Kömür Madeni Sondaj Robotlarında Otonom Navigasyon Neden Zordur?

Yeraltı kömür madeni galerileri; düşük aydınlatma, yüksek toz, elektromanyetik parazit, sınırlı görüş, düzensiz zemin, dar geçişler ve tekrarlayan geometriler nedeniyle klasik robot navigasyonu için zor ortamlardır.

Buna ek olarak gaz drenaj sondaj robotları küçük mobil robotlardan çok farklıdır.

Bu makineler:

• çok daha ağırdır,
• uzun gövde oranına sahiptir,
• paletli diferansiyel sürüş kullanır,
• matkap ve kablo tamburu dönme merkezinden uzaktadır,
• dar galeride yerinde büyük açılı dönüş yapması risklidir.

Bu nedenle teorik olarak en kısa yol her zaman güvenli yol değildir.

Kaynak özellikle robotun duvara yakın keskin dönüş yapmasının, büyük gövde nedeniyle çarpışma ve sürtünme riski oluşturabileceğini belirtmektedir.

Robot Bir Sondaj Noktasında Ne Kadar Süre Çalışıyor?

Kaynağa göre tek park noktasında genellikle 3–5 ayrı sondaj işlemi yapılmaktadır.

Tek sondaj:

• onlarca metreden yüzlerce metreye kadar uzayabilir,
• delme ve geri çekme süreci 10 saatten fazla sürebilir.

Bir park noktasındaki tüm işlerin tamamlanması yaklaşık 3–4 gün sürebilir.

Bundan sonra robot genellikle yalnızca:

2–10 m

ilerleyerek bir sonraki sondaj noktasına geçer.

Dolayısıyla sistemin önceliği yüksek hızlı navigasyon değil, düşük hızda güvenli, kararlı ve tekrarlanabilir hareket etmektir.

3B Nokta Bulutu Neden 2B Haritaya Tercih Edildi?

Yeraltı galerilerinde duvarlar ve koridorlar birbirine benzediği için 2B SLAM haritaları geometrik olarak zayıf ayırt edilebilirlik gösterebilir ve konumlama degradasyonu yaşayabilir.

3B LiDAR ise yalnız yatay duvarları değil:

• tavan geometrisini,
• zemin eğimini,
• engellerin yüksekliğini,
• galeri içerisindeki üç boyutlu yapıları

algılar.

Kaynağın 4. sayfasındaki Şekil 1, 2B hybrid A* tabanlı yaklaşımın harita degradasyonu nedeniyle başarısız olduğu bir durumu, 3B nokta bulutu tabanlı yaklaşımın ise aynı ortamı daha kararlı biçimde geçtiği örnekle karşılaştırmaktadır.

Robotun Sensör Sistemi Nasıl Kurulmuştur?

Robotun çevre algılama mimarisi esas olarak:

• 3B LiDAR,
• IMU,
• UWB konumlama,
• patlamaya dayanıklı kameralar

üzerine kuruludur.

Model B’de iki adet madenciliğe uygun LiDAR kullanılmıştır.

Bunlardan:

• biri yatay yerleştirilerek robot konumlamasında,
• diğeri yaklaşık 30° öne eğilerek tavan ve zemin topografisinin daha yoğun taranmasında

kullanılmıştır.

Sayfa 8’deki Şekil 6, sensör yerleşiminin SolidWorks modeli, URDF dönüşümü, Gazebo simülasyonu ve gerçek makine üzerindeki uygulamaya kadar nasıl geliştirildiğini göstermektedir.

Otonom Navigasyon Sistemi Hangi Katmanlardan Oluşuyor?

Kaynağın 13. sayfasındaki sistem mimarisi şu ana zinciri göstermektedir:

LiDAR + IMU + UWB → SLAM → Arazi Analizi → Maksimum Varış Olasılığı → Çevrimdışı Yörünge Kütüphanesi → Optimum Yörünge → MPC → Paletli Sürüş

Robotun ana kontrol sistemi ROS mimarisi kullanmaktadır.

Navigasyon sistemi ile sondaj robotunun PLC tabanlı ana kontrol sistemi UDP üzerinden haberleşmektedir.

Arazi Analizi Nasıl Yapılıyor?

LiDAR nokta bulutundaki yükseklik bilgisi iki farklı yükseklik haritasına dönüştürülmektedir.

Bir voxel içindeki en düşük nokta referans alınmakta, diğer noktaların yüksekliği geçiş maliyeti olarak değerlendirilmektedir.

