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    基于激光雷達的井下巷道形變量監(jiān)測算法

    2023-03-04 09:56:30張會峰韓國國郗燕杰陶金陽趙欣桐
    煤礦安全 2023年1期
    關(guān)鍵詞:離群激光雷達預(yù)處理

    張會峰,韓國國,郗燕杰,陶金陽,趙欣桐

    (1.山西天地王坡煤業(yè)有限公司,山西 晉城 048000;2.煤礦安全技術(shù)國家重點實驗室,遼寧 撫順 113122;3.中煤科工集團沈陽研究院有限公司,遼寧 撫順 113122)

    目前,井下巷道形變監(jiān)測仍采用人工巡檢方式,此種方式存在測試數(shù)據(jù)人為誤差,受限于礦工工作經(jīng)驗;巷道形變監(jiān)測不準確,受限于人工勞動強度大、作業(yè)風(fēng)險高,同時,人工檢測數(shù)據(jù)點僅限于當(dāng)前位置及鄰近情況,不能覆蓋全局。姜闊勝等[1]基于單線激光雷達技術(shù)對礦井巷道變形進行了在線監(jiān)測,其技術(shù)方案僅為離散的比對,無法實現(xiàn)對巷道進行連續(xù)監(jiān)測;周竹峰[2]在巷道掃描時采用手持式掃描儀,且需要在監(jiān)測區(qū)域固定較高要求的標靶,導(dǎo)致施工難度大,增加人工勞動強度,其數(shù)據(jù)采集也為分段掃描法采集,后對獲取到的數(shù)據(jù)采用人工方式進行拼接,效率低;王黎明等[3]通過三維掃描技術(shù)對礦山巷道進行變形監(jiān)測的應(yīng)用,為固定點位靜態(tài)掃描,并且也需要放置標靶,無法實現(xiàn)實時監(jiān)測;Qiu D W 等[4]利用三維激光掃描數(shù)據(jù),給出了滑坡預(yù)警信息分析,可以較好的完成形變監(jiān)測,但是需要GPS組合完成定位,不適用于井下巷道場景。相較于國內(nèi)三維激光技術(shù)在形變監(jiān)測領(lǐng)域的實踐性應(yīng)用,國外學(xué)者則在形變監(jiān)測中對三維點云數(shù)據(jù)處理算法做了一定的研究,如Mezaal 等[5]、Pourghasemi 等[6]以及Booth 等[7]通過三維激光雷達掃描構(gòu)建地圖模型時,在場景特征選取、深度學(xué)習(xí)預(yù)警分析和掃描數(shù)據(jù)重復(fù)等給出了針對性的算法原理改進,從而更好地完成形變監(jiān)測,然而對于煤礦井下巷道場景的特征點較為相似的場景無法應(yīng)用。

    綜上分析現(xiàn)有巷道形變監(jiān)測技術(shù)及手段多適用于固定場景,布置標靶等方式,且點云數(shù)據(jù)大多為手動拼接,大大增加人工勞動強度。為此,提出1 種基于激光雷達的井下巷道塌陷預(yù)測算法,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、三維建模和形變監(jiān)測3 個方面進行改進,能夠在礦車日常行進中對煤礦巷道進行實時分析,無需人員干預(yù),以高效、準確、連續(xù)地監(jiān)測井下巷道形態(tài)變化的趨勢。

    1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

    井下巷道環(huán)境三維點云數(shù)據(jù)的獲取及處理方法對后續(xù)形變監(jiān)測的效率和準確性具有較大影響。三維點云模型能夠描述井下巷道的三維信息,目前獲取點云的主流方式有基于激光雷達的時間飛行法、基于機器視覺的三角測距法和雙目視覺法等[8-10]。為此,將激光三維實時建模技術(shù)與3D 監(jiān)測技術(shù)融合,通過對井下巷道的形變量監(jiān)測,從而對巷道塌陷進行提前預(yù)測。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1。

    圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)Fig.1 Overall system architecture

    2 點預(yù)處理與三維建模

    2.1 點云數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

    利用井下智慧車搭載車載激光雷達系統(tǒng)和車身輔助定位系統(tǒng),獲取了井下巷道激光數(shù)據(jù)。由于井下工況和特征點稀疏等問題,行駛速度設(shè)定為10 km/h,激光雷達頻率為10 Hz,數(shù)據(jù)量為5 mb/s。

