薛旭升， 任眾孚， 毛清華， 張旭輝， 馬宏偉， 王悅

(1.西安科技大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院， 陜西 西安 710054； 2.西安科技大學(xué) 陜西省礦山機(jī)電裝備智能監(jiān)測重點(diǎn)實驗室， 陜西 西安 710054)

0 引言

煤礦采掘作業(yè)面臨采掘失衡的主要原因之一是掘進(jìn)裝備智能化水平遠(yuǎn)低于采煤裝備，因此，掘進(jìn)裝備智能化成為提高掘進(jìn)效率、確保掘進(jìn)作業(yè)安全、降低作業(yè)人員數(shù)量與勞動強(qiáng)度、改善作業(yè)環(huán)境的重要技術(shù)手段和研究內(nèi)容[1]。國家發(fā)展改革委、國家能源局等八部委聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于推進(jìn)煤礦智能化發(fā)展的指導(dǎo)意見》和國家煤礦安全監(jiān)察局發(fā)布的《煤礦機(jī)器人重點(diǎn)研發(fā)目錄》，均對煤礦開采裝備智能化尤其是掘進(jìn)機(jī)器人明確提出自主決策、智能控制和掘進(jìn)環(huán)境可視化等關(guān)鍵技術(shù)突破的要求[2-3]。

自主糾偏控制是保證掘進(jìn)機(jī)器人精確定向行走與巷道高質(zhì)量成形截割的重要前提，可使掘進(jìn)機(jī)器人保持最佳作業(yè)姿態(tài)，是掘進(jìn)機(jī)器人智能化關(guān)鍵技術(shù)之一。近年來，許多學(xué)者利用PID控制[4]、區(qū)域柵格化[5]、偏差感知與控制[6]等技術(shù)研究掘進(jìn)機(jī)器人位姿檢測與偏移控制。宗凱等[7]研究了大傾角巷道掘進(jìn)機(jī)截割過程整機(jī)滑移的力學(xué)模型，分析了掘進(jìn)機(jī)偏移機(jī)理。楊健健等[8]提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法實現(xiàn)自主糾偏的智能化掘進(jìn)機(jī)自主感知及調(diào)控技術(shù)。張旭輝等[9-13]采用人-信息-物理系統(tǒng)(Human-Cyber-Physical System，HCPS)交互機(jī)制、模糊PID算法、視覺導(dǎo)航、視覺測量、視覺伺服、遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，研究掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制和自主截割控制，研發(fā)了煤礦掘進(jìn)機(jī)器人數(shù)字孿生遠(yuǎn)程操控系統(tǒng)，為虛擬現(xiàn)實、數(shù)字孿生等技術(shù)在掘進(jìn)機(jī)器人機(jī)身定位及糾偏控制等方面的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。受掘進(jìn)巷道高粉塵、低照度等復(fù)雜環(huán)境限制，掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制需進(jìn)一步研究。

本文針對煤礦掘進(jìn)巷道作業(yè)環(huán)境與掘進(jìn)工藝特點(diǎn)，提出了一種基于數(shù)字孿生的煤礦掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)?；跈C(jī)器視覺和數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建虛實同步的掘進(jìn)巷道匹配模型，通過將采集的掘進(jìn)機(jī)器人位姿、環(huán)境等信息與設(shè)計的理想巷道進(jìn)行匹配，控制掘進(jìn)機(jī)器人運(yùn)行軌跡，確保掘進(jìn)機(jī)器人按照掘進(jìn)作業(yè)要求進(jìn)行高精度截割作業(yè)；在保證巷道掘進(jìn)質(zhì)量的同時，通過虛實同步控制，實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人自主遠(yuǎn)程可視化糾偏。

