針對煤礦井下綜采工作面環(huán)境復雜、GPS信號缺失導致的定位與建模難題，提出了基于移動式三維激光SLAM技術(shù)的工作面測量方案。通過搭載半固態(tài)激光雷達、慣性測量單元及高精度標靶球，構(gòu)建多傳感器融合的緊耦合SLAM系統(tǒng)（FAST-LIO2），實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化巷道環(huán)境的高效掃描與實時建圖?，F(xiàn)場巡檢機器人搭載SLAM裝置沿工作面動態(tài)掃描，利用激光功率監(jiān)測、OTDR故障定位及GIS系統(tǒng)融合，實現(xiàn)了厘米級定位與實時環(huán)境感知，并通過云端交互實現(xiàn)數(shù)據(jù)遠程監(jiān)控。

文章來源：《智能礦山》2025年第4期“學術(shù)園地”欄目

作者簡介：王迪，主要從事煤礦粉塵防治、智能化技術(shù)的相關(guān)研究工作。E-mail：450280566@qq.com

作者單位：中煤科工集團重慶研究院有限公司

引用格式：王迪.移動式三維激光SLAM技術(shù)在工作面測量的方案設(shè)計[J].智能礦山，2025，6(4)：75-80.

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SLAM定位與地圖構(gòu)建技術(shù)是機器人和計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，目前SLAM技術(shù)已經(jīng)應用到煤礦井下的移動機器人導航、掃描設(shè)備和無人運輸車等多個場景。煤礦井下環(huán)境復雜多變、非結(jié)構(gòu)化等特點，空間狹長且照明不均勻，對SLAM技術(shù)在煤礦井下應用提出了嚴峻挑戰(zhàn)。

煤礦井下綜采工作面狹長、密閉且非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化環(huán)境中，SLAM技術(shù)通過激光雷達、攝像頭、慣性測量單元等傳感器實時感知周圍環(huán)境，基于感知數(shù)據(jù)構(gòu)建環(huán)境地圖，實現(xiàn)機器人或設(shè)備精確定位?？焖佾@取被測物體表面三維坐標，生成高精度、密度大的點云數(shù)據(jù)。構(gòu)建復雜巷道模型，實現(xiàn)巷道環(huán)境的精確建模和障礙物檢測。高精度位置和方向信息，滿足綜采工作面設(shè)備定位需求；隨著設(shè)備的移動，SLAM系統(tǒng)實時構(gòu)建周圍環(huán)境的三維地圖，幫助操作人員了解工作環(huán)境，為路徑規(guī)劃和避障提供依據(jù)；結(jié)合路徑規(guī)劃算法，實現(xiàn)設(shè)備自主導航、減少人工干預，提高作業(yè)效率和安全性。

SLAM技術(shù)應用的關(guān)鍵要素

煤礦井下綜采工作面封閉復雜環(huán)境中，GPS信號無法覆蓋，SLAM技術(shù)可實現(xiàn)自主定位和地圖構(gòu)建，在煤礦井下綜采工作面、工程勘探等眾多應用領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。實施SLAM技術(shù)包括4個方面的關(guān)鍵要素。

（1）傳感器選擇

根據(jù)井下環(huán)境特點和定位需求，選擇合適的傳感器組合。激光雷達因高精度和抗干擾能力強，在煤礦井下應用中較為常見；結(jié)合攝像頭和慣性測量單元（IMU）進一步提高系統(tǒng)的魯棒性和精度。

（2）算法優(yōu)化

針對井下環(huán)境的特殊性，優(yōu)化SLAM算法以提高在復雜環(huán)境中的穩(wěn)定性和定位精度，采用多傳感器融合技術(shù)，結(jié)合不同傳感器優(yōu)勢，提高系統(tǒng)對環(huán)境的感知能力。

（3）硬件集成

典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成，將傳感器、計算單元等硬件設(shè)備集成到綜采工作面設(shè)備，確保SLAM系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和實時數(shù)據(jù)處理能力，典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成如圖1所示。

圖1 典型SLAM掃描裝置硬件單元構(gòu)成

（4）系統(tǒng)集成與測試

SLAM系統(tǒng)集成井下監(jiān)控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)，形成完整的井下作業(yè)解決方案，在實際應用前進行充分測試和驗證，確保系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。