    獲取的井下雷達數(shù)據(jù)并不能直接地進行解算,需要先在VLP-16 激光雷達掃描系統(tǒng)驅(qū)動程序?qū)⒃技す饫走_數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為PCL 點云數(shù)據(jù)。通過點云柵格化將點云存儲到相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中。其目的便于后續(xù)對點云的預(yù)處理,把原本離散的點變?yōu)橐詵鸥駷閱挝坏狞c集合,將點云投影到柵格網(wǎng)絡(luò)中可去掉不必要的信息,降低計算量。由于受儀器誤差和井下路面顛簸等問題影響,獲取的點云數(shù)據(jù)坐標會存在偏移誤差,因此需利用車身輔助定位系統(tǒng)中的慣性導(dǎo)航和編碼器用于數(shù)據(jù)校正,以此消除傳感器自身及其他干擾等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)畸變。預(yù)處理過程中,將自定區(qū)域權(quán)重定義為正態(tài)分布,依據(jù)采樣點附近的點云密度作為是否噪聲點的判別準則,如果檢測區(qū)域的點云數(shù)據(jù)低于點云密度判定標準則將該區(qū)域認為是高頻噪聲,剔除該區(qū)域,從而縮小范圍,避免在解算過程中由周圍臨近點大量云數(shù)據(jù)帶來的時效處理速度慢問題。

    2.2 點云配準

    由于井下智慧車每次采集的點云信息時其位置及姿態(tài)均為不確定狀態(tài),在巷道創(chuàng)建完整的三維數(shù)據(jù)模型時,局部的點云配準尤為關(guān)鍵。通過旋轉(zhuǎn)和平移修正點云位置,從而達到配準要求。將不同坐標系下的點云經(jīng)過一系列的剛性變換,實現(xiàn)其在同一坐標下輸出2 個變換后的點云數(shù)據(jù)。通過ICP 點到最近面迭代的算法,對點集中每個點施加初始變換矩陣運算,得到變換點,從目標點集中尋找與之距離最近的面形成對應(yīng)點面對,求解出最優(yōu)變換矩陣。變換矩陣采用迭代誤差來判斷,迭代誤差收斂時認為變換矩陣最優(yōu)。

    2.3 構(gòu)建三維點云模型

    使用所有點云數(shù)據(jù)進行的構(gòu)建地圖,會消耗占用大量的計算機內(nèi)存,這將導(dǎo)致計算量會非常的大,且井下智慧車的行駛速度為10 km/h,當(dāng)前幀的點云數(shù)據(jù)可能包含了前幾幀大量的掃描信息,導(dǎo)致三維點云地圖構(gòu)建時存在重疊區(qū)域過多,對于細節(jié)豐富的數(shù)據(jù)信息無法有效提取。因此,通過設(shè)置關(guān)鍵幀來進行巷道地圖構(gòu)建,每個關(guān)鍵幀都是1 個獨立單元,其內(nèi)部信息涵蓋了每個時刻的所有點云數(shù)據(jù)信息,以達到在線配準。結(jié)合上述點云配準技術(shù),將2 個相鄰的關(guān)鍵幀進行點云配準并解算出相應(yīng)的變換矩陣,從而得到激光雷達在全局坐標系下的姿態(tài)變換,輸出激光里程計。利用車載輔助定位系統(tǒng)的IMU 及UWB 的數(shù)據(jù)進行插值對齊處理并完成預(yù)積分,后端采用滑動窗口算法來維持非線性優(yōu)化過程中姿態(tài)信息數(shù)量,保證三維點云構(gòu)建的實時性。通過閉環(huán)檢測模塊將兩幀之間的距離、特征點等決定因素與構(gòu)建好的三維模型進行回環(huán)檢測,如果成功檢測到閉環(huán),將當(dāng)前滑動窗口內(nèi)的狀態(tài)參數(shù)信息值進行更新,消除累計誤差。同時聯(lián)合點云數(shù)據(jù)信息拼接三維點云,并進行面的擬合,解決了現(xiàn)有巷道形變檢測仍需固定點或標靶布置、手動拼接點云難題,極大地提高了巷道形變檢測的實時性。

    3 形變計算

    3.1 離群點提取算法

    由于2 次試驗點云的不可重復(fù)性,2 次的點云數(shù)據(jù)采集過程不會按照完全相同的位姿及關(guān)鍵幀進行掃描,2 次采集的點云數(shù)量也不會完全相同,無法找出一一對應(yīng)的實際對應(yīng)點對。通過對目標點云進行三維面擬合填補點云空白區(qū)域,構(gòu)建虛擬面片,然后基于點面距離的優(yōu)化算法計算形變量。通過對第2 次試驗的點云數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,矯正雷達畸變、剔除高頻噪聲,將其與目標三維模型進行配準,統(tǒng)一到同一坐標系下。將第2 次的點云中的任一點與其最近面片進行計算距離。點P 到面S1、S2距離如圖2,分別計算P 點到臨近面S1、S2的距離d1、d2。取其記錄最大值,提取出離群點。

    圖2 點P 到面S1、S2 距離Fig.2 Distance from point P to faces S1 and S2

    其目標點云面擬合方程如下:

    式中:A、B、C、D 為各項系數(shù);x1、y1、z1為平面上點的坐標。

    點到平面的距離d 計算公式為:

