“矿山数字孪生与无人驾驶”专题_中国煤炭行业知识服务平台

“矿山数字孪生与无人驾驶”专题

新一代信息技术与煤炭开采技术深度融合，为智能矿山技术发展提供关键技术支撑，将促进煤炭工业创新、绿色、安全、高效发展。数字孪生作为煤矿智能化无人开采的核心技术，是人工智能理论方法与数字化技术的有机结合，有望解决煤矿智能化无人开采中物理世界和信息世界交互与共智的关键技术难题，对推动矿山全生命周期智能化建设和煤炭工业高质量发展具有重要意义。

井下操作环境差和技术保障手段缺乏导致轨道机车运输事故频发，井下机车的无人驾驶不仅可以减人增效，同时由于减少井下人员的数量，从而减少各种矿井事故导致的人员伤亡，具有巨大的经济效益和社会效益。因此，作为煤矿智能化的组成部分，矿井机车无人驾驶系统的研发和使用，正受到高度关注。

为便于大家了解“矿山数字孪生与无人驾驶”领域的最新科技成果，小编按照见刊时间倒序，整理了该领域近几年在《煤炭学报》已刊发的论文，一起来看看吧！

行业视野: 智能化
类别; 77个
关键词; 96位
专家; 16篇
论文; 18999IP
点击量; 23861次
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露天矿区无人驾驶行车风险评估及防控策略仿真研究

作者(Author)：陈志发, 余贵珍, 张传莹, 丁能根, 周彬, 李在友, 欧阳东哲

摘要：行车风险评估及防控是露天矿区无人运输系统的关键技术之一，为保障无人驾驶车辆在露天矿区安全运行，从露天矿区车-路-云的运输场景出发，建立了行车安全保障模型。综合车端-路侧-云平台的多源信息，对无人驾驶车辆进行行车风险等级评估并设计了相应的行车风险防控策略。行车安全保障模型由行车状态感知模块、行车风险评估模块和行车风险防控模块三部分组成。在行车风险评估方面，引入车辆前方道路坡度信息对预碰撞时间指标的阈值进行修正，引入车辆前方道路坡度及车辆载重状态信息对最小制动安全距离指标进行修正，结合预碰撞时间指标和最小制动安全距离指标提出了综合行车风险评估策略，可以对露天矿区无人驾驶车辆实时行车碰撞风险进行等级量化。然后，基于有限状态机设计了考虑不同行车风险等级的碰撞风险防控决策系统，针对不同状态制定了满足最小安全距离要求的车辆平稳制动控制策略。最后，基于PreScan与Matlab联合仿真技术，搭建了某露天矿区无人驾驶车辆的数字孪生仿真系统，并进行了水平道路场景、上下坡道场景和满载工况的车辆遇障停车仿真测试。仿真结果表明：行车风险评估模块在下坡道场景可以提前评估风险并及时制动停车，说明引入前方道路坡度信息的综合行车风险评估策略可以提高上下坡道场景车辆的行车安全；同时，通过引入车辆载重信息来修正最小制动安全距离指标可及时评估满载车辆前方的潜在碰撞风险，提高了露天矿区满载车辆的行车安全；行车风险防控模块的紧急制动控制策略可以在10m安全距离前实现平稳制动停车，提高了大载重车辆在遇障停车时的平稳性。

