捷联惯性导航系统在矿井机车定位中应用研究袁小平

煤矿机械Coal Mine Machinery Vol.34No.01 Jan.2013

第34卷第01期2013年01月

0引言

矿井机车通常用于井下生产资料、设备、人员的运输工作。与地面机车调度系统相比，井下空间有限，巷道狭窄，很难进行快速地错车；再加上调度手段相对简单、信息化程度较低，很容易造成道路拥挤、货物积压，从而对生产一线的采掘工作造成不良的影响。因此，有必要利用现代化的手段对矿井机车进行定位和管理，以降低事故发生率、提高煤矿生产效率。

目前，我国煤矿矿井机车监控系统多采用信号、集中、闭塞控制系统。该系统利用传统的点式传感技术测量机车位置并发送至调度中心，从而使调度员清楚地掌握机车位置，以便对道岔和信号机的开放进行集中控制。信集闭系统可以实现对机车的识别、定位，大大减少了机车碰撞事故的发生，提高了机车的运输效率，但是需要在机车轨道附近布置大量传感器，由于井下环境恶劣，电磁干扰严重，传感器容易出现故障，维护工作量较大；点式传感技术定位精确度较低，甚至会丢失机车位置。

视频测速技术可以按照摄像机安装的位置分为2种情况。

（1）摄像机安装在巷道内的固定位置为便于信息的处理，一般为矿机机车安装车牌，将地面常用的车牌识别技术应用于井下，通过对车牌进行图像处理，计算其在背景图像中的像素差来获取机车的速度，利用实时速度信息计算出机车所在位置。由于煤矿工作环境恶劣，湿度大、粉尘多，机车车牌很有可能处于被煤屑覆盖的状态，从而使得信息获取和处理的难度增大，因此，虽然该方法在理论上具有可行性，但其实用价值有待商榷。此外，由于摄像机价格相对较高，分布密度不会很大，必然会造成视频信息丢失的现象，从而降低了机车位置信息的实时性；

（2）利用车载摄像机进行定位在机车上安装2台相同的摄像机用于采集巷道视频，然后分析图像特征，利用双目立体视觉测距技术来计算机车运行的实时速度。利用机载设备进行信息采集时，需要使用无线设备将采集到的信息传递至井下局域网，并利用光纤传递至地面调度室对视频信息进行处理，计算出机车的运行速度和所在位置。该方法减少了所使用摄像机的数量，并且能够获取可视化的视频信息，具有较好的发展前景。然而，该方法需要利用无线网络传输视频信息，这在无线通信环境极其恶劣的煤矿井下无疑是十分具有挑战性的。

通过以上分析可以发现，上述常用的机车定位方法不论是在理论上还是在实现上都存在一定的缺陷，因而有必要利用其他技术实现机车的定位，鉴于此，本文将捷联惯性导航系统（SINS）应用到井下机车的定位当中。SINS利用机载的加速度传感器、陀螺仪等设备获取机车的三维加速度、角速度信息，利用无线网络将信息传递至井下局域网，通过有线网络传递至地面调度室，使用SINS数学平台计算出机车的速度、位置、行驶方向和姿态信息。

捷联惯性导航系统在矿井机车定位中应用研究

袁小平，陈羲梅，鲍捷，池庆

（中国矿业大学信息与电气工程学院，江苏徐州221116）

摘要：介绍煤矿机车定位常用的信集闭系统以及2种视频测速定位技术，分析3种方法的优点和缺陷，并针对其所分析出的缺陷，提出将捷联式惯性导航系统引入到煤矿机车定位系统中。以SINS为核心的定位系统有较好的实时性，定位精度好，且易于实现。

关键词：捷联惯性导航；煤矿；机车定位

中图分类号：TP334；TD524文献标志码：B文章编号：1003－0794（2013）01－0208－02 Research of Step-down Inertial Navigation System Used in Mine

Locomotive Localization

YUAN Xiao-ping,CHEN Xi-mei,BAO Jie,CHI Qing

（Information and Electrical Engineering Institute of China University of Mining and Technology,Xuzhou221116,China）Abstract:The article introduced the mine locomotive localization commonly used technologies block signals system and two speed measurements through video,analyzed the advantages and disadvantages of the three methods,and for the founding defects,put up that the step-down inertial navigation system is introduced into the coal mine locomotive localization system.Localization system taking SINS as the core has real-time performance,well location accuracy and easy to implement.

