UPNS4D+: Selektive Gewinnung geringhaltiger Lagerstätten durch Untertagerobotik Dr. Matthias Rabel, indurad GmbH Koordinator: Dr. Reik Winkel, indurad GmbH Förderkennzeichen: 033R126A Verbundpartner XGraphic Ingenieurgesellschaft mbh GHH Fahrzeuge GmbH MILAN Geoservice GmbH TU Bergakademie Freiberg (TU BAF) - Institut für Markscheidewesen und Geodäsie TU Delft, the Nederlands Section Resource Engineering Indurad GmbH Fritz Rensmann GmbH & Co KG Hermann Paus GmbH RWTH Aachen University Institut für Maschinentechnik der Rohstoffindustrie (IMR) FH Aachen - Institut für Mobile Autonome Systeme und Kognitive Robotik (MASKOR) 1
Neuheiten und Projektziele Untertägiges 4D+ Positionierungs-, Navigations- und Mapping-System zur hochselektiven, effizienten und im höchsten Maße sicheren Gewinnung wirtschaftsstrategischer mineralischer Rohstoffe Ausbauphase Sensorgestützte Erkundung 6D Kartographie Markscheiderische Erfassung Halbautomatische Referenzierung und Datenfusionierung Autonome Fahrzeuge Navigation, Lokalisation Kollisionsschutz Produktionsphase Fahrlader im Roomand-Pillar Abbau Radar-Sensorik zur Umfelderkennung Autonome Ladevorgänge Ladestelle Kippstelle 2
Innovative Sensorlösungen Datenfusionierung und Merkmalsextraktion Datenerfassung Mobiles Mapping des Bergwerkes zur Erstellung einer dynamischen 6D-Karte zur Lokalisierung und Positionierung Registrierung, Integration und Fusionierung bergbautauglicher Sensordaten Reduktion der großen Datenmengen zur kompakten Speicherung der Karte Geometrieerkennung Interaktive 3D-Visualisierung der 6D-Karte Erzeugung eines Lagerstättenmodells Permanente Aktualisierung Niederflur Ladefahrzeug Integration bergbautauglicher radarbasierter Umfeld-Sensorik Schaufelintegrierte Sensorik 3
Erkundungsfahrzeug Kettenfahrzeug Erste Fahrt 02.2017 Ziel: Bestimmen der Bewegungstrajektorie Lagekorrektur der Punktwolken 3D Raumdarstellung 4
Erkundungsfahrzeug Collision Avoidance System (CAS) Laserbasierte Raumerkennung [m] [mm] CAS Zustände Objekterkennung 5
Referenzkarte Datenablage Tool mapit 6
Produktionsfahrzeug automatisierter Niederflurlader Sensoranbau Detektion des Raums Detektion starker Ziele Scannendes Radar + Funkortung Extraktion einer Navigationskarte 7
Markscheiderische Initialisierung Aktualisierung des Gewinnungsriss Detektion des Ausbaus Geologische Vorerkundung Wavelength Velodyn HDL-32: 903 nm fixed Wavelength Hyperspektralkamera Optimierte Beleuchtung Extraktion von Kluftflächenparametern Erfassung der Hohlraumgeometrie r 4 r-auftaktveranstaltung 4 -Statuskonferenz 2018 Clausthal-Zellerfeld Berlin 30. Januar 10. bis und 1. Februar 11. Juni 2018 2015 8
Datenvisualisierung + Leitstellenintegration 3D Darstellung Repräsentation der 6D Daten Merkmalsextraktion und Fingerprinting Leitstelle 3D Echtzeitvisualisierung Positionsverfolgung Echtzeit Haufwerksanalyse Fahrzeugüberwachung Abbauplanung 9
Aktuelle Entwicklung Erkundungsfahrzeug Fahrzeugelektronik wird angepasst Steuerfähigkeit Sensorsystem zur Erkundung arbeitet Produktionssystem Fahrlader kann ferngesteuert werden Notausschleife installiert Sensoren arbeiten Schnittstellen zur Datenbank Werden derzeit implementiert 10
Aktuelle Entwicklung Algorithmen & Verfahren Koppelnavigation mit inertialer Messtechnik SLAM Ansatz zur Umfelddetektion Kombination beider Verfahren Extraktion von Merkmalen Abgleich der Merkmale mit Referenzkarte Automatisierung Erste Implementierung: Fahren entlang einer Wand Automatisches ausweichen Geschwindigkeitsvorgabe durch Fernsteuerung 11
Aktuelle Entwicklung Algorithmen & Verfahren Koppelnavigation mit inertialer Messtechnik SLAM Ansatz zur Umfelddetektion Kombination beider Verfahren Extraktion von Merkmalen Abgleich der Merkmale mit Referenzkarte 12
FKZ: 033R126(A-H) Das Konsortium dankt dem BMBF zur r4-förderung UPNS4D+ 13