Мониторинг текущих траекторий перемещения автономных тяжёлых платформ по карьерным маршрутам горнорудных предприятий

DOI: http://dx.doi.org/10.30686/1609-9192-2021-5-76-83
Читать на русскоя языкеИ.В. Чичерин, Б.А. Федосенков, Д.М. Дубинкин
Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева, г. Кемерово, Российская Федерация
Горная Промышленность №5 / 2021 стр. 76-83

Резюме: С целью получения информации о формируемых текущих траекториях беспилотных карьерных самосвалов в программно-аппаратных комплексах автоматизированной системы диспетчеризации, установленной на борту автономных тяжелых платформ, текущим траекториям платформ ставятся в соответствие одномерные (скалярные) непрерывные сигналы (далее преобразуемые в дискретные цифровые) с время-зависимой мгновенной частотой, так называемые чирп-сигналы. В качестве рабочего инструмента для проведения вычислительных процедур в программно-аппаратном модуле выбрано распределение Вигнера-Вилле. В основу данного распределения положены вейвлет-функции базиса Габора и алгоритм вейвлет-поиска соответствия. Выбор вейвлетов Габора объясняется их синусоидально-подобной формой, поскольку они представляют собой промодулированные окном Гаусса синусоидальные сигналы. Анализируемые 1D-сигналы, свидетельствующие о текущем положении автономных тяжелых платформ на маршруте, также являются синусоидально-подобными. Полученный в результате аппроксимации вейвлет-ряд далее преобразуется во время-частотное распределение Вигнера, по которому формируется соответствующая текущих траекторий. В качестве примера приведены реконструкции время-частотных распределений, соответствующие отклонению текущих траекторий влево и вправо от номинальной осевой траектории. На основании полученных результатов приводятся выводы о том, что наиболее целесообразными способами для осуществления мониторинга текущих траекторий движения автономных тяжелых платформ и процедурами обработки соответствующих сигналов являются операции, реализуемые в автоматизированных подсистемах внешнего и автономного управления и базирующиеся на таких понятиях, как вейвлет-распределения класса Коэна, избыточный словарь вейвлет-функций Габора, алгоритм вейвлет-поиска соответствия и отображение чирп-сигналов, а также стационарных по частоте сигналов о текущих траекториях автономных тяжелых платформ, представленных в вейвлет-среде. Представленные процедуры реализации текущего мониторинга перемещения автономных тяжелых платформ по карьерным маршрутам и процесса обработки сигналов о динамическом изменении текущих траекторий, заложенные в программно-аппаратные комплексы подсистем автономного и внешнего управления системы «Умный карьер», обеспечивают адекватное выполнение требуемых функций. Внедрение принципов автоматизированного управления беспилотными карьерными транспортными средствами позволяет оптимизировать трудозатраты на эксплуатацию горного оборудования, снижать расходы на текущие работы, привлекать высококвалифицированных специалистов для освоения и рабочей эксплуатации инновационной транспортной техники.

Ключевые слова: автономные тяжелые платформы, текущие траектории, вейвлеты Габора, алгоритм вейвлет-поиска соответствия, чирп-сигналы, распределения класса Коэна

Благодарности: Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках соглашения № 075-11-2019-034 от 22.11.2019 г. с ПАО «КАМАЗ» по комплексному проекту «Разработка и создание высокотехнологичного производства автономных тяжелых платформ для безлюдной добычи полезных ископаемых в системе “Умный карьер”», при участии ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» в части выполнения научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ. Авторы выражают благодарность сотрудникам института информационных технологий, машиностроения и автотранспорта ФГБОУ ВО «Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева» за содействие в размещении рукописи статьи в редакции журнала.

Для цитирования: Чичерин И.В., Федосенков Б.А., Дубинкин Д.М. Мониторинг текущих траекторий перемещения автономных тяжёлых платформ по карьерным маршрутам горнорудных предприятий. Горная промышленность. 2021;(5): 76–83. DOI: 10.30686/1609-9192-2021-5-76-83.


Информация о статье

Поступила в редакцию: 19.08.2021

Поступила после рецензирования: 15.09.2021

Принята к публикации: 16.09.2021

 


Информация об авторах

Чичерин Иван Владимирович – кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных и автоматизированных производственных систем, Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Федосенков Борис Андреевич – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационных и автоматизированных производственных систем, Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Дубинкин Дмитрий Михайлович – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры металлорежущих станков и инструментов, Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачева, Кемерово, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

 


Список литературы

1. Чичерин И.В., Федосенков Б.А., Сыркин, И.С., Садовец В.Ю., Дубинкин Д.М. Концепция управления беспилотными транспортными средствами в условиях открытых горных работ. Известия вузов. Горный журнал. 2020;(8):109–120. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2020-8-109-120