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煤炭学报

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数字孪生驱动的悬臂式掘进机虚拟示教记忆截割方法研究

作者(Author)：张旭辉, 王甜, 张超, 万继成, 杜昱阳, 杨文娟, 毛清华, 石硕, 刘彦徽, 余恒翰, 王亮, 乔杰, 田江伟, 李晓鹏

摘要：针对当前掘进设备智能化程度低，掘进过程中超挖、欠挖和异常碰撞等情况难以具体描述，传统自动截割和记忆截割技术难以适应复杂地质条件等问题，提出了一种数字孪生驱动的悬臂式掘进机虚拟示教记忆截割控制方法。通过分析数字孪生技术在当前煤炭智能化开采领域的研究情况，设计了数字孪生驱动的悬臂式掘进机记忆截割控制系统总体方案，对复杂工况下悬臂式掘进机记忆截割关键技术进行研究。首先，充分利用数字孪生和虚拟现实技术的特性，研究复杂工况环境下的虚拟示教策略，基于Unity3D平台建立对应实体等尺寸的工作面及设备虚拟孪生模型、截割部运动学模型和虚拟碰撞检测模型，在虚拟端通过智能交互界面控制虚拟模型运动，结合工人经验设计示教轨迹并优化，使其作为轨迹跟踪的目标期望轨迹，弥补传统井下人工示教由于恶劣工况环境导致的过度依赖工人经验等问题；其次，为提高断面成形质量，研究记忆自动截割阶段示教轨迹跟踪再现控制方法，利用拉格朗日法建立截割部动力学模型，采用迭代学习与滑模控制相结合的方法提高末端执行器对示教轨迹的跟踪控制精度；最后，搭建悬臂式掘进机记忆截割仿真控制平台，通过虚拟空间与物理空间以及各模块之间的实时数据传输与交互，在虚拟空间中完成记忆截割虚拟示教与轨迹跟踪控制过程的三维可视化仿真，进而生成记忆自动截割轨迹跟踪控制指令并发送至悬臂式掘进机物理实体的末端执行器，驱动其按照示教轨迹进行断面成形截割，同时物理传感器采集悬臂式掘进机机身及截割臂位姿数据，反向驱动虚拟模型同步动作，实现对机器人虚拟模型和物理实体的闭环控制。在此基础上对系统的虚实同步性、虚拟样机与物理样机运动一致性和轨迹跟踪再现控制精度进行验证，实验结果表明系统数据传输延迟较低，能够保证虚实一致性和同步性，且轨迹跟踪控制精度满足实际使用要求，该方法为掘进设备记忆截割与智能化控制提供了新的思路。

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煤炭学报

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煤矿井下无人化辅助运输系统关键基础研究及应用实践

作者(Author)：鲍久圣, 章全利, 葛世荣, 胡而已, 袁晓明, 杨阳, 阴妍, 吕玉寒

摘要：辅助运输系统是煤矿生产系统的重要组成部分，辅助运输设备的先进与否直接关系到煤矿的生产效率与作业安全。近年来我国开始大力推进煤矿智能化建设，但传统辅助运输系统仍普遍存在工艺不连续、转载环节多、用工占比高、自动化程度低等现实问题，已经成为制约煤矿智能化建设和无人化发展的薄弱环节。面向煤矿辅助运输系统“无人化”发展目标，凝练提出了辅助运输系统亟需研究解决的“连续化、标准化、智能化”三大关键基础问题，分别针对轨道式、无轨式辅助运输系统给出了多种连续化、标准化和智能化解决方案，进而提出了一种新型复合式连续化无人型辅助运输系统。首先，针对往复式串车提升不连续问题，设计了一种采用悬挂式钢丝绳牵引的轨道矿车连续运输系统；针对无极绳绞车难以适应长距离运输问题，设计了一种采用耐磨胶带多点辅助驱动的长距离无极绳牵引系统；针对无轨胶轮车因爬坡能力不足而导致的应用受限问题，设计了一种采用钢丝绳辅助牵引的无轨胶轮车连续运输系统。其次，开展辅助运输系统标准化设计，基于无轨、有轨两类标准化载物平台，针对设备、长料、散料、液体等不同物料类型，设计了不同大小规格和开口形式的系列化标准容器；通过将标准化、系列化的装载容器与载物平台进行模块化组合，可实现辅助运输物料的“集装箱式”快速装运，为开展机器人化辅助运输奠定了基础。再次，面向煤矿辅助运输系统智能化建设需求，研制了无人驾驶的无轨胶轮车和单轨吊并通过现场试验进行了验证，给出了无极绳运输系统的无人化运行方案，可有效解决传统辅助运输系统用工岗位多、人为失误多等问题；进一步，针对井下转运环节和最后100m运输亟待解决的智能化难题，设计了一种“装铲运”一体化重载搬运机器人。最后，针对传统辅助运输设备种类繁多和应用局限性问题，发明了一种“轮轨复合”且“天地衔接”的新型多功能井下运输机器人（MAGV）；基于MAGV提出了煤矿井下“两地三轨”自适应连续化辅助运输系统，并分别给出了其在斜井和立井中的应用工艺。研究结果可为解决煤矿井下辅助运输系统长期存在的运输不连续、用工岗位多、智能化程度低等现实问题提供指导，从而为推动煤矿井下实现“连续、标准、智能”的“无人化”辅助运输提供了一系列务实可行的技术原理和设计方案。

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煤炭学报

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“人本智造与XR+”驱动的综采工作面人机协同智能化运行模式探索与实践