Böylece:

• düz zemin düşük maliyetli,
• eğimli zemin daha yüksek maliyetli,
• yüksek engeller geçilemez

olarak sınıflandırılabilmektedir.

Maksimum Varış Olasılığına Dayalı Yol Planlama Nedir?

Yöntemin temel fikri, robotun her an yalnız en kısa rotayı değil, hedefe güvenli biçimde ulaşma olasılığı en yüksek olan hareket durumunu seçmesidir.

Robotun hedef B noktasına ulaşma olasılığı:

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

ile ifade edilmektedir.

Algılama bölgesindeki engeller LiDAR sayesinde bilinirken, sensör menzili dışındaki alanlar önceden oluşturulmuş harita veya hedef yönelimi üzerinden olasılıksal olarak değerlendirilir.

Monte Carlo / önem örnekleme yaklaşımıyla sürekli olasılık problemi sınırlı sayıda yörüngeye indirgenmektedir.

Neden Çevrimdışı Yörünge Kütüphanesi Kullanılıyor?

Büyük iş makinelerinde çevrimiçi olarak binlerce yeni rota hesaplamak hem işlem yükünü hem de tepki süresini artırabilir.

Bu çalışmada güvenli yollar önceden hesaplanıp dosyaya kaydedilmektedir.

Robot hareket sırasında yalnız:

1. hangi yörüngelerin engel tarafından bloke edildiğini kontrol eder,
2. uygun olmayanları eler,
3. kalanlar içinden hedefe ulaşma olasılığı en yüksek olanı seçer.

Yerüstü testlerinde çevrimiçi işlem süreleri:

olarak verilmiştir.

Sistem 10 Hz'de çalışmış ve tek CPU çekirdeği kullanımı %5’in altında tutulmuştur.

Bézier Eğrisi Neden Kullanıldı?

Kaynak, cubic spline tabanlı yörünge kütüphanesini Bézier eğrileriyle karşılaştırmıştır.

Standart Bézier eğrisi:

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

şeklinde ifade edilmektedir.

Ancak standart Bézier eğrilerinin ara kontrol noktalarından geçmemesi engelden kaçınma için yetersiz olabileceğinden, yazarlar ara kontrol noktalarının çevresine küçük kısıt noktaları ekleyen değiştirilmiş bir Bézier yaklaşımı geliştirmiştir.

Sayfa 21’deki Şekil 20, cubic spline, klasik Bézier ve kısıt noktalı Bézier yörünge kütüphanelerini yan yana göstermektedir.

Kısıt noktalı Bézier yöntemi:

• daha düzgün başlangıç açıları,
• daha yoğun rota seçenekleri,
• daha dengeli örnekleme

üretmiştir.

Bézier Yöntemi Simülasyonda Ne Sağladı?

Uzun tünel simülasyonunda Bézier ve cubic spline yöntemlerinin toplam yürüyüş süreleri benzer olmasına rağmen Bézier tabanlı yollar özellikle dönüşlerde daha düzgün olmuştur.

Toplam yol uzunlukları:

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

olarak ölçülmüştür.

Kaynak, cubic spline rotasında özellikle sağ açılı ve ardışık dönüşlerde titreşimli/yığılmalı yön düzeltmeleri görülürken Bézier yönteminin daha düzgün tutum değişimi oluşturduğunu raporlamaktadır.

Hybrid A* ile Karşılaştırmada Sonuç Ne Oldu?

Hybrid A* bazı sağ açılı dönüşlerde geri manevra veya gereksiz S biçimli düzeltme üretirken önerilen yöntem robotu doğrudan dönüşe sokabilmiştir.

Bununla birlikte yazarlar, önerilen yöntemin bazı virajlarda köşeye gereğinden fazla yaklaşabildiğini de belirtmektedir.

Model A Sabit Nokta Park Testinde Ne Kadar Hata Yaptı?

Model A dört ayrı park noktasında test edilmiştir.

Hedefler:

• 5 m
• 10 m
• 15 m
• 20 m

olarak belirlenmiştir.

Park hataları:

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

olmuştur.

Ortalama hata:

0,1625 m

olarak hesaplanmıştır.

Neden Park Hedefi Tek Nokta Değil Bir Alan Olarak Tanımlandı?

Büyük paletli bir robotta hedef toleransını aşırı dar tutmak, robotun hedef çevresinde sürekli küçük düzeltmeler yapmasına neden olabilir.

Kaynak, bu “peristaltik” düzeltmeleri büyük bir iş makinesi için güvenlik riski olarak değerlendirmektedir.

