【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤矿生产，具体涉及基于激光扫描的掘进截割路径规划方法。
技术介绍
1、煤矿掘进是煤矿生产过程中一项重要且危险的工作，掘进机智能化控制的关键技术主要是巷道断面成形自动控制和掘进方向的控制，在巷道断面成形自动控制过程中，如何在巷道断面作业中自动控制掘进机的悬臂带动截割头进行截割作业，按照设计路径截割出规定的断面形状是技术的关键。然而，传统的掘进路径规划主要依赖于人工经验和简单的计算，存在以下几方面的问题：由于依赖人工经验，掘进路径规划的精度难以保证，容易导致掘进机在掘进过程中偏离预定轨迹，影响工作效率和安全性；人工路径规划速度较慢，无法实时调整掘进路径，导致掘进效率低下；在复杂的巷道环境中，人工路径规划无法充分考虑所有潜在的危险因素，容易导致掘进机碰撞、塌方等安全事故。近年来，激光扫描技术在各个领域的应用逐渐普及。激光扫描技术能够快速、准确地获取环境的三维点云数据，并生成高精度的三维模型。在建筑、地质勘探、无人驾驶等领域，激光扫描技术已被广泛应用，用于环境建模和路径规划。然而，在煤矿掘进领域，激光扫描技术的应用仍处于初级阶段。
2、现有的通过激光扫描技术应用于煤矿掘进路径规划的方案主要包括以下几个步骤：1.激光扫描设备的部署：在掘进现场部署激光扫描设备，通过激光扫描获取巷道的三维点云数据；2.点云数据处理：将获取的点云数据进行处理，包括数据去噪、去离散点处理等；3.巷道形貌还原：对巷道形貌进行线性拟合，从而计算巷道中线位置及方向；4.路径规划：根据掘进机空间位置与航向，结合计算出的巷道中线位置及方向自动选择
3、1.对于掘进巷道等无图纸、细节繁多、动态变化的模型，现有规划截割技术通常采用简化处理的方式进行巷道建模，或者通过激光扫描获取简化巷道模型，无法满足煤矿行业数字转型对数字孪生技术的发展要求；
4、2.路径规划实时性差：现有的路径规划算法在复杂动态的掘进环境中实时性较差，难以快速调整掘进路径；
5、3.路径优化不完善：现有的路径优化策略不够完善，无法全面考虑巷道环境中的所有潜在危险因素，影响掘进的安全性；
6、4.缺乏智能化：现有技术大多依赖于预先设定的规则和参数，缺乏智能化的自适应能力，难以应对复杂多变的掘进环境。通过地质勘探数据信息量较少，无法生成巷道精确三维模型。
技术实现思路
1、针对上述存在的缺陷和问题，本专利技术提供基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，通过基于激光扫描技术生成巷道三维地形模型，并自动规划掘进机的截割路径，实现了高效、安全的掘进操作，解决了煤矿掘进过程中路径规划不精准、效率低下、安全性不足的问题。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的方案是：基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，包括以下步骤：
3、步骤一，获取并处理激光扫描数据：首先通过激光扫描设备获取掘进工作面三维场景点云数据，再对云数据噪声消除和去除重复点，接着进行坐标系配准及采样处理；
4、步骤二，三维地形模型生成：根据预处理后的点云数据进行泊松重建，生成三维地形模型；
5、步骤三，对路径进行智能规划：基于生成的巷道三维地形模型，应用rrt算法，进行全遍历掘进路径规划；
6、步骤四，路径优化与避障策略：对初步生成的掘进路径进行优化，通过环境感知技术，实时检测巷道中的障碍物和危险区域，应用避障算法，自动调整掘进路径，避免碰撞和危险。
7、进一步的，所述步骤一具体的操作步骤为：
8、s11、部署激光扫描设备，在掘进过程中实时获取巷道的三维点云数据，激光扫描仪自起始位置（0,0,0）出发，沿工作面行进方向运动，获取掘进工作面三维场景点云数据；
9、s12、云数据去噪，过滤因传感器的固有局限性或是外界条件波动所导致的异常噪点；
10、s13、通过优化的点云数据处理算法，对获取的点云数据进行重复点去除、坐标系合并及采样处理，以获取满足三维地形重建的点云数据。
11、进一步的，所述步骤二中三维地形模型的具体步骤为：
12、s21、根据预处理后的点云数据进行原始点云法向量计算、体素化、权重矩阵构建、poisson方程求解以及生成三角网格，从而生成巷道的高精度三维地形模型；
