煤礦用無人駕駛輔助運(yùn)輸車輛的蒙特卡羅定位方法

鮑 文 亮

(中國煤炭科工集團(tuán)太原研究院有限公司，山西 太原 030006)

0 引 言

無軌膠輪車在國內(nèi)外煤礦的輔助運(yùn)輸系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用[1-3]。然而由于人員密集度高和勞動(dòng)強(qiáng)度大的特點(diǎn)，無軌膠輪車輔助運(yùn)輸仍是煤礦生產(chǎn)中安全隱患突出的環(huán)節(jié)[4-5]。實(shí)現(xiàn)這類輔助運(yùn)輸車輛無人駕駛是煤礦安全生產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)需求，也是智慧化礦山建設(shè)的必然趨勢(shì)[6]。當(dāng)前關(guān)于煤礦用輔助運(yùn)輸車輛無人駕駛技術(shù)的研究仍處于起步階段，相關(guān)文獻(xiàn)較少。

車輛自主定位是無人駕駛技術(shù)體系中的重要一環(huán)。定位技術(shù)用于建立車輛與環(huán)境地圖之間的相互關(guān)系，也被稱為位置估計(jì)。在移動(dòng)機(jī)器人領(lǐng)域，概率技術(shù)因其魯棒性好和模型依賴程度低等優(yōu)點(diǎn)已成為研究熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)[7-8]。移動(dòng)機(jī)器人(涵蓋無人駕駛車輛)的概率定位方法基本都源于貝葉斯濾波。得到廣泛應(yīng)用的擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)定位和無跡卡爾曼濾波(UKF)定位將機(jī)器人位姿的置信度表示為一個(gè)參數(shù)化的高斯分布[9]。其主要局限是不能解決全局定位和綁架問題，此外需要從傳感器測(cè)量提取特征進(jìn)行處理。DELLAERT等[10]提出了基于粒子濾波的定位方法，并將這一方法命名為術(shù)語蒙特卡羅定位(Monte Carlo Localization，MCL)。粒子濾波通過狀態(tài)采樣表示置信度，是貝葉斯濾波的一種非參數(shù)實(shí)現(xiàn)形式[11]。MCL易于實(shí)現(xiàn)并且適用范圍廣，受到了廣泛關(guān)注。大量的研究工作針對(duì)算法中出現(xiàn)的粒子缺乏問題[12-13]，粒子退化和建議分布機(jī)制缺陷問題[14-16]，以及粒子集規(guī)模自適應(yīng)調(diào)整優(yōu)化等方面展開[17-18]。……