ГОРНЫЕ МАШИНЫ
Оригинальная статья
УДК 622.23.05 © Д.М. Дубинкин, В.Ю. Садовец, И.С. Сыркин, Е.В. Коршунова, 2024
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь № 11S-2024 /1187/
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2024-11S-116-122
Название
Создание алгоритма обработки данных систем беспилотного управления карьерного самосвала для построения высокоточных 3D-карт местности
Авторы
Дубинкин Д.М., канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры горных машин и комплексов ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева», 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: ddm.tm@kuzstu.ru
Садовец В.Ю., канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры информационных и автоматизированных производственных систем ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева», 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: svyu.pmh@kuzstu.ru
Сыркин И.С., канд. техн. наук, доцент кафедры информационных и автоматизированных производственных систем ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева», 650000, г. Кемерово, Россия, e-mail: syrkin@kuzstu.ru
Аннотация
В статье рассматриваются методы и технологии, используемые для создания высокоточных 3D-карт местности, которые необходимы при определении траектории движения и управлении беспилотного карьерного самосвала. Разработка системы беспилотного управления карьерным самосвалом представляет собой сложную и многогранную задачу. Для обеспечения построения высокоточных карт был произведен обоснованных выбор аппаратной части системы технического зрения и навигации. Основное внимание уделяется интеграции в системе беспилотного управления карьерным самосвалом современных сенсоров, таких как глобальная навигационная спутниковая система (GNSS), 3D-лидар, инерциальный датчик и видеокамера. Совокупность применения выбранного оборудования позволяет обеспечить точность и надежность получаемых данных, таких как видеоизображение, полигональная модель местности и точек позиционирования карьерного самосвала. Представлены используемые устройства, их функциональные возможности и способы синхронизации информации для создания детализированных карт, учитывающих рельефные особенности и препятствия на местности.
Ключевые слова
Карьерный самосвал, беспилотное управление, система навигации, система технического зрения, сенсоры, обработка данных, алгоритм.
Список литературы
1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665091 Российская Федерация. Модуль построения карты на основе показаний датчиков: № 2023664287: заявл. 06.07.2023: опубл. 12.07.2023 / И.С. Сыркин, Д.М. Дубинкин, И.Ф. Юнусов и др.; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева».
2. Соколов В.Г. Автопилотируемый автомобиль в системах автотранспортной телематики // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. 2018. № 2(16). С. 1-8. Sokolov V.G. Autonomous car in automotive telematics systems. Avtomobil’. Doroga. Infrastruktura. 2018;2(16):1-8. (In Russ.)
3. Brown C. Autonomous vehicle technology in mining. Engineering & Mining Journal. 2012;213(1):30-32.
4. Report 2 ? Autonomous mining equipment. New Technology & Innovation. RF C Ambrian, May 2019, 36 p.
5. Golbasi O., Dagdelen K. Equipment replacement analysis of manual trucks with autonomous truck technology in open pit mines. APCOM 38. Golden, COL: Colorado School of Mines, 2017, pp. 19-9-19-20.
6. Parreira, J. An interactive simulation model to compare an autonomous haulage truck system with a manually-operated system. PhD thesis, Vancouver, The University of British Columbia, 2013, 228 p.
7. Мониторинг динамического состояния автономных тяжелых платформ на карьерных маршрутах горнорудных предприятий / С.Г. Костюк, И.В. Чичерин, Б.А. Федосенков и др. // Устойчивое развитие горных территорий. 2020. Т. 12. № 4. С. 600-608. DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608. Kostyuk S.G., Chicherin I.V., Fedosenkov B.A., Dubinkin D.M. Monitoring the dynamic state of autonomous heavy platforms on quarry routes of mining enterprises. Ustojchivoerazvitiegornykhterritorij. 2020;12(4):600-608. (In Russ.). DOI: 10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608.
8. Хазин М.Л. Роботизированная техника для добычи полезных ископаемых // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2020. Т. 18. № 1. С. 4-15. Khazin M.L. Robotic equipment for mining and mineral resources. Vestnik Magnitogorskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2020;18(1):4-15. (In Russ.).
9. Системы управления автономного карьерного самосвала / И.С. Сыркин, Д.М. Дубинкин, И.Ф. Юнусов и др. / Россия молодая: Сборник материалов XIV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Кемерово, 19-
21 апреля 2022 года. Кемерово: Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, 2022. С. 420071-420078.
10. Родионов О.А., Рашид Б. Разработка семантической карты для беспилотного автомобиля с использованием метода одновременной локализации и картографирования // Вестник Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета. 2022. Т. 19. № 6. С. 900-914. DOI: 10.26518/2071-7296-2022-19-6-900-914. R odionov O.A., Rashid B. Development of a semantic map for an unmanned vehicle using the method of simultaneous localization and mapping. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo avtomobil’nodorozhnogo universiteta. 2022;19(6):900-914. DOI: 10.26518/2071-7296-2022-19-6-900-914. (In Russ.)
11. Ouster. OS1 Lidar Sensor. [Электронный ресурс]. URL : https://ouster.com/products/hardware/os1-lidar-sensor (дата обращения: 15.10.2024).
12. Gyronav. [Электронный ресурс]. URL : https://gyronav.ru/ru/ (дата обращения: 15.10.2024).
13. Ориент Системс [Электронный ресурс: сайт компании]. URL : https://orsyst.ru/ (дата обращения: 15.10.2024).
14. ROS2 Documentation [Электронный ресурс]. URL : https://docs.ros2.org (дата обращения: 15.10.2024).
15. ROS. RViz2. [Электронный ресурс]. URL : https://index.ros.org/p/rviz2/ (дата обращения: 15.10.2024).
Поддержка
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по соглашению от 30.09.2022 № 075-15-2022- 1198 с ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» Комплексной научно-технической программы полного инновационного цикла «Разработка и внедрение комплекса технологий в областях разведки и добычи твердых полезных ископаемых, обеспечения промышленной безопасности, биоремедиации, создания новых продуктов глубокой переработки из угольного сырья при последовательном снижении экологической нагрузки на окружающую среду и рисков для жизни населения» (КНТП «Чистый уголь – Зеленый Кузбасс») в рамках реализации мероприятия «Разработка и создание беспилотного карьерного самосвала челночного типа грузоподъемностью 220 тонн» в части выполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.
Для цитирования
Создание алгоритма обработки данных систем беспилотного управления карьерного самосвала для построения высокоточных 3D-карт местности / Д.М. Дубинкин, В.Ю. Садовец, И.С. Сыркин и др. // Уголь. 2024;(11S):116-122. DOI:10.18796/0041-5790-2024-11S-116-122.
Информация о статье
Поступила в редакцию: 15.09.2024
Поступила после рецензирования: 21.10.2024
Принята к публикации: 31.10.2024
