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151.
露天矿山大部分道路坡度大,无人驾驶矿车在上下坡之前如果不能合理规划速度,则容易发生一些危险,例如因下坡急减速导致的物料外撒或因上坡导致的溜车.无人驾驶矿车通过精确检测车辆前方一定范围内的道路坡度,可以在上下坡之前合理规划速度.目前无人驾驶矿车实时检测露天矿山道路坡度存在一些挑战:露天矿山道路坡度大且不平整,无人驾驶矿车在行驶过程中会有比较大的俯仰和弹跳运动,因为基于惯性导航系统(inertial navigation system,INS)或全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的方法测出的是车辆的俯仰角,而不是所在道路区域的坡度;由于露天矿山几何特征缺失,这使得基于SLAM(simultaneous localization and mapping)的方法在特征缺失的路段容易匹配错误,而且基于SLAM的方法测出的也是车辆的俯仰角.本文针对目前无人驾驶矿车实时检测露天矿山道路坡度研究中存在的问题,提出了栅格卡尔曼道路坡度实时检测(grid Kalman road slope real-time detection,GKSRD)方法.该方法以三维激光雷达点云和INS俯仰角信息作为输入,并采用二维栅格地图、感兴趣矩形区域迭代优化算法和卡尔曼滤波器.相比于基于INS或GNSS的方法,该方法减小了无人驾驶矿车行驶过程中由于道路坡度大且不平整对道路坡度实时检测带来的误差.相比于基于SLAM的方法,因为该方法不依赖周围环境的几何特征,所以其不会受到露天矿山几何特征缺失的影响.通过试验验证,GKSRD方法对露天矿山道路坡度的实时检测平均误差小于0.01°,最大误差小于0.5°.相比于基于INS或GNSS的方法和基于SLAM的方法,GKSRD方法精度更高,稳定性和环境适应性也更好. 相似文献
152.
博洛(Boroo)金矿是蒙古国发现的首个岩金矿床,同时也是该国开采规模与黄金产量最大的金矿。该矿矿体主要产于博洛近水平断裂带内,整个矿化带(Au异常≥100×10~(-9))长度超过2000m,宽度400m,局部厚度达100m,主要围岩为博洛花岗杂岩、变质沉积岩等。矿床主要矿化类型有金-硫化物、金-石英脉型矿化2种,与中国典型超大型造山型金山金矿具有较多相似点,判定其为造山型金矿。距博洛金矿35km处产出同类型且储量相近的大型金矿—盖特苏尔特(Gatsuurt)。在已有研究的基础上,从产出环境、地质特征、矿床成因等方面对其进行了介绍和总结,并在矿床邻区内划定3个找矿战略靶区,这对中国企业在蒙古寻找同类型金矿具有指导意义。 相似文献
153.
基于概化的水平一维珊瑚砂岛模型,开展物理模型实验,通过对规则波作用下砂岛剖面高程随时间变化的测量,重点分析砂岛形态因素(初始高度和宽度)和砂岛初始位置变化对砂岛地形演变的影响。结果表明:波浪作用下珊瑚砂岛发生高程的下降和砂岛向潟湖侧的延长及迁移,砂岛达到平衡冲淤地形所需要的时间随着砂岛初始高度、初始宽度和距离礁缘初始位置的增大而减小;砂岛高程的冲刷下降量随着砂岛初始高度的增加而增大,随着砂岛初始宽度的增大而减小,随着岛前坡脚距礁缘初始距离的增大而减小;3种影响因素中,砂岛初始高度对高程的变化影响最大;砂岛向潟湖侧的相对迁移量随着砂岛初始高度的增加而减小,随着砂岛初始宽度的增大而增大,随着岛前坡脚距礁缘初始距离的增大而减小;3种影响因素中,砂岛初始位置对迁移的变化影响最大。通过回归分析得出预测砂岛高程变化和水平迁移的经验关系式。 相似文献
154.
觉学红层滑坡发育于向斜北东翼形成的反向坡,是近年来依托川藏交通廊道沿线灾害地质调查在新厘定的“藏东昌都红层区”发现的典型红层滑坡。为厘定其成因,以基础地质为切入点,进行了详实的地质调查与分析。结果表明,滑坡区地层岩性主要为中侏罗统东大桥组(J2d)紫红色、灰色薄层泥岩、粉砂质泥岩夹中-厚层砂岩。地层内发育与区域构造活动配套的轴面劈理(S1)、“X”型共轭剪节理(S2、S3)和层间剪切劈理(S4)。文章从沉积环境控制地层岩性及物理力学性质、区域构造演化制约斜坡结构与岩体结构面组合特征和地下水及重力作用加剧斜坡失稳等角度,提出觉学红层滑坡形成于内外地质营力耦合的失稳机理,对区域红层滑坡防治和川藏交通建设具有一定参考价值。 相似文献
155.
区域旅游景区合理布局是实现旅游业高质量发展的内在要求与根本保障,探究其空间格局演变及影响因素对促进区域旅游协作、经济共享及文化融合具有重要意义。基于中国西北地区2010—2020年A级旅游景区数据,采用GIS空间技术分析景区时空分布特征,从社会、经济、环境3个方面构建影响因素指标体系,并运用地理探测器厘清景区空间格局演变与影响因素的内在机理。结果表明:(1)西北地区A级旅游景区数量变化不均衡特征显著,空间上集聚分布且集聚程度逐渐增强,呈现“西北—东南”的空间分布态势,中轴线处在“吐鲁番市—酒泉市—海北藏族自治州—兰州市—宝鸡市—西安市”一线,景区空间结构经历了“分散式点状—组团式斑块状—倒L型条带状”的演变过程。(2)常住人口、人均GDP、旅游收入、通车里程和政策力度5个因子对A级旅游景区空间格局演变的影响程度较强。(3)社会因素的影响能力上升,表现为先下降、后稳步上升2个阶段;经济因素的影响能力上升,表现为周期性的上升-下降波动;环境因素的影响能力趋向于上升,但变化幅度相对稳定。 相似文献