1 煤礦掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制需求分析

1.1 掘進(jìn)機(jī)器人偏移原因

掘進(jìn)工作面環(huán)境惡劣，掘進(jìn)過程中導(dǎo)致掘進(jìn)機(jī)器人偏移的主要原因如下。

(1) 掘進(jìn)機(jī)器人為大質(zhì)量、大慣性裝備，若巷道底板不平整或有積水、浮煤等，可能導(dǎo)致掘進(jìn)機(jī)器人履帶行走機(jī)構(gòu)與巷道底板之間產(chǎn)生滑移，且掘進(jìn)機(jī)器人移動速度較慢，對履帶滑轉(zhuǎn)率有較大影響，由此產(chǎn)生因巷道環(huán)境與掘進(jìn)機(jī)器人結(jié)構(gòu)造成的偏移。

(2) 采用人工結(jié)合視覺檢測操作方式時，工作人員需要根據(jù)現(xiàn)場情況或傳輸?shù)囊曨l信號判斷掘進(jìn)情況，信號干擾源多、精度差，導(dǎo)致人工操控掘進(jìn)機(jī)器人時產(chǎn)生偏移。

掘進(jìn)機(jī)器人偏移會導(dǎo)致自主截割過程中的超挖、欠挖現(xiàn)象，導(dǎo)致巷道斷面成形質(zhì)量不理想[14]。本文在假設(shè)掘進(jìn)機(jī)器人截割臂精準(zhǔn)控制的基礎(chǔ)上，將機(jī)身偏移距離及偏航角作為掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制對象，研究偏移極限位置的糾偏控制參數(shù)，并采用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建糾偏控制系統(tǒng)，實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人位姿糾正，以減少超挖或欠挖現(xiàn)象。

1.2 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制功能需求

(1) 搭建掘進(jìn)巷道及掘進(jìn)機(jī)器人的數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人物理實體與虛擬樣機(jī)映射。

(2) 實時顯示掘進(jìn)機(jī)器人定位定向參數(shù)，解算掘進(jìn)機(jī)器人位置與方向，判斷當(dāng)前掘進(jìn)狀態(tài)(正常、超挖、欠挖)并實時顯示。

(3) 根據(jù)掘進(jìn)狀態(tài)及定位定向參數(shù)驅(qū)動掘進(jìn)機(jī)器人，實現(xiàn)虛實協(xié)同自主糾偏控制。

(4) 通過人機(jī)交互單元實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人的虛擬可視化遠(yuǎn)程控制。

2 系統(tǒng)總體方案

根據(jù)煤礦掘進(jìn)機(jī)器人實際掘進(jìn)作業(yè)流程與功能需求，建立基于數(shù)字孿生的掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)，其由數(shù)字模型、物理模型和人機(jī)交互控制單元組成，如圖1所示。數(shù)字模型主要包括巷道數(shù)字模型和掘進(jìn)機(jī)器人數(shù)字模型；物理模型主要包括掘進(jìn)機(jī)器人樣機(jī)與視覺檢測系統(tǒng)；人機(jī)交互控制單元主要包括監(jiān)測監(jiān)控界面、數(shù)據(jù)庫與糾偏控制模型等。

圖1 基于數(shù)字孿生的掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)組成Fig.1 Composition of deviation correction control system of roadheader based on digital twin

采用Unity 3D搭建巷道與掘進(jìn)機(jī)器人數(shù)字模型，如圖2所示。考慮到復(fù)雜模型在虛擬仿真時對計算機(jī)資源占用較大，對掘進(jìn)機(jī)器人運(yùn)動原理及整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了合理簡化。

(a) 巷道數(shù)字模型

(b) 掘進(jìn)機(jī)器人數(shù)字模型

(c) 模型布局

視覺檢測系統(tǒng)實時感知工作面環(huán)境信息。糾偏控制模型根據(jù)系統(tǒng)提取的掘進(jìn)巷道空間特征參數(shù)與掘進(jìn)機(jī)器人位置信息解算控制參數(shù)，并將其上傳至數(shù)據(jù)庫，通過虛實映射關(guān)系驅(qū)動數(shù)字模型，同時將虛擬現(xiàn)實環(huán)境中數(shù)字模型的控制同步映射到掘進(jìn)機(jī)器人樣機(jī)上。監(jiān)測監(jiān)控界面可實時顯示圖像及偏航角、偏移距離等信息，操作者通過操控掘進(jìn)機(jī)器人數(shù)字模型實現(xiàn)對掘進(jìn)機(jī)器人樣機(jī)的遠(yuǎn)程糾偏控制。