SLAM 技術(shù)在工作面測量的技術(shù)方案

在煤礦工作面長條形結(jié)構(gòu)分布的特殊環(huán)境內(nèi)，為確保測量連續(xù)性和精確性，采用移動式三維激光掃描技術(shù)。通過手持操作或?qū)⒓す鈷呙柙O(shè)備安裝在專用巡檢小車上，實現(xiàn)煤礦工作面連續(xù)動態(tài)掃描。針對工作面環(huán)境特征不明顯的問題，在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)每隔5～10 m布設(shè)高對比度、易于識別的激光靶球，實現(xiàn)環(huán)境特征增強策略，為測量和監(jiān)測設(shè)備提供明確參考點，減少因環(huán)境特征模糊引入的誤差。

啟動三維激光掃描儀，巡檢小車沿預定路徑或自主導航路徑移動，以設(shè)定的掃描頻率和分辨率記錄周圍環(huán)境的三維坐標信息。掃描過程中，設(shè)備內(nèi)置的SLAM算法實時計算設(shè)備位置與姿態(tài)，確保精確拼接點云數(shù)據(jù)。去噪處理采集到的原始點云數(shù)據(jù)，去除因設(shè)備抖動、環(huán)境干擾等因素產(chǎn)生的噪聲點。利用靶球作為控制點，對點云數(shù)據(jù)進行精確校準，確保不同掃描站之間的數(shù)據(jù)無縫拼接，基于預處理后的點云數(shù)據(jù)，利用專業(yè)的三維建模軟件構(gòu)建煤礦工作面的三維數(shù)字模型，三維掃描數(shù)據(jù)見表1。

表1 三維掃描數(shù)據(jù)

SLAM 技術(shù)工作面測量技術(shù)方案包括傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理及特征提取、位姿估計、三維地圖構(gòu)建等4個組成部分。采用基于激光掃描雷達（LiDAR）和慣性測量單元（IMU）的緊耦合SLAM方法，減少因劇烈振動或快速旋轉(zhuǎn)導致的點云畸變。目前激光掃描雷達分為機械式、半固態(tài)、固態(tài)3種類型。在煤礦井下工作面的工程測量中，激光掃描雷達綜合考慮測量精度、環(huán)境適應性、成本效益及維護便捷性。目前采用半固態(tài)激光雷達作為測量工具。

半固態(tài)激光雷達結(jié)合了機械式和全固態(tài)激光雷達的優(yōu)點，通過少量運動部件實現(xiàn)高精度激光掃描，避免機械式雷達高維護需求和全固態(tài)雷達在技術(shù)成熟度上的局限性，滿足較大視場角覆蓋，并保持較高的分辨率和測量精度，滿足煤礦井下特殊環(huán)境對設(shè)備穩(wěn)定性和安全性的高要求，SLAM三維建模系統(tǒng)技術(shù)方案如圖2所示。

圖2 SLAM三維建模系統(tǒng)技術(shù)方案

2.1 激光掃描雷達

根據(jù)不同分類標準激光雷達分為多種類型，且參數(shù)存在差異。半固態(tài)激光雷達（MEMS）結(jié)合了機械式和固態(tài)式的特點，采用微機電系統(tǒng)（MEMS）技術(shù)控制激光束的方向，具有較好的性能和較低的成本。半固態(tài)激光雷達采用非重復掃描方式，通過電磁力驅(qū)動光楔運動的方式實現(xiàn)光路的改變，當光束逆著光軸Z射入系統(tǒng)，從棱鏡Π1出射后，隨著棱鏡的旋轉(zhuǎn)，偏轉(zhuǎn)矢量δ1的起點不變，末端沿著以δ1的大小為半徑的圓做圓周運動。光束繼續(xù)入射棱鏡Π2，偏轉(zhuǎn)矢量δ2在δ1上繼續(xù)疊加。系統(tǒng)總偏轉(zhuǎn)矢量為δ1與δ2的矢量和。通過調(diào)整2個光楔轉(zhuǎn)速，實現(xiàn)一定時間內(nèi)的無重復掃描；通過優(yōu)化δ1和δ2的值，激光雷達在視場角內(nèi)實現(xiàn)全覆蓋無縫掃描，非重復掃描激光雷達原理如圖3所示。

