一种掘进机定位定向方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及工程机械技术领域，特别涉及一种掘进机定位定向方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.3d激光雷达通过激光发射组件快速旋转的同时发射高频率激光束对外界环境进行持续性的扫描，探测目标物体距离和反射率等信息，为定位、导航、避障等提供保障，主要面向无人驾驶汽车环境感知、机器人环境感知、无人机测绘等领域。
3.在煤矿掘进机作业过程中，为了按照预定巷道方向掘进以及实现自动定位截割，需要知道机器处于巷道中的位置和姿态。现有技术中，大多通过激光引导技术实现掘进机定位定向，但需要操作人员移动基站等设备，无法完全自动化作业。


技术实现要素：

4.根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是如何准确可靠且能完全自动化操作的实现掘进机的定位定向。
5.根据本发明实施例提供的一种掘进机定位定向方法，包括：
6.掘进机在巷道行走期间，设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；
7.所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；
8.所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。
9.根据本发明实施例提供的一种掘进机定位定向系统，包括：
10.设置在掘进机上的多个激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；
11.掘进机终端，用于根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；以及利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。
12.根据本发明实施例提供的一种电子设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现一种掘进机定位定向方法。
13.根据本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所
述计算机程序被处理器执行以实现一种掘进机定位定向方法。
14.根据本发明实施例提供的方案，通过安装于掘进机上不同位置的多台多线束激光雷达扫描巷道，实现掘进机在巷道坐标系下的六自由度参数动态实时测量，实现方式简便，结果准确可靠。
附图说明
15.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于理解本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
16.图1是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法示意图；
17.图2是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中采用的坐标系示意图；
18.图3是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中激光雷达安装位置示意图；
19.图4是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中侧向雷达1扫描巷道侧帮点云示意图；
20.图5是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中侧向雷达1点云数据转换至机器坐标系后得到的平面模型在机器xy坐标系投影示意图；
21.图6是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中侧向雷达1点云数据转换至机器坐标系后得到的平面模型在机器xz坐标系投影示意图；
22.图7是本发明实施例提供的掘进机定位定向方法中顶向雷达点云数据转换至机器坐标系后得到的平面模型在机器yz坐标系投影示意图；
23.图8是本发明实施例提供的一种掘进机定位定向方法的流程图；
24.图9是本发明实施例提供的一种掘进机定位定向系统的示意图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
26.如图1所示，本发明在巷道迎头处建立巷道坐标系，在掘进机截割回转中心建立机器坐标系。掘进机在巷道内行走掘进时，通过安装在其侧边的两台多线束激光雷达分别对巷道两边侧帮进行扫描，得到巷道三维点云。通过激光雷达与机器坐标系位姿关系，将三维点云数据转换到机器坐标系。通过pcl平面模型算法处理，并根据相关参数得到掘进机在巷道坐标系下的水平方向偏移距离、方位角和横滚角。通过安装在掘进机上部的一台多线束激光雷达对巷道顶板进行扫描，得到巷道顶板三维点云。通过顶向雷达与机器坐标系位姿关系，将三维点云数据转换到机器坐标系。通过模型算法和相关参数计算得到掘进机在巷道坐标系下高度方向偏移距离和俯仰角。通过安装在掘进机前方的一台多线束激光雷达对巷道迎头进行扫描，得到掘进机在巷道坐标系前进方向距离。并进行点云数据提取，得到前向雷达到迎头的距离，根据前向雷达与机器坐标系位姿关系得到机器距离迎头的距离。本发明方法，通过多台多线束激光雷达，实现掘进机在巷道坐标系下的六自由度参数动态实时测量，实现方式简便，结果准确可靠。
