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[1]陈 江,於家成,吝曼卿,等.基于激光雷达的矿山巷道形变检测系统设计[J].武汉工程大学学报,2025,47(05):548-555.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202407018]
　CHEN Jiang,YU Jiacheng,LIN Manqing,et al.A mine tunnel deformation detection system based on LiDAR[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2025,47(05):548-555.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202407018]
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基于激光雷达的矿山巷道形变检测系统设计
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
47
期数:
2025年05期
页码:
548-555
栏目:
智能制造
出版日期:
2025-10-31

文章信息/Info

Title:
A mine tunnel deformation detection system based on LiDAR
文章编号:
1674 - 2869（2025）05 - 0548 - 08
作者:
1. 武汉工程大学光电信息与能源工程学院、数理学院，湖北 武汉 430205；
2. 武汉工程大学资源与安全工程学院，湖北 武汉 430074

Author(s):
1. School of Optical Information and Energy Engineering, School of Mathematics and Physics, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China;
2. School of Resources and Safety Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430074, China

关键词:
Keywords:
分类号:
TD76
DOI:
10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202407018
文献标志码:
A
摘要:
随着磷矿向深部开采，矿山巷道面临的冒顶、片帮甚至崩塌风险越来越大，对巷道形变进行检测显得尤为重要。使用激光雷达、惯性测量单元和编码器作为主要传感器研制了一套巷道形变检测系统，将上述传感器搭载在可移动载具平台上，在巷道内进行数据采集，使用扩展卡尔曼滤波算法在数据采集过程中融合三者的数据，得到巷道的三维点云数据。对巷道形变进行识别的过程中，提出一种基于动态阈值的形变识别算法：先将需要对比形变的两期点云通过配准统一在同一坐标系下；然后根据局部环境和点云密度自适应调整两期点云中不同区域形变识别的阈值，以提高形变识别的准确性；最后采用切片法计算形变部分的体积。在实际矿山巷道环境中进行实验，用模拟物体代替形变，通过对比形变部分的实际值与系统计算值检验系统的形变识别能力。结果表明，在直径约为5 m的巷道中，激光雷达在测量形变部分尺寸时的平均误差为3%，系统计算形变体积时的平均误差为12%，能够对巷道的形变进行准确的识别。
Abstract:
As phosphate ore is mined at greater depths, mine tunnels face greater risks of roof caving, rib spalling, and even collapse, making tunnel deformation detection crucial. We designed a tunnel deformation detection system using light detection and ranging, inertial measurement unit, and an encoder as main sensors. These three sensors were installed on a movable vehicle platform to collect data. During this process, the extended Kalman filtering algorithm fused the data to obtain the tunnel’s three-dimensional point cloud data. And we proposed tunnel deformation identification algorithm based on dynamic threshold. First, two-phase point clouds for deformation comparison were registered into the same coordinate system. Then, according to the local environment and point cloud density, the thresholds for deformation identification in different areas of these point clouds were adjusted to enhance the accuracy of deformation identification. Finally, we used the slice method to calculate the volume of the deformed part. In actual mine tunnel environment experiments, by using simulated objects, we compared the actual values of the deformed parts with the system-calculated values to test the identification ability of this deformation detection system. The results showed that in an approximately 5 m diameter tunnel, this detection system had an average error of 3% in measuring the size of the deformed part and that of 12% in calculating the deformation volume, indicating accurate identification of tunnel deformation.

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-07-21
基金项目：国家自然科学基金（52174085）；湖北省安全生产专项资金科技项目（SJZX20220910）；国家磷资源开发利用工程技术研究中心开放基金（NECP2022-08）
作者简介：陈 江，硕士研究生。Email:1773674675@qq.com
*通信作者：卢永雄，博士，正高级工程师。Email:63323017@qq.com
引文格式：陈江，於家成，吝曼卿，等. 基于激光雷达的矿山巷道形变检测系统设计［J］. 武汉工程大学学报，2025，47（4）：548-555.

更新日期/Last Update: 2025-11-03