图片来源:昆士兰科技大学
昆士兰科技大学的机器人研究人员开发了一项新技术，可以装备地下采矿车在灰尘、摄像头模糊和光线不好的情况下自主导航。
该技术利用数学和生物学启发的算法，利用车载摄像机在地下隧道中跟踪车辆的位置，误差不超过几米。
这项研究是由昆士兰理工学院的澳大利亚机器人视觉中心的一个团队领导的，其中包括迈克尔·米尔福德教授与Catepillar、Mining3和昆士兰州政府的合作。
- 自动驾驶车辆越来越多地用于地下采矿行业
- 机器需要在恶劣的环境和迷宫般的隧道中航行
- 矿山经营者正在使用昂贵的传感器或基础设施改造
- 新的定位技术提高了地下的效率和安全性
米尔福德说，在地下矿山运行的自动驾驶车辆依赖于昂贵的传感或基础设施改造。
“这是项目的第一阶段，”他说。“能够跟踪地下矿山中所有移动资产的位置在商业上非常重要，特别是如果你可以在不需要安装额外基础设施或使用昂贵的激光传感的情况下，以低廉的成本做到这一点。基于十多年来对生物导航技术的研究，我们开发了一种使用相机而不是激光的定位系统。”
崎岖的地形意味着无法使用全球定位系统，无线传感器网络由于来自岩体的干扰和缺乏接入点而不太可靠。
米尔福德说，煤矿现场的条件很艰苦。“我们的实验并不是一帆风顺的，因为研究系统在矿山现场环境中首次测试时并没有很好地工作。我们必须在技术中添加一些额外的智能，以应对具有挑战性的环境。我们开发了一种系统，可以智能评估从相机接收到的图像的有用性，而忽略那些模糊的、尘土飞扬的或被入射车灯冲淡的图像。”
研究人员已经完成了对澳大利亚矿区的两次实地考察，本月晚些时候将进行第三次考察。
“这次新的实地考察将使我们能够开始测试项目的第二阶段，一种更精确的定位技术，”他说。“如果你能在几厘米内追踪车辆的位置，那么你就可以利用这项技术让车辆自动行驶。”
这项研究于12月12日在悉尼举行的澳大利亚机器人与自动化会议上发表。
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