作者(Author)：谢嘉成, 房舒凯, 王学文, 刘曙光, 李娟莉, 王雪松, 孟浩

摘要：煤矿开采当前仍然处于部分无人化的发展阶段，人仍然在综采系统中扮演着重要的角色。智能化综采工作面应该在当前智能化装备和技术的基础上，依靠人(包括巡检工、集控工和维护工)与设备环境的深度人机协作，最终达到安全高效运行的目标。因此，基于在“XR+”领域长期的实践，从“人本智造”的角度出发，对综采工作面人机协同智能化运行模式进行探索。首先对比分析井下三类工种与地面工种的工作环境，得出三个工种在未来如何提升到智能操作工的升级路径；提出了基于多功能平行系统的综采工作面多工种协同运行模式框架，搭建“人-机-环”深度融合的综采工作面全局虚拟场景，并以此为基础进行智能推演，对三工种之间以及和多功能虚拟平行系统的协同交互方式进行设计。接着对其中的一些关键技术，如参数化虚拟矿工模型、真实矿工与虚拟矿工的实时联动、巡检手势集设计和井下协同维护系统等进行研究；最后对多功能平行系统的多工种培训、巡检工虚拟操作、集控工人机优化、维护工协同运行和多工种协同进行了相关的测试，实现了三工种之间以及与多功能平行系统的实时交互；最终形成“全局细节兼掌控+机器智能推结果+多工种协同决策”的协同操作模式，共同完成高质量远程监视、干预、巡检和维护操作，提升工作面运行效率和可靠性。

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煤炭学报

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矿山数字孪生构建方法与演化机理

作者(Author)：张帆, 葛世荣

摘要：新一代信息技术与煤炭开采技术深度融合，为智能矿山技术发展提供关键技术支撑，将促进煤炭工业创新、绿色、安全、高效发展。数字孪生作为煤矿智能化无人开采的核心技术，是人工智能理论方法与数字化技术的有机结合，数字孪生有望解决煤矿智能化无人开采中物理世界和信息世界交互与共智的关键技术难题，对推动矿山全生命周期智能化建设和煤炭工业高质量发展具有重要意义。本文基于数字孪生技术和平行智能理论，提出了矿山数字孪生的概念框架、体系架构、关键技术、基础理论和构建方法体系;提出了物理模型、仿真模型、机理模型和数据模型相互耦合的矿山数字孪生演化理论模型，据此进一步解析了面向矿山智能开采应用场景的数字孪生模型构建方法与演化过程，研究了矿山数字孪生系统与物理系统的理论模型、同步映射与协同演化机制，探讨并揭示了矿山数字孪生的演化机理;最后以矿山智采工作面数字孪生实际应用为例，通过模拟矿山生产场景数字孪生模型演化与协同控制，验证矿山生产场景的数字孪生建模效果并对其技术特征进行解析，实现描述、建模、演化、预测相结合的矿山数字孪生系统模型。本文旨在通过矿山数字孪生技术内涵、方法、机理等理论新型研究范式，为矿山数字孪生技术应用落地提供理论指导，对未来智能矿山研究和工业互联网在煤矿应用提供有益的启发与借鉴。

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煤炭学报

2023年第01期

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大型电动轮矿车节能及零排放技术路线

作者(Author)：李勇, 杨珏, 刘如成, 廖承林, 张文明

摘要：大型电动轮矿车是露天矿山的主要运载装备，承担了世界上约 40%的煤矿和 80%的铁矿的运输任务，其传动系统采用“柴油发电+电动轮驱动”的电力传动架构，存在燃油消耗大、碳排放高的缺点。在国家“碳达峰”、“碳中和”宏观背景下，研发高效节能、低碳环保、自主可控的新一代电力传动系统已成为行业重大需求和关键问题。通过矿山运行数据分析、文献调研、性能对比等方式，系统分析了电动轮矿车电力传动系统的研究现状、特点和不足，提出了大型电动轮矿车从节能减排至完全零排放的技术路线。研究表明，在大型电动轮矿车的工作过程中，伴随着复杂的多源能量产生、存储、转化、消耗机制，其节能减排空间巨大，主要涉及电能转化与高效率利用、机械能回收与再生利用、柴油燃烧发电 3 个环节。首先，在电能转化与高效率利用环节，结合露天矿山工况特点，采用智能网联技术和双向功率流电力传动技术，可实现电力传动系统双向功率流控制和能量优化管理，从而提高运行效率，降低碳排放。其次，在机械能回收与再生利用环节，根据电动轮矿车在矿山工况中的整车机械能、储能系统电化学能、制动电阻栅热能的时空转换规律，采用功率型锂离子电池技术，以及锂电池与超级电容混合储能技术，可实现制动机械能的回收和再生利用，从而显著降低碳排放。最后，在柴油燃烧发电环节，采用氢燃料电池发电技术替代柴油发电技术，并通过煤制氢、可再生能源制氢方式就近获取氢能源，可形成露天矿山氢能源高效利用内循环，具有完全零排放、质量能量密度高、发电效率高等优点，是电动轮矿车乃至露天矿山运输环节实现零排放的理想解决方案和中长期技术路线。

