概要：为了减少采矿事故的频率，提高安全和生产效率，开发无需卫星导航信号辅助的采矿设备自主定位和导航技术非常重要。
概要：为了减少采矿事故的频率，提高安全和生产效率，开发无需卫星导航信号辅助的采矿设备自主定位和导航技术非常重要。
在这项研究中，我们回顾了当前地下定位和导航的技术环境，并提出了几种综合导航策略。介绍了现有的地下定位导航技术，并对基于该技术的不同方法的性能进行了分析和比较。讨论了地下定位导航策略的组合类型和定位效果。综述了地下定位导航滤波方法和定位估计算法的比较新研究方向。
关键词：煤炭开采；地下定位导航、综合导航策略、惯性导航、定位算法。
介绍：
能源是人类生存和经济发展的物质基础。煤炭的需求持续增长，约占世界一次能源供应的 25%。2015 年，中国地下煤矿的煤炭年产量达到 33 亿吨。Shirong、Zhongbin 和 Shibo（2016 年）估计，地下煤矿有超过 300 万矿工，在恶劣和危险的条件下工作。
图 1示意性地显示了重要的设备项目。为保证采煤掘进设备沿规划的路径和方向行进，必须准确确定设备的空间位置和运行轨迹。在没有卫星导航信号的情况下，由于空间封闭、电磁环境复杂，煤矿井下设备和矿工的定位和导航准确确定是一项艰巨的任务。因此，为降低采矿安全风险，推动煤炭开采技术革命，开发针对矿工和井下采矿设备的智能化、自动化导航定位技术具有重要意义。
地下定位导航技术：
根据文献（Liu and Shi 2018），室内导航和定位技术近年来已成为国际上重要的研究课题，组织和出版物都在密切关注事态发展。截至2018年底，我国智能采掘工作面数量已达145张。
多种定位导航技术和算法被提出并用于地下矿山和隧道中的设备和人员定位导航。根据检测原理的不同，现有技术可分为以下几类：
➤ 基于无线通信信号的交叉路口技术
➤ 基于视觉图像特征的定位技术
➤ 基于惯性装置的导航技术
➤ 基于可见光通信（VLC）的定位技术。
几种定位导航技术的实现难度和基本精度如图2和 表I所示（Yassin et al., 2016）。
基于无线通信信号的交叉口测量技术：
技术包括激光扫描定位、射频识别 (RFID)、Zigbee 无线、超宽带 (UWB)、超声波和红外定位。根据处理信号的方式，这类技术可以分为两种距离测量方法。两种方法都是利用三边和三角定位原理来估计物体的具体定位；然而，利用扩频信号的到达时间和信号接收能量的衰减来完成定位方法。
利用视觉图像特征的定位技术：
这种定位技术主要依赖于视觉传感器采集的图像特征的运动分析。待定位物体与环境背景特征的距离可以通过视觉距离投影模型或背景图像差分法来确定。目前的研究表明，这项技术通常可以达到分米级的精度（Yassin et al., 2016）。
使用惯性装置的导航技术：
惯性设备对于导航、定向和运动载体控制很重要。它们可用于检测加速度、角度、冲击、振动、旋转和多自由度运动。惯性导航技术是一种自主导航，可以不断地实时确定载体的位置、姿态、速度等信息。该技术不受气候条件或外部干扰因素的影响，可提供较高的短期精度。但是，它容易受到严重的长期误差累积问题的影响。
使用 VLC 的定位技术：
VLC是一种具有高带宽、高频率、低电磁辐射特点的新技术。距离计算方法包括信号到达角度、信号到达时间、信号图像特征、光强和光源ID。传输的信息被编译成光电信号，并通过脉宽调制的方式附加到光源的驱动电流上。VLC是一种潜在的井下定位技术，在提高煤矿照明效果的同时，将定位精度提高到1 m尺度。
然而，由于无线信号反射引起的信号衰减、非视距 (NLOS) 和多径传播效应等问题，所描述的定位技术的准确性在不受控制的室内环境中严重降低（Zhou，Kavehrad , 和邓, 2012)。可以合并其他信号传感器，例如惯性测量单元 (IMU)、相机和测距仪，以弥补这些问题。这通过融合来自不同定位系统的信息来提高定位系统的准确性和鲁棒性。
综合定位导航策略：
