一种基于物联网的矿井智能巡检机器人控制系统的制作方法

文档序号:12704980阅读:410来源:国知局
一种基于物联网的矿井智能巡检机器人控制系统的制作方法与工艺

本发明涉及一种基于物联网的矿井智能巡检机器人控制系统,适用于机械领域。



背景技术:

矿井现场环境复杂,空气温湿度、瓦斯浓度、一氧化碳等环境参数以及回采工作面、巷道顶板及底板状态直接影响矿井人员安全。人工直接作业造成事故频发,给人员和设备带来巨大损失,其中瓦斯和顶板事故高于50%,近年来,随着感知矿山物联网技术的飞速发展,国内外开始将服务机器人结合物联网技术应用于矿山探测与搜救。但在矿山生产作业和日常监护中无人巡检机器人研究实践尚处于起步阶段。



技术实现要素:

本发明提出了一种基于物联网的矿井智能巡检机器人控制系统,利用矿井顶板上的Zigbee终端节点进行压力采集及传输,通过智能机器人完成矿井瓦斯浓度、一氧化碳、温湿度等参数的采集并对顶板实现视觉监测。该系统能实现机器人自主导航巡查和瓦斯、顶板等重大危险源安全预警,从而对相关事故及时响应。

本发明所采用的技术方案是:

所述控制系统由巡检机器人、压力采集终端、井外中控系统三部分组成,智能机器人在矿井自主导航巡视,通过多传感器实时采集温湿度、一氧化碳和瓦斯浓度等环境数据,同时巡检顶板下沉和底板上鼓等位移突变情况,传递数据到路由端并通过其他Zigbee模块中继,将数据通过Mesh网络传送到井外中控系统。

矿井关键顶板位置上布置多个Zigbee压力采集终端节点(以下简称节点),当顶板压力异常时驱动节点上的高亮度红色LED灯工作并将数据上传。同时,集成在巡检机器人上的视觉模块实时做颜色识别算法,当识别到LED灯点亮时触发机器人将当前位置情况拍照上传,以确定顶板事故明细,并发送危险报警。

所述巡检机器人整个架构为轮式机器人载体,全铝合金结构,两轮伺服电机控制保证了运动的精确性,控制核心采用嵌入式四核控制板ARM Cortex-A7,主频为900 MHz,支持最新的Windowsl0操作系统,预装Linux发行版Debian嵌入式系统,采用高效Python编程环境。在嵌入式控制板上集成USB视觉模块,视频监测选用罗技500W像素C170相机。地图重建自主导航选用RPLIDAR公司的激光扫描测距仪RP.360一II,温湿度信息采集选用DTHll传感器,采用MJC4传感模块采集瓦斯浓度,选用ZE07一CO一氧化碳采集模组和主控芯片进行串口通信,采用DIGI公司XBEE模块实现无线组网。

所述Zigbee节点完成顶板立柱压力的检测,将感知采集的信息通过无线通信协议发送给上位机。主要由XBee控制模块、压力传感器和高亮度LED组成,美国DIGI公司XBee模块是一款内置协议栈的ZigBee+5V模块,它通过串口使用AT命令集方式设置模块参数,并通过串口来实现数据传输。压力检测采用SLM211硅压阻式压力传感器,量程为0~60MPa,经测试精密电阻调节到267Q,精度最高。

所述矿井中控端采用LabVIEW软件进行编程。主要由XBee模块、工控机和LabVIEW控制软件组成,XBEE模块负责数据传递,协调器接收各传感器采集的信息后通过CH340T芯片把Zigbee串口流数据转换为USB数据转发给上位机。

所述控制系统的系统软件分为Zigbee压力采集端、巡检机器人端和中控端软件3个部分。压力采集终端通过编程实时监测压力后进行逻辑判断、vo口控制和数据传递;中控端处理数据、发送数据实现智能报警;巡检机器人完成Zigbee组网、嵌人式视觉处理及机器人自主导航等,是系统要解决的关键技术。

