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龍圖騰網(wǎng)恭喜江蘇崇創(chuàng)嘉航智能科技有限公司申請的專利一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115655268B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211354439.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/16；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法是由楊功流;蔡慶中;牛浩飛;彭俠夫;張江源設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法，本定位方法包括以下步驟：S1、對慣性測量單元零偏進(jìn)行標(biāo)定，計算慣性測量單元與超寬帶測距傳感器之間的相對位置，記錄標(biāo)定參數(shù)并補償。本發(fā)明基于因子圖模型框架下的導(dǎo)航建模與求解能夠處理觀測信息的動態(tài)增刪，不同的觀測約束被編碼為因子的形式添加在因子圖當(dāng)中與狀態(tài)變量相連，系統(tǒng)更加靈活可靠，行進(jìn)中自動拋下UWB錨點形成自動組網(wǎng)，降低了礦井作業(yè)的危險性，采用雙UWB測距與航位推算的緊耦合，能夠約束并校準(zhǔn)航向角，在礦井下煤塵濃度極高、特征紋理不明顯，超寬帶具有極強穿透能力，不受該環(huán)境的影響且誤差不隨時間發(fā)散，解決了地下環(huán)境下傳統(tǒng)方法精度低的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖優(yōu)化算法的地下礦井掘進(jìn)機導(dǎo)航定位方法，其特征在于：本定位方法包括以下步驟：S1、對慣性測量單元零偏進(jìn)行標(biāo)定，計算慣性測量單元與超寬帶測距傳感器之間的相對位置，記錄標(biāo)定參數(shù)并補償；S2、在掘進(jìn)機行進(jìn)時，利用車體攜帶的慣性測量單元與輪速傳感器以航位推算算法進(jìn)行掘進(jìn)機初步導(dǎo)航定位，通過輪速傳感器獲得車輛的速度觀測，通過慣性測量單元中的陀螺儀獲得角速率信息，根據(jù)速度與角速率信息可實時推算自身的位置信息；S3、掘進(jìn)機在行進(jìn)中每相隔一定距離安放一對超寬帶測距錨點在道路兩側(cè)，作為錨點的位置坐標(biāo)，分別記為X1t，Y1t、X2t，Y2t，每個超寬帶測距錨點可與其他超寬帶測距錨點和掘進(jìn)機上的超寬帶接收機進(jìn)行測距獲得兩點之間的相對距離信息；S4、構(gòu)建因子圖模型，因子圖模型包括有狀態(tài)節(jié)點和因子，對所建立的因子圖模型進(jìn)行優(yōu)化求解，以航位推算結(jié)果作為優(yōu)化初值，采用LM算法進(jìn)行非線性迭代優(yōu)化，直至全局誤差函數(shù)不再下降，得到優(yōu)化后的導(dǎo)航參數(shù)X,Y,A；S5、實時解算，重復(fù)所述步驟S4，并不斷更新當(dāng)前時刻的導(dǎo)航參數(shù)，進(jìn)而實現(xiàn)礦井下的掘進(jìn)機導(dǎo)航定位的功能；本方法步驟S1中在起點處利用所述慣性測量單元獲取初始航向角A0，并記錄在二維坐標(biāo)系下的起始坐標(biāo)，將起點作為原點，以X軸作為初始的行進(jìn)方向，記錄起點坐標(biāo)為X0，Y0，A0；其中X0，Y0為橫、縱坐標(biāo)值，單位米，A0為航向角，單位度；航位推算模型狀態(tài)量為X,Y,A，模型為：Xt＝Xt-1+VtTcosAYt＝Y(jié)t-1+VtTsinA其中，Xt為t時刻橫坐標(biāo)值，Yt為t時刻縱坐標(biāo)值，A為t時刻的航向角，T為輪速計采樣間隔，Vt為t時刻的速度觀測值；所述超寬帶測距傳感器測距信息，觀測方程為： 其中，D1描述了在t時刻下掘進(jìn)機的位置與一組錨點中的第一個錨點之間的距離方程，D2描述了在t時刻下掘進(jìn)機的位置與一組錨點中的第二個錨點之間的距離方程，用于構(gòu)建掘進(jìn)機當(dāng)前的位置與錨點之間的位置所計算出的理論距離與實際超寬帶所測量的距離之間的誤差；所述因子圖模型對應(yīng)的數(shù)學(xué)形式為多個殘差方程，采用非線性優(yōu)化算法對導(dǎo)航參數(shù)進(jìn)行全局優(yōu)化，具體模型如下： 其中，d1為掘進(jìn)機上的超寬帶測距傳感器測量的與第一個錨點之間的距離測量值，d2為掘進(jìn)機上的超寬帶測距傳感器測量的與第二個錨點之間的距離測量值，為t時刻掘進(jìn)機與所放置的一對錨點中的第一個錨點之間的約束殘差方程，為t時刻掘進(jìn)機與所放置的一對錨點中的第二個錨點之間的約束殘差方程，代表t時刻下掘進(jìn)機當(dāng)前的位置與錨點之間的位置所計算出的理論距離與實際超寬帶所測量的距離之間的誤差，該誤差用于修正掘進(jìn)機當(dāng)前時刻的位置；所述殘差方程進(jìn)行求導(dǎo)，用于指導(dǎo)圖優(yōu)化的方向，求導(dǎo)獲得的雅可比矩陣為： 基于上述公式，進(jìn)行非線性優(yōu)化，以航位推算坐標(biāo)X,Y,A作為優(yōu)化初值，以雅可比矩陣作為梯度，將所有時刻產(chǎn)生的殘差項求和得到整個因子圖模型的系統(tǒng)殘差方程，具體模型如下： 其中，Σi為超寬帶基站測量的相對距離的協(xié)方差；為i時刻掘進(jìn)機與所放置的一對錨點中的第一個錨點之間的約束殘差方程，為i時刻掘進(jìn)機與所放置的一對錨點中的第二個錨點之間的約束殘差方程；在上述所計算出的殘差函數(shù)ex基礎(chǔ)上，通過迭代優(yōu)化使殘差之和下降至極小值，完成非線性優(yōu)化過程，根據(jù)公式計算狀態(tài)更新量Δx：ex+Δx≈ex+JxTΔx 其中，JxT為上述步驟中所計算的雅可比矩陣的轉(zhuǎn)置，Δx為每次優(yōu)化迭代時對狀態(tài)變量的更新量，用于校準(zhǔn)帶有誤差的掘進(jìn)機狀態(tài)；對狀態(tài)量X,Y,A不斷更新：X＝X+Δx，基于優(yōu)化結(jié)果中所獲得的當(dāng)前時刻的位置變量Xt，Yt與上一時刻的位置變量Xt-1，Yt-1更新航向角：

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