13、s22、在三维模型生成过程中，应用自适应网格细化算法，提高模型的细节表现力和精度，确保模型能够准确反映巷道的实际情况；
14、s23、通过模型优化技术，减少三维模型的冗余数据，提高模型的计算效率和存储效率。
15、进一步的，采用rrt算法规划路径的方法为：
16、s31、首先，读取生成的巷道三维模型，并对巷道模型中的障碍物进行智能标识；
17、s32、其次，定义巷道边界与工作空间；
18、s33、接着，初始化rrt树，设置起点和目标点；
19、s34、然后，通过随机采样、最近邻查找、扩展和碰撞检测不断扩展rrt树，直至接近目标；
20、s35、最后提取并平滑路径，模拟验证其可行性。
21、进一步的，在路径规划过程中，需要综合考虑巷道的地形特征、掘进机的运动学约束和动力学约束，生成合理的掘进路径；采用动态规划技术，根据掘进过程中实时获取的环境数据，实时调整和优化掘进路径，保证掘进的连续性和安全性。
22、进一步的，所述步骤四中，通过激光扫描仪可进行环境感知，实时检测巷道中的障碍物和危险区域，当检测到前方有障碍物时，使用局部路径规划算法来计算绕过障碍物的路径；如果局部调整无法避开障碍物，或遇到了无法通过的危险区域，则需要通过再次执行快速随机树算法，重新规划整个路径。
23、本专利技术的有益效果：本专利技术基于激光扫描生成的掘进巷道点云数据进行建模，通过优化点云数据处理算法，提高数据处理效率，实现巷道三维模型的精确建模及快速重建；应用先进的路径规划算法，提高路径规划的实时性，能够快速调整掘进路径；通过引入更多的环境感知和智能优化算法，全面考虑巷道环境中的潜在危险因素，完善路径优化策略，提高掘进的安全性；通过激光扫描技术，实现巷道环境快速建模及获取环境数据，能够在复杂多变的掘进环境中自主调整掘进路径，实现智能化自适应路径规划。本专利技术通过应用激光扫描技术和智能路径规划算法，实现了高效、精准、安全的掘进路径规划，显著提高了掘进工作的效率和安全性，同时具备智能化、自适应的特点，能够适应复杂多变的掘进环境。
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1.基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，所述步骤一具体的操作步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，所述步骤二中三维地形模型的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，采用RRT算法规划路径的方法为：
5.根据权利要求1或4所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，在路径规划过程中，需要综合考虑巷道的地形特征、掘进机的运动学约束和动力学约束，生成合理的掘进路径；采用动态规划技术，根据掘进过程中实时获取的环境数据，实时调整和优化掘进路径，保证掘进的连续性和安全性。
6.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，所述步骤四中，通过激光扫描仪可进行环境感知，实时检测巷道中的障碍物和危险区域，当检测到前方有障碍物时，使用局部路径规划算法来计算绕过障碍物的路径；如果局部调整无法避开障碍物，或遇到了无法通过的危险
...【技术特征摘要】
1.基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，所述步骤一具体的操作步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，所述步骤二中三维地形模型的具体步骤为：
4.根据权利要求1所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，采用rrt算法规划路径的方法为：
5.根据权利要求1或4所述的基于激光扫描的掘进截割路径规划方法，其特征在于，在路径规划过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：张幸福，宗培新，李浩勇，陈涛，何铮，许大业，
申请(专利权)人：郑州恒达智控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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