巷壁边界线，并基于边界线设计横向最优控制器，不依赖定位及地图信息，有效解决了井下定位、建图难度大的问题；基于掘进机运动学模型与左右巷壁的边界线约束生成了不同铰接角速度下的轨迹簇，设计控制评价函数选择最优运动轨迹计算最优期望铰接角，确保系统满足高精度控制需求；根据轨迹相对中心线的平均误差、最大误差、终端误差进行巷壁碰撞分级预警，降低了司机(安全员)在井下的驾驶难度，提高了掘进机井下作业的安全性。

技术领域

本发明涉及掘进机跟踪控制领域，特别是一种智能掘进机横向优化控制方法及系统。

背景技术

掘进机跟踪控制是无人矿山研究的重要内容之一，是掘进机井下无人化作业的关键技术，对于提高矿山装备智能化水平、实现“绿色矿山”具有重要应用价值。实现掘进机跟踪控制需要克服井下环境的特殊性，满足高精度控制需求，尤其是避免掘进机与巷壁发生碰撞。在实际应用中，仍有以下问题有待解决：

(1)井下环境光线暗，掘进机驾驶难度大，而且司机(安全员)很难判断驾驶过程中是否有碰撞风险。目前，关于掘进机避碰的研究多以避碰装置或被动安全为主，还未有公开的考虑掘进机与井下巷壁避碰的横向控制方法；

(2)井下巷道狭窄，一般要求横向控制误差不超过30cm，传统的几何控制算法很难满足高精度控制要求，现代最优控制方法(如LQR、MPC等)又存在计算量大、实时性差、可能无可行解等问题。因此，有必要设计一种新的掘进机横向最优控制方法，平衡计算量与控制精度的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种智能掘进机横向优化控制方法及系统，在缺乏定位与地图信息的情况下实现掘进机井下精确横向跟踪控制与避碰。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种智能掘进机横向优化控制方法，包括以下步骤：

S1、扫描矿井巷道，获取巷道左巷壁边界点、右巷壁边界点的位置坐标，并拟合生成左、右巷壁的边界线；

S2、构建掘进机运动学模型，并基于所述运动学模型与左、右巷壁的边界线生成不同铰接角速度下的轨迹簇；

S3、遍历轨迹簇中的每条轨迹，根据每条轨迹相对中心线的平均误差、最大误差、终端误差以及期望控制输入设计控制评价函数；所述中心线是指左巷壁的边界线与右巷壁的边界线之间的中线，且左巷壁的边界线与右巷壁的边界线关于该中线对称；

S4、根据控制评价函数，从轨迹簇中选择最优运动轨迹，并计算最优期望铰接角。

本发明的以上步骤通过激光雷达生成巷道左右巷壁边界线，不依赖定位及地图信息，规避了井下定位、建图难度大的问题；基于控制评价函数设计了掘进机横向最优控制方法，能减小控制误差，满足井下高精度控制要求。

优选地，S4、根据所述最优运动轨迹相对中心线的平均误差、最大误差、终端误差进行巷壁碰撞分级预警；

步骤S4的优选中进行了巷壁碰撞分级预警，降低了司机(安全员)在井下的驾驶难度，提高了掘进机井下作业的安全性。优选地，还包括：

S5、根据最优期望铰接角更新掘进机位置与姿态，判断当前位置是否到达终点，若到达终点则停止，否则返回步骤S1。

步骤S5中，通过距离车辆前向激光雷达的最远边界点判断是否到达终点，实现了了掘进机终点自动停车，避免由于井下光线过暗，司机(安全员)未及时停车，导致出现碰撞事故。

步骤S1的具体实现过程包括：