27.图8是本发明实施例提供的一种掘进机定位定向方法的流程图，如图8所示，包括：
28.步骤s101：掘进机在巷道行走期间，设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对
所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；
29.步骤s102：所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；
30.步骤s103：所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数，具体地说，所述位姿参数包括方位角、横滚角、俯仰角、x方向偏移距离、y方向偏移距离以及z方向偏移距离。
31.其中，所述设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据包括：设置在掘进机左侧位置上的左侧激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到左侧激光雷达坐标系下的巷道左侧帮点云数据；设置在掘进机右侧位置上的右侧激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到右侧激光雷达坐标系下的巷道右侧帮点云数据；设置在掘进机顶部位置上的顶向激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到顶向激光雷达坐标系下的巷道顶板点云数据；设置在掘进机前向位置上的前向激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到前向激光雷达坐标系下的巷道迎头点云数据。
32.进一步地，所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据包括：所述掘进机终端根据所述左侧激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述左侧激光雷达坐标系下的巷道左侧帮点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道左侧帮点云数据；所述掘进机终端根据所述右侧激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述右侧激光雷达坐标系下的巷道右侧帮点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道右侧帮点云数据；所述掘进机终端根据所述顶向激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述顶向激光雷达坐标系下的巷道顶板点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道顶板点云数据；其中，所述机器坐标系是指以掘进机截割回转中心为原点，以掘进机机器平面内向右为x轴，掘进机机器前进方向为y轴，垂直掘进机机器平面向上为z轴，且所述机器坐标系随着掘进机运动而运动。
33.具体地说，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道左侧帮点云数据，分别计算掘进机在巷道坐标系下的左侧方位角、左侧横滚角以及x方向的左侧偏移距离；所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道右侧帮点云数据，分别计算掘进机在巷道坐标系下的右侧方位角、右侧横滚角以及x方向的右侧偏移距离；所述掘进机终端根据所述左侧方位角和所述右侧方位角，确定掘进机在巷道坐标系下的方位角，同时根据所述左侧横滚角和所述右侧横滚角，确定掘进机在巷道坐标系下的横滚角，以及根据所述x方向的左侧偏移距离和所述x方向的右侧偏移距离，确定掘进机在巷道坐标系下的x方向偏移距离。
34.具体地说，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道
顶板点云数据，分别确定掘进机在巷道坐标系下的俯仰角和z方向偏移距离。
35.具体地说，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述前向激光雷达坐标系下的巷道迎头点云数据，获取前向激光雷达至巷道迎头的距离；所述掘进机终端获取所述前向激光雷达在机器坐标系y方向的安装距离，并利用所述安装距离和所述前向激光雷达至巷道迎头的距离，确定掘进机在巷道坐标系下的y方向偏移距离。
36.图9是本发明实施例提供的一种掘进机定位定向系统的示意图，如图9所示，包括：设置在掘进机上的多个激光雷达201，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；掘进机终端202，用于根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；以及利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。
