本文主要探讨了基于视觉测量的快速掘进机器人纠偏控制系统的研发与应用，该系统旨在解决在煤矿井下高粉尘、低光照环境下，掘进机器人定位和控制精度不足的问题。掘进机器人在巷道施工中起着至关重要的作用，而其工作环境的特殊性对机器人的性能提出了极高的要求。
文章介绍了系统的核心组成部分，即防爆相机和防爆计算机。防爆相机安装在掘进机器人上，用于捕捉后方的激光指向仪图像，这些图像随后通过以太网传输到防爆计算机进行处理。通过对图像的预处理，可以去除干扰因素，提高图像质量，为后续的位姿解算提供准确数据。
接着，文章提到了位姿解算模型，这是计算机器人位姿的关键步骤。通过对图像中的激光指向仪进行识别和分析，可以计算出掘进机器人的位置和姿态信息。这些信息与巷道设计轴线进行比较，确定机器人相对于设计路径的偏差。
一旦计算出位姿偏差，系统会根据偏差的类型和大小采取不同的控制策略。例如，如果偏差主要在X方向，系统可能调整伸缩油缸的伸缩量来纠正机器人在横向的位置；若偏差主要体现在Y方向或偏航角，则可能需要调整机器人的俯仰或滚动角度。通过控制电磁比例阀的阀芯移动，可以精确控制伸缩油缸的动作，从而实现对掘进机器人位姿的微调，达到纠偏的目的。
实验结果显示，位姿视觉测量的精度较高，X方向平均偏差为21.334mm，Y方向平均偏差为34.154mm，偏航角平均偏差为0.493°。纠偏控制精度在X方向小于30mm，满足了实际工况的需求，证明了该系统的有效性。
关键词涉及到巷道掘进、快速掘进机器人、视觉测量、纠偏控制和位姿解算，表明了研究的焦点集中在利用视觉技术提高掘进机器人的定位和控制精度，以实现更准确的巷道挖掘作业。
这项研究为煤矿井下的自动化掘进提供了新的解决方案，通过视觉测量和智能控制策略，提高了掘进机器人的工作精度，降低了人工干预的需求，对于提升巷道施工的安全性和效率具有重要意义。未来的研究可能进一步优化算法，提高控制响应速度，以及适应更多复杂工况。同时，结合机器学习和深度学习，可能会实现更加自主和智能的掘进机器人系统。
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