随着智能化开采的不断发展，刮板输送机直线度控制对于煤矿的安全与高效开采具有重要意义。然而，针对刮板输送机调直精度不高的问题，提出了一种基于空间运动学与长短时记忆神经网络（LSTM）轨迹预测相融合的调直方法。

利用工业机器人的空间运动学知识对液压支架和刮板输送机浮动连接机构的运动规律进行了深入分析，并将其以C#语言形式编入Unity3D仿真系统的底层结构中。通过推移机构连接头捕捉刮板输送机中部槽上的关键点，实现液压支架与刮板输送机的连接，从而精准推移液压支架，有效解决了销耳间隙带来的问题。对于相关的设计原理，您可以参考刮板输送机调直装置设计，该文档详细介绍了调直装置的构造和工作原理。

其次，为了综合考虑传感器噪声与截割底板轨迹对刮板输送机轨迹检测的影响，在仿真系统中进行了相应的补偿处理，并在MATLAB中利用LSTM神经网络对刮板输送机的轨迹进行了精准预测。更多关于负载预测的内容可以查阅基于BP神经网络的刮板输送机负载预测的研究，该研究对神经网络在输送机轨迹预测中的应用进行了详细阐述。

根据实际工况要求，建立了目标调直轨迹的修正模型和轨迹-姿态转换模型。通过这些模型，基于浮动连接机构的运动规律，液压支架能够精准推移，最终实现刮板输送机的调直操作。在虚拟试验中，所建立的模型和转换模型表现出强大的可靠性，即使在底板起伏和磨损的情况下，仍能够验证该方法的有效性和准确性。如果您对刮板输送机的模块划分方法感兴趣，可以查阅刮板输送机模块划分方法研究，其中详细介绍了模块化设计的思路和应用场景。