煤礦井下視覺定位與導(dǎo)航系統(tǒng)：理論、方法及應(yīng)用

第1章概述11.1煤礦智能化建設(shè)亟待突破井下定位與導(dǎo)航技術(shù)11.2井下視覺定位與導(dǎo)航面臨的挑戰(zhàn)31.2.1智能掘進對定位精度要求高41.2.2煤礦井下環(huán)境對視覺定位精度影響大71.2.3井下定位與導(dǎo)航基礎(chǔ)理論研究不足81.3視覺定位與導(dǎo)航的幾個基本問題111.3.1煤礦井下圖像增強技術(shù)111.3.2煤礦井下掘進機動態(tài)定位技術(shù)121.3.3基于視覺測量的動態(tài)目標(biāo)位姿檢測技術(shù)151.3.4視覺成像系統(tǒng)建模與標(biāo)定技術(shù)181.3.5運動模糊建模與圖像復(fù)原技術(shù)201.4本書內(nèi)容安排23第2章礦用防爆相機成像建模與標(biāo)定技術(shù)242.1礦用相機雙層平面玻璃折射成像建模與標(biāo)定242.1.1礦用相機平面折射成像建模242.1.2礦用相機平面折射標(biāo)定272.2礦用相機球形玻璃折射建模與標(biāo)定292.2.1礦用相機球形折射建模292.2.2礦用相機球形折射標(biāo)定312.3礦用相機折射標(biāo)定的結(jié)果驗證332.3.1礦用平面玻璃折射標(biāo)定結(jié)果驗證332.3.2礦用球面玻璃折射標(biāo)定結(jié)果驗證372.4小結(jié)42第3章井下特殊環(huán)境下退化圖像的清晰化重構(gòu)技術(shù)433.1煤礦井下圖像退化特性分析與預(yù)處理技術(shù)433.1.1煤礦井下工作面霧塵退化圖像成像特性433.1.2工作面粉塵濃度自適應(yīng)圖像特征提取技術(shù)443.1.3煤礦井下工作面低照度視頻增強技術(shù)473.2礦用相機振動模糊建模與去模糊研究543.2.1透視相機的均勻模糊建模及去模糊543.2.2礦用相機模糊建模與去模糊研究563.2.3礦用相機采集的紅外LED圖像去模糊驗證663.2.4礦用相機采集的紅外激光束圖像去模糊驗證683.3小結(jié)71第4章基于單目視覺的煤礦井下掘進機精確定位與導(dǎo)航系統(tǒng)724.1激光點-線特征合作標(biāo)靶的煤礦井下掘進機單目視覺定位系統(tǒng)724.2懸臂式掘進機全位姿視覺定位系統(tǒng)統(tǒng)一描述764.2.1懸臂式掘進機全位姿定位坐標(biāo)系統(tǒng)764.2.2懸臂式掘進機視覺測量坐標(biāo)系及運動學(xué)解算784.3煤礦井下設(shè)備位姿視覺檢測系統(tǒng)誤差分析及對策804.4視覺測量系統(tǒng)的自動建站移站方法814.5基于井下視覺定位數(shù)據(jù)的掘進機自主導(dǎo)航方法854.5.1懸臂式掘進機自主導(dǎo)航掘進控制方案854.5.2懸臂式掘進機定向掘進運動控制方法864.5.3懸臂式掘進機定向掘進控制器設(shè)計894.5.4掘進機定向掘進控制實驗934.6小結(jié)95第5章基于平行激光束的懸臂式掘進機全局動態(tài)定位技術(shù)965.1基于平行激光束的懸臂掘進機機身全局位姿測量方法965.1.1適用于煤礦井下環(huán)境的激光束標(biāo)靶特征提取與定位965.1.2基于2P3L的激光標(biāo)靶空間點三維坐標(biāo)解算模型1005.1.3基于對偶四元數(shù)的激光標(biāo)靶位姿解算方法1035.1.4掘進工作面懸臂式掘進機機身全局定位1055.2基于視覺測量的機身位姿測量誤差模型1065.2