2. Алешин Б.С., Черноморский А.И., Курис Э.Д. Наземные колесные транспортные модули для решения задач мониторинга окружающей среды горных территорий. Устойчивое развитие горных территорий. 2018;10(4):566–576. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2018-10-4-566-576

3. Дубинкин Д.М. Обоснование необходимости создания тяжелых платформ для открытых горных работ. Горное оборудование и электромеханика. 2020;(4):59–64. https://doi.org/10.26730/1816-4528-2020-4-59-64

4. Дубинкин Д.М. Современное состояние техники и технологий в области автономного управления движением транспортных средств угольных карьеров. Горное оборудование и электромеханика. 2019;(6):8–15. https://doi.org/10.26730/1816-4528-2019-6-8-15

5. Voronov Yu., Voronov A., Grishin S., Bujankin A. Increasing the technical level of mining haul trucks. In: Tyulenev M., Zhironkin S., Khoreshok A., Vöth S., Cehlár M., Nuray D. (eds) E3S Web of Conferences. The Second International Innovative Mining Symposium (Devoted to Russian Federation Year of Environment), Kemerovo, November 20–22, 2017. 2017;21:03015. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20172103015

6. Naranjo J.E., Clavijo M., Jimenez F., Gomez O., Rivera J.L., Anguita M. Autonomous vehicle for surveillance missions in off-road environment. In: IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Gotenburg, Sweden, June 19–22, 2016. P. 98–103. https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535371

7. Nonami K., Kartidjo M., Yoon K.-J., Budiyono A. (eds) Autonomous Control Systems and Vehicles. Intelligent Unmanned Systems. Springer; 2013. 315 p. https://doi.org/10.1007/978-4-431-54276-6

8. Cheng H. Autonomous Intelligent Vehicles. Theory, Algorithms, and Implementation. Springer-Verlag London; 2011. 154 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-2280-7

9. Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for OnRoad Motor Vehicles. SAE International in United States; 2016. 30 p. https://doi.org/10.4271/j3016_201609

10. Шадрин С.С. Методология создания систем управления движением автономных колесных транспортных средств, интегрированных в интеллектуальную транспортную среду: дис. … д-ра техн. наук: 05.05.03. М.; 2017. 400 с.

11. Shadrin S.S., Varlamov O.O., Ivanov A.M. Experimental autonomous road vehicle with logical artificial intelligence. Journal of Advanced Transportation. 2017:2492765. https://doi.org/10.1155/2017/2492765

12. Saykin A.M., Buznikov S.E., Karpukhin K.E. The analysis of technical vision problems typical for driverless vehicles. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences. 2016;7(4):2053–2059. Available at: http://www.rjpbcs.com/pdf/2016_7(4)/[263].pdf

13. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. 2nd ed. Academic Press, Springer; 1999. 664 p. Available at: https://www.elsevier.com/books/a-wavelet-tour-of-signal-processing/mallat/978-0-12-466606-1

14. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.

15. Auger F., Chassande-Mottin E. Quadratic time-frequency analysis I: Cohen’s class. In: Timefrequency analysis: concepts and methods. ISTE; 2008. P. 131–163.

16. Fedosenkov D.B., Simikova A.A., Kulakov S.M., Fedosenkov B.A. Cohen's class time-frequency distributions for measurement signals as a means of monitoring technological processes. Steel in Translation. 2019;49(4):252–256. https://doi.org/10.3103/S0967091219040065

17. Debnath L. Recent Developments in the Wigner-Ville Distribution and Time-Frequency Signal Analysis. PINSA. 2002;68(1):35–36.

18. Федосенков Б.А., Федосенков Д.В. Автоматизированное управление смесеприготовительными процессами в вейвлет-среде. Кемерово: Кемеровский технологический институт пищевой промышленности; 2015. 188 с.

19. Mallat S, Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries. IEEE Transactions on Signal Processing. 1993;41(12):3397– 3415. https://doi.org/10.1109/78.258082

20. Boashash B., Touati S., Auger F., Flandrin P., Chassande-Mottin E., Stanković L.J. et al. Measures, performance assessment, and enhancement TFDs. In: Boashash B. (ed.) Time-Frequency Signal Analysis and Processing. 2nd ed. Academic Press, Elsevier; 2016. Chapter 7, pp. 387–452. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-398499-9.00007-8

21. Townsend S., Lee B. Sparse approximation and atomic decomposition: Considering atom interactions in evaluating and building signal representations. Dissertation … PhD. 2009. 260 p.

22. Федосенков Д.Б., Симикова А.А., Федосенков Б.А. Синтез системы модального управления блоком дозирующих устройств. В: Жуков И.А. (ред.) Машиностроение: инновационные аспекты развития: материалы 2-й международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 15 марта 2019 г. СПб.: СПбФ НИЦ МС; 2019. С. 162–166. https://doi.org/10.26160/2618-6810-2019-2-162-166