37.其中，所述多个激光雷达包括：设置在掘进机左侧位置上的左侧激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到左侧激光雷达坐标系下的巷道左侧帮点云数据；设置在掘进机右侧位置上的右侧激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到右侧激光雷达坐标系下的巷道右侧帮点云数据；设置在掘进机顶部位置上的顶向激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到顶向激光雷达坐标系下的巷道顶板点云数据；设置在掘进机前向位置上的前向激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到前向激光雷达坐标系下的巷道迎头点云数据。
38.本技术实施例提供的一种电子设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现一种掘进机定位定向方法。
39.本技术实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现一种掘进机定位定向方法。
40.具体地说，本发明提供的基于3d激光雷达的掘进机定位定向方法包括：
41.步骤一、在巷道迎头建立巷道坐标系，在掘进机截割回转中心建立机器坐标系；
42.其中，巷道坐标系建立在迎头处，坐标原点位于巷道中线且与机器回转中心等高。机器坐标系建立在截割回转中心处，机器坐标系随着机器运动而运动。
43.步骤二、掘进机在巷道内行走时，通过安装在机器上的多台多线束激光雷达对巷道进行扫描，获取巷道三维点云；
44.其中，掘进机上至少包含两台侧向雷达，用于获取巷道两边侧帮点云数据。一台顶向雷达，用于获取巷道顶板点云数据。一台前向雷达，用于获取巷道迎头点云数据。
45.其中，各激光雷达所获取的巷道三维点云，为巷道在雷达坐标系里的坐标数据。
46.步骤三、根据各台激光雷达坐标系与机器坐标系位姿关系，将雷达坐标系下三维点云转换至机器坐标系；
47.其中，各台激光雷达坐标系与机器坐标系位姿关系由雷达安装方式确定。
48.步骤四、根据转换到机器坐标系后的点云数据，通过pcl库相关算法得到掘进机相对巷道坐标系的六自由度位姿,其具体包括：通过侧向雷达坐标系与机器坐标系位姿关系，
将侧向雷达点云数据转换至机器坐标系，通过pcl平面模型算法，得到机器在巷道坐标系下的方位角、横滚角和侧向偏移距离(x方向偏移距离)；通过顶向雷达坐标系与机器坐标系位姿关系，将顶向雷达点云数据转换至机器坐标系，通过pcl平面模型或圆柱模型算法，得到机器在巷道坐标系下的俯仰角和顶向偏移距离(z方向偏移距离)；通过点云数据提取，得到前向雷达到迎头的距离，根据前向雷达坐标系与机器坐标系位姿关系得到机器距离迎头的距离(y方向偏移距离)。
49.如图2所示，为本发明实施例掘进机定位定向方法中所采用的坐标系示意图，其中1为巷道坐标系，2为机器坐标系。由图2可知，巷道坐标系xyz建立在迎头处，坐标原点位于巷道中线且与机器回转中心等高，水平向右为x轴，掘进方向为y轴，z轴向上。巷道坐标系属于局部坐标系，随着巷道的开采及起伏而变化；机器坐标系xyz以截割回转中心为原点，以机器平面内向右为x轴，机器前进方向为y轴，垂直机器平面向上为z轴，机器坐标系随着机器运动而运动。
50.如图3所示，掘进机在巷道内行走时通过安装在机器上的多台多线束激光雷达对巷道进行扫描，获取巷道三维点云。具体的，本实施例包含两台侧向雷达1(右侧激光雷达)和2(左侧激光雷达)，用于获取巷道两边侧帮点云数据。一台顶向雷达3，用于获取巷道顶板点云数据。一台前向雷达4，用于获取巷道迎头点云数据。其中，各激光雷达所获取的巷道三维点云，为巷道在雷达坐标系里的坐标数据。
51.如图4所示，为本发明实施例中安装在机器右侧的侧向雷达1获取的巷道侧帮平面点云，将侧向雷达1得到的点云数据转换至机器坐标系，转换关系如下：
52.p＝r
·
p0+t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
53.式中：p为转换至机器坐标系后的巷道侧帮三维点云数据；
54.p0为激光雷达坐标系下的巷道侧帮三维点云数据；
55.r为机器坐标系相对雷达坐标系的姿态旋转矩阵；
56.t为机器坐标系相对雷达坐标系的平移向量。
57.由侧向雷达1在机器安装位置可知：
58.r＝r
yrxrz
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
59.式中：ry＝[cosγ0sinγ；0 1 0；-sinγ0cosγ]，γ为雷达坐标系绕机器坐标系y轴旋转角；
[0060]
rx＝[1 0 0；0cosβ-sinβ；0sinβcosβ]，β为雷达坐标系绕机器坐标系x轴旋转角；
[0061]
rz＝[cosα-sinα0；sinαcosα0；0 0 1]，α为雷达坐标系绕机器坐标系z轴旋转角。
[0062]
t＝[t
x
,ty,tz]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0063]
式中：t
x
/ty/tz为侧向雷达1分别在机器坐标系x/y/z方向的安装距离。
[0064]
将转换至机器坐标系后的点云数据p，通过pcl平面模型分割得到巷道侧帮平面方程：
[0065]
a1
·
x+b1
·
y+c1
·
z+d1＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0066]
其中：a1/b1/c1/d1为平面方程系数。
[0067]