圖3 非重復掃描激光雷達原理

非重復掃描技術(shù)激光雷達成像點云密度隨積分時間增大，視場覆蓋率也增大，探測到視場中更多細節(jié)。點云密度隨積分時間變化圖展示了積分時間為0.1 s、0.2 s、0.5 s、1 s時刻的點云圖（激光雷達FOV為70°圓形）。與 2D單線激光雷達相比，在感知層面升維到3D，方便移動機器人采集足夠的環(huán)境特征點自主完成建圖和定位，角分辨率隨時間積分顯著改善，增強對細小變化的感知能力，點云密度隨積分時間變化如圖4所示，角分辨率隨時間變化如圖5所示。

圖4 點云密度隨積分時間變化

圖5 角分辨率隨時間變化

2.2 慣性測量裝置

IMU選用ICM-40609系列的6軸MEMS運動跟蹤設(shè)備，結(jié)合了3軸陀螺儀和3軸加速度計，具有高精度、高速數(shù)據(jù)傳輸速率和高接收靈敏度等特點，具體包括6個技術(shù)指標。

（1）尺寸為ICM-40609-D的尺寸為3 mm×3 mm×0.91 mm。

（2）供電電壓支持I2C和SPI輸出接口，適用于多種電源配置。

（3）操作溫度范圍為-20~55 °C（-4~131 °F），存儲溫度范圍為-40~70 °C（-40~158 °F）。

（4）具有IP67的防護等級，確保其在惡劣環(huán)境下也能正常工作。

（5）與ICM-40609-D與TDK InvenSense的舊版設(shè)備形式因子兼容，方便舊版設(shè)備升級到最新版本。

2.3 激光標靶球

為保證在空曠巷道獲得三維建模所需的匹配特征點和絕對地理坐標信息，在工作面間隔固定距離放置標靶球。標靶球的地理坐標通過全站儀測量后獲取，作為校準三維地質(zhì)模型地理坐標信息的依據(jù)。標靶球采用高強度 PVC材料制作，表面涂有特殊的涂劑，當激光掃描儀掃描到標靶球時，標靶球返回高強度信息點云。當激光掃描煤壁時，煤壁會吸收部分激光能量，導致煤壁返回點云強度相對較低，可通過統(tǒng)計學采樣設(shè)置閾值，基于激光掃描儀收到的反射激光點的強度信息對點云塊進行粗過濾，排除強度較弱的非標靶球點云集，激光雷達靶球?qū)嵨锛皩崟r點云效果如圖6所示。

圖6 激光雷達靶球?qū)嵨锛皩崟r點云效果

同一標靶球球面上的點所對應的球心坐標和半徑估計值都趨向于真值，以每個疑似球面點云的球心坐標和平均曲率半徑估計值作為球面點的聚類特征值，根據(jù)屬性聚類算法對疑似球面點進行自動分類，分割出每個獨立的疑似球面點云。

FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)

FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)框架是基于激光雷達（LiDAR）和慣性測量單元（IMU）數(shù)據(jù)融合的快速、穩(wěn)健且多功能的里程計框架。FAST-LIO2建立在高效的緊耦合迭代卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)快速、穩(wěn)健和準確的激光雷達導航和建圖。

FAST-LIO2 SLAM系統(tǒng)滿足不提取特征直接將原始點配準到地圖并隨后更新地圖，環(huán)境中的細微特征能夠被使用，提高匹配準確性，且取消提取特征模塊適應不同掃描模式。FAST-LIO2計算效率高可在大型室外環(huán)境中100 Hz里程計和建圖，在雜亂的室內(nèi)環(huán)境中可靠的姿態(tài)估計，旋轉(zhuǎn)速度高達1 000°/s，適用于多線程和固態(tài)激光雷達、無人機和手持平臺，以及基于Intel和ARM的處理器，具有更高精度。

