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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明公开了一种地下矿山采矿装备的位姿确定方法，包括获取目标巷道的数据信息、提取全局特征并按属性聚类和抽象，构建目标巷道的全局特征库的；当地下矿山采矿装备需要确定当前位姿时，获取当前所在巷道的巷道特征并进行聚类和抽象；将抽象结果与目标巷道的全局特征库进行匹配得到最佳匹配对；根据最佳匹配对及目标巷道的数据信息完成地下矿山采矿装备的位姿确定。本发明还公开了一种实现所述地下矿山采矿装备的位姿确定方法的系统。本发明通过事先的全局特征的获取及全局特征库的构建，以及实时数据获取及特征匹配，不仅实现了地下矿山采矿装备的位姿确定，而且可靠性更高，精确性更好。

主权项：1.一种地下矿山采矿装备的位姿确定方法，其特征在于包括如下步骤：S1.获取目标巷道的数据信息，并提取目标巷道的全局特征；具体包括如下步骤：获取目标巷道的激光点云数据信息；对于获取的任意一帧激光点云数据，将激光点云所在空间按照设定的分辨率划分为等间隔的三维格网；三维格网划分完成后，目标巷道中的任意点均位于三维格网内；对于第i个格网内的任意一点，计算该点的邻域K范围内的协方差矩阵；计算得到的协方差矩阵所对应的特征值和特征向量，计算点在邻域K范围内的曲率为，其中协方差矩阵所对应的特征值为、和，且；采用自动阈值分割方法，对第i个格网内的点云的曲率进行阈值分割，并将曲率大于或等于设定阈值的点云作为特征点，将曲率小于设定阈值的点云作为一般点；对所有格网内的所有点均进行阈值分割，最终得到目标巷道中的所有特征点；S2.对步骤S1获取的全局特征，按属性进行聚类，并将聚类结果进行抽象；具体包括如下步骤：对步骤S1获取的全局特征，进行聚类：对最终得到的聚类结果，对聚类结果中不同类别的特征点云进行抽象和编码，从而构建抽象描述符；具体实施时，所述的聚类，具体包括如下步骤：对于任意一个点云，设定搜索半径为K；遍历以该点云为中心、搜索半径K范围内的所有点；以为中心、搜索半径为，对被遍历的第ii个点的周围进行点云搜索；将搜索到的点云标记为同一类别，并构成集合；对于已经标记过的点，则不再进行标记；计算集合的均值中心；的x轴坐标为，的y轴坐标为，的z轴坐标为；其中jj为集合中的元素个数，为集合中的第k个元素的x轴坐标，为集合中的第k个元素的y轴坐标，为集合中的第k个元素的z轴坐标；以K为搜索半径，对各个均值中心进行遍历：若在以第kk个均值中心为圆心、半径为K的范围内搜索到其他均值中心，则将搜索到的其他均值中心所对应的集合与第kk个均值中心所随对应的集合进行合并，并更新标记；遍历时，对已经遍历过的均值中心，则不再进行遍历；合并时，对于已经合并过的集合，则不再进行合并；得到最终的聚类结果；所述的抽象，具体为提取每个聚类的均值中心；所述的编码，具体为将聚类结果中不同类别的特征点云的均值中心，构建Delaunay三角网，以完成编码；S3.根据步骤S2得到的抽象结果，完成目标巷道的全局特征库的构建；S4.当地下矿山采矿装备需要确定当前位姿时，获取地下矿山采矿装备当前所在巷道的巷道特征；S5.对步骤S4得到的巷道特征，按属性进行聚类，并将聚类结果进行抽象；S6.将步骤S5得到的抽象结果，与步骤S3构建的目标巷道的全局特征库进行匹配，得到最佳匹配对；S7.根据步骤S6得到的最佳匹配对及目标巷道的数据信息，完成地下矿山采矿装备的位姿确定；具体包括如下步骤：结合目标巷道的全局特征和地下矿山采矿装备当前所在巷道的巷道特征，将步骤S6得到的最佳匹配对所对应的点云数据进行点云配准，得到地下矿山采矿装备的位姿数据，完成地下矿山采矿装备的位姿确定。

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