基于CNN算法的井下无人驾驶无轨胶轮车避障方法

作     者：宋秦中 胡华亮 SONG Qinzhong;HU Hualiang

作者机构：苏州市职业大学机电工程学院江苏苏州215104 苏州汉特士视觉科技有限公司江苏苏州215127 

基　　金：江苏高校自然科学基金面上项目(编号:21KJD510009) 江苏高校哲学社会科学研究项目(编号:2021SJA1463) 

出 版 物：《金属矿山》 (Metal Mine)

年 卷 期：2023年第10期

页      码：168-174页

摘      要：为了避免无人驾驶无轨胶轮车在井下有限空间内发生碰撞,提出了一种基于卷积神经网络(CNN算法)的无人驾驶无轨胶轮车运动避障控制方法。采用改进卷积神经网络的光栅地图,显示特定时间内无人驾驶无轨胶轮车周围环境状况,获取车辆位置、障碍物位置信息。通过信号传输途径和通道损失对数—正态分配模式,构建无人驾驶无轨胶轮车运动学方程,通过分析各分立点的位置信息、车辆尺寸信息和巷道边界情况,实现无人驾驶无轨胶轮车运动避障。由实验结果可知,该方法在弯道、直行和路口3种模拟场景下,设计的运动避障控制系统能够预测这3种类型碰撞点,使无人驾驶无轨胶轮车沿着重新规划后的轨迹行驶,对比实验也显示所研究方法与理想轨迹贴近,避障控制效果较好。

主 题 词：井下 无人驾驶无轨胶轮车 卷积神经网络 运动避障控制器 

学科分类：081901[081901] 0819[工学-海洋工程类] 08[工学] 

D　O　I：10.19614/j.cnki.jsks.202310024

馆 藏 号：203124316...