基于全局点云地图的煤矿井下无人机定位方法

摘要：

即时定位与建图(SLAM)技术应用于煤矿井下无人机自主定位时,由于采用特征点构建地图,易出现退化问题,导致定位不准确,且因其以机体作为参考坐标系,无法实现全局定位.针对该问题,提出了 一种基于全局点云地图的煤矿井下无人机定位方法.以Fast-LIO2算法作为激光SLAM算法,获得无人机位姿估计;采用迭代最近邻算法,对获取的激光雷达实时点云和全局点云地图进行两步匹配,实现无人机位姿校正;针对因点云数量过多导致点云匹配速度无法保证定位实时性的问题,设计了基于时间的位姿输出策略,提高了无人机位姿数据输出频率.在1 000 m煤矿井下巷道中测试无人机定位方法的SLAM精度和位姿校正效果,结果表明:在长距离巷道环境中,Fast-LIO2算法的定位累计误差小于1 m,在600 m以上范围内小于0.3 m,明显小于LOAM-Livox算法和LIO-Livox算法;Fast-LIO2算法输出的位姿估计经校正算法校正后,飞行路径全部位于全局点云地图中,验证了位姿校正算法有效;单次SLAM算法运行耗时14.83 ms,单次位姿校正耗时883 ms,位姿数据输出频率为10 Hz,满足无人机定位实时性要求.

关键词：无人机定位、即时定位与建图、激光雷达、惯性测量单元、全局点云地图、位姿校正

所属期刊栏目：49

分类号：TD67(矿山电工)

资助基金：北京市科学技术委员会科技成果转移转化项目;山东省重大科技创新工程项目;天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目;北京天玛智控科技股份有限公司科技项目

在线出版日期：2023-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：81-87,133