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国内外煤矿辅助运输自动驾驶的主要研究方向

2023-03-21

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国内外煤矿辅助运输自动驾驶的主要研究方向

随着智能化水平的发展，对矿井生产重要环节——辅助运输智能化的需求也在不断提高。煤矿辅助运输主要有轨道式运输和无轨运输2种形式，无轨运输主要以胶轮车作为主要的辅助运输方式。目前国内外井下煤矿胶轮车辅助运输方式均采用人工驾驶、人工调度的方式，系统与装备智能化程度低，特别是对辅助运输自动驾驶技术与装备的相关研究几近空白。目前与国内外车辆智能化及自动驾驶相关的研究主要以民用和军用车辆为主。煤炭领域相关的研究工作以露天矿卡的自动驾驶和示范性应用为主。本次辅助运输自动驾驶关键技术与装备需重点研究解决以下4个方面的问题：

（1）现有辅助运输车辆不能实现智能化线控

煤矿现有物料车、人车均为人工驾驶方式，不具备智能化控制和车辆所有操作线控的能力。车辆不具备CAN或以太网通信接口的车速测量轮速计类装备，无法为辅助运输智能化系统提供实时精准的车速数据。未采用发动机转速控制方案，只有油门开度控制，不具备自动驾驶双重控制控制车速的硬件条件，以及转角开度控制条件，无法控制车辆自动转向。整车液压系统不具备电液控制能力。矿用防爆车辆较民用车辆的质量、惯性、控制精准、控制难度更大。

（2）井工煤矿环境感知复杂多样

感知场景多：井工煤矿涉及地面场区、井下永久性喷浆巷道、综采综掘类煤壁式巷道等不同感知场景。

光线多变且无规律：井下照度弱，井下永久性巷道、井下临时性巷道、交叉路口等处照明各不相同。

感知环境复杂：井下巷道表面特征差异小、环境湿度大、起伏多、多处喷雾降尘区和路面有积水等。

（3）复杂环境下实现辅助运输高精度实时定位难度大

目前民用等行业均采用GPS作为核心定位手段，井下无GPS类民用自动驾驶核心定位手段，以及多定位方式融合应用的定位方法和装备。目前矿用车辆定位系统精度低、实时性差。

（4）多源融合智能决策及管控

如何统一：传感器的数据类型多样化，需要进行时间和空间上的统一。

如何融合：各传感器均有其适用条件，需要在不同场景下融合传感器的数据，优势互补，使多传感器协同工作。

如何决策：需要对多传感器数据进行判断和决策，作为车辆智能决策系统控制车辆行为的依据。

如何控制：如何实现对车辆的精准控制。

如何管控：如何实现对车辆的可视、可管和可控。