申请/专利权人：太原理工大学

申请日：2022-03-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114882339B

主分类号：G06V20/00

分类号：G06V20/00;G06V10/25;G01S17/86;G01S17/89

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开

摘要：本发明提供了一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，适用于煤矿井下锚网索智能支护技术领域。本发明通过LIO‑SAM算法和正态分布变换配准方法构建厘米级点云地图，根据梯子梁和孔眼的固定几何形态，利用关键帧中点云的角度特征寻找关键点并得到感兴趣区域，通过增强感兴趣区域点云分辨率，在顶板与侧帮的复杂锚网中实现微小目标检测，利于钻臂自主规划与决策。该方法实时性好，能提升锚杆钻车工作效率。

主权项：1.一种基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将第一激光雷达和惯性元件固定设置在锚杆钻车上，将两个固态激光雷达分别通过一个控制转台设置在锚杆钻车上；S2、锚杆钻车行驶时采用LIO-SAM算法融合第一激光雷达和惯性元件数据，输出地图，在锚杆钻车静止时，转动控制转台，通过两个固态激光雷达采集点云数据，并将两个固态激光雷达采集的所有帧点云数据进行配准；以锚杆钻车行驶时输出的地图为骨架，以锚杆钻车静止时得到的点云数据为节点进行配准与填充，构建厘米级分辨率的巷道点云地图；S3、在巷道点云地图上分离出三维子地图，设置滑窗体，使滑窗体在三维子地图上移动，在滑窗体内寻找关键点，直至遍历三维子地图的所有点云；S4、通过关键点构建感兴趣区域，调整两个固态激光雷达的姿态，再次扫描感兴趣区域，增强感兴趣区域的空间分辨率；S5、对感兴趣区域的点云建立索引，将其投影到二维平面得到投影区域I’，然后在投影区域I’内搜索得到孔眼位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 太原理工大学 基于实时稠密点云地图的煤矿巷道孔眼自主识别方法

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