双目视觉技术在掘进机器人定位定向中的应用研究

"基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究-论文" 本文主要探讨了在煤矿掘进机器人领域中，如何利用双目视觉技术解决机器人在复杂地质环境下的高精度定位定向问题。随着煤矿自动化和智能化的需求增加，掘进装备的机器人化成为关键研究方向。其中，精确的定位定向对于掘进机器人的高效自主运行至关重要，但实际作业环境的复杂性和恶劣条件增加了这一任务的难度。 研究者提出了一种基于双目视觉的定位定向方法。该方法首先通过双目视觉传感器获取巷道的空间环境特征，利用最大类间方差法进行图像特征分割处理，这有助于从复杂的背景中提取有用的信息。接着，通过对巷道空间图像特征的深入分析，构建了掘进机器人和环境特征的识别模型，以区分机器人自身与周围环境的不同元素。 然后，通过识别出的巷道空间环境图像信息，建立掘进机器人与巷道空间的坐标关系模型。这一模型允许研究人员推导并解算出机器人在巷道空间中的具体位置和姿态信息。经过实验室模拟巷道环境的仿真和实验验证，结果显示，所提出的定位定向算法具有较高的精度，误差小，且空间定位定向模型合理，计算可靠性强。 这项研究不仅提高了掘进机器人获取巷道环境信息和特征识别的能力，还为掘进机器人的定位定向技术提供了坚实的理论基础。论文中提到的基金项目包括陕西省自然科学基础研究计划项目、陕西省重点实验室开放基金项目和国家自然科学基金项目，这表明该研究得到了多个层面的科研支持。 这项研究针对掘进机器人在复杂环境下的定位定向问题，提出了一种有效的双目视觉解决方案，为未来的煤矿掘进机器人技术发展提供了新的思路和方法。通过优化图像处理和坐标建模，该方法有望在实际应用中提高掘进机器人的自主导航性能，进一步推动煤矿自动化水平的提升。