电机车作为煤矿井下开采工作的重要一环,担负着煤矿运输的重要任务,对煤矿生产效率有重要影响.针对煤矿井下环境状况,为减少人员伤亡率和降低运输成本,提高煤矿生产效率,本文研究了煤矿井下电机车无人驾驶测控系统.本文结合煤矿井下实际运输环境,给出无人驾驶测控系统的总体结构,并介绍和分析了电机车无人驾驶关键技术.分析了测控系统的功能需求,概述了电机车必备的四大模块:电机车定位模块,障碍物检测模块,环境检测模块和运动控制模块;完成了测控系统的总体方案设计.对电机车主控电路,定位模块硬件电路,避障模块硬件电路,环境检测模块硬件电路和运动控制模块硬件电路进行详细的设计.本文设计了基于接收信号强度的煤矿井下电机车无线定位算法,通过高斯滤波和加权平均处理对无线定位算法进行优化,设计了卡尔曼滤波器将ZigBee无线定位与惯性定位进行融合,实现组合定位,精确检测出电机车的位置.根据设计的避障模块获取电机车前方和两侧障碍物信息,实现电机车自主避障功能;并针对测距传感器进行了性能测试.根据设计环境检测模块检测的环境信息判断电机车运行环境是否安全.在运动控制模块中对电机车的运动进行建模并设计了运动指令和运动状态;针对运动状态设计速度PID控制器,采用增量PID控制原理实现电机车车轮速度的调节.对电机车定位模块和运动控制模块进行实验,实验结果表明:定位模块能够实现电机车精准定位,电机车在行驶100m时的平均定位误差在0.58m左右,运动控制模块能够实现电机车平稳运行,满足行驶要求.图[58]表[8]参[61]

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