科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
采煤机精准定位一直是多年来亟需解决的瓶颈，是实现井下采煤机智能化、无人化开采的关键。针对当前采煤机定位精度较低的问题，提出将超宽带(Ultra-Wideband,UWB)基站安装在综采工作面端头，当采煤机运行至端头时，由UWB定位系统为惯性导航端头校准提供基准。为使UWB定位系统获得较高的定位精度，考虑到基站位置误差、尺度因子误差和偏差对定位精度的影响。提出了一种校准方法，能够独立计算这些参数，对基站的位置误差进行校准补偿；由于非视距(Non-Line-of-Sight, NLOS)环境的影响，NLOS偏差因距离变化而有所不同，同时考虑到测量噪声的不确定性和时变性，提出了变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波(Variational Bayesian unscented Kalman filter,VBUKF)对NLOS测距信息进行平滑处理，减小NLOS误差的影响，提高距离估计精度。在校准补偿和VBUKF平滑基础上，采用Caffery定位方法(Caffery localization, CL)解算目标节点的坐标，为进一步提升定位精度，采用高斯-牛顿迭代算法(Gaussian-Newton, GN)对CL算法的结果进行优化，并通过UWB定位系统进行动静态试验验证所提方法的有效性。试验结果表明：VBUKF平滑能够有效地减小NLOS误差，GN算法能够进一步提升定位精度；经过校准补偿和VBUKF平滑后，X轴，Y轴及Z轴的平均定位误差大大减小，CL算法和CL-GN算法的平均定误差分别由0.347、0.250 m减小为0.239、0.109 m,平均定位精度分别提高了31.1%,56.4%;同时动态运动轨迹更加接近实际轨迹，表明该方法能提升UWB系统的定位精度，能够为井下定位技术提供理论参考，但是该方法有待进一步现场试验的验证。
- 单位
