【摘 要】
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通过激光标志物的卷积神经网络（CNN）检测,与标志物中心点的奇异值分解（SVD）重构,实现了掘进机在巷道坐标系下的坐标估计。通过基于支撑向量数据描述（SVDD）的陀螺仪静止状态抖动抑制
【机 构】
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上海交通大学精密工程及智能系统研究所,兖矿东华重工有限公司采掘装备制造分公司
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通过激光标志物的卷积神经网络（CNN）检测,与标志物中心点的奇异值分解（SVD）重构,实现了掘进机在巷道坐标系下的坐标估计。通过基于支撑向量数据描述（SVDD）的陀螺仪静止状态抖动抑制,与参考系变换,实现了机身与掘进臂的姿态检测。通过基于Open GL的图形学引擎,实现了工作面场景的实时虚拟渲染。测试结果表明：系统能够准确可靠地完成工作面场景下掘进机监测任务。
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