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    煤礦救災機器人井下可視導航技術探究

    2019-09-10 09:36:44杜浩
    現代鹽化工 2019年6期
    關鍵詞:井下煤礦

    杜浩

    摘? ?要:深入研究救災機器人井下可視導航技術有利于提升救災機器人的可視能力、導航能力,保證救災工作的順利進行。尤其是災后井下環(huán)境非常復雜、多變,常規(guī)的可視導航技術具有一定的局限性,無法助力于人們開展救災工作。只有采取更加先進的可視導航技術才能提升救災機器人的工作效率,縮短救災時間,減少經濟損失。首先分析了災后煤礦井下環(huán)境的特點,其次分析了可以應用哪些技術實現煤礦救災機器人的井下可視化,最后就如何完成可視化導航的設計進行了分析。

    關鍵詞:煤礦;救災機器人;井下;可視導航技術

    隨著我國煤礦行業(yè)的迅速發(fā)展,救災工作逐漸受到業(yè)界人士的廣泛關注。與此同時,救災機器人被研發(fā)出來,并被應用于救災工作中。但是我國救災機器人的研究工作起步比較晚,相關技術仍不夠成熟。比如可視導航技術仍存在一定的缺陷,無法保證救災工作的高效開展。所以,我國應繼續(xù)加大相關技術的研究,逐步提升救災機器人的應用水平。

    1? ? 煤礦災后井下環(huán)境特點

    當煤礦發(fā)生災害之后,附近的巷道、工作面都會受到破壞,尤其是排水、通風、運輸、照明、通信等設備也會出現不同程度的損壞。最重要的是有可能出現頂板冒落、巷道堵塞問題。這對于救災人員來說是一個難度極高的挑戰(zhàn)。因為道路堵塞會影響到救災設備的實施,且各種設備的損壞會使外界無法得知煤礦井下的災害狀況,從而影響到救災計劃的制定。

    另外,發(fā)生災害后煤礦井下的視覺環(huán)境也會非常惡劣。因為井下環(huán)境本身就比較昏暗、潮濕,發(fā)生災害后煤礦顆粒會大量懸浮在空氣中,進一步加大井下環(huán)境的可視難度。最重要的是在正常作業(yè)狀態(tài)下,為了防止瓦斯聚集,煤礦還會對綜采工作面進行大流量的通風,粉塵會隨風漂浮。而在這種狀態(tài)下一旦發(fā)生災害,通風會被阻斷,內部溫度在短時間內上升,積水也會增加。這時救災機器人收集到的視頻就無法直接觀看,必須要經過處理。尤其是光照設備被損壞后,井下環(huán)境屬于零照度環(huán)境[1],救災機器人只能用自身攜帶的燈光照明。而救災機器人攜帶的光源體積、功能有限,進一步增加了機器人的視覺導航難度??偟膩碚f,災后井下環(huán)境條件極其惡劣,給救災機器人的探測帶來了極大的困難。

    2? ? 煤礦救災機器人的井下視頻技術分析

    2.1? 視頻圖像增強技術

    災后煤礦井下沒有光線,在救災機器人傳回的視頻截圖中除去燈光照到的區(qū)域,其他區(qū)域都是黑暗的。針對這種情況可嘗試采用視頻圖像增強技術還原視頻截圖的清晰。

    首先,黑暗環(huán)境下的視頻圖像增強方法包括直接對比度增強、間接對比度增強兩種。最為常用的是間接對比度增強方法中的直方圖拉伸、直方圖均衡。(1)直方圖拉伸主要是指在灰度直方圖中拉伸對比度,增加前景、背景灰度差。這樣畫面對比度會得到有效優(yōu)化。(2)直方圖均衡是指將集中在某個灰度的原始圖改變成均勻分布在整個灰度范圍內,且將灰度直方圖非線性拉伸,重新分配像素,從而獲得不同灰度范圍內像素數量相差無幾的圖像方法。就兩者相比來說,直方圖均衡法的算法更方便、快捷,且效果更明顯,如圖1所示?;旧希藗儍A向于將這種算法作為機器視覺處理算法。其次,對于粉塵、潮濕造成的圖像模糊問題,可采取暗道通道去霧圖像增強算法。這是一種依據大量無霧圖像統(tǒng)計規(guī)律而設計的算法。但是在實際應用中需要對該算法進行優(yōu)化、改進,從而有效提升圖像的清晰度。

    2.2? 機器人視頻穩(wěn)像技術

    由于災后井下地形崎嶇、復雜,機器人在行走過程中難免會出現顛簸,尤其是機器人的行走速度越快,顛簸問題越嚴重。這種顛簸現象對視頻成像質量的影響非常大,且鏡頭的來回晃動會造成操作人員眩暈。所以,要采取有效的視頻穩(wěn)像技術,確保視頻圖像的穩(wěn)定。

    目前常用的視頻穩(wěn)像技術包括軟件計算偏移、加速度傳感器采集偏移及云臺彌補偏移兩種方法。但是后者需要增加穩(wěn)云臺加攝像機的方式,會使得相機體積偏大。但從防爆、通訊等方面考慮,相機體積偏大不利于防爆、通風結構設計[2]。因此,可采用軟件計算偏移方法,如FANSAC算法、FAST算法都可以用作機器人視頻穩(wěn)像處理算法。但是無論應用哪種算法,都應遵循以下實施步驟:(1)查找前一幀到當前幀的轉換參數;(2)在每一幀處積累變化,得到橫縱軸、角度的變化軌跡;(3)平滑軌跡;(4)創(chuàng)建新空間變換;(5)在視頻及其輸出中應用新空間變換。

