Kömür Mədəni Qazma Robotlarında Avtonom Naviqasiya Niyə Çətindir?

Yeraltı kömür mədəni qalereyaları zəif işıqlandırma, yüksək toz, elektromaqnit maneələri, məhdud görmə, qeyri-bərabər döşəmə, dar keçidlər və təkrarlanan həndəsələr səbəbindən klassik robot naviqasiyası üçün çətin mühitlərdir.

Bundan əlavə, qaz drenajı üçün qazma robotları kiçik mobil robotlardan xeyli fərqlənir.

Bu maşınlar:

• xeyli ağırdır,
• uzun gövdə nisbətinə malikdir,
• tırtıllı diferensial sürüşdən istifadə edir,
• qazma qurğusu və kabel barabanı fırlanma mərkəzindən uzaqdadır,
• dar qalereyada yerində böyük bucaqlı dönmə etmək risklidir.

Buna görə nəzəri cəhətdən ən qısa yol həmişə ən təhlükəsiz yol deyil.

Mənbə xüsusilə robotun divara yaxın kəskin dönməsinin böyük gövdə səbəbindən toqquşma və sürtünmə riski yarada biləcəyini bildirir.

Robot Bir Qazma Nöqtəsində Nə Qədər Müddət İşləyir?

Mənbəyə görə bir park nöqtəsində adətən 3–5 ayrı qazma əməliyyatı həyata keçirilir.

Bir qazma:

• onlarla metrdən yüzlərlə metrə qədər uzana bilər,
• qazma və geriçəkmə prosesi 10 saatdan çox davam edə bilər.

Bir park nöqtəsində bütün işlərin tamamlanması təxminən 3–4 gün çəkə bilər.

Bundan sonra robot adətən yalnız:

2–10 m

irəliləyərək növbəti qazma nöqtəsinə keçir.

Beləliklə, sistemin prioriteti yüksək sürətli naviqasiya deyil, aşağı sürətdə təhlükəsiz, sabit və təkrarlana bilən hərəkətdir.

Niyə 3D Nöqtə Buludu 2D Xəritəyə Üstün Tutuldu?

Yeraltı qalereyalarda divarlar və dəhlizlər bir-birinə bənzədiyi üçün 2D SLAM xəritələri həndəsi baxımdan zəif fərqləndirilə bilər və lokallaşdırma deqradasiyası yaşaya bilər.

3D LiDAR isə yalnız üfüqi divarları deyil:

• tavan həndəsəsini,
• döşəmənin maililiyini,
• maneələrin hündürlüyünü,
• qalereya daxilindəki üçölçülü strukturları

aşkarlayır.

Mənbənin 4-cü səhifəsindəki Şəkil 1, 2D hybrid A* əsaslı yanaşmanın xəritə deqradasiyası səbəbindən uğursuz olduğu bir vəziyyəti, 3D nöqtə buludu əsaslı yanaşmanın isə eyni mühiti daha sabit keçdiyi nümunə ilə müqayisə edir.

Robotun Sensor Sistemi Necə Qurulub?

Robotun ətraf mühiti qavrama arxitekturası əsasən:

• 3D LiDAR,
• IMU,
• UWB mövqeləndirmə,
• partlayışa davamlı kameralar

üzərində qurulub.

Model B-də mədən işləri üçün uyğun iki LiDAR istifadə edilmişdir.

Bunlardan:

• biri üfüqi yerləşdirilərək robotun lokallaşdırılmasında,
• digəri təxminən 30° önə əyilərək tavan və döşəmə topoqrafiyasının daha sıx skan edilməsində

istifadə edilmişdir.

8-ci səhifədəki Şəkil 6 sensor yerləşiminin SolidWorks modeli, URDF çevrilməsi, Gazebo simulyasiyası və real maşında tətbiqə qədər necə inkişaf etdirildiyini göstərir.

Avtonom Naviqasiya Sistemi Hansı Qatlardan İbarətdir?

Mənbənin 13-cü səhifəsindəki sistem arxitekturası aşağıdakı əsas zənciri göstərir:

LiDAR + IMU + UWB → SLAM → Relyef Analizi → Maksimum Çatma Ehtimalı → Oflayn Trayektoriya Kitabxanası → Optimal Trayektoriya → MPC → Tırtıllı Sürüş

Robotun əsas idarəetmə sistemi ROS arxitekturasından istifadə edir.

Naviqasiya sistemi ilə qazma robotunun PLC əsaslı əsas idarəetmə sistemi UDP vasitəsilə əlaqə saxlayır.

Relyef Analizi Necə Aparılır?

LiDAR nöqtə buludundakı hündürlük məlumatı iki fərqli hündürlük xəritəsinə çevrilir.

Bir voxel daxilində ən aşağı nöqtə istinad kimi götürülür, digər nöqtələrin hündürlüyü keçid xərci kimi qiymətləndirilir.

Beləliklə:

• düz səth aşağı xərcli,
• maili səth daha yüksək xərcli,
• hündür maneələr keçilə bilməz

kimi təsnif edilə bilər.