.1激光光斑中心定位誤差1065.2.2激光束中心線定位誤差1075.2.3激光束標(biāo)靶幾何誤差1105.3基于激光線特征的機身全局位姿測量方法驗證1115.3.1激光束提取與定位算法的環(huán)境適應(yīng)性驗證1115.3.2激光標(biāo)靶尺寸及距離對機身位姿視覺測量的影響1135.4小結(jié)118第6章基于三激光束的掘進機機身位姿測量技術(shù)1196.1懸臂式掘進機機身位姿視覺測量系統(tǒng)1196.2激光束標(biāo)靶圖像分割與特征提取1206.2.1三激光束標(biāo)靶圖像特性1206.2.2三激光束標(biāo)靶圖像分割與特征提取1216.2.3基于RCEAUNet三激光束標(biāo)靶圖像語義分割模型1266.3三點三線透視投影位姿測量模型1386.4懸臂式掘進機機身位姿視覺測量系統(tǒng)精度分析1426.5懸臂式掘進機機身位姿視覺測量精度測試1436.6小結(jié)148第7章基于多點紅外LED的懸臂式掘進機局部動態(tài)定位技術(shù)1497.1基于多點紅外LED的懸臂式掘進機截割頭動態(tài)定位方法1497.1.1紅外LED標(biāo)靶特征點提取與光斑定位1497.1.2基于共面特征點的截割頭位姿視覺測量1527.1.3懸臂式掘進機截割頭局部定位1557.2基于視覺測量的截割頭位姿測量誤差模型1597.2.1紅外LED特征點中心定位誤差1607.2.2相機外部參數(shù)標(biāo)定誤差1617.2.3紅外標(biāo)靶特征點非共面性誤差1627.3截割頭位姿視覺測量精度與穩(wěn)定性測試1637.3.1截割頭位姿視覺測量算法精度驗證1637.3.2截割頭視覺定位誤差數(shù)值仿真1657.3.3紅外LED光斑中心定位的環(huán)境適應(yīng)性1657.4小結(jié)167第8章掘進機位姿視覺測量系統(tǒng)性能測試與工程應(yīng)用1688.1懸臂式掘進機位姿視覺測量系統(tǒng)實驗平臺1688.2懸臂式掘進機位姿視覺測量系統(tǒng)精度測試1708.2.1懸臂式掘進機截割頭位姿視覺測量精度測試1708.2.2懸臂式掘進機機身位姿視覺測量精度測試1758.3煤礦井下掘進機位姿視覺測量工程應(yīng)用1798.3.1掘錨一體機機身位姿視覺測量應(yīng)用1798.3.2懸臂式掘進機機身位姿視覺測量應(yīng)用1798.4小結(jié)183第9章基于雙目視覺的懸臂式掘進機位姿測量方法1849.1懸臂式掘進機雙目視覺機身位姿測量方案1849.1.1雙目視覺測量原理1849.1.2懸臂式掘進機雙目視覺位姿測量方案1859.2基于紅外LED標(biāo)靶的懸臂式掘進機雙目視覺定位1869.2.1基于紅外LED的特征點提取與環(huán)形匹配策略1869.2.2基于幀間特征的雙目視覺運動估計方法1909.2.3雙紅外標(biāo)靶交叉移動的連續(xù)測量方法1929.3實驗驗證1939.4小結(jié)197第10章基于非合作標(biāo)靶的井下視覺動態(tài)定位技術(shù)19810.1基于非合作標(biāo)靶的井下視覺動態(tài)定位技術(shù)機理19810.2基于單目視覺的非合作標(biāo)靶定位技術(shù)20010.2.1技術(shù)方案20010.2.2技術(shù)實現(xiàn)20010.2.3實驗驗證20410.3基于RGBD的非合作標(biāo)靶定位技術(shù)20610.3.1技術(shù)方案20610.3.2技術(shù)實現(xiàn)20610.3.3實驗驗證21810.4本章小結(jié)221參考文獻222