增加定位节点和阅读器的数量有助于提高定位精度，尽管此类系统的部署、管理和维护成本很高，而且超过 75% 的安装时间花费在电缆上（Lynch 和 Loh， 2006）。不同定位技术的组合可用于解决单传感器定位技术在实际应用中的局限性（Retscher 和 Thienelt，2004；Retscher 和 Kealy，2006）。因此，学者们一直在研究基于无线传感器网络（WSN）的综合导航定位策略。针对井下采矿设备和人员的定位和导航提出了综合定位和导航策略（Retscher 和 Thienelt al，2004）。表二。
基于WSN的定位策略：
Fink 和 Beikirch (2012) 将链路数量信息 (LQnI) 与基于距离估计的冗余传感器信息结合到加权质心定位技术中，以改善室内定位。基于倒数平方和（RSS）的冗余距离估计结合LQnI方法需要更多的基础设施或处理能力，然后可以轻松提高位置估计的准确性。如图 3所示，Song等人。（2014）提出了一种基于RFID和车载传感器的隧道车辆多传感器融合定位策略。RFID用于估计隧道中车辆的初始位置。采用联合卡尔曼滤波器比较小均方（LMS）为全局收敛算法提供初始位置信息。基于交互式多重模型的全局收敛算法融合了初步的位置估计结果和低成本的汽车传感器数据，例如电子罗盘和轮速传感器读数。采用强跟踪扩展卡尔曼滤波算法替代传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，用于保证整车运行中实际系统参数的鲁棒性（Song et al.,2014）。
MacGougan、O'Keefe 和 Klukas (2009) 使用真实数据从理论和实践角度评估了 UWB 的精度和准确性。
Wang and Li (2017) 结合 UWB 和 IMU 数据，在 NLOS 环境中通过粒子滤波实现室内定位（图 4）。基于零速度更新算法，通过对加速度和角速度进行积分得到速度和方向。定位策略是通过将 IMU 信号作为粒子滤波器的先验信息，以 UWB 观测值作为更新权重的基础来执行的。实验结果表明，IMU提供的先验信息可以抑制非视距条件下UWB的观测误差，定位精度可以从单个UWB系统的1.6 m提高到0.7 m左右。IEEE 802.15.4a 脉冲无线电 UWB 系统实现了 30 厘米以下的测距性能（Oh, Park 和 Kim，2009）。
基于视觉图像特征的策略：
在已知位置布置 RFID 标签阵列的概念用于为同时定位和映射 (SLAM) 算法提供初始位置信息。Errington、Daku 和 Prugger (2010) 提出了一个基于傅里叶 tesseral 谐波和基于比较小二乘的位置估计器的标签接收似然模型，并在地下和室内实验中对其进行了评估。地下试验的平均误差低为 20.49 cm，室内试验的平均误差为 75.53 cm。
Kaiming, Wei, and Ruisong (2015) 提出了一种基于视频的协同定位策略（图5），利用矿灯在巷道道岔结构和光照条件差的情况下对矿工进行定位。为准确检测矿灯图像，采用背景差分法获得地下隧道背景图像与采集的视频序列图像之间的差异。相机位置点与相机成像平面上相应的矿灯投影映射点之间建立直线。比较小二乘法用于通过找到线的比较好交点来定位矿工。该策略的平面误差在一次定位测试中达到了 0.274 m (Kaiming, Wei, and Ruisong, 2015)。
陈等人。 （2016 年）将车载激光雷达 SLAM 技术应用于煤矿环境。他们使用激光扫描匹配技术成功生成了 2D 和 3D 隧道模型，并开发了一种改进的、概率驱动的比较大似然估计算法，在实际条件下精度限制在大约 5 厘米。间接观察表明，该方法的定位精度至少比传统方法高一个级别。
Kai 和 Xianmin (2017) 采用结合超声波测距技术和双目机器视觉图像处理方法的控制策略来提高地下机器人的避障精度。超声波测距技术和图像处理方法分别用于探测和观察远程障碍物和封闭测距的形状。基于神经网络的双目视觉障碍物识别系统和机器视觉与图像处理相结合的避障策略为井下巡检机器人巡检避障提供了良好的实验结果。