    2.3? 熱成像可視化增強技術

    煤礦救災機器人不僅要傳輸視頻、圖像,更要偵測危險源及被困礦工,而這離不開熱成像儀。因為這種儀器非常適合探測生命體,且能夠精準探測溫度,幫助搜救人員確定被困礦工的生命體征,所以,在選擇這種儀器時,應盡量選擇高性能的產品,比如Seek Thermal XR微型熱成像儀。該儀器能夠探測到7~13 μm的紅外線,且可放大倍率、調焦,尤其是可檢測到2 000英尺外的熱量。最重要的是與手機的兼容性比較好。

    2.4? 深度相機輔助可視化技術

    采用深度相機的目的就是準確描述真實世界,提高物體的識別度。3D相機還增加了一個維度,更有利于環(huán)境深度信息的采集。

    目前來說,深度相機有兩種應用原理:(1)以反射時間為基礎的深度測量,如SR4000;(2)以特征匹配為基礎的深度測量,如Kinect。無論是哪種原理,深度相機都比較適合探測漫反射表面。但是災后井下環(huán)境的安全性比較低,在應用深度相機時應先設計實驗確定深度相機對煤質表面情況的識別程度及有效探測距離。確定這些參數之后,才能綜合判定是否可將深度相機應用到救災機器人的設計中。以華碩Xtion Pro深度相機為例,據有關實驗顯示,該相機的有效探測距離為5 m,且該相機結構緊湊、能耗低、易設計,非常適用于救災機器人的結構設計??傊?,針對煤礦安全來說,采用深度相機更方便救災工作的開展。

    3? ? 以虛擬現實技術為基礎的可視化導航設計方法

    井下救災機器人的工作空間有限,且地下管道建設復雜。此時,若不科學標示機器人的空間位置、運動狀態(tài),保證操作人員能理解機器人的反饋,并下達控制指令,勢必會影響救災機器人的使用性能,造成救災工作的失誤。對此,可嘗試應用虛擬顯示技術設計機器人井下導航系統(tǒng)。具體可按照以下步驟進行:

    3.1? 搭建可視化導航平臺

    在設計機器人井下導航系統(tǒng)之前,需充分考慮機器人的導航、穿越障礙、抗顛覆、定位、路徑規(guī)劃等行走特點,并以此為基礎選擇合適的機器人虛擬可視化導航系統(tǒng)開發(fā)平臺。

    首先,可選擇Unity3D作為虛擬現實開發(fā)工具。將其作為虛擬現實開發(fā)工具具有以下優(yōu)勢:(1)它的腳本語言是C#,擴展性能比較好,且支持C++底層插件;(2)跨平臺特性好;(3)交互性能好;(4)三維畫質,可進行電影級圖像渲染;(5)物理模擬能力強;(6)支持AI導航。其次,可選擇人工三維建模、快速模塊化拓展建模方式的搭建巷道模型,從而為可視導航、虛擬現實試驗奠定良好的基礎。再次,融入定位技術,提高機器人的定位水平,如利用GPS系統(tǒng)進行定位。或者利用無線射頻識別技術(Radio Frequency Identification,RFID)無源定位技術進行大區(qū)域定位;利用標志牌識別技術進行全局定位;采用自適應蒙特卡洛定位技術進行局部定位。最后,利用深度相機進行定位與制圖。

    3.2? 虛擬現實可視化導航設計

    首先,按照煤礦救災機器人提供的位置標識及導航信息、三維虛擬可視化平臺顯示三維場景、操作員觀看并發(fā)揮控制指令、煤礦救災機器人接受指令并作出反饋的步驟,明確虛擬現實可視化導航設計的基本步驟。其次,在井下巷道的關鍵專項、分叉節(jié)點等位置提前預埋傳感器及定位標志物,隨后在此基礎上大致確定機器人位置,從而為操作人員的判斷提供參考[3]。同時,利用虛擬現實引擎的AI特性進行機器人錄井規(guī)劃,使其生成救援線路[4]。這樣既能節(jié)約救援時間,也能快速穿過障礙物,找到通行線路,加快救援。最后,開發(fā)出軟件之后,還要進行軟件試驗,確定軟件的可行性。

    若要采用虛擬現實技術設計救災機器人井下導航定位系統(tǒng),就要合理選擇開發(fā)工具,并借助建模工具進行礦井建模。同時,還要利用虛擬現實技術進行方位三維模型模擬。接下來,就可采用各種定位技術解決定位問題。完成上述操作之后,可以利用游戲引擎導航網格及其算法實現自主導航,并編制軟件體現出機器人的導航功能。

    4? ? 結語

    煤礦井下救災機器人的可視導航技術研究仍在不斷深入。在具體應用中,可結合實際需求靈活選擇可視技術、導航技術,提升救災機器人的應用水平。尤其是要充分引入新技術,不斷優(yōu)化、改進救災機器人的可視化導航系統(tǒng)。

    [參考文獻]

    [1]張立亞.煤礦井下救災機器人視覺導航技術的研究[C]//北京:第21屆全國煤礦自動化與信息化學術會議暨第3屆中國煤礦信息化與自動化高層論壇,2011.

    [2]孫輝輝,丁 軍,張偉杰.煤礦救災機器人防爆視覺系統(tǒng)設計與分析[J].華北科技學院學報,2015(5):55-59.

    [3]朱正中.基于多傳感器信息融合的煤礦救災機器人自主定位研究[J].煤礦機電,2015(1):22-26.

    [4]徐守江.基于蜂群算法的煤礦救災機器人全局路徑規(guī)劃[J].煤炭技術,2014(1):168-170.

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