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基于UWB技术的矿山电铲定位算法研究

郭安斌 苏红俊 闫孝姮

郭安斌,苏红俊,闫孝姮.基于UWB技术的矿山电铲定位算法研究[J].工矿自动化,2020,46(12):95-100..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020070067
引用本文: 郭安斌,苏红俊,闫孝姮.基于UWB技术的矿山电铲定位算法研究[J].工矿自动化,2020,46(12):95-100..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020070067
GUO Anbin, SU Hongjun, YAN Xiaoheng. Research on positioning algorithm of electric mine shovel based on UWB technology[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(12): 95-100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020070067
Citation: GUO Anbin, SU Hongjun, YAN Xiaoheng. Research on positioning algorithm of electric mine shovel based on UWB technology[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(12): 95-100. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020070067

基于UWB技术的矿山电铲定位算法研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020070067
基金项目: 

辽宁省教育厅服务地方项目(LJ2019FL003)

2019年辽宁省教育厅科学技术研究创新团队项目(LT2019007)

详细信息
  • 中图分类号: TD655.3

Research on positioning algorithm of electric mine shovel based on UWB technology

  • 摘要: 矿山工作环境恶劣,传统的电缆卷放方法无法保证电铲长时间供电,且供电过程中存在安全隐患。跟随电铲移动的新型电缆卷放车可解决上述问题。为了实现电缆卷放车对电铲的自主跟随,保证矿山环境下电铲的长时间供电,提出了一种基于超宽带(UWB)技术的矿山电铲定位算法,并选用到达时间差(TDOA)算法构建矿山电铲定位模型。根据TDOA测距算法,测量各基站到目标电铲位置的距离并计算差值;对获取的距离差信息进行滑动平均滤波,以抑制测距过程中产生的噪声,平稳数据;根据滤波修正后的距离差计算出标签位置;用强跟踪扩展卡尔曼滤波(STFEKF)算法跟踪目标电铲位置,进一步消除噪声,提高运动过程中目标电铲的定位精度。仿真结果表明,在不同观测噪声的影响下,滑动平均滤波+STFEKF的定位方案误差小于传统EKF算法,有效解决了距离增加或电铲运动状态突变时定位误差增大的问题;定位均方差较传统EKF算法降低70%以上,定位轨迹更接近于目标的真实移动轨迹,具有良好的定位跟踪及噪声抑制能力。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-12-20

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