МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВЫРАБОТКИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ГОРНОЙ ТЕХНИКОЙ

Наумов М. А. Волуева О.С

Об авторах

Наумов М. А. Волуева О.С

Наумов Максим Александрович – младший научный сотрудник отдела автоматизации горных машин, Государственное бюджетное учреждение «Научно -исследовательский и проектно-конструкторский институт по автоматизации горных машин «Автоматгормаш им. В.А. Антипова», г. Донецк. Область научных инте ресов: системы автоматического управления и машинное зрение, maksim -, адрес 283003, г. Донецк, пр. Ильича, дом 93. ORCID 0009-0001-4592-5328.

Волуева Ольга Сергеевна – кандидат технических наук, доцент кафедры АТ, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профес- сионального образования «Донецкий национальный технический университет», г. Донецк. Область научных интересов: разработка и исследование систем автомати- ческого управления технологическими процессами и техническими объектами; исследование и разработка интеллектуальных систем управления, адрес 283001, г. Донецк, ул. Артема, дом 58. ORCID 0000-0002-0289- 3047.

Скачать PDF

УДК: 681.586
DOI: 10.24412/2413-7383-2026-1-40-168-179
Язык: Русский

Аннотация: Статья посвящена разработке методики комплексного определения геометрических параметров горной выработки (штрека) и пространственного положения горнопроходческого комбайна (ГПК). Предлагается интегративный вычислительный подход, основанный на синтезе данных инерциальной навигационной системы и лазерной дальномерной системы, устанавливаемых на комбайне. Приводятся алгоритмы расчета ключевых оперативных параметров: фактической ширины штрека, азимута и уклона его осевой линии, бокового смещения и угла разворота ГПК. Методика направлена на обеспечение высокоточной навигации и эффективного управления комбайном в реальном времени для минимизации рисков и соответствия проектным нормам.

Ключевые слова: горнопроходческий комбайн, геометрические параметры штрека, навигация в горных выработках, позиционирование оборудования, алгоритм обработки данных, интегративный подход, система управления в реальном времени

