机器人研究人员跟踪自主地下采矿车辆
昆士兰科技大学机器人技术研究者们开发的装备地下采矿车辆自主导航通过除尘新技术，摄像机模糊和恶劣的照明。
使用数学和生物启发算法，该技术使用车载摄像机跟踪车辆在地下隧道内的位置米以内。
研究已经由一队来自澳大利亚中心机器人视觉在QUT，包括毛虫Michael Milford教授合作，开采和昆士兰政府。
- 自主车辆越来越多地应用于地下采矿业。
- 机器需要在恶劣的环境和迷宫般的隧道中航行。
- 矿山运营商正在使用昂贵的传感或基础设施改造。
- 新定位技术提高井下效率和安全性
Milford教授说，自主车辆在地下矿山依靠昂贵的传感或基础修改。
“这是该项目的第一阶段，”他说。在地下矿山中追踪所有移动资产的位置是非常重要的，特别是如果你可以不需要安装额外的基础设施或使用昂贵的激光感应就能便宜地完成这项工作。
“我们已经开发了一种定位系统，它使用摄像机而不是激光，这是基于生物导航技术的十多年研究成果。”
崎岖的地形意味着全球定位系统无法使用，无线传感器网络由于岩体的干扰和缺乏接入点而变得不可靠。
教授说在米尔福德矿场条件艰苦。
他说：“我们的实验并不完全一帆风顺，因为研究系统在矿场环境中首次测试时效果并不好。”。
“我们必须为这项技术增加一些额外的情报，以应对充满挑战的环境。”。
“我们开发了一个系统，可以智能地评估从相机中获得的图像的有用性，而忽略那些模糊的、布满灰尘的，或是从进入的车灯中洗掉的图像。”
研究人员已经完成了两次到澳大利亚矿场的实地考察，并于本月晚些时候进行了第三次访问。
他说：“这项新的实地考察将使我们能够开始测试该项目的第二阶段，一项更精确的定位技术。”。
“如果你能跟踪车辆的位置在几厘米之内，那么你就可以使用这种技术自主地运行车辆。”