基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，适用于煤矿井下锚网索智能支护技术领域。本发明专利技术通过LIO

【技术实现步骤摘要】
基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法


[0001]本专利技术涉及煤矿自主支护领域，具体涉及一种基于稠密激光点云的煤矿巷道孔眼自主识别方法，属于多传感器融合与激光点云特征提取技术范畴。

技术介绍

[0002]井下支护作业效率是井工型煤矿高效开采的核心问题。巷道掘进工作面支护智能化，能有效降低因空顶距差异造成的安全隐患问题，减轻人员工作强度，提升支护效率。锚杆钻车是支护作业的主要机械设备。目前，钻车整车设计(授权公布号：CN110374498B；CN109723380B；CN109098741B；CN107191137B)，钻臂结构设计与驱动(授权公布号：CN107654190B；CN103485717B；CN102434098B；CN102418540B)，自动钻孔、装杆、锚杆紧固(授权公布号：CN109098741B；CN110454204B)和车身自主定位(申请公布号:CN113685139A；CN112947314A)等方面均有深入研究。然而，煤炭智能开采过程中，锚杆钻车与掘进机关系愈来愈紧密，对锚杆钻车支护方法与技术提出新要求和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将第一激光雷达和惯性元件固定设置在锚杆钻车上，将两个固态激光雷达分别通过一个控制转台设置在锚杆钻车上；S2、锚杆钻车行驶时采用LIO
‑
SAM算法融合第一激光雷达和惯性元件数据，输出地图，在锚杆钻车静止时，转动控制转台，通过两个固态激光雷达采集点云数据，并将两个固态激光雷达采集的所有帧点云数据进行配准；以锚杆钻车行驶时输出的地图为骨架，以锚杆钻车静止时得到的点云数据为节点进行配准与填充，构建厘米级分辨率的巷道点云地图；S3、在巷道点云地图上分离出三维子地图，设置滑窗体，使滑窗体在三维子地图上移动，在滑窗体内寻找关键点，直至遍历三维子地图的所有点云；S4、通过关键点构建感兴趣区域，调整两个固态激光雷达的姿态，再次扫描感兴趣区域，增强感兴趣区域的空间分辨率；S5、对感兴趣区域的点云建立索引，将其投影到二维平面得到投影区域I
’
，然后在投影区域I
’
内搜索得到孔眼位置。2.根据权利要求1所述的一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，搜索到一个孔眼后，根据建立的导航系和施工设计要求，找到感兴趣区域内的所有孔眼，所述孔眼为锚杆孔或锚索孔。3.根据权利要求1所述的一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，搜索孔眼的具体方法为：在投影区域I
’
内搜索四个点云，所述四个点云满足以下条件：位于同一个圆上且该圆直径为孔眼直径的0.9～1.1倍，找到后，根据点云索引将所述四个点云映射回感兴趣区域所对应的点云，即得到孔眼所在位置。4.根据权利要求1所述的一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，其特征在于，所述步骤S2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏伟，刘宇，武仲斌，耿毅德，付翔，张纯旺，王浩然，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：