Resumen

Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) de patrulla en las minas de carbón tienen elevados requisitos de percepción del entorno. Dado que en una mina no hay señales GPS, es necesario utilizar la localización y el mapeo simultáneos (SLAM) para que los UAV perciban el entorno. En combinación con los complejos entornos de las minas de carbón, se propone un algoritmo de navegación integrado para unidades de medición inercial (IMU) de helicópteros no tripulados, sistemas de detección y alcance de luz (LiDAR) y cámaras de profundidad basado en SLAM probabilístico basado en computación de membrana (PMC-SLAM). En primer lugar, a partir de un análisis del principio de funcionamiento de cada sensor, se presentan los modelos matemáticos de los sensores correspondientes. En segundo lugar, se diseña un algoritmo para la membrana y se construye un sistema probabilístico de membrana. El mapa SLAM probabilístico se construye mediante filtrado disperso. Los resultados experimentales muestran que el PMC puede mejorar aún más la precisión de la construcción del mapa. Al tiempo que se adapta a la tendencia de la minería de precisión inteligente en las minas de carbón, este enfoque proporciona apoyo teórico y práctica de aplicación para la prevención y control de desastres en las minas de carbón.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:slam, minas de carbón, percepción del entorno, vehículos aéreos no tripulados de patrulla, prevención de catástrofes en minas de carbón, entornos complejos de minas de carbón, unidades de medición inercial, minería de precisión inteligente, mapa probabilístico de slam, computación probabilística de membrana
• Keywords:slam, coal mines, environmental perception, patrol unmanned aerial vehicles, coal mine disaster prevention, complex coal mine environments, inertial measurement units, intelligent precision mining, probabilistic slam map, probabilistic membrane computing