本发明的有益效果是:利用矿井顶板上的Zigbee终端节点进行压力采集及传输,通过智能机器人完成矿井瓦斯浓度、一氧化碳、温湿度等参数的采集并对顶板实现视觉监测,能实现机器人自主导航巡查和瓦斯、顶板等重大危险源安全预警,从而对相关事故及时响应。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的控制系统框图。

图2是本发明的巡检机器人主控电路图。

图3是本发明的压力采集终端电路。

图4是本发明的中控端电路图。

图5是本发明的系统软件流程图。

图中:1.压力采集终端;2.智能机器人;3.井外中控系统。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1,控制系统由巡检机器人、压力采集终端、井外中控系统三部分组成,智能机器人在矿井自主导航巡视,通过多传感器实时采集温湿度、一氧化碳和瓦斯浓度等环境数据,同时巡检顶板下沉和底板上鼓等位移突变情况,传递数据到路由端并通过其他Zigbee模块中继,将数据通过Mesh网络传送到井外中控系统。

矿井关键顶板位置上布置多个Zigbee压力采集终端节点(以下简称节点),当顶板压力异常时驱动节点上的高亮度红色LED灯工作并将数据上传。同时,集成在巡检机器人上的视觉模块实时做颜色识别算法,当识别到LED灯点亮时触发机器人将当前位置情况拍照上传,以确定顶板事故明细,并发送危险报警。

如图2,巡检机器人整个架构为轮式机器人载体,全铝合金结构,两轮伺服电机控制保证了运动的精确性,控制核心采用嵌入式四核控制板ARM Cortex-A7,主频为900 MHz,支持最新的Windowsl0操作系统,预装Linux发行版Debian嵌入式系统,采用高效Python编程环境。在嵌入式控制板上集成USB视觉模块,视频监测选用罗技500W像素C170相机。地图重建自主导航选用RPLIDAR公司的激光扫描测距仪RP360-II,温湿度信息采集选用DTHll传感器,采用MJC4传感模块采集瓦斯浓度,选用ZE07-CO-氧化碳采集模组和主控芯片进行串口通信,采用DIGI公司XBEE模块实现无线组网。

如图3,Zigbee节点完成顶板立柱压力的检测,将感知采集的信息通过无线通信协议发送给上位机。主要由XBee控制模块、压力传感器和高亮度LED组成,美国DIGI公司XBee模块是一款内置协议栈的ZigBee+5V模块,它通过串口使用AT命令集方式设置模块参数,并通过串口来实现数据传输。压力检测采用SLM211硅压阻式压力传感器,量程为0~60MPa,经测试精密电阻调节到267Q,精度最高。

如图4,矿井中控端采用LabVIEW软件进行编程。主要由XBee模块、工控机和LabVIEW控制软件组成,XBEE模块负责数据传递,协调器接收各传感器采集的信息后通过CH340T芯片把Zigbee串口流数据转换为USB数据转发给上位机。

如图5,控制系统的系统软件分为Zigbee压力采集端、巡检机器人端和中控端软件3个部分。压力采集终端通过编程实时监测压力后进行逻辑判断、vo口控制和数据传递;中控端处理数据、发送数据实现智能报警;巡检机器人完成Zigbee组网、嵌人式视觉处理及机器人自主导航等,是系统要解决的关键技术。

视觉库包含在一个便捷的Python包中,可以在统一的框架下使用高级算法,例如特征检测、滤波和模式识别。SimpleCV开源的计算机视觉框架,可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。通过分色计算各通道非饱和像素的HSV值,能可靠识别各LED的颜色。使用Python编程,识别LED圆心座标,可以准确识别红色LED灯,其中两个白色亮点为巡航机器人照明灯成像,红色LED灯为压力采集模块点亮的亮点,坐标符号为识别到红色LED中心位置坐标值。

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