    式中:Ax1、By1、Cz1為平面外一點P 的三維坐標。

    3.2 基于DBSCAN 的密度聚類

    聚類主要作用為數(shù)據(jù)挖掘。常見的聚類算法有K-Means、均值漂移以及DBSCAN 等。K-Means 聚類因算法簡單從而具有計算速度快等優(yōu)點,缺點是必須提前知道類組數(shù)量;均值漂移聚類是基于滑動窗口的1 種質(zhì)心算法,因不需要類組數(shù)量,所以受均值影響??;DBSCAN 是基于密度程度的聚類算法,相比于K-Means 和均值漂移算法,DBSCAN 算法在簇數(shù)量未知的情況下,仍能夠依據(jù)密度不同進行數(shù)據(jù)分類。

    結(jié)合巷道實際場景,采用基于DBSCAN 的密度聚類,將通過點面距離的優(yōu)化算法計算出第2 次點云中與第1 次目標三維模型距離超過閾值的離群點,并獲取離群點坐標。在數(shù)據(jù)聚類過程中,首先以任意1 個離群點以及周圍核心對象建立簇,然后合并核心對象關(guān)聯(lián)的對象,直到遍歷所有核心對象。在此過程里,核心對象如果唯一,則認為該區(qū)域是一簇離群點;如果有多個核心對象,則認為數(shù)量較少對象的簇是噪聲。最終離群點聚類后,將對象較少的簇剔除后,計算剩余離群簇到最近面的平均值,即可得到巷道形變量。DBSCAN 示意圖如圖3。

    圖3 DBSCAN 示意圖Fig.3 DBSCAN schematic

    4 試驗驗證

    試驗采用鄂爾多斯地區(qū)某礦的井下巷道點云數(shù)據(jù)。采用16 線高精度雷達velodyne VLP-16 對巷道進行掃面采樣,總計完成2 次試驗,以第1 次試驗為目標模型。將2 次試驗采集點云數(shù)據(jù)進行比對分析,每次試驗巷道的完整數(shù)據(jù)采集點云都在1 200 萬以上。巷道1 次、2 次原始點云數(shù)據(jù)如圖4。

    圖4 巷道1 次、2 次原始點云數(shù)據(jù)Fig.4 Primary and secondary original point cloud data of roadway

    根據(jù)文中提出的點云預(yù)處理方法,將2 次試驗的點云數(shù)據(jù)進行柵格化、畸變矯正及降噪處理,巷道1 次、2 次預(yù)處理后點云數(shù)據(jù)如圖5,可以看出點云數(shù)據(jù)比較稀疏。因此,在經(jīng)過點云預(yù)處理后,采用點到最近面迭代算法進行點云配準,ICP 配準點云如圖6。

    圖5 巷道1 次、2 次預(yù)處理后點云數(shù)據(jù)Fig.5 Point cloud data after one and two pre-processing of roadway

    圖6 ICP 配準點云Fig.6 ICP registration point cloud

    通過優(yōu)化算法對配準后的點云數(shù)據(jù)進行距離計算挑出大于20 mm 的點云數(shù)據(jù)標記為離群點。并記錄下離群點離最近面的距離。離群點如圖7。

    圖7 離群點Fig.7 Outlier

    DBSCAN 的密度聚類,將通過點面距離的優(yōu)化算法計算出第2 期點云中與目標三維模型的高密度離群點。最終離群點聚類后,將對象較少的簇剔除后,計算剩余離群簇到最近面的平均值,即可得到巷道形變量。離群點DBSCAN 的密度聚類如圖8。

    圖8 離群點DBSCAN 的密度聚類Fig.8 Density clustering of outlier DBSCAN

    5 結(jié) 語

    1)針對井下巷道形變量無法自動監(jiān)測問題,提出了1 種基于激光雷達的井下巷道形變量自動監(jiān)測方法。利用井下智慧車安裝高精度激光雷達、車輛輔助定位系統(tǒng),通過對巷道原始數(shù)據(jù)(第1 次)的采集與預(yù)處理,完整地將整條巷道點云構(gòu)建為三維模型,后續(xù)巷道形變檢測數(shù)據(jù)與此比對分析,進而判斷出巷道是否發(fā)生形變。

    2)基于目標點云對巡檢點云進行離群點提取,并通過DBSCAN 的密度聚類快速提取大密度離群點,從而快速篩選出變形區(qū)域,分析形變程度,實現(xiàn)了井下巷道表面形變的實時監(jiān)控與自動測量。

    提出的方法能夠在礦車日常運行時高效實現(xiàn)井下巷道表面形變的自動監(jiān)測,降低了井下巷道形變監(jiān)測工作的難度,免去了標靶布置、手動拼接點云等環(huán)節(jié)。在減少了人工勞動強度的同時,保障了井下巷道正常運行及保護礦工生命財產(chǎn)安全。

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