徐等人。（2017）提出了一种基于视觉和超声波传感器的煤矿隧道局部区域车辆的自主定位策略（图6）。UPC-A码上设计的独特条码标签成对排列在隧道两侧的墙壁上，并被两个车载视觉传感器识别。使用超声波传感器检测车辆中心与隧道墙左侧之间的距离。使用视觉距离投影模型确定每个条形码标签特征框与车辆中心点之间的距离。一旦建立了条码标签与车辆中心点的空间几何关系，得到了车辆中心点在隧道全局坐标系中的3D坐标。在煤矿隧道自动驾驶车辆定位试验中，车辆中心点的平均平面定位误差被证明在0.381 m以下。
基于惯性装置的策略：
张等人。 (2009) 将 EKF 与 3D RFID 定位方法和惯性导航系统 (INS) 相结合，以实现准确和连续的定位，并为室内定位提供 1.7 m 的精度。范等人。(2014) 提出了一种基于捷联 INS (SINS) 和 WSN 耦合的新动态定位策略（图 7 ）。采用WSN定位策略消除SINS的累积误差，建立耦合模型。对采煤机姿态和位置的跟踪性能进行了虚拟和实时实验验证，定位精度为0.2 m。
基于 WiFi 技术和 SINS 的定位系统的实现非常复杂且难以设计。罗（2016）因此提出了一种新的降阶十态变量综合定位系统（图8) 和通过结合微型 IMU 和 WiFi 的简化卡尔曼滤波器定位算法。Belyaev (2017) 提出了一种使用具有惯性导航的移动扫描系统进行地下测量任务的方法。由移动扫描系统确定的地下设备相对于环境的位置信息是对惯性系统获得的运动参数的补充。实验结果表明，位置误差的比较大均方根在0.26 m/515 m以内。基于降阶集成定位系统可实现定位误差0.5 m的高定位精度。万等人。（2018）提出了一种基于联邦滤波的由立体相机、IMU和里程表组成的组合导航方法。如图 9所示，该方法通过分别形成 IMU 里程表和相机里程表的两个子滤波器，提高了系统的定位鲁棒性。实验证明，该方法有效地将移动平台的导航定位精度提高到0.48 m，即使立体视觉定位系统出现故障，也能实现连续定位。
Mascarich等人(2018) 描述的多模态映射单元将可见光相机与惯性传感器紧密同步。实现了拒绝 GPS、黑暗和视觉退化环境的密集映射。
基于 VLC 的策略：
已经提出了一种基于 EKF 的 VLC 定位和惯性导航融合定位系统（Li, Feng, and Yang, 2017; Li et al., 2017），以减少多径效应引起的误差（图 10）。系统比较大定位误差为0.41 m，平均误差为0.14 m。对比分析证明，融合系统的定位精度是基于VLC的定位系统的2倍，是INS的4倍。
为了降低室内定位的高成本和防止墙体遮挡，Wen等人提出了一种低成本、高效率、高精度的室内定位系统。（2018 年）。采用室内LED灯作为定位基站，利用视觉RGB深度（RGB-D）SLAM技术进行2D或3D室内测绘，实现高精度室内定位。
定位算法研究进展：
根据定位过程中需要的信息，定位系统中常用的传感器节点定位算法可分为两大类：基于距离的和不基于距离的（Wang et al., 2011）。目前，一些提出的组合导航定位系统需要不断更新信号处理和定位算法，以满足高精度定位系统的可靠性和鲁棒性要求。近年来出现了新的信号处理方法和滤波技术。系统布局和位置估计如下所述。
信号处理和滤波技术：
需要考虑多传感器导航系统的运动状态约束，以提高定位精度和可靠性。Yang、Gao 和 Zhang (2010) 将状态约束应用于标准和鲁棒卡尔曼滤波器，以生成鲁棒卡尔曼滤波器，其中状态约束存在于集成导航系统中的多传感器状态之间。理论上已经证明，带约束的卡尔曼滤波器估计的状态向量的协方差矩阵确实小于无约束滤波器的协方差矩阵（Yang、Gao 和 Zhang，2010）。为解决传统线性卡尔曼滤波策略滤波精度迅速下降甚至发散的问题，Fan et al. （2014）通过忽略噪声先验数据的准确测量，提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波器（FAKF）。使用 FAKF 滤波算法的 INS/UWB 系统比动态定位误差限制在 0.27 m 的传统卡尔曼滤波器具有更好的稳定性和实时性（Fan等人， 2014）。
