UKF驱动的井下机器人超声网络精准定位技术

本文主要探讨了在煤矿井下无人或少人化开采中，如何利用先进的技术提高井下机器人的定位精度。研究者谭玉新和杨维针对井下环境光线暗淡、空间封闭的特点，提出了一个创新的定位方法，即基于无损卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）的井下机器人超声网络定位系统。 核心概念是利用UKF算法对光电码盘和电子罗盘提供的位置坐标以及超声网络传感器的定位数据进行融合处理。由于井下机器人位置更新和预测涉及复杂的非线性过程，UKF算法的优势在于其能够有效地处理这种非线性问题，从而提升定位精度，减少定位误差。UKF算法通过精确估计状态变量和其协方差，使得机器人位置的实时更新更为准确。 文章特别关注机器人在转弯时的定位问题，因为靠近当前时刻的转弯半径误差对整体定位质量影响较大。因此，研究者设计了一个基于Sigmoid函数的转弯半径误差系数模型，通过计算M个转弯半径误差的加权和，动态调整机器人左右驱动轮的转弯半径，以此进一步减小转弯时的定位偏差。 最后，仿真结果证实了这种基于UKF的井下机器人超声网络定位方法的有效性和实用性，它显著提高了井下机器人的稳定性与定位精度。这项研究对于实现煤矿井下的智能化开采具有重要意义，它不仅提升了设备性能，也保障了作业的安全性。 文章的关键点包括：机器人定位技术、煤矿井下的特殊环境应用、超声网络传感器的集成、无损卡尔曼滤波算法的优化，以及误差分析与动态补偿策略。通过这些技术创新，研究人员为解决煤矿井下复杂环境下机器人的精准导航问题提供了一种有效的解决方案。