3 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制方法

3.1 糾偏控制機(jī)理分析

煤礦巷道掘進(jìn)過程中有整平和對中2種糾偏方式。整平是指控制掘進(jìn)機(jī)器人的前后鏟板及升降支撐，以調(diào)整掘進(jìn)機(jī)器人角度；對中是指通過控制掘進(jìn)機(jī)器人左右履帶運(yùn)動，使掘進(jìn)機(jī)器人前進(jìn)方向符合掘進(jìn)巷道設(shè)計要求，可實現(xiàn)對機(jī)身偏航角的補(bǔ)償。本文主要采用虛實同步控制技術(shù)實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人對中糾偏控制，其機(jī)理如圖3所示。圖3(a)中，定義掘進(jìn)機(jī)器人偏移巷道中線右側(cè)為正，反之為負(fù)，偏移距離為l；圖3(b)中，掘進(jìn)機(jī)器人左右履帶分別以速度vl，vr和補(bǔ)償角(偏航角)θ行駛至如圖3(c)所示位置，實現(xiàn)對偏移距離l的補(bǔ)償，但仍存在偏航角Δθ；圖3(d)中，掘進(jìn)機(jī)器人左右履帶分別以速度vl，vr對Δθ進(jìn)行補(bǔ)償，實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人對中糾偏。

(a) 偏移

(b) 偏移距離補(bǔ)償

(c) 偏航角補(bǔ)償

(d) 對中糾偏

3.2 糾偏控制建模與參數(shù)分析

假設(shè)不考慮因截割頭引起偏差而導(dǎo)致的巷道欠挖、超挖情況，簡化掘進(jìn)機(jī)器人與掘進(jìn)巷道模型。理想的掘進(jìn)巷道斷面應(yīng)達(dá)到設(shè)計寬度w及高度h，設(shè)置掘進(jìn)機(jī)器人截割范圍為寬w、高h(yuǎn)。在截割過程中，掘進(jìn)機(jī)器人偏移極限位置下的糾偏控制模型參數(shù)關(guān)系如圖4所示。e為單側(cè)偏移距離；a為極限位置超挖量；b為極限位置欠挖量。

掘進(jìn)機(jī)器人以理想掘進(jìn)狀態(tài)運(yùn)行時，視覺檢測系統(tǒng)、掘進(jìn)機(jī)器人中線與巷道中線重合。以視覺檢測系統(tǒng)(安裝在掘進(jìn)機(jī)器人幾何中心)為原點(diǎn)O′、視覺采集方向(與掘進(jìn)方向相反)為Y′軸、掘進(jìn)機(jī)器人在巷道斷面上發(fā)生偏移的方向為X′軸，建立對中位置坐標(biāo)系O′X′Y′，如圖5所示。

圖4 糾偏控制模型參數(shù)關(guān)系Fig.4 Parameter relationship of deviation correction control model

圖5 對中與偏移位置關(guān)系Fig.5 Relationship between central and deviation positions

當(dāng)掘進(jìn)機(jī)器人由理想位置O′偏移至O″時，產(chǎn)生偏移距離l和偏航角θ。此時截割位置由理想位置A′偏移至A″，發(fā)生超挖、欠挖現(xiàn)象。由幾何關(guān)系可得A″距Y′軸距離：

e=lO″A″sin(α-θ)-l

(1)

根據(jù)式(1)，可推導(dǎo)出掘進(jìn)機(jī)器人在巷道中的實際單側(cè)偏移距離：

e=lO″A″sin(α±θ)±l

(2)

