Analysis Excavator Equipping with Lidar Sensors for Functionality Improving
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 39، شماره: 6
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 107
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-39-6_010
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1404
چکیده مقاله:
Advancements in excavator technology play a critical role in improving safety, and productivity in nonmetallic material extraction. This study investigated the rational placement of LiDAR sensors on excavators to improve hazard detection and operational stability. The proposed method integrates side- and top-mounted LiDAR sensors to identify hazards, classify objects, and secure excavator positioning on sloped terrain. Advanced data processing techniques, including ground plane removal, region-of-interest restriction, and dynamic object detection, were implemented to improve hazard identification. A custom algorithm was developed to process the LiDAR data, filter irrelevant objects, and provide real-time recommendations for improving excavator stability. The results indicate that the system achieved a ۹۵% hazard detection accuracy in high-risk zones with a radius of (۰-۵ m), reduced positioning errors by ۲۰%, and reduced the excavation cycle time by ۱۰-۱۵%. The findings suggest that side-mounted LiDAR placement offers superior detection capabilities and stability benefits compared with top-mounted configurations. The integration of ۳D LiDAR with AI-driven analytics enables more precise depth perception, obstacle recognition, and adaptive positioning, thereby significantly enhancing operational accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
A. V. Mikhailov
Department of Mechanical Engineering, Saint Petersburg Mining University, Russia
C. Bouguebrine
Department of Mechanical Engineering, Saint Petersburg Mining University, Russia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :