煤矿无人驾驶车辆定位：基于特征地图与扩展卡尔曼滤波

"煤矿辅助运输车辆的实时定位是无人驾驶技术中的关键问题，本文提出了一种基于特征地图的定位方法。该方法结合了井下巷道的环境特点和车辆行驶要求，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行车辆状态估计。通过建立运动方程和测量方程，车辆位置状态被描述为高斯分布，从而提供了位置状态的置信度。仿真结果显示，状态置信度的均值可作为位置的真实估计，其均方根值反映了定位的不确定性。特征数量和采样周期直接影响到置信度的不确定性。该方法为煤矿辅助运输车辆提供了实时位置状态的置信度表示，实现了车辆位置的实时估计和定位不确定性的量化。" 基于特征地图的煤矿辅助运输车辆定位方法是一种解决地下复杂环境下车辆自主导航的技术。在煤矿辅助运输中，由于环境封闭、光照不足且地形复杂，传统的GPS定位系统无法有效工作，因此需要开发新的定位方案。本方法以特征地图为基础，这些特征可以是巷道的特定结构、标志物或其他可识别的点，车辆通过传感器收集这些特征信息，与预建的地图进行匹配。 首先，建立了车辆在井下巷道行驶的运动方程，这通常包括车辆的速度、加速度、转向角度等参数，以描述车辆的动态行为。同时，也制定了测量方程，用于将传感器数据转换为车辆相对于特征地图的位置信息。 接下来，引入扩展卡尔曼滤波进行数据融合和状态估计。扩展卡尔曼滤波是一种适用于非线性系统的滤波算法，它能有效地结合先验知识（即车辆的运动模型）和实时观测（即传感器数据），从而估计出车辆的实时位置。车辆位置状态被表示为一个高斯分布，其均值代表当前最佳估计，而方差则反映了定位的不确定性。 仿真结果证明了这种方法的有效性。车辆位置状态的置信度均值与实际位置的估计吻合良好，而状态置信度的均方根值与实际估计误差的统计分析结果一致。这意味着，通过调整观测到的特征数量和采样周期，可以控制定位的精度和可靠性。 这种方法的优势在于，它不仅提供了车辆的实时位置估计，还量化了定位的不确定性，这对于安全驾驶和路径规划至关重要。在煤矿辅助运输中，这种精确且可靠的定位能力有助于避免碰撞，提高运行效率，并确保作业人员的安全。 关键词涉及到的领域包括辅助运输、无人驾驶、定位、特征地图和扩展卡尔曼滤波。这些技术的结合使用，使得煤矿辅助运输车辆能够在没有人工干预的情况下，实现安全、高效的自主导航。