Key words:step-down inertial navigation;coal mines;locomotive localization

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C b t ＝C ψC θC γ=cos ψcos γ-sin ψsin θsin γ-sin ψcos θcos ψsin γ+sin ψsin θcos γ

sin ψcos γ+cos ψsin θsin γcos ψcos θsins γsin ψ-cos ψsin θcos γ

-sin γcos θsi n θcos θcos 3333333333

3333333333

γ

第34卷第01期Vol.34No.01

捷联惯性导航系统在矿井机车定位中应用研究———袁小平，等1捷联惯性导航基本原理

捷联式惯性导航系统主要由陀螺仪、加速度传

感器、数学平台、导航计算机及其接口、控制器及显示器、各种功能的电子线路、用于积分定时的精密时钟和电源组成，其系统组成如图1所示。

图1SINS 结构图

系统将IMU 测量得到的各种参量经补偿校正后送入由计算机及其软件组成的数学平台后，首先求解捷联矩阵微分方程，得到捷联矩阵（又称姿态矩阵）；然后通过捷联矩阵将载体坐标系b 中的比例矢量变换到导航坐标系p 中，就可以通过平台坐标系下的比力信息计算出载体的速度和位置；由此可看出，姿态矩阵在导航计算中是十分重要的。实际应用时，姿态矩阵的实时更新需要以陀螺仪的测量值作为输入，或者利用转动四元数法进行计算。2SINS 软件设计

对机车进行定位时，首先利用转动四元数法求出姿态矩阵。

设载体坐标系相对平台坐标系的转动四元数为

Q =q 0+q 1i b +q 2i b +q 3i b

（1）可以求解Q 的微分方程对Q 做出修正，Q 的微分方程

q ·0q ·1q ·2

q ·3

33333333333333333

33333333333333333

＝0－ωx －ωy －ωz ωx 0ωz －ωy ωy -ωz 0ωx ωz

ωy －ωz 333333333333333333333333330q 0q 1q 2q 33

3333333333333333333333333

（2）

求出q 0、q 1、q 2、q 3之后，可以求出捷联矩阵T ＝q 02＋q 12－q 22－q 322（q 1q 2－q 0q 3）2（q 1q 3＋q 0q 2）2（q 1q 2＋q 0q 3）q 02-q 12+q 22－q 322（q 2q 3-q 0q 1）

2（q 1q 2－q 0q 2）2（q 2q 3-q 0q 1）q 02-q 12－q 22+q 3333333333

333333333

2

用欧拉角表示姿态矩阵T ，即可求出机车的姿

态信息。

绕地理坐标系t 转动的载体坐标系b 的角位置，可以通过一次转过欧拉角组γ、θ和ψ的3次旋转变换矩阵的联乘获得。经演算得到姿态矩阵

用欧拉角表示姿态矩阵C b t ，它的几何意义和物

理意义都十分明确，而且，根据姿态变换矩阵的元素可以求出目标运动的姿态角。需要指出的是，姿态矩阵并不是唯一的，姿态矩阵元素的取值和欧拉角组的选择以及转动的先后次序都是有关的。

若C b t 的更新矩阵为C b t =T 11T 12

T 13

T 21T 22

T 23T 31T 32

T 33

3

33333333

333333333

，则θ=arcsin T 32，γ=arctan -T 31T 33，ψ=arctan -T 12T 22

。

利用欧拉角

组表示出姿态矩阵，即可求出该组欧拉角的取值，3个欧拉角就对应了机车的姿态信息。

将姿态矩阵变换到导航坐标系下，结合传感器测量的比例信息等解定位方程，就可以得到导航坐标系下机车的三维速度和三维位置信息。SINS 算法软件流程如图2所示。

图2SINS 算法软件流程图

首先读取井下传递至地面的数据，然后对数据进行卡尔曼滤波，完成姿态矩阵和位置矩阵的更新，利用上述相关公式对机车姿态、位置、速度和行驶方向等信息进行实时更新。3结语

利用SINS 实时监测机车运行时的姿态信息，以无线通信和有线通信相结合的方式传输少量数据信息至地面，通过数学平台计算出机车的速度、位置。每经过一个无线通信节点，就进行一次修正，以减小SINS 系统的累积误差。惯性导航不需要借助节点或者是位于巷道中固定位置的定位标签就可以实现跟踪，不需要在机车轨道附近布置传感器，避免了对传感器繁琐的安装、维护工作；同时，由于传递的数据量较小，不像利用视频监控进行定位时对通信网络具有很高的要求。因而利用SINS 进行机车定位不论在理论精度还是在实际实现时，都具有较大的优势。

参考文献：

［1］李玉良，马勇，于洪珍，等.KJ41井下机车运输信号集中监控系统

与应用［J ］.煤炭科学技术，1996（5）:39-42.

［2］孙超，李玉良，王蓓蓓，等.图像识别技术在矿井机车监控系统中

的应用［J ］.煤矿机械，2011，32（2）:199-200.

［3］王猛，李玉良，王庆飞.视频测速技术在煤矿井下机车定位中的

应用［J ］.工矿自动化，2011（4）:104-106.

作者简介：袁小平（1966-），江苏仪征人，教授，博士生导师，电子信箱：xpyuankd@.

责任编辑：马宝玲

收稿日期：2012－08－17

加速度传感器

f a

f a

C b

p （0）

f b

ωb pb

C b p f p ωb ib

ωb ib

陀螺仪

惯性仪表模型误差补偿

杠杆臂效

应校正

位置计算

运算平台

姿态角计算

捷联矩阵

捷联矩阵微分方程

C b p =C b p Ωp

pb

X （t ）=f ［X （t ），t ］

ωb ip

定位信息处理

开始自检测初始化姿态矩阵计算迭代次数导航计算控制信息计算

结束

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