典型文献
煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术
文献摘要：
煤矿井下矸石被煤泥包裹,煤矸石识别难、分拣难;井下工作空间狭小,设备布局难、煤矸石分流难,因此,需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人.分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状.指出煤矸石分拣工作环境复杂,其质量和形状不规则且呈随机分布,因此,复杂环境下煤矸石识别与抓取特征提取、非结构环境下煤矸石稳定可靠抓取、多目标任务多机器人智能协同分拣是煤矸石分拣智能机器人的3大关键技术,提出要实现机器人智能分拣煤矸石,还应在适应于井下的煤矸石识别与抓取特征提取、动态目标精确定位和同步跟踪、机械臂在线轨迹规划和多机械臂智能协同控制等方法上进行深入研究.通过对上述3大关键技术的梳理,总结得出:煤矸石数据集构建与扩增、煤矸石识别与抓取特征提取是实现煤矸石高效识别的关键技术;动态煤矸石精准跟踪、机械臂同步跟踪动态目标轨迹规划和快速大质量目标稳定抓取是实现机械臂稳定抓取煤矸石的关键技术;多任务高效分配、防碰撞路径规划和智能协同控制是实现多机械臂高效智能协同分拣的关键技术.针对目前存在的共性问题,提出了解决方案:在识别方面,研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法,实现井下煤矸石快速识别;在轨迹规划方面,研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法,实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取;在协同分拣方面,构建多层多机械臂协同控制模型,实现多机械臂复杂环境下高效智能协同分拣.
文献关键词：
煤矸石分拣;分拣机器人;煤矸石识别;机器人轨迹规划;智能协同分拣;稳定抓取
中图分类号：
作者姓名：
张烨;马宏伟;王鹏;曹现刚;魏小荣;周文剑
作者机构：
西安科技大学 机械工程学院,陕西 西安 710054;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室,陕西 西安 710054
文献出处：
引用格式：
[1]张烨;马宏伟;王鹏;曹现刚;魏小荣;周文剑-.煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术)[J].工矿自动化,2022(12):42-48,56
A类：
多机器人协同控制,智能协同分拣,大质量目标
B类：
智能分拣,分拣机器人,煤矿井下,煤泥,煤矸石识别,工作空间,狭小,设备布局,高可靠,中煤,机器人轨迹规划,动态目标,煤矸石分拣,环境复杂,随机分布,复杂环境,非结构环境,目标任务,人智,智能机器人,应于,精确定位,机械臂,结得,数据集构建,石精,精准跟踪,目标轨迹,稳定抓取,多任务,防碰撞,路径规划,高效智能,共性问题,多模态深度学习,快速识别,在轨,研究动态,精准定位,实时跟踪,跟踪方法,控制模型
AB值：
0.188401
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