基于立体视觉的地下垃圾堆检测用于自主LHD桶装载
Emilia Hennen1, Adam Pekarski1, Violetta Storoschewich1
1Institute for Advanced Mining Technologies (AMT), RWTH Aachen University, 52062 Aachen, Germany.
Sensors (Basel, Switzerland)
|September 13, 2025
概括
本研究介绍了一种用于自主采矿的新型立体摄像系统. 它准确地检测和绘制泥堆,使载荷运输卸载机能够在没有人类干预的情况下安全高效地装载材料.
科学领域:
- 机器人和自动化 机器人和自动化
- 地理空间数据处理.
- 采矿工程 采矿工程 采矿工程
背景情况:
- 在地下采矿中推进自动化对于安全和效率至关重要.
- 目前用于负载运输卸载 (LHD) 机器的自主装载系统面临着矿山布局变化的局限性,并且缺乏2D成像的深度感知.
- 准确检测和描述泥堆是自主装载材料的必要条件.
研究的目的:
- 在LHD机器上开发和验证一种新的系统,用于在LHD机器上使用立体视觉来检测和表征垃圾堆.
- 通过提供污泥堆的准确空间和几何信息,使自主材料装载成为可能.
- 通过先进的自动化,提高地下采矿操作的安全性和效率.
主要方法:
- 使用安装在LHD上的立体相机捕获采矿环境的3D数据.
- 应用了拓算法来从收集的3D数据中检测和细分垃圾堆.
- 集成的垃圾堆检测系统与LHD控制器进行自主装载操作.
主要成果:
- 开发的系统成功地实时检测和细分垃圾堆,即使LHD在运动中.
- 该系统准确地确定了垃圾堆的空间配置和几何形状.
- 通过LHD机器在两个地下矿场设置中证明了可靠的自主材料装载.
结论:
- 新型立体视觉和拓算法方法使得可靠的垃圾堆检测能够实现自主LHD操作.
- 这项技术显著提升了在地下矿山中完全自主装载材料的潜力.
- 该系统有助于提高采矿自动化的安全性和效率.
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