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题名多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究
被引量：11
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作者
马宏伟
张烨
王鹏
魏小荣
周文剑
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机构
西安科技大学机械工程学院
陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室
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出处
《煤炭科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期427-436,共10页
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基金
国家自然科学基金面上资助项目(51975468)。
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文摘
依据我国煤矿智能绿色发展战略,深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状,指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向,凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协同分拣”三大关键共性技术难题,并给出了解决思路和方法。针对煤矿井下煤矸石被煤泥严重包裹识别难,提出了“X射线+视觉”煤矸石识别与匹配方法、基于点云数据的煤矸石抓取特征提取方法,实现目标矸石的快速识别和最优抓取特征提取;针对煤矸石形态各异、动态环境抓取难,提出了基于ORB+BEBLID特征的FLANN动态目标高效匹配方法、基于FDSST的动态目标精准跟踪方法、基于三环PID的机械臂同步跟踪轨迹规划方法,实现机械手对高速传输的动态矸石稳定抓取;针对煤矸石随机分布、障碍多、多机械臂任务分配难,提出了改进匈牙利算法的多机械臂动态空间协同分拣方法,确保系统收益的前提下实现多机械臂在动态空间中高效协同工作。现场工业性试验研究结果表明,针对三大关键共性技术所提出的方法能够有效破解煤矸石高效识别和抓取特征提取、机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机械臂高效协同分拣等难题,通过构建完整的多机械臂煤矸石智能分拣机器人系统,提高了煤矸石智能分拣系统的可靠性和分拣效率。
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关键词
煤矸石智能分拣
分拣机器人
煤矸识别
稳定抓取
智能协同分拣
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Keywords
intelligent sorting of coal gangue
sorting robot
identification of coal and waste
stable grab
intelligent collaborative sort-ing
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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