一种矿井无人电机车组合定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于矿山无人有轨运输技术领域，具体地是一种矿井巷道内使用的无人有 轨电机车的定位方法。
【背景技术】
[0002] 矿石运输是地下采矿系统的关键工程之一。随着矿山开采难度的增加，对矿石运 输能力、效率和安全性提出了更高的要求，无人化、智能化代表了矿山运输技术的发展方 向。矿山无人有轨运输系统正是朝着这个目标迈进的重要环节，而机车定位是实现机车无 人化运行的关键技术之一。机车定位的涵义是在机车运行过程中，通过定位传感器实时获 取机车运行的准确位置，并传送给机车控制计算机。
[0003] 无线射频识别技术，简称RFID，由阅读器和信标组成。RFID阅读器辐射信号可以覆 盖一定的区域，当检测到RFID标签时会产生一条记录。RFID技术的基本工作原理:信标进入 阅读器的磁场后，接收阅读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在 芯片中的信息(无源信标），或者主动发送某一频率的信号(有源信标）。阅读器读取信息并 解码后，送至计算机进行有关数据处理。
[0004] 惯性测量元件，简称MU，是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主 式位移测量系统。其工作环境不仅包括空中、地面，还可以在水下。惯性测量的基本工作原 理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分， 且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、角度和位置等信息。
[0005] 传统的有人驾驶机车不存在定位问题，或者是在关键位置采用磁感应传感器、光 电开光等装置实现机车的固定位置的定位，但这些技术存在抗干扰能力差、环境适应性低、 自动化程度低等缺点，不能满足矿山运输无人化的技术需求。因此为了实现电机车的无人 控制和可靠运行，对无人电机车的定位技术开展研究是一项迫切需要解决的任务。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是设计一种适用于矿井巷道运输的无人电机车定位方法。提出基于 RFID定位、惯性测量定位、光电编码器检测相结合的机车组合定位方法。RFID阅读器检测到 的信标信号、惯性测量元件和光电编码器检测信号均送至车载控制计算机，经数据处理后， 使用联邦滤波算法进行多源位置信息融合，产生机车的最优估计位置，再经过通信网络，将 位置信息送至地面的监控计算机。
[0007] 电机车车体安装RFID阅读器，按照一定距离间隔沿轨道布置RFID信标，每个信标 有不同的ID值，当机车行驶通过不同信标位置时，车载RFID阅读器发出射频信号，激发RFID 信标工作并获取信标ID号，进而将该ID号送至车载计算机，根据预存的信标ID数据库，获得 机车行进位置。
[0008] 惯性测量元件与电机车固定连接，通过其内部的加速度计和角速率陀螺测量电机 车的运动加速度与角速率，经过积分运算之后，可得到电机车的速度和位移信息。IMU得到 的是相对位移信息，需要进行初始位置和角度标定，以及在运行过程中进行位置校正。
[0009]电机车车轮上同轴安装增量式光电编码器，编码器随机车行进而输出脉冲信号， 经频率计数与位置换算后，得到机车行进速度和位移。
[0010] RFID阅读器检测到的位置信息、惯性测量元件检测的位移量、光电编码器定位信 息均送至车载控制计算机，采用联邦滤波算法，进行位置信息融合。以RFID作为联邦滤波器 的公共参考系统，分别以光电编码器和惯性测量元件信号构建两个子滤波器，子滤波器和 公共参考系统输出到主滤波器，得到机车的最优估计位置，再经过通信网络，将位置信息上 传。
[0011] 本发明的组合定位方法是一种三余度定位方法，能够有效避免单一定位方法的缺 陷，提高定位精度和可靠性。光电编码器具有定位精度高、可靠性好等优点，但当电机车出 现滑行或车轮空转等情况时，光电编码器将不能产生正确输出；惯性测量元件具有定位精 度高，抗干扰能力强等优点，但存在零点漂移、累积误差等不足;上述两种传感器均为增量 式位移测量，都需要由RFID间断性地提供电机车行进的绝对位置，以进行位置修正。RFID通 过信标读取可以得到电机车的绝对位置，但RFID的测量是非连续的，只能在信标位置处得 到位置信息，需要其它定位方法进行其余路段的定位信息补充，而这种补充恰可以由惯性 测量元件和光电编码器提供。在RFID信标的间隔，采用惯性测量元件和光电编码器测量机 车移动距离，进行位置的测算，再结合RFID的定位信息，实现全路段的机车精确定位。
[0012] 当RFID信号错误或丢失时，惯性测量元件和光电编码器可以根据丢失信号前的 RFID位置进行推算，得出当前位置坐标。
[0013] 当惯性测量元件失效时，光电编码器和RFID仍能够构成二余度组合定位系统，提 供电机车的精确位置。
[0014] 当光电编码器失效时，惯性测量元件和RFID仍能够构成二余度组合定位系统，提 供电机车的精确位置。