针对人员和设备在室内运动过程中非线性和非高斯噪声的特点，Ruotsalainen等人。（2018）将通过比较大似然法找到的正确错误概率密度函数添加到粒子滤波器以构建自举滤波器。基于惯性和视觉传感器的测量误差统计模型，水平定位性能显着提高。
研究表明（Dorais、Gawdiak 和 Clancy，2002 年；Heidari 和 Pahlavan，2008 年），到达时间（TOA）的测距和定位误差主要受 NLOS 场景中的多径现象和传播特性的影响，以及大尺度当无法检测到直接路径脉冲时，错误很常见。针对高斯白噪声与有色噪声不匹配的问题，提出一种信道分类-卡尔曼滤波器（CC-KF），一种结合真实信道分类和卡尔曼滤波的距离缓和算法，以提高室内环境下的距离缓和性能。 NLOS的极端环境和多径效应。在六种典型的室内和地下环境中比较了 CC-KF 和四种传统 TOA 距离缓解算法的性能。等人， 2014）。巴特等人。（2012）证明，与多层感知相比，基于知识的源差分人工神经网络将低成本传感器的导航性能提高了 81%，无论是否有外部辅助源。
系统布置和位置估计：
通过Wang等人提出的一种新的煤矿井下信标节点布置方法，解决了WSN定位中节点布局模型精度低、不稳定等问题。（2015 年）。与传统的定位方法相比，该方法（图 11) 在满足定位要求的前提下需要更少的节点资源。到达时间差/到达角混合算法是一种用于煤矿的3D精确定位算法。它由基站与未知节点之间的到达时间信息和到达角信息组成，用于实现节点定位。仿真结果表明，基于新的节点布置模型，该算法具有良好的定位精度和稳定性，满足某煤矿定位要求。
Yi, Tao, and Jun (2017)将参与定位的每个锚节点接收到的目标节点RSS值之和的倒数作为权重因子，在传统三边算法的基础上提出了加权三边法。通过采用Grubbs偏差测试降低卡尔曼滤波器对脉冲偏差峰值的影响，设计了一种混合滤波算法。据推测，改进后的定位方法与混合滤波算法相结合，定位精度高达 0.95 m (Yi, Tao, and Jun, 2017)。
为实现煤矿动臂式掘进机的无人位姿检测，Fu等人。（2017）设计了一个由四个UWB定位基站和三个掘进机定位节点组成的UWB位姿检测系统，并提出了一种基于Caffery变换和泰勒级数展开（CTFPA）的融合定位算法。基于系统TOA定位模型求解机体三个姿态角（航向角、俯仰角和滚转角）（如图12所示）) 使用每个基站与节点之间的 12 组距离测量信息。UWB P440模块的测距精度实验是在狭窄封闭的隧道中进行的。实验数据表明，该模块的平均误差和标准差可以达到 2 cm (Fu et al.,2017）。结合采煤机采煤过程作为非完整约束，Zhang（2017）基于煤炭惯性定位导航系统位姿漂移的非确定性研究，建立了系统定位闭合路径比较优误差补偿模型。采煤机。建立系统定位闭合路径的比较优误差补偿模型，将惯性导航系统的定位精度提高近50%（Zhang，2017）。
总结和未来研究：
介绍了地下定位导航技术的新研究进展，总结了近期提出的综合导航策略和定位方法。由于非视距现象、多径效应和墙体干扰，地下信号的传播会遭受严重的衰减、反射干扰和环境敏感性。目前单一的导航定位技术无法满足煤矿定位的要求。基于多传感器融合和无外部节点信息的独立导航系统的地下定位技术对于提高地下导航定位系统的精度和鲁棒性极具前景。
致谢
本工作得到国家自然科学基金（No.51975570）、徐州市科技成果转化计划（KC20203）、江苏省高等学校学术拔尖计划项目（TAPP）和国家科技部资助项目的资助。江苏省高等学校优先学术项目发展（PAPD）。
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