如图5所示，为式(4)平面模型在机器坐标系xy平面的投影，平面模型俯视投影方程为：
[0068]
a1
·
x+b1
·
y+d1＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0069]
投影直线斜率k
xy
＝-a1/b1，当k
xy
》0时，直线倾斜角θ
xy
＝arctan(-a1/b1)；反之，θ
xy
＝π+arctan(-a1/b1)。
[0070]
由图5可知，θ
xy
＝π/2+yaw1，从而得到方位角：
[0071]
yaw1＝θ
xy-π/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0072]
如图6所示，为式(4)平面模型在机器坐标系xz平面的投影，平面模型正视投影方程为：
[0073]
a1
·
x+c1
·
z+d1＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0074]
投影直线斜率k
xz
＝-a1/c1，当k
xz
》0时，直线倾斜角θ
xz
＝arctan(-a1/b1)；反之，θ
xz
＝π+arctan(-a1/b1)。
[0075]
由图6可知，θ
xz
＝π/2-roll1，从而得到横滚角：
[0076]
roll1＝π/2-θ
xz
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0077]
由公式(4)可知，机器坐标原点到侧帮平面距离macdis1＝|d1|。
[0078]
侧向雷达2用于获取左侧巷道侧帮点云数据，与雷达1处理方式相同，可得到yaw2、roll2、macdis2。
[0079]
通过雷达1和雷达2，计算掘进机相对巷道坐标系方位角：
[0080]
yaw＝(yaw1+yaw2)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)
[0081]
同样的，掘进机相对巷道坐标系横滚角：
[0082]
roll＝(roll1+roll2)/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0083]
掘进机相对巷道坐标系x方向偏移距离：
[0084]
macdisx＝(macdis1+macdis2)/2-macdis1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0085]
将顶向雷达3得到的点云数据经过公式(1-3)进行位姿转换，得到机器坐标系下的巷道顶板点云数据。其中姿态旋转矩阵和平移向量由顶向雷达在机器安装方式确定。
[0086]
将转换至机器坐标系后的点云数据，通过pcl平面模型分割得到巷道顶板平面方程：
[0087]
a3
·
x+b3
·
y+c3
·
z+d3＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0088]
其中：a3/b3/c3/d3为平面方程系数。
[0089]
根据公式(12)可得到机器坐标系相对巷道坐标系z方向偏移距离：
[0090]
macdisz＝h-h0-|d3|
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0091]
其中：h为巷道设计高度，h0为机器回转中心高度。
[0092]
如图7所示，将巷道顶板平面模型在机器坐标系yz平面投影，平面模型侧视投影方程为：
[0093]
b3
·
y+c3
·
z+d3＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0094]
投影直线斜率k
yz
＝-c3/b3，当k
yz
》0时，直线倾斜角θ
yz
＝arctan(-c3/b3)；反之，θ
yz
＝π+arctan(-c3/b3)。
[0095]
由投影关系可知θ
yz
＝π/2+pitch，从而得到俯仰角：
[0096]
pitch＝θ
yz-π/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0097]
前向雷达4用于获取巷道迎头点云数据，通过筛选特定角度范围内的点云数据，可得到雷达距离巷道迎头距离，结合前向雷达在机器安装位置可得到机器坐标圆点在巷道坐标系y方向距离：
[0098]
macdisy＝(disty+lidary)
·
cos(yaw)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0099]
式中：disty为通过前向雷达4获取的迎头点云提取得到的雷达正前方距离；
[0100]
lidary为前向雷达4在机器坐标系y方向的安装距离；
[0101]
yaw为通过公式(9)得到的机器在巷道坐标系中方位角。
[0102]
根据本发明实施例提供的方案，以3d激光雷达为基础，实现了基于3d激光雷达的矿用掘进机定位定向方法，能够实时、有效地确定掘进机在巷道坐标系中的六自由度位姿，有助于掘进作业的自动化实现。
[0103]
