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“煤矿无人驾驶运输技术”专栏

来源：工矿自动化

专栏来自于《工矿自动化》2022年至今发表的相关论文。

行业视野: 智能化
类别; 24个
关键词; 18位
专家; 4篇
论文; 952IP
点击量; 745次
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基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统

作者(Author)：杨荣明, 丁震, 杨健健, 付建华, 高玉, 魏亚, 艾云峰, 张致铭

摘要：针对矿用车辆实车测试无人驾驶存在危险性大、测试时间长、测试成本高、测试内容覆盖面窄等问题，研究了基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统。该系统采用矿用卡车动力学建模、高保真场景重构、虚拟传感器建模等关键技术，实现无人驾驶算法全面推演、系统集成可靠性测试、矿区生产预测模拟、虚实互动平行推演等功能。矿用卡车动力学建模主要步骤分为整车模型搭建与可视化场景创建2个部分，将车辆动力学模型与虚拟场景关联，利用车辆模型产生的仿真数据实时驱动虚拟场景中的车辆运动。针对大型露天矿场景复杂、不规则的特性，通过无人机航拍测绘、激光雷达三维扫描等手段，获取矿山高精度三维模型数据，基于虚拟微多边形几何体技术、高像素虚拟纹理技术、三维场景实时渲染技术，构建高保真虚拟三维场景。虚拟传感器主要包括虚拟激光雷达、虚拟毫米波雷达、虚拟惯导装置、虚拟视觉相机，搭载于虚拟矿车上，负责生成虚拟场景中的数据信息，并将数据发送到自动驾驶控制器进行处理。基于该仿真系统，可以进行单车测试、多车调度测试、智能调度算法测试，还可以对现场车辆和虚拟车辆的虚实互动进行测试，为整个矿区的稳定运输、复杂路口的推演模拟、智能调度算法的最优决策提供验证平台，确保无人驾驶测试效率和安全，加快矿区无人驾驶技术升级。

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工矿自动化

2022年第11期

143

71
露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系研究

作者(Author)：薛棋文, 丁震, 孙振明, 李腾飞, 杨健健

摘要：随着智能化矿山的发展，露天煤矿无人驾驶运输系统已逐步开展实验应用，但新技术的应用带来新的管理挑战，已有的应急管理体系无法满足新的现状需求。针对上述问题，从现状分析、体系框架设计、体系构建、未来发展趋势等4个方面，对露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系进行了研究。首先，分析了露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理现状，总结了应急管理工作中可能面临的新挑战：新技术应用经验不足、缺乏针对性应急管理内容、信息共享及协调能力弱导致事件处置流程与内容不够明确。其次，对露天煤矿无人驾驶运输系统的突发事件进行了分类（包括运输事故类、气象灾害类、通信事故类、火灾类及其他类），并结合露天煤矿企业安全及应急管理的总体要求，针对性地设计了露天煤矿无人驾驶运输系统的应急管理体系框架，涵盖了生产作业过程中对突发性危机事件的预防、监控、处理和恢复整个环节。然后，从应急准备与演练、监测预警、应急响应、处置管理4个方面对露天煤矿无人驾驶运输系统应急管理体系建设内容进行了详细分析。最后，基于智能化矿山发展背景，探讨了露天煤矿应急管理体系未来发展趋势，包括调度管理与应急处置一体化、应急预案编制智能化、信息安全重视高度化。研究成果为进一步完善露天煤矿无人驾驶运输系统突发事件应急管理理论、制定切实有效的应急预案提供了参考。

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工矿自动化

2022年第10期

249

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基于三维点云地图和ESKF的无人车融合定位方法

作者(Author)：崔文, 薛棋文, 李庆玲, 王凤栋, 郝雪儿

摘要：基于地图匹配的无人车定位方法的精度取决于已创建地图的精度，受外界的影响较小，适用于复杂场景下的无人车定位。然而目前采用的激光雷达点云匹配算法是以单一的特征为核心进行匹配，对于大规模点云匹配准确率较低，导致三维点云地图与实际环境偏差较大，造成基于地图匹配的无人车定位方法精度不高的问题。针对上述问题，提出了一种基于三维点云地图和误差状态卡尔曼滤波（ESKF）的无人车融合定位方法。该方法由三维点云地图构建和ESKF融合定位2个部分组成。在三维点云地图构建部分，通过正态分布变换（NDT）算法进行帧间点云匹配，提高大规模点云匹配准确率，并在根据激光里程计数据建立的位姿图顶点和约束边的基础上添加闭环约束构建图优化问题，采用列文伯格-马夸尔特（LM）算法进行求解，以减少位姿的累计漂移，提高三维点云地图精度。在ESKF融合定位部分，采用ESKF融合惯性测量单元（IMU）数据和三维点云地图数据，实现对无人车先验位姿（位置、姿态和速度）的修正并输出后验位姿。实验结果表明，与基于地图匹配的定位方法相比，该方法定位轨迹相对位姿误差最大值减小了0.176 9 m，平均误差减小了0.027 1 m，均方根误差减小了0.059 4 m，在定位精度和稳定性方面具有更好的表现。

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工矿自动化

2022年第09期

238

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矿区无人运输系统总体设计

作者(Author)：田臣, 丁震, 李镇江, 高玉, 艾云峰, 陈龙

摘要：目前针对无人驾驶矿用卡车的研究多集中在路径跟踪、安全通行辅助决策等具体控制方法上，不足以支撑整个矿区运输系统的无人化运营。针对该问题，提出了一种矿区无人运输系统总体设计方案。该系统分为云控中心、边缘侧、智能终端3层，主要包括矿用卡车自动驾驶系统、矿区无人运输云控调度平台、无人运输仿真系统、远程应急接管系统、健康管理系统、协同作业管理系统和定位/通信系统。矿用卡车自动驾驶系统具备单车智能管理功能，可实现障碍物感知、智能决策、路径规划、高精定位、精准控制等功能。云控调度平台用于统一调度管理，实现无人驾驶矿用卡车与电铲、推土机等的协同自动装载和卸载及无人驾驶矿用卡车与各类有人驾驶辅助作业车辆的协同混编作业。无人运输仿真系统根据矿山实时环境模拟不同调度运行方式，形成最优调度方案指导实际生产。远程应急接管系统可实现极端危险场景下无人驾驶矿用卡车的远程控制，确保在矿用卡车自动驾驶系统遇到故障时能够紧急接管车辆。健康管理系统通过安装在无人驾驶矿用卡车终端的相关传感器实现设备自检、故障诊断、检修结果上报、健康状态评估等功能。协同作业管理系统通过安装在有人采掘设备、工程设备、辅助生产设备上的软硬件系统，在保证人车安全的情况下协助无人驾驶矿用卡车共同完成作业。定位/通信系统实现云控中心与智能终端的通信连接，支持4G/5G/Mesh等多种通信方式，可实现V2N（车-网络）、V2V（车-车）和V2I（车-基础设施）通信。

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工矿自动化

2022年第09期

322

427

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