“机器人+”典型应用场景案例集--矿山领域机器人典型应用场景：露天煤矿无人驾驶
编者按：为加快矿山领域机器人应用推广，更好服务矿山安全高质量发展，国家矿山安全监察局安全基础司、工业和信息化部装备工业一司联合开展了矿山领域机器人典型应用场景遴选工作，确定推广31个典型应用场景、66个场景实例。现组织中国软件评测中心梳理66个场景实例的先进经验及应用成效，在“机器人+”供需对接与应用推广公共服务平台及相关微信公众号开展持续宣传，以更好推动典型应用场景的复制与推广。
| 矿山种类：煤矿 |
| 应用场景：露天无人驾驶 |
| 场景实例：露天煤矿无人驾驶 |
| 机器人产品及制造单位：露天矿无人驾驶系统，合肥踏歌智行科技有限公司 |
| 应用单位：国能北电胜利能源有限公司 |
露天矿运输是露天矿生产的重要组成部分，其安全有效运行对于保障整个矿山的生产安全、效率提升和成本降低具有至关重要的作用。露天矿运输作业，主要采用矿运卡车来运输剥离的土方、矿石、辅助设备和人员。矿区运输司机招聘难度逐年加大。矿山地理位置相对偏僻、生产条件相对艰苦、生活环境较为封闭，年轻司机从业意愿低，招工困难的问题日益凸显。传统作业模式运输效率难提升。传统的有人驾驶作业模式，其运输效率已接近瓶颈，在不变更作业模式的情况下，很难再有实质性的提升。人员造成的驾驶安全事故难以避免。驾驶人员容易受路况、车况、气候等客观环境或工作生活中的事件影响，从而产生情绪上的波动，影响工作状态，进而可能会引发安全事故。露天矿无人驾驶系统采用“车-地-云”协同架构，由车载、地面、云端三部分组成。车载系统包括矿卡无人驾驶系统和协同作业系统，是无人驾驶运输任务的执行者;地面系统包括远程接管系统和路侧协同系统，是系统稳健运行的支撑与保障;云控平台、服务平台是无人驾驶运输系统的智能中枢，为无人驾驶运输系统提供安全可靠的云端服务。露天矿无人驾驶系统基于感知、规控、协同、云控、运维五大核心技术，采用多传感器主动融合障碍物感知方法，实现超视距环境感知距离大于500米，前方100米内车辆、行人识别率≥98%；采用三重闭环反馈的矿车自动转向技术，实现转向角度误差≤0.5度，反馈周期≤50毫秒；采用编组优化的协同作业技术，解决大型露天矿矿车与矿车、挖机、破碎站之间的作业配合与协同问题；采用智能算法和运行监控调度技术，基于高精度地图为基础的云控平台，实现数据共享和行车路权计算，自动为无人驾驶矿卡分配调度任务、行驶路径及行驶优先权，保障单台车辆的安全运行以及全局系统的高效运转；采用复杂矿区条件下高精度感知与控制技术，实现复杂道路条件、极端气候条件下无人驾驶系统稳定、故障率低。
露天矿无人驾驶系统已装配至超过420辆矿用运输自卸车，落地37个无人运输项目，实现露天矿无人运输24小时“安全员下车”常态化作业。其中，在国能北电胜利能源有限公司220吨级无人矿卡运输环节实现14台应用。应用前，运输作业重点以保证操驾设备人员的安全为中心，存在人员状态不稳定、夜间照明不足等安全隐患。应用后，2023年实现无人驾驶状态下24小时不间断连续运行累计突破300天，累计拉运超过61000车次，有效运行时长超3000小时，运输里程超28万公里，拉运土方量超570万立方米，单日装车量最高达358车。
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