Bu nedenle varış eşiği:

Φ 0,2 m

olarak seçilmiştir.

Maksimum yürüyüş hızı ise:

0,175 m/s

olarak sınırlandırılmıştır.

L Biçimli Galeride Robot Engelden Kaçabildi mi?

Evet.

Model B, L biçimli yerüstü taklit galerisinde dönüş ve engelden kaçınma testine tabi tutulmuştur.

Robotun ağırlığı yaklaşık:

8,3 ton

olduğu için zemini korumak amacıyla ahşap levhalar kullanılmıştır.

Bu levhalar paletlerde kayma oluşturmasına rağmen robot:

• dönüş yapabilmiş,
• galeri duvarına güvenli mesafeyi koruyabilmiş,
• kaymadan sonra yönünü yeniden düzeltebilmiş,
• hedef noktaya ulaşabilmiştir.

Hassas Sondaj Testinde Sonuç Ne Oldu?

T biçimli galeride robot iki hedef park noktasında sabitlenmiş ve duvardaki 40 cm çaplı test deliklerine sondaj yapmıştır.

İki park hatası:

• 0,127 m
• 0,168 m

olarak ölçülmüştür.

Ortalama:

0,1475 m

olmuştur.

Robotun matkap ucu her iki durumda da önceden tanımlanan dairesel hedef bölgeye ulaşmıştır.

Sayfa 36’daki Şekil 37, robotun hem park konumunu hem de duvardaki hedef deliğe yapılan gerçek sondajı göstermektedir.

Sistem Gerçek Kömür Madeninde Test Edildi mi?

Evet.

Yeraltı saha deneyleri Shoushan No. 1 Mine ve Pingdingshan Tianan Coal Industry tesislerinde gerçekleştirilmiştir.

Test ortamı:

• Galeri genişliği: 5,2 m
• Galeri yüksekliği: 4,2 m
• Yürünebilir test uzunluğu: yaklaşık 30 m
• zeminde maden arabası rayı,
• tavanda monoray vinç hattı

içermektedir.

Yeraltı Deneyinde Park Hassasiyeti Ne Oldu?

İki hedef noktada ölçülen hatalar:

• 0,153 m
• 0,132 m

olmuştur.

Ortalama park hatası:

0,1425 m

olarak verilmiştir.

Robot Gerçek Yeraltı Engelinden Kaçabildi mi?

Evet.

Robot navigasyon sırasında sol tarafındaki bir sondaj borusu kutusunu algılamış, rotasını değiştirerek engelin çevresinden geçmiş ve ikinci sondaj hedef noktasına devam etmiştir.

Toplam:

• 17,312 m yol,
• 346,1 s toplam navigasyon–sondaj–geri çekme süresi,
• 2 park ve sondaj görevi,
• 1 otonom engelden kaçınma

gerçekleştirilmiştir.

Sayfa 38’deki Şekil 40, bu yeraltı sürecini adım adım göstermektedir.

Çalışmanın Desteklediği Sonuçlar

• 3B nokta bulutu, büyük sondaj robotlarının yeraltı navigasyonu için işlevsel bir temel oluşturabilir.
• Çevrimdışı yörünge kütüphanesi çevrimiçi hesap yükünü çok düşük seviyede tutabilir.
• Kısıt noktalı Bézier yörüngeleri cubic spline yöntemine göre dönüşleri daha düzgün hâle getirebilir.
• Maksimum varış olasılığı yaklaşımı engeller ve hedef yönü arasında pratik bir seçim mekanizması sağlar.
• Gerçek yeraltı testinde robot otonom olarak engelden kaçıp sondaj noktasına ulaşmıştır.
• Yerüstü ve yeraltı park hataları yaklaşık 0,14–0,16 m aralığında kalmıştır.

Çalışmanın Desteklemediği Sonuçlar

• Sistem bütün dinamik maden koşullarında tam insan gözetimsiz çalışmayı kanıtlamamıştır.
• Çevrimdışı yörünge kütüphanesi hızlı değişen ortamlarda sınırsız uyarlanabilir değildir.
• 330–340 μs planlama süresi bütün donanım ve maden koşullarına genellenemez.
• Robotun bütün olası dar galeri geometrilerinde çarpışmasız çalışacağı gösterilmemiştir.
• Park hatasının santimetre altına indirildiği gösterilmemiştir.
• Sistemin uzun süreli üretim operasyonunda arıza veya bakım istatistikleri verilmemektedir.