[0015] 当頂U和光电编码器同时故障时，RFID系统仍通过测量RFID信标提供机车位置的 非连续性的绝对位置坐标，并警示机车控制系统，进行应急处理。
[0016] 【附图说明】: 图1:RFID定位方法示意图 图2:基于RFID/1MU/编码器的联邦滤波算法框图 图1中 1.车载计算机 2.RFID阅读器 3.WiFi终端 4.WiFi基站 5.RFID信标 图2中
【具体实施方式】： 1、RFID定位 在本发明中采用电机车携带阅读器。
[0017]优选的，将RFID阅读器安装于机车底部，信标沿轨道布置。
[0018]机车行进过程中通过RFID阅读器读到不同的标签来判断机车到达何处。RFID提供 的是离散的、绝对的位置信息，在各个RFID信标布置点处得到电机车的绝对位置。
[0019] RFID信标的布置，在道岔路口，放矿点、卸矿点等关键路段，可布置较为稠密的信 标，以提高读取信标的频率，从而提高定位精度。在长直巷道中，路况相对单一，可适当降低 信标布置密度，以降低成本。
[0020] 2、惯导测量元件定位 在电机车车体上固定安装惯性测量元件，检测机车运行加速度、速度、位移信息。惯性 测量元件是连续的测量电机车的速度和位移，需要对其初始对准，该绝对位置信息由RFID 提供。机车经过一次RFID信标，进行一次精确定位，然后根据惯性测量元件测量的运行速 度，计算位移信息，从而能够进一步确定在信标间隔区域的机车位置。同时惯性测量元件的 累积误差可通过RFID的定位进行修正。
[0021] 3、基于光电编码器的位置测量 在电机车的车轮上同轴安装增量式光电编码器，编码器随机车行进而输出脉冲信号， 经频率计数与位置换算后，得到机车行进速度和位置。
[0022]增量式光电编码器有A，B，Z三路差分信号输出，其中，A相与B相信号的相位相差90 度，通过四倍频电路可以将光电编码器的测暈精度提高四倍。电机车位移可表示为：
其中，η为四倍频之后的计数个数，N为光电编码器线数，R为电机车车轮半径，L为电机 车的移动距离。
[0023]同样光电编码器提供的也是连续的速度和位移信息，需要对其进行初始对准，该 过程由RFID提供的位置信息实现。
[0024] 4、采用联邦滤波的RFID、頂U、光电编码器位置信息融合 联邦滤波是一种分块估计、两级结构的信息融合算法。如图2所示，在本发明中，以RFID 作为联邦滤波器的公共参考系统，光电编码器和惯性测量元件信号构建两个子滤波器。 RFID参考系统的输出一方面直接给到主滤波器，另一方面作为公共状态变量给到两个子滤 波器。公共参考系统RFID与惯性测量元件、光电编码器构成的两个子系统的输出分别送给 对应的子滤波器进行时间更新与量测更新，获得两个子滤波器的局部估计，子滤波器的局 部估计参数送入主滤波器，主滤波器一方面进行时间更新，另一方面与各个子滤波器的输 出结果行全局滤波，得到机车位置的全局最优估计。
[0025]联邦滤波器的各子滤波器并行运算且互不干扰，当某一子滤波器出现故障时，容 易实现故障诊断与隔离，可以提高定位系统的容错性与可靠性。
【主权项】
1. 一种采用RFID技术、增量式光电编码器、惯性导航元件三者相结合的无人电机车组 合定位方法;其特征在于： 1) 电机车车体安装RFID阅读器，沿轨道按照一定距离间隔布置RFID信标，每个信标有 不同的ID值，当机车行驶通过不同信标位置时，车载RFID阅读器发出射频信号，激发RFID信 标工作并获取信标ID号，进而将该ID号送至车载计算机，根据预存的信标ID数据库，获得机 车行进位置； 2) 电机车安装惯性导航组件（MU)，由MU实时敏感机车运动信息，测量机车运行的加 速度和角速率，并进行积分运算后得到机车速度和位移信息； 3) 电机车车轮上同轴安装增量式光电编码器，编码器随机车行进而输出脉冲信号，经 频率计数与位置换算后，得到机车行进速度和位置； 4. RFID阅读器检测到的位置信息、頂U检测的位移量、光电编码器定位信息均送至车载 控制计算机，采用联邦滤波算法，进行位置信息融合；以RFID作为联邦滤波器的公共参考系 统，分别以光电编码器和MU输出信号构建两个子滤波器，子滤波器和公共参考系统输出到 全局滤波器，得到机车的最优估计位置。
【专利摘要】本发明公开了一种矿井无人电机车的组合定位方法。由RFID、光电编码器、惯性测量元件分别进行机车位置检测，再经联邦滤波算法进行位置信息融合，得到无人电机车定位的最优估计值。电机车车体安装RFID阅读器，沿轨道布置RFID信标，阅读器通过读取信标ID号，获得机车行进位置。惯性测量元件实时敏感机车运行测量机车运行加速度和角速率，经积分运算后得到机车速度和位移信息。电机车车轮同轴安装光电编码器，随机车行进，编码器输出脉冲信号，经频率计数与换算后，得到机车行进速度和位置。对三种传感器的测量数据采用联邦滤波，进行位置信息融合。以RFID作为公共参考系统，以光电编码器和IMU输出信号构建子滤波器，得到机车的最优估计位置。
【IPC分类】G01C21/16
【公开号】CN105651280
【申请号】
【发明人】王中华, 李猛, 王冬雪, 李荣伟
【申请人】济南大学
【公开日】2016年6月8日
【申请日】2016年1月17日