地下无轨遥控铲运机在巷道内作业时,其工作环境中不仅存在自然因素诸如粉尘、噪声、高温的影响,开采出来的矿石或其它未调度好的铲运机也会影响其正常的行驶和工作。近年来,国内外各铲运机厂家都相继采用远程遥控技术,以使操作人员处于危险范围之外。而遥控操作的前提就是得到铲运机工作环境准确而实时的信息。再者,欲实现地下无轨遥控铲运机的安全行车、导航定位、路径规划等一系列的控制,也必须实时地掌握铲运机工作路面的状态,获得其当前环境中障碍物的形状、大小和位置等特征信息,主控制室才能发出正确的规划指令。正是基于这一现实意义,本文对铲运机的环境识别技术进行了初步的研究。由于巷道内粉尘和烟雾的存在,使得摄像头的使用具有其局限性,故文中先只就单一种类传感器情形下,超声波传感器对铲运机当前环境中物体的识别展开论述。主要进行了以下几个方面的研究:1.识别模块对环境物体特征信息提取时的数目及分布位置。超声波传感器和舵机共同组成环境识别模块,每个舵机带动位于其上的1个超声波传感器在一个周期内完成0~180°环境范围的扫描。为了最大限度地获得铲运机前方环境的冗余信息,本文选用了5个识别模块,且呈交错排列方式;2.环境识别模块的分时切换控制。通过下位PIC单片机进行5个识别模块的选择。当确定某一识别模块开始工作时,PIC单片机对其发出启动16位距离的测量命令;3.提出一种集中式多传感器加权融合算法。由于工作巷道中可能同时存在多个障碍物体,故该算法主要用来得到距离铲运机最近的被测物体的特征观测量,以利于对目标被测物体特性的分析;4.完成被测物体二维轮廓特征的提取。根据快速凸包算法进行层层判断,最终得到目标被测物体的二维轮廓和大小。