式(2)中，偏移距離±l和偏航角±θ由掘進(jìn)機(jī)器人偏移方向決定。

經(jīng)分析可得掘進(jìn)狀態(tài)閾值：欠挖，0w/2+a。

4 定位定向參數(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動

通過掘進(jìn)機(jī)器人機(jī)尾攜帶的雙目視覺傳感器采集巷道空間圖像，獲取掘進(jìn)機(jī)器人定位定向參數(shù)[15]，如圖6所示。以視覺檢測系統(tǒng)為原點(diǎn)建立掘進(jìn)機(jī)器人坐標(biāo)系O′X′Y′Z′(Z′為巷道垂直方向)，以視覺采集的巷道口及延伸巷道圍巖圖像為目標(biāo)，提取巷道圍巖圖像特征，構(gòu)建從巷道口至掘進(jìn)位置的虛擬巷道環(huán)境。以巷道口斷面幾何中心為原點(diǎn)建立巷道坐標(biāo)系OXYZ：X軸與X′軸同向；Y軸為掘進(jìn)方向，與Y′軸反向；Z軸與Z′軸同向?？臻g坐標(biāo)系如圖7所示。根據(jù)掘進(jìn)機(jī)器人作業(yè)情況，糾偏控制模型實時解算掘進(jìn)機(jī)器人坐標(biāo)系與巷道坐標(biāo)系的位置和方向關(guān)系。

圖6 掘進(jìn)機(jī)器人定位定向參數(shù)采集Fig.6 Positioning and orientation parameter acquisition for roadheader

圖7 空間坐標(biāo)系Fig.7 Spatial coordinate system

(a) 巷道圖像邊緣特征提取

(b) 虛擬巷道環(huán)境重構(gòu)

采用MySQL建立偏移距離、偏航角和巷道斷面形狀等參數(shù)數(shù)據(jù)庫，通過Unity 3D數(shù)據(jù)庫接口實現(xiàn)數(shù)字模型與數(shù)據(jù)庫連接。通過Unity 3D平臺導(dǎo)入掘進(jìn)機(jī)器人和巷道數(shù)字模型，結(jié)合掘進(jìn)機(jī)器人坐標(biāo)系、巷道坐標(biāo)系關(guān)系與數(shù)據(jù)庫中的位置參數(shù)，確定掘進(jìn)機(jī)器人與巷道環(huán)境的虛實映射關(guān)系。

5 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制流程

掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制流程如圖9所示。雙目視覺傳感器采集巷道圖像數(shù)據(jù)，提取巷道口圖像特征并建立巷道坐標(biāo)系，結(jié)合掘進(jìn)機(jī)器人坐標(biāo)系，解算掘進(jìn)機(jī)器人相對于巷道空間的位姿參數(shù)。將解算參數(shù)上傳至數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)庫中位姿參數(shù)并顯示在監(jiān)測監(jiān)控界面，經(jīng)運(yùn)算得到當(dāng)前偏航角及偏移中線距離。采用式(2)計算當(dāng)前掘進(jìn)機(jī)器人的單側(cè)偏移距離，將計算結(jié)果與超挖、欠挖及正常掘進(jìn)狀態(tài)閾值進(jìn)行對比，判斷當(dāng)前掘進(jìn)巷道斷面的超挖、欠挖狀態(tài)，并在相應(yīng)的虛擬巷道圍巖顯示超挖或欠挖狀況(超挖為紅色，欠挖為黃色)?？刂凭蜻M(jìn)機(jī)器人左右履帶運(yùn)動，補(bǔ)償偏移距離和偏航角，完成掘進(jìn)機(jī)器人對中糾偏。

圖9 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制流程Fig.9 Deviation correction control flow of roadheader

6 糾偏控制實驗

6.1 實驗平臺及環(huán)境模擬

以掘進(jìn)機(jī)器人樣機(jī)為研究對象，將雙目視覺傳感器安裝于掘進(jìn)機(jī)器人機(jī)身，建立掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制實驗平臺，如圖10所示。

圖10 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制實驗平臺Fig.10 Experimental platform of deviation correction control of roadheader