Список литературы

1. Миков А.Г. Алгоритмы навигации автотранспорта с использованием мэмс-датчиков грубого класса точности дис. к.т.н. Петрозаводск 2021 190 с.
2. Черненко К.В. Жабицкий М.Г. Cпособы измерения расстояний с помощью звуковой волны для системы позиционирования приборного контейнера в закрытых помещениях на базе технологии Н Наумов М.А. Волуева О.С. интернета вещей: Доклад на конференции «X Международная молодежная научная Школа- Конференция». Москва. 2023.
3. Концепция системы цифрового сканирования насыщенных оборудованием помещений в целях реверсивного проектирования для образовательных проектов и стартапов / Мочкин К.А. Жабицкий М.Г. Черненко К.В. Лагутина Е.С. Свердлик Г.В. // International Journal of Open Information Technologies. 2022. №85.
4. Миков А.Г. Алгоритмы навигации автотранспорта с использованием мэмс-датчиков грубого класса точности дис. … к.т.н. Петрозаводск 2021 190 с.
5. Абрамов М.М. Новые и перспективные направления применения беспилотных летательных аппаратов // Известия ТулГУ. Технические науки. 2022. Вып. 3 С. 227-232.
6. Вавилова Н.Б. Голован А.А. Парусников Н.А. Краткий курс теории инерциальной навигации. М.: ИПУ РАН, 2022. 148 с.
7. Солуянов В.К. Развитие навигации метрополитена в рамках единой системы транспортной навигации Москвы // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сборник тезисов докладов, Москва, 16–17 мая 2018 года. Москва: Академия имени Н.Е. Жуковского, 2018. С. 278. EDN YHJQVF.
8. Смирнов А. В. Степанов Д. Н. Распознавание типа внутренних элементов планировки зданий в за- дачах первичной навигации мобильных роботов с использованием нейронных сетей // Программные системы: теория и приложения. 2018. Т. 9, № 4(39). С. 279 -291. DOI 10.25209/2079-3316-2018-9-4- 279-291. EDN BMNQCL.
9. Денисов А.А. Новиков А.И. Анализ методов детектирования, описания и сопоставления ключевых точек изображений // Вестник РГРТУ. 2024. № 89. С. 104 -116.
10. Новиков А.И. Пронькин А.В. Методы цифровой обработки изображений подстилающей поверх- ности. М.: Горячая линия-Телеком, 2023. 224 с.
11. Сулоева Е.С. Романцова Н.В. Математическое и программное обеспечение для определения погрешности при моделировании средства измерения // Моделирование, оптимизация и информа- ционные технологии. 2021. Т. 9. № 4 (35).
12. Некоторые подходы к оценке процесса функционирования структурно-динамических систем мони- торинга в условиях внешних воздействий / А.М. Казанцев, Р.А. Кочкаров, А.В. Тимошенко, А.А. Сычугов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9. № 4 (35).
13. Мельникова Т.В. Питолин М.В. Преображенский Ю.П. Моделирование обработки больших мас- сивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах // Моделирова- ние, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
14. Бокова О.И. Канавин С.В. Хохлов Н.С. Формирование требований к защищенной информационно- телекоммуникационной инфраструктуре сети связи специального назначения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
15. Цинь Ю.Х. Хуа П. Ю. Ю Ч. Ф. Обзор методов инерциальной навигации на основе глубокого обуче- ния для навигации АНПА на больших дистанциях // Гироскопия и навигация. 2023. Т. 31, № 3(122). С. 122-135. EDN XMYLOI.
16. Шахуд А. Алгоритмы систем технического зрения для решения задач автономной навигации в городской местности без глобальной спутниковой навигации: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Томск, 2024. 125 с. EDN WXUGOL.
17. Новиков П. В. Навигация наземных подвижных объектов на основе данных интегрированной системы навигации, комплексированной с одометром // Вестник НЦБЖД. 2022. № 2(52). С. 161-166. EDN BUKWTT.
18. Моделирование комплекса навигации для выполнения функции 4D навигации выдерживания и уточнения расписания / Д. А. Ивченков, Ю. В. Гавриленко, Н. А. Зайцева [и др.] // Моделирование авиационных систем: Сборник тезисов докладов V Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 29–30 ноября 2023 года. Москва: Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, 2023. С. 154-155. EDN IMOFOW.
19. Lee Wonwoo, Park Nohyoung and Woo Woontack Depth-assisted Real-time 3D Object Detection for Augmented Reality // International Conference on Artificial Reality and Telexistence (ICAT). Osaka, 2011. Vol. 21. P. 126-132.
20. Ильченко А.В. Пьявченко А.О. Проблемы построения системы технического зрения мобильного робота на основе инфракрасного 3D-датчика глубины окружающего пространства // Сб. трудов XIII Всероссийской научн. конф. мол. уч. асп. и студ. «Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ-2015)». Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2016. Т. 3. C. 50-60. Метод определения геометрических параметров выработки… Н
21. Пьявченко А.О. Переверзев В.А. Ильченко А.В. Технология SLAM и методологические проблемы ее реализации в робототехнике // Сб. трудов XIV Всероссийской научн. конф. мол. уч. асп. и студ. «Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАУ-2016)». Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2016. Т. 2. C. 345 -351.
22. К.В. Черненко, М.Г.Жабицкий Cпособы измерения расстояний с помощью звуковой волны для системы позиционирования приборного контейнера в закрытых помещениях на базе технологии

Выпуск: 1(40)'2026
Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Как цитировать: Наумов М. А. Волуева О.С. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВЫРАБОТКИ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ГОРНОЙ ТЕХНИКОЙ // Проблемы искусственного интеллекта. - 2026. - № 1 (40). - С. 168-179. - https://paijournal.guiaidn.ru/ru/2026/1(40)-15.html

Назад к выпуску 1(40)'2026