Research on Navigation Path Planning for An Underground Load Haul Dump
Notice bibliographique
Résumé
The improved A * algorithm is a method of navigation path planning for articulated underground scrapers.Firstly, an environment model based on a mining Geographic Information System (GIS) map is established, and then combined with improved A * algorithm, the underground global path planning problem of the intelligent Load Haul Dump (LHD) is solved.In this paper, for the articulated structure, the method of expanding nodes by articulation angle is adopted to make expanded nodes meet the trajectory characteristics.In addition, collision threat cost is introduced in the evaluation function to avoid collisions between the LHD and the tunnel walls.As peran analysis of the simulation test to verify the effectiveness of the improved A * algorithm and a comparison with the traditional A * algorithm, the improved A * algorithm can enhance search efficiency.Acontrast of multiple sets of test parameters suggests that when the price weighted coefficient of collision is 0.2, the shortest path can be derived to avoid impact.Finally, tracking results indicate that the proposed algorithm for navigation path planning can maintain the tracking error to within 0.2 m in line with the structural characteristics of the scraper in the laboratory environment to realize the path planning of unmanned scrapers and trajectory tracking.Moreover, the algorithm can enhance the safety of scrapers and prevent roadway collisions.The feasibility and practicality of the proposed method is verified in this work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».