FAST-LIO2的狀態(tài)估計是從FAST-LIO繼承的緊耦合迭代卡爾曼濾波器，順序采樣的激光雷達原始點首先在10 ms（用于100 Hz更新）和100 ms（用于10 Hz更新）之間的時間段內(nèi)累積。累積點云稱為掃描數(shù)據(jù)，為了執(zhí)行狀態(tài)估計，新掃描中的點云通過緊耦合迭代卡爾曼濾波框架，配準到大型局部地圖中維護的地圖點（即里程計），大型局部地圖中的全局地圖點由增量k-d樹結(jié)構(gòu)ikd樹組織。如果當前激光雷達的視場范圍穿過地圖邊界，距離激光雷達姿態(tài)最遠的地圖區(qū)域中的歷史點將從ikd樹中刪除，因此，ikd樹以一定長度跟蹤大立方體區(qū)域中的所有地圖點，并用于在狀態(tài)估計模塊中計算殘差，優(yōu)化姿勢最終將新掃描的點云配準到全局幀，并通過以里程計的速率插入ikd樹合并到地圖中。

現(xiàn)場實施及驗證

在工作面實際應用過程中，將SLAM激光建模裝置（包含半固態(tài)半固態(tài)激光雷達及IUM）安裝在工作面巡檢機器人上。在巡檢機器人移動的過程中激光雷達收集環(huán)境數(shù)據(jù)，進行高精度測量和掃描，結(jié)合慣性測量IUM，在工作面條件發(fā)生變化時，也能準確識別自身的位置，提高建模的準確性。SLAM建?，F(xiàn)場實施場景如圖7所示。

圖7 SLAM建?，F(xiàn)場實施場景

在建圖方面，采用先進的SharpEdge技術(shù)，構(gòu)建出高精度且無需二次優(yōu)化的地圖，提高了地圖的準確性，減少了后續(xù)處理的復雜性。閉環(huán)檢測與調(diào)整策略確保了建圖過程中的實時校正，提升了地圖可靠性。定位測繪軟件嵌入運行在機器人的主控器中，實現(xiàn)了工作面的實時環(huán)境建模和精確定位能力，通過巡檢機器人的無線網(wǎng)絡(luò)與井下監(jiān)控中心及地面遠程調(diào)度中心進行數(shù)據(jù)交互，在地面調(diào)度中心服務器中運行RoboStudio工具，實時監(jiān)控SLAM建圖狀態(tài)，云端部署服務和歷史數(shù)據(jù)追蹤。高精度工作面激光建圖場景如圖8所示。

圖8 高精度工作面激光建圖場景

總 結(jié)

（1）SLAM應用在工作面移動式建圖技術(shù)，結(jié)合巡檢機器人實現(xiàn)了自主定位和建圖能力。通過搭載高精度激光雷達傳感器，機器人能夠?qū)崟r掃描并收集工作面的詳細環(huán)境數(shù)據(jù)。利用多源融合定位框架和多重輔助定位技術(shù)，在動態(tài)變化環(huán)境中實現(xiàn)魯棒性定位。

（2）采用先進的SharpEdge技術(shù)建圖，構(gòu)建出高精度且無需二次優(yōu)化的地圖。提高了地圖準確性，減少了后續(xù)處理的復雜性。通過RoboStudio等工具，適配不同應用場景，云端部署服務和實時監(jiān)控功能，機器人部署和管理變得更加高效和便捷。

（3）多傳感器融合的SLAM方法提高了系統(tǒng)的整體性能，但在實際應用中仍存在機器人前端位姿估計退化失效和后端融合精度不足的問題。但在井下復雜環(huán)境下易產(chǎn)生累計誤差，并且在旋轉(zhuǎn)過程中魯棒性較差，特征關(guān)聯(lián)錯誤率高。下一步繼續(xù)探索更高效的多傳感器融合方法、改進特征提取與匹配算法，并開發(fā)適應惡劣環(huán)境的低成本傳感器方案，以推動SLAM技術(shù)在煤礦井下的廣泛應用。

END

編輯丨李莎

審核丨趙瑞

煤炭科學研究總院期刊出版公司擁有科技期刊21種。其中，SCI收錄1種，Ei收錄5種、CSCD收錄6種、Scopus收錄7種、中文核心期刊9種、中國科技核心期刊11種、中國科技期刊卓越行動計劃入選期刊4種，是煤炭行業(yè)最重要的科技窗口與學術(shù)交流陣地，也是行業(yè)最大最權(quán)威的期刊集群。

《智能礦山》

Journal of Intelligent Mine

月刊CN 10-1709/TN，ISSN 2096-9139，聚焦礦山智能化領(lǐng)域產(chǎn)學研用新進展的綜合性技術(shù)刊物。

主編：王國法院士

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