Maksimum Çatma Ehtimalına Əsaslanan Yol Planlaşdırılması Nədir?

Metodun əsas ideyası robotun hər an yalnız ən qısa marşrutu deyil, hədəfə təhlükəsiz çatma ehtimalı ən yüksək olan hərəkət vəziyyətini seçməsidir.

Robotun hədəf B nöqtəsinə çatma ehtimalı:

\[ u_{es}=\arg\max_{u_s}P_B(u_s) \]

ilə ifadə olunur.

Qavrama zonasındakı maneələr LiDAR sayəsində məlum olduğu halda, sensor məsafəsindən kənardakı sahələr əvvəlcədən yaradılmış xəritə və ya hədəf istiqaməti əsasında ehtimallı şəkildə qiymətləndirilir.

Monte Carlo / əhəmiyyət nümunələmə yanaşması ilə fasiləsiz ehtimal problemi məhdud sayda trayektoriyaya endirilir.

Niyə Oflayn Trayektoriya Kitabxanasından İstifadə Olunur?

İri iş maşınlarında onlayn şəkildə minlərlə yeni marşrut hesablamaq həm hesablama yükünü, həm də cavab müddətini artıra bilər.

Bu tədqiqatda təhlükəsiz yollar əvvəlcədən hesablanaraq fayla yazılır.

Robot hərəkət zamanı yalnız:

1. hansı trayektoriyaların maneə tərəfindən bloklandığını yoxlayır,
2. uyğun olmayanları çıxarır,
3. qalanlar arasından hədəfə çatma ehtimalı ən yüksək olanı seçir.

Yerüstü sınaqlarda onlayn emal müddətləri:

kimi verilmişdir.

Sistem 10 Hz tezliyində işləyib və tək CPU nüvəsinin istifadəsi %5-dən aşağı saxlanılıb.

Niyə Bézier Əyrisindən İstifadə Olundu?

Mənbə cubic spline əsaslı trayektoriya kitabxanasını Bézier əyriləri ilə müqayisə etmişdir.

Standart Bézier əyrisi:

\[ B_j(t)=\sum_{i=0}^{n}c_j^i b_n^i(t) \]

şəklində ifadə olunur.

Lakin standart Bézier əyrilərinin aralıq idarəetmə nöqtələrindən keçməməsi maneədən yayınma üçün qeyri-kafi ola biləcəyinə görə müəlliflər aralıq idarəetmə nöqtələrinin ətrafına kiçik məhdudiyyət nöqtələri əlavə edən dəyişdirilmiş Bézier yanaşması hazırlamışlar.

21-ci səhifədəki Şəkil 20 cubic spline, klassik Bézier və məhdudiyyət nöqtəli Bézier trayektoriya kitabxanalarını yanaşı göstərir.

Məhdudiyyət nöqtəli Bézier metodu:

• daha hamar başlanğıc bucaqları,
• daha sıx marşrut seçimləri,
• daha balanslı nümunələmə

yaratmışdır.

Bézier Metodu Simulyasiyada Nə Təmin Etdi?

Uzun tunel simulyasiyasında Bézier və cubic spline metodlarının ümumi hərəkət müddətləri oxşar olsa da, Bézier əsaslı yollar xüsusilə dönmələrdə daha hamar olmuşdur.

Ümumi yol uzunluqları:

• Bézier: 291,665 m
• Cubic spline: 292,164 m

olaraq ölçülmüşdür.

Mənbə bildirir ki, cubic spline marşrutunda xüsusilə düz bucaqlı və ardıcıl dönmələrdə titrək/yığılmış istiqamət düzəlişləri müşahidə olunarkən, Bézier metodu daha hamar mövqe dəyişikliyi yaratmışdır.

Hybrid A* ilə Müqayisədə Nəticə Nə Oldu?

Hybrid A* bəzi düz bucaqlı dönmələrdə geri manevr və ya lazımsız S formalı düzəliş yaradırkən, təklif olunan metod robotu birbaşa dönməyə daxil edə bilmişdir.

Bununla belə, müəlliflər təklif olunan metodun bəzi döngələrdə küncə lazım olduğundan çox yaxınlaşa bildiyini də qeyd edirlər.

Model A Sabit Nöqtə Park Sınağında Nə Qədər Xəta Etdi?

Model A dörd ayrı park nöqtəsində sınaqdan keçirilmişdir.

Hədəflər:

• 5 m
• 10 m
• 15 m
• 20 m

olaraq müəyyən edilmişdir.

Park xətaları:

• 0,166 m
• 0,153 m
• 0,167 m
• 0,164 m

olmuşdur.

Orta xəta:

0,1625 m

olaraq hesablanmışdır.

Niyə Park Hədəfi Tək Nöqtə Deyil, Sahə Kimi Müəyyən Edildi?

Böyük tırtıllı robotda hədəf tolerantlığını həddindən artıq dar saxlamaq robotun hədəf ətrafında davamlı kiçik düzəlişlər etməsinə səbəb ola bilər.

