Робот для анализа воздуха в шахтах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Робот для анализа воздуха в шахтах

Во всем мире наблюдается тенденция увеличения производства полезных ископаемых. В следствии этого увеличивается количество мест разработки. Встает вопрос о безопасности работ, проводимых в шахтах. Возникает потребность в максимально эффективной выработке горного массива и удаления породы. Для этих целей был разработан робот для сканирования выработок в шахтах и горной местности, облегчающий процедуру добычи рудных ископаемых.

Ключевые слова: массив, комплекс, датчик, порода

большее направление робототехники набирают- диагностические роботы. Такие устройства, являются перспективными и безопасными для горнодобывающей отрасли, способны измерять концентрацию вредных веществ в воздухе, процентное содержание метана. Кроме того, они способны анализировать породу на радиоактивность. Робот является полностью автоматизированным. Управление всей системой очень простое, достаточно установить робота в шахте, включить его рабочее оборудование, после чего он сам начнет сканирование пространства. После диагностирования установка передает данные по средствам Bluetooth, WI-FI или же сохраняет их на жесткий диск который так же имеется в комплектации.

Данный робот,(Рис.1) способен передвигаться в стесненных и сумеречных условиях, а так же в сильно загазованных и запыленных помещениях. Для маневрирования робот использует четырехколесную тележку с электроприводом, под управлением операционной системы.

Данная технология позволяет эффективнее производить управление. На базе шасси установлены: система освещения, два лазерных сканера, стереокамера и камера для выходя в интернет.

Рис. 1. Робот для сканирования горных пород

шахта горный выработка

Во время испытаний в шахте (рис.2) робот успешно преодолел определенный рабочий маршрут: успешно сканировал пространство, преодолел множество сложных спусков и подъемов, маневрировал между множеством камней и булыжников, протиснулся в узкие проходы в шахте, передал точные сканированные данные о состоянии воздуха и координаты передвижения.

Рис. 2 Испытания робота в сложных условиях

Для данного робота была составлена математическая модель передвижения.

Проблемы адаптации робототехнических комплексов непосредственно связаны с проблемой распознавания образов, классификацией их, и на этой основе принятия решения.

В то же время создано множество методов, которые более или менее полно решают задачу классификации для определенных классов объектов. Любая распознающая система имеем дело не с самими физическими объектами, а с их представлениями в виде некоторых исходных данных или признаков, которые характеризуют данный объект. Таким образом, решение задачи кодирования сигналов сводится к формированию вектора признаков. Для выполнения классификации в реальном масштабе времени и сокращения машинной обработки сигнала необходим выбор наиболее информативных признаков при наименьшем их количестве, кроме того необходима инвариантность признаков к пропорциональному к пропорциональному изменению масштаба измерения.

К данному роботу предлагается классифицировать сигналы путем построения спектра исследуемого сигнала, формирования упорядоченного кортежа номеров спектральных составляющих, вычисления площади дискретно-апроксимированной кривой и нахождения центра тяжести.

Упорядоченный кортеж может быть сформирован путем расположения номеров спектральных составляющих в порядке убывания соответствующим им амплитуд или в порядке возрастания.

В отличии от простого кортежа единиц и нулей, данный кортеж является более информативным поскольку содержит информацию о взаимном расположении кривой. Этот признак обладает свойством инвариантности и позволяет точно определить - похож сигнал или нет на эталон.

В случае постоянного или монотонно-возвращающего сигнала (Рис 3., сигналы 2 и 3) кортеж будет иметь одинаковый вид, поэтому вводится параметр R=Amax-A, если R=0 то это сигнал 3, если же R>0, то имеем возрастающую функцию. В случае получения сигналов 2 и 3 простой кортеж единиц и нулей не отражает сигнал

Рис.3.Монотонно-возвращающийся сигнал

Для ускорения машинной обработки при формировании упорядоченного кортежа используется алгоритм со стековой организацией. Для определения относительного расстояния между векторами сигналов используется дискретная аппроксимация сгибающей сигнала, вычисления общей площади сегментов(Рис.3). Затем вычисляются координаты центра тяжести полученной фигуры и заносятся в ОЗУ.

Сравнение сигналов-похож или не похож- производится в зависимости от расстояния между центрами тяжести.

Рис.4. Алгоритм формирования упорядоченного кортежа

Данный робот является перспективным направлением в области робототехники. Обеспечивает безопасность работы в шахте, уменьшая риск при взрывных и других работах. Так же может быть полезен в аварийных зданиях для сканирования опасных объектов.

Список литературы

1. Корендясев А.И., Саламандра Б.Л., Тывес Л.И. Теоретические основы робототехники. М.: Наука, 2006. 376 с.

2. Накано Э. Введение в робототехнику: Пер. с япон. М.: Мир, 1988. 334 с.

Размещено на Allbest.ru