融合场景理解与机器视觉的矿山巡检机器人导航避障研究

作者：王斌; 田宝雄; 赵明辉^*

来源：金属矿山, 2023, (11): 221-227.

DOI：10.19614/j.cnki.jsks.202311028

• 矿山巡检机器人
• 智能矿山
• 场景理解
• 机器视觉
• 导航避障

近年来,随着机器人技术和人工智能技术的迅猛发展,越来越多的矿山企业开始采用机器人进行巡检和监测,以提高生产效率和降低人工巡检成本。然而,由于矿山环境复杂多变,存在大量的障碍物和危险因素,传统的巡检机器人往往不能满足实际需求,需要引入一些先进的场景理解和机器视觉技术,以提高机器人的导航和避障能力。提出了一种基于融合场景理解与机器视觉的矿山巡检机器人导航避障方法。首先,通过机器视觉技术对矿山环境进行识别和定位,获取当前机器人所处的位置和周围场景信息。然后,利用场景理解技术对矿山场景进行分析,包括识别各种矿石、设备和人员,并对矿山环境中的障碍物进行检测和分类。最后,将融合后的场景理解和机器视觉信息应用于机器人的导航和避障控制。试验结果表明:所提方法能够有效提高机器人在复杂矿山环境下的导航和避障能力,对于推动智能矿山建设、提高矿山生产效率、降低巡检成本具有一定的意义。

• 单位
  中国神华能源股份有限公司; 同济大学