在實驗室模擬寬2 m、高3 m的矩形巷道環(huán)境，如圖11(a)所示。采集環(huán)境圖像后，提取圖像特征，如圖11(b)所示。

6.2 實驗結(jié)果

為模擬掘進(jìn)機(jī)器人偏移導(dǎo)致的超挖、欠挖工況，設(shè)置4種掘進(jìn)機(jī)器人位姿參數(shù)，見表1。

(a) 模擬巷道

(b) 巷道特征提取

序號偏移距離/cm偏航角/(°)預(yù)期工況156右側(cè)偏移2-2-3左側(cè)偏移34-5左側(cè)偏移4-67右側(cè)偏移

煤礦掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)監(jiān)測監(jiān)控界面可實時顯示糾偏過程并預(yù)警，如圖12所示。

(a) 位姿狀態(tài)1

(b) 位姿狀態(tài)2

(c) 位姿狀態(tài)3

(b) 位姿狀態(tài)4

(e) 監(jiān)測監(jiān)控界面顯示

從圖12可看出：當(dāng)掘進(jìn)機(jī)器人處于位姿狀態(tài)1時，系統(tǒng)顯示掘進(jìn)機(jī)器人發(fā)生右側(cè)偏移，造成右側(cè)圍巖超挖，而左側(cè)圍巖欠挖；當(dāng)處于位姿狀態(tài)2時，系統(tǒng)顯示掘進(jìn)機(jī)器人發(fā)生左側(cè)偏移，造成左側(cè)圍巖超挖，而右側(cè)圍巖欠挖；當(dāng)處于位姿狀態(tài)3時，系統(tǒng)顯示掘進(jìn)機(jī)器人發(fā)生左側(cè)偏移，造成左側(cè)圍巖超挖，而右側(cè)圍巖欠挖；當(dāng)處于位姿狀態(tài)4時，系統(tǒng)顯示掘進(jìn)機(jī)器人發(fā)生右側(cè)偏移，造成左側(cè)圍巖欠挖，而右側(cè)圍巖超挖。顯示結(jié)果均符合預(yù)期工況，且能夠正確預(yù)警超挖與欠挖狀態(tài)。當(dāng)發(fā)生掘進(jìn)機(jī)器人偏移后，根據(jù)監(jiān)測監(jiān)控界面顯示信息，通過操作相關(guān)按鍵進(jìn)行掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制后，均能夠恢復(fù)到如圖12(e)所示的理想狀態(tài)。

采用Matlab軟件模擬掘進(jìn)機(jī)器人在5 m×4 m(寬×高)的巷道內(nèi)掘進(jìn)作業(yè)。以外形尺寸為10.4 m×2.40 m×1.66 m(長×寬×高) 的EBZ160型掘進(jìn)機(jī)器人為仿真對象，根據(jù)掘進(jìn)工藝要求，規(guī)劃掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制路徑，結(jié)果如圖13所示。可看出掘進(jìn)機(jī)器人在偏離巷道中線±0.4 m時，超挖和欠挖狀態(tài)下分別行駛約9，12 m時實現(xiàn)對中，仿真結(jié)果符合實際糾偏控制工況，表明系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制。

圖13 掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制路徑規(guī)劃Fig.13 Path planning of deviation correction control of roadheader

7 結(jié)論

(1) 針對煤礦掘進(jìn)機(jī)器人受巷道環(huán)境等因素影響而難以實現(xiàn)自主糾偏控制的問題，提出了基于數(shù)字孿生的煤礦掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)設(shè)計方案。

(2) 建立了掘進(jìn)機(jī)器人和巷道數(shù)字模型、基于雙目視覺圖像信息的掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制模型及定位定向參數(shù)數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)字模型與物理模型的虛實映射關(guān)系，實現(xiàn)了掘進(jìn)機(jī)器人遠(yuǎn)程糾偏控制。

(3) 通過實驗驗證了基于數(shù)字孿生的煤礦掘進(jìn)機(jī)器人糾偏控制系統(tǒng)能夠有效補(bǔ)償掘進(jìn)機(jī)器人偏航角和偏移距離，可在定位定向參數(shù)驅(qū)動下實現(xiàn)虛實同步控制，掘進(jìn)工況可實時顯示在監(jiān)測監(jiān)控界面，為掘進(jìn)作業(yè)提供控制決策依據(jù)，有利于提高掘進(jìn)巷道成形質(zhì)量。