《工矿自动化》矿井车辆无人驾驶技术 | 虚拟专题

来源：工矿自动化

矿井车辆无人驾驶是减少煤矿井下作业人员，建设安全、高效、绿色、智能化矿井的需要。随着5G、车联网、机器学习、人工智能等技术的应用推广，无人驾驶技术在矿山得到了快速发展，特别是露天矿山行业无人驾驶技术研究取得了较大进展并实现了初步商用。本刊整理了近年来发表的智能矿山领域车辆无人驾驶技术代表性文章，以期促进同行交流。

行业视野: 安全
类别; 60个
关键词; 35位
专家; 10篇
论文; 2477IP
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矿井车辆无人驾驶关键技术研究

作者(Author)：孙继平, 江嬴

摘要：矿井车辆无人驾驶是减少煤矿井下作业人员，建设安全、高效、绿色、智能化矿井的需要。总结了矿井车辆无人驾驶特点：煤矿井下作业人员位置全面感知、矿井车辆全部受控、矿井轨道运输设备只需一维定位、光照条件差、无线传输衰减大、无卫星信号、电磁环境复杂、电气防爆、环境潮湿、有淋水和粉尘。分析了煤矿井下超声波定位、激光定位、无线电定位（包括RFID,ZigBee,UWB,WiFi6,5G）、惯性导航、即时定位与地图构建（SLAM）、里程计等矿井车辆定位技术特点，提出了以UWB为主，惯性导航、里程计和SLAM为辅的矿井车辆联合定位方法。分析了激光雷达、毫米波雷达、红外摄像机、可见光摄像机、可见光双目视觉相机等矿井无人驾驶车辆障碍物识别与测距技术特点，提出了以激光雷达为主，毫米波雷达、红外摄像机、可见光摄像机、可见光双目视觉相机、超声波雷达为辅的矿井无人驾驶车辆障碍物识别和测距多信息融合方法。针对矿井无人驾驶车辆在遇到路况复杂，自动驾驶不能决策时，需自动转入地面远程控制模式的情况，指出基于5G无线通信系统的矿井车辆无人驾驶地面远程控制技术是首选方案，但矿用5G无线通信系统存在无线覆盖半径小、成本高等问题，可研究WiFi7在矿井车辆地面远程控制中的应用。

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工矿自动化

2022年第05期

477

251
煤矿井下无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测研究

作者(Author)：秦沛霖, 张传伟, 周李兵, 王健龙

摘要：基于3D检测的环境感知是实现煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶技术的基础。因井下环境中光照不足，导致RGB图像信息缺失，且巷道空间狭小导致激光雷达采集的点云数据存在较多噪声，现有的基于图像或雷达点云的目标3D检测方法在井下难以取得较好的检测效果。针对该问题，提出一种融合图像和雷达点云的无人驾驶无轨胶轮车目标3D检测方法。针对获取的无轨胶轮车行驶环境数据进行预处理：采用全局直方图均衡化方法提升RGB图像亮度，降低井下光照不均影响；对雷达点云数据进行双边滤波去噪及主成分分析降维处理，以提升点云数据质量，减少运算时间。设计了一种融合图像与雷达点云检测模型，采用区域生成网络生成2D图像候选区域，对其与点云数据进行早期特征级融合生成3D候选区域，并与经感兴趣区域池化的图像和点云数据进行后期区域级融合，输出3D检测锚框，实现目标检测。实验结果表明，与基于YOLO3D，MV3D模型的检测方法相比，该方法对待测目标的检测精度较高，较好地实现了精度与检测速度的平衡。井下测试结果表明，该方法能够准确检测出无轨胶轮车行驶环境中的行人或车辆位置，无漏检情况，具有良好的井下适应性。

工矿自动化

2022年第02期

239

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