煤矿井下掘进机位姿视觉测量系统相机在线标定方法
万继成1
张旭辉2
杨文娟2
赵友军3
张超1
雷孟宇1
杜昱阳2
董征1
康乐1
1.西安科技大学 机械工程学院,陕西 西安 7100542.西安科技大学 机械工程学院,陕西 西安 710054;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室,陕西 西安 7100543.西安煤矿机械有限公司,陕西 西安 710032
摘要：视觉测量因其系统简单、非接触测量而被广泛应用于煤矿井下掘进机位姿测量,但视觉测量精度受到相机参数标定精度的影响,而井下复杂工况、光照不均及危险区域等因素导致掘进机位姿视觉测量系统相机标定精度低且标定困难.为提高井下掘进机位姿视觉测量系统相机标定自动化水平、标定精度和标定速度,提出一种掘进机位姿视觉测量系统相机在线自动标定方法.以掘进机位姿视觉测量系统的红外标靶作为标定目标,基于二次曲线极点极线约束以及直线射影变换交比不变性质构造标靶平面及其对应像平面上的虚拟点线特征,完成标靶平面及其对应像平面间的点线特征映射,并建立基于点线双特征约束的相机参数单应性求解模型,求解出相机参数的线性解.考虑镜头畸变影响,引入点特征的最小化重投影误差及线特征的直线间距离误差,建立包含动态权重系数和约束的组合目标函数,以单应性求解模型得出的相机参数的线性解为优化初始值,采用非线性迭代优化算法做进一步优化,得到优化后的相机标定结果.开展了标定视图数及噪声对不同标定方法标定精度影响的仿真分析,与其他方法相比,此方法只需要较少视图数时,标定误差趋向收敛,且具有较好的抗噪性能.搭建掘进机位姿视觉测量试验平台,对不同方法进行了相机标定试验并应用此方法完成位姿测量试验,结果表明:此方法获得的相机参数与真实值误差较小,fx、fy、u0、v0、k1、k2 的相对误差分别为 1.155%、1.144%、0.463%、0.450%、1.887%、4.082%,平均重投影误差为 0.197 pixel,位姿测量试验验证了标定方法的有效性,实现了井下掘进机位姿视觉测量系统相机在线标定,为高精度的位姿视觉测量提供了重要支撑.
关键词：悬臂式掘进机视觉位姿测量相机标定红外标靶虚拟点线特征
分类号：TD421.5(矿山机械)
资助基金：国家自然科学基金(52104166)陕西省重点研发计划资助项目(2023-YBGY-063)陕煤联合基金资助项目(2021JLM-03)
论文发表日期：2025-12-31
在线出版日期：2026-01-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 5434-5444 )
英文信息