巷道形变轻量化点云扫描装备研制与应用分析
陈登红1
庞宁1
邱宇2
马言3
封居强4
何阳5
聂闻2
1.安徽理工大学深部煤炭安全开采与环境保护全国重点实验室,安徽 淮南 232001;安徽理工大学矿业工程学院,安徽 淮南 2320012.金属矿山安全与健康国家重点实验室,安徽 马鞍山 2430003.皖北煤电集团有限责任公司,安徽 宿州 2340004.安徽理工大学深部煤炭安全开采与环境保护全国重点实验室,安徽 淮南 2320015.安徽理工大学矿业工程学院,安徽 淮南 232001
摘要：针对地下工程三维形变监测领域的双重技术瓶颈,围绕轻量化扫描装备高效采集,低重叠点云配准算法优化展开研究.设计一种集成式矿用头盔智能扫描装备,采用多传感器融合技术,实现井下环境的精准定位与快速建模;采用一种分块导向的低重叠点云配准算法,经匹配金字塔网络(Matching Pyramid Network,MPN)提升点对精度,并融合一致性判断模块,维持各层点对关联稳定性,获取高质量的点对集合.以山西省恒昇煤业 9303孤岛工作面回风巷为应用场景,开展多维空间的数据采集、配准与形变监测研究.结果表明:160 m复杂巷道环境实践中,装备完成全域数据采集共耗时 10.8 min,最大高度和宽度测量误差分别为 6、5 mm,数据模型与平面场景的重叠率介于98.1%～99.6%,展现出较强的工况适应性与实时建图性能,可较高精度复现巷道表面形貌特征.含噪声对齐任务中,配准网络有效滤除了非重叠区域的伪匹配点对,均方根误差和运行时长仅分别增加 8.09%和 0.26 s,可高效处理因点云残缺与动态形变导致的位姿估计漂移问题,在非结构化巷道场景中实现鲁棒匹配.监测技术可快速构建巷道全空间形变量场,且精准识别断面局部位移,全域测量最大标准差和平均相对差分别为 1.43、0.42 mm,能够为矿山数字化转型升级与智能化精准开采提供有效的监测数据支撑.
关键词：智能化矿山三维扫描装备点云巷道形变监测空间测量
分类号：TD76(矿山安全与劳动保护)
资助基金：应急管理部重点科技计划资助项目(2024EMST141405)安徽恒源煤电股份有限公司研究生企业工作站资助项目(2023qygzz020)国家自然科学基金(51974008)
论文发表日期：2025-08-31
在线出版日期：2025-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：15( 141-155 )
英文信息