Mənbə bu “peristaltik” düzəlişləri böyük iş maşını üçün təhlükəsizlik riski kimi qiymətləndirir.

Buna görə çatma həddi:

Φ 0,2 m

olaraq seçilmişdir.

Maksimum hərəkət sürəti isə:

0,175 m/s

ilə məhdudlaşdırılmışdır.

Robot L Formalı Qalereyada Maneədən Yayına Bildimi?

Bəli.

Model B, L formalı yerüstü imitasiya qalereyasında dönmə və maneədən yayınma sınağına cəlb edilmişdir.

Robotun çəkisi təxminən:

8,3 ton

olduğuna görə döşəməni qorumaq üçün taxta lövhələrdən istifadə edilmişdir.

Bu lövhələr tırtıllarda sürüşmə yaratsa da, robot:

• dönə bilmiş,
• qalereya divarından təhlükəsiz məsafəni qoruya bilmiş,
• sürüşmədən sonra istiqamətini yenidən düzəldə bilmiş,
• hədəf nöqtəsinə çata bilmişdir.

Dəqiq Qazma Sınağında Nəticə Nə Oldu?

T formalı qalereyada robot iki hədəf park nöqtəsində sabitlənmiş və divardakı 40 cm diametrli sınaq dəliklərinə qazma aparmışdır.

İki park xətası:

• 0,127 m
• 0,168 m

olaraq ölçülmüşdür.

Orta:

0,1475 m

olmuşdur.

Robotun qazma ucu hər iki halda əvvəlcədən müəyyən edilmiş dairəvi hədəf sahəsinə çatmışdır.

36-cı səhifədəki Şəkil 37 robotun həm park mövqeyini, həm də divardakı hədəf dəliyinə aparılan real qazmanı göstərir.

Sistem Real Kömür Mədənində Sınaqdan Keçirilibmi?

Bəli.

Yeraltı sahə təcrübələri Shoushan No. 1 Mine və Pingdingshan Tianan Coal Industry obyektlərində aparılmışdır.

Sınaq mühiti:

• Qalereya eni: 5,2 m
• Qalereya hündürlüyü: 4,2 m
• Hərəkət edilə bilən sınaq uzunluğu: təxminən 30 m
• döşəmədə mədən vaqonu relsi,
• tavanda monorels kran xətti

ehtiva edir.

Yeraltı Təcrübədə Park Dəqiqliyi Nə Qədər Oldu?

İki hədəf nöqtəsində ölçülən xətalar:

• 0,153 m
• 0,132 m

olmuşdur.

Orta park xətası:

0,1425 m

olaraq verilmişdir.

Robot Real Yeraltı Maneədən Yayına Bildimi?

Bəli.

Robot naviqasiya zamanı sol tərəfindəki qazma borusu qutusunu aşkar etmiş, marşrutunu dəyişərək maneənin ətrafından keçmiş və ikinci qazma hədəf nöqtəsinə davam etmişdir.

Cəmi:

• 17,312 m yol,
• 346,1 s ümumi naviqasiya–qazma–geriçəkmə müddəti,
• 2 park və qazma tapşırığı,
• 1 avtonom maneədən yayınma

yerinə yetirilmişdir.

38-ci səhifədəki Şəkil 40 bu yeraltı prosesi addım-addım göstərir.

Tədqiqatın Dəstəklədiyi Nəticələr

• 3D nöqtə buludu böyük qazma robotlarının yeraltı naviqasiyası üçün funksional baza yarada bilər.
• Oflayn trayektoriya kitabxanası onlayn hesablama yükünü çox aşağı səviyyədə saxlaya bilər.
• Məhdudiyyət nöqtəli Bézier trayektoriyaları cubic spline metodu ilə müqayisədə dönmələri daha hamar edə bilər.
• Maksimum çatma ehtimalı yanaşması maneələr və hədəf istiqaməti arasında praktik seçim mexanizmi təmin edir.
• Real yeraltı sınaqda robot avtonom şəkildə maneədən yayınaraq qazma nöqtəsinə çatmışdır.
• Yerüstü və yeraltı park xətaları təxminən 0,14–0,16 m intervalında qalmışdır.

Tədqiqatın Dəstəkləmədiyi Nəticələr

• Sistem bütün dinamik mədən şəraitində tam insan nəzarəti olmadan işləməyi sübut etməmişdir.
• Oflayn trayektoriya kitabxanası sürətlə dəyişən mühitlərdə məhdudiyyətsiz uyğunlaşa bilən deyil.
• 330–340 μs planlaşdırma müddəti bütün aparat və mədən şəraitinə ümumiləşdirilə bilməz.
• Robotun bütün mümkün dar qalereya həndəsələrində toqquşmasız işləyəcəyi göstərilməmişdir.
• Park xətasının santimetrdən aşağı səviyyəyə endirildiyi göstərilməmişdir.
• Sistemin uzunmüddətli istehsal əməliyyatında nasazlıq və ya texniki xidmət statistikası verilmir.