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煤炭学报

2022年第05期

353

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AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控关键技术研究与试验

作者(Author)：王学文, 刘曙光, 王雪松, 谢嘉成, 王彬彬, 王振威

摘要：为突破综采工作面数据驱动实时监控技术瓶颈，进一步满足对综采工作面协同运行状态的深度感知，以虚拟现实(Virtual Reality, VR)监控技术及成果为基础，以HoloLens2增强现实(Augmented Reality, AR)头显为主要开发设备，结合工业互联网、云技术、数字孪生(Digital Twin，DT)等先进手段，进行AR/VR融合驱动的综采工作面智能监控关键技术研究与实践，充分利用AR技术的特性弥补VR监控与真实场景有割裂感、监测数据来源较为单一的缺陷，使综采工作面智能监控体系得到完善与扩充。提出三种关键技术，并对各关键技术的具体解决方案进行剖析，具体包括：(1)构建了通用高效可扩展端云协同异步网络框架，基于该框架研究了多终端协同工作关键技术，实现了空间虚实融合全息辅助标注功能。该技术可为综采工作面智能监控全过程中的多人协作提供便利；(2)将基于稀疏匹配的识别跟踪方法与基于AR标识的识别跟踪方法相结合，实现了对综采工作面全综采装备的识别跟踪，为综采工作面的AR监测与控制提供了先决条件；(3)在由物理综采工作面、云服务器、数字综采工作面三者构成的数字孪生闭环上，进行多传感器与视觉融合的综采装备位姿监测与运行状态识别，并通过AR交互手段完成了对物理综采工作面的反向控制。在实验室环境下展开测试验证，试验表明，系统数据传输压力小，延迟低，操作流畅无卡顿，在保留VR监控已有优势的基础上进一步提升了沉浸感、便捷性与虚实融合程度，具备单人或多人协作监测综采工作面运行状态并进行反向控制的能力。可为综采工作面智能监控提供一种以VR技术为基础、AR技术为突破的AR/VR技术融合新思路。

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煤炭学报

2022年第02期

862

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基于改进A*和人工势场算法的无轨胶轮车井下无人驾驶路径规划

作者(Author)：鲍久圣, 张牧野, 葛世荣, 刘琴, 袁晓明, 王茂森, 阴妍, 赵亮

摘要：经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟，已经开始在地面车辆得到了广泛应用，同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径，但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同，无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针对井下人工驾驶的无轨胶轮车效率低且事故频发等问题，以无人驾驶无轨胶轮车为研究对象，通过仿真和试验开展井下路径规划方法研究。首先，通过分析比较常见路径规划算法的优缺点，分别选择采用最优性A*算法和人工势场算法作为无人驾驶无轨胶轮车全局和局部路径规划的基本算法；其次，针对全局路径规划传统A*算法搜索节点多和路径不平滑问题，分别使用指数函数加权和三次样条插值的方法对其进行改进，将改进前后算法在井下巷道内进行全局路径规划仿真，结果发现：改进后的算法搜索节点数减少了50%，在同一场景下规划路径所需时间仅为传统A*算法的20%，路径规划的效率得到了大幅度提升，生成的路径更加平滑且连续性也较好；同时，针对人工势场算法存在目标不可达、局部最优解等问题，分别引入斥力势场修正因子和出逃力并建立相对速度势场对其进行改进，对比改进前后算法在井下巷道内的局部路径规划仿真结果发现：改进后的人工势场算法可以在各种场景规划出更为合理的行车路径，安全性得到了保障；最后，利用微型无人车试验平台，按照8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境，对无人驾驶无轨胶轮车改进前后的路径规划算法分别进行了无障碍物和有障碍物的路径跟踪试验，结果表明：基于改进A*-人工势场联合算法规划出来的路径更加合理，在8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境中进行的无障碍物规划路径最大跟踪误差仅为0.031 2 m，在巷道内会车和避障时能够规划合理的行驶路径，最大偏差仅为0.035 3 m，能够满足无轨胶轮车井下无人驾驶要求。

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煤炭学报

2022年第03期

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