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煤矿地面轨道运输作为煤矿运输系统的重要组成部分,承担着煤矿井上的核心运输任务,其安全高效运行直接关系到煤矿生产运输的效率。现阶段,煤矿地面轨道运输矿车的运行主要依赖于人工控制,运行效率低下,运输安全系数不高,人力物力浪费严重。鉴于此,本文采用机器视觉与毫米波雷达信息融合的方式设计一套煤矿地面轨道运输环境感知系统,实现对运行矿车前方障碍物的自动实时检测与跟踪。本文的主要工作包括以下几个部分:根据煤矿地面轨道运输环境感知系统的功能需求,通过分析比较多种雷达和机器视觉传感器优劣,完成传感器设备的硬件选型与安装,给出了硬件结构设计思路,并制定了系统整体研究方案。研究了基于机器视觉的煤矿地面轨道障碍物检测:首先,采用图像灰度化、图像去噪以及图像增强方法,完成图像的预处理;然后,采用Canny算子完成煤矿地面轨道的边缘检测,并将分段曲线模型与三次样条拟合结合,提取轨道限界;最后,构建基于YOLOv3算法的识别模型,实现对运行矿车前方不同类别和光线亮度下的障碍物检测。研究了基于毫米波雷达的煤矿地面轨道障碍物检测与跟踪:首先,根据设定距离阈值与距离最近原则,初选有效目标;然后,采用有效生命周期的方法,准确选取有效目标;最后,采用卡尔曼滤波算法,实现有效目标的跟踪,提高雷达对障碍物检测与跟踪的准确性。引入信息融合的思想,综合分析机器视觉与毫米波雷达技术的检测结果,通过两种数据空间与时间上的融合,获得煤矿地面轨道运输环境感知系统的最终检测结果。基于上述研究,利用MATLAB和Microsoft Visual Studio,设计了一套煤矿地面轨道运输环境感知系统软件,并完成系统的界面设计与搭建。该论文有图64幅,表14个,参考文献83篇。