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国内刊号：11-2402/TD
国际刊号：0253-2336
发布日期:
作者：陈登红, 庞宁, 邱宇, 马言, 封居强, 何阳, 聂闻,
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,
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。
来源：2025年第8期
《煤炭科学技术》期刊编辑部
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