隧道和涵洞是 SLAM 扫描仪最 具挑战性的环境之一。这些环境中缺少功能可能会导致 SLAM 滑落,从而产生不一致的点云,可能无法用于其最终用途。
我们正在扫描的涵洞长 130 米,宽 3 米,高 3.5 米,非常窄。它的地板、天花板和墙壁光滑,涵洞两端的环境主要由树木和小溪组成。
SLAM 使用环境中的表面来确定 Hovermap 的位置。涵洞的墙壁、地板和天花板是极好的特征,可让 Hovermap 精 确地知道它在涵洞横截面内的位置,但不会提供有关 Hovermap 沿涵洞长度的位置的任何信息。在缺乏环境中任何其他特征的情况下,SLAM 很可能朝这个方向发展。
您能做的最 好的事情就是拿着 Hovermap,以便可以查看涵洞的两端;例如,将 Hovermap 拿到一侧。由于涵洞中没有可用于确定其沿涵洞长度位置的特征,因此 SLAM 转而依赖于涵洞两端的特征。确保两端尽可能可见是最 大限度降低LAM 滑落风险的关键。
此外,请尝试将自己定位在悬停地图位于涵洞的中心,并避免快速或急促的移动。
由于涵洞中的特征数量较少,您需要避免引入负面特征。负面特征是环境中可能使 SLAM 产生混淆的事物,例如移动的人和车辆、水和雾。如果出于安全原因需要有人陪同,请让他们走在您的 Hovermap 对面,这样他们就处于盲区,不会带来负面特征。
如果其他方法都失败了,您可以向环境中添加自己的特征。例如,每隔 50 米左右放置一个大纸箱。您需要确保这些纸箱在扫描过程中不会移动,这样它们就不会成为负面特征。
我们以两种配置收集了涵洞的扫描结果:
1. 将 Hovermap 放在无人跟随的一侧
2. 悬停地图附在背包配件上,有人跟随
第 一次扫描使用 Aura 中的默认设置进行处理,没有出现失误。
隧道内的涂鸦可用于表明没有发生滑倒事件。
由于背包上的视野受限,加上跟拍者的特征,使用默认设置进行第二次扫描时,扫描结果出现滑移。按时间对扫描进行着色,可突出显示发生 SLAM 滑移的时间。在三色图像中,扫描从涵洞右侧开始,穿过涵洞后返回。在回程中,SLAM 滑移相当严重,因此扫描结束与扫描开始不一致。
此图显示扫描结果按时间着色(蓝色->绿色->红色)。扫描结果的蓝色和红色部分分别是开始和结束,应该对齐。
Hovermap 能够捕获关键地下矿井挖掘的数据,为矿井规划和运营提供新的见解。借助 Hovermap,矿山和岩土工程师可以轻松绘制地下挖掘地图——快速、安全,且对生产的干扰最小。
传统 CMS 映射
空区监测系统 (CMS) 非常耗时,通常需要进行多次扫描,耗时数小时,从而导致生产中断。悬臂式扫描仪延伸到采场内,测量员需要在靠近放矿点的地方或采场堤坝处工作。
在放矿点,测量员面临着突然落石和翻滚危险的风险,而进入露天采场的上层则可能使他们面临未知的底切危险。
CMS 成像包含阴影、采场的遮挡区域和可变点密度,从而降低了数据对于岩土工程、体积测量或协调分析的价值。
用无人机安装的 LiDAR 扫描仪替代 CMS,消除了测量员在采场边缘附近工作的需要,并提高了数据质量和覆盖范围。
安全快速地绘制危险区域地图
Hovermap 是一种无人机测绘解决方案,能够在 GPS 不可用和危险的环境中运行。Hovermap 可以执行飞行任务,并在几分钟内捕获高分辨率 LiDAR 点云和图像。这些数据集为采矿和岩土工程师提供了无与伦比的质量的岩体、结构和体积数据,改善了矿山安全和设计的决策,对生产计划的影响最小。
增强采场分析
采场的协调和分析依赖于采场扫描产生的数据的质量。
使用 CMS,扫描质量受到静态扫描仪的位置以及腔体的大小和形状的限制,从而导致点密度较差并且阴影会遮挡过度断裂。
相比之下,Hovermap 可以飞越矿脊,进入采场,以每平方米一万到两万个点的范围内连续捕获数据,并且不会产生阴影。
高分辨率点云具有多种优势。对丰富的点云数据进行的分析使工程师对最终采场体积更有信心,可以核对生产吨位或进行回填。
可以更准确地计算超采和欠采,而且可以更好地解释超采和欠采的发生机制。岩土工程师可以识别采场内的不连续痕迹和结构面,而这在以前由于 CMS 覆盖范围和质量限制而无法实现。
准确的回填监测
采矿作业回填采场以满足各种要求,但最常见的是为了控制采矿区内的稀释和稳定性。
对用于工程目的的回填材料的监测需要高度详细,以确认材料在采场内的正确放置,确保正确遵循设计并计算正确的批量。
更安全的悬挂检查
回采矿和崩落矿中的放矿点挂断会对清理人员造成严重的安全隐患,并导致生产的意外延误。
常见的清理方法是喷砂和用水管冲洗,以清除阻塞出矿点的物质。使用 Hovermap 扫描出矿点可以让矿工清楚地看到堵塞情况,并有助于采取有针对性的管理方法。
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