尽管上文对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此，本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种掘进机定位定向方法，其特征在于，包括：掘进机在巷道行走期间，设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述位姿参数包括方位角、横滚角、俯仰角、x方向偏移距离、y方向偏移距离以及z方向偏移距离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据包括：设置在掘进机左侧位置上的左侧激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到左侧激光雷达坐标系下的巷道左侧帮点云数据；设置在掘进机右侧位置上的右侧激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到右侧激光雷达坐标系下的巷道右侧帮点云数据；设置在掘进机顶部位置上的顶向激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到顶向激光雷达坐标系下的巷道顶板点云数据；设置在掘进机前向位置上的前向激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，得到前向激光雷达坐标系下的巷道迎头点云数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据包括：所述掘进机终端根据所述左侧激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述左侧激光雷达坐标系下的巷道左侧帮点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道左侧帮点云数据；所述掘进机终端根据所述右侧激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述右侧激光雷达坐标系下的巷道右侧帮点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道右侧帮点云数据；所述掘进机终端根据所述顶向激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述顶向激光雷达坐标系下的巷道顶板点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道顶板点云数据；其中，所述机器坐标系是指以掘进机截割回转中心为原点，以掘进机机器平面内向右为x轴，掘进机机器前进方向为y轴，垂直掘进机机器平面向上为z轴，且所述机器坐标系随着掘进机运动而运动。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道左侧帮点云数据，分别计算掘进机在巷
道坐标系下的左侧方位角、左侧横滚角以及x方向的左侧偏移距离；所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道右侧帮点云数据，分别计算掘进机在巷道坐标系下的右侧方位角、右侧横滚角以及x方向的右侧偏移距离；所述掘进机终端根据所述左侧方位角和所述右侧方位角，确定掘进机在巷道坐标系下的方位角，同时根据所述左侧横滚角和所述右侧横滚角，确定掘进机在巷道坐标系下的横滚角，以及根据所述x方向的左侧偏移距离和所述x方向的右侧偏移距离，确定掘进机在巷道坐标系下的x方向偏移距离。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述机器坐标系下的巷道顶板点云数据，分别确定掘进机在巷道坐标系下的俯仰角和z方向偏移距离。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数包括：所述掘进机终端根据所述前向激光雷达坐标系下的巷道迎头点云数据，获取前向激光雷达至巷道迎头的距离；所述掘进机终端获取所述前向激光雷达在机器坐标系y方向的安装距离，并利用所述安装距离和所述前向激光雷达至巷道迎头的距离，确定掘进机在巷道坐标系下的y方向偏移距离。8.一种掘进机定位定向系统，其特征在于，包括：设置在掘进机上的多个激光雷达，用于通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；掘进机终端，用于根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；以及利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种掘进机定位定向方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：掘进机在巷道行走期间，设置在掘进机上的每个激光雷达通过实时对所述巷道进行扫描处理，获取每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据，并将所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据发送给掘进机终端；所述掘进机终端根据所述每个激光雷达坐标系与机器坐标系的位姿关系，对所述每个激光雷达坐标系下的巷道三维点云数据进行坐标系数据转换处理，得到机器坐标系下的巷道三维点云数据；所述掘进机终端利用所述机器坐标系下的巷道三维点云数据，确定所述掘进机在巷道坐标系下的位姿参数。巷道坐标系下的位姿参数。巷道坐标系下的位姿参数。


技术研发人员：周明星 石勇
受保护的技术使用者：上海创力集团股份有限公司
技术研发日：2022.09.16
技术公布日：2023/8/24