露天煤礦無人駕駛解決方案框架介紹

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為滿足露天煤礦無人駕駛典型作業場景的需求，基 于中心云、區域云、路側以及車端等多源數據融合，通 過大量技術和運營難點攻關，形成了由智能云控平臺、 車端無人駕駛系統、協同作業系統、線控礦卡以及基礎設施組成的露天礦無人駕駛運輸解決方案，實現露天煤 礦無人駕駛作業過程中環境感知、融合定位、控制決策 以及協同作業功能。

1、環境感知。無人駕駛礦用卡車的環境感知系統主要采用激光雷 達 + 毫米波雷達或攝像頭的冗余方案設計，旨在應對礦 區揚塵、煤灰、雨雪霧等惡劣工況的使用需求。該系統 能夠對道路、落石、凹坑、土方塌陷、擋墻、車輛設備、 行人等障礙物進行準確感知識別。尤其是考慮到采煤運 輸過程中煤灰與揚塵對感知能力的影響，礦企對感知系 統在煤灰條件下的穩定感知技術及地圖點云邊界更新技 術有更高的要求。在無人駕駛礦車的實際應用中，激光 雷達憑借其不依賴于外界光照條件或目標輻射的特質， 以及高頻次、高集成度、全天候 24 小時穩定工作的能力， 成為無人駕駛系統中的重要設備。同時，毫米波雷達能 夠精確感知前方障礙物與礦車之間的相對距離，進而實 現車速的主動調整，確保礦車在復雜環境下的行車安全。

2、融合定位。無人駕駛礦用卡車的融合定位系統能夠實現車輛高 精度導航定位，為感知和控制提供無人礦卡的位置、速 度、航向、加速度等位置信息，保證定位的實時準確性 和信號的穩定性，并不受裝載和卸載作業過程的干擾。 目前，定位技術已能夠覆蓋裝載區、運輸道路、以及排 土場等無遮擋的環境。然而，在礦區內部存在嚴重遮擋 的區域，如膠帶機與破碎站下方，則可采用語義定位與 里程計組合定位技術相結合的方式，實現遮擋情況下的 通行定位能力。

3、控制決策。在道路變更頻繁、環境復雜且缺乏傳統路標、紅綠 燈等道路標線的礦區環境中，決策規劃與運動車輛控制系統能夠依據全局路徑和地圖信息，精準及決策車輛的 前行、后退、駐車、避障、卸載、路口穿越、車輛避讓 等行為，并基于實時感知的環境數據，對車輛的具體運 行軌跡進行規劃。無人駕駛礦卡不僅具備在避障、跟車、 會車、停車等場景中執行自動駕駛決策及軌跡規劃的能 力，其決策規劃與運動車輛控制系統更融入了速度規劃 功能。系統應能夠應對起步、停車、直線行駛、彎道行 駛、坡道行駛等多種路況，并依據直線或彎道的曲率自 動規劃速度。此外，針對礦車大體型、高載重的特點以 及礦區獨有的復雜地形，礦區場景對運動車輛控制系統 的執行控制技術要求極高。例如，當滿載的車輛在下坡 行駛時，必須避免急剎車，在考慮車輛控制時滯的同時 控制下坡速度以保證全域安全行駛。因此，無人駕駛礦 車的底盤線控技術也是關鍵技術之一。該技術通過對車 輛的驅動與制動控制，實現車速與預期值的精準匹配； 同時，借助對方向盤轉動角度和輪胎力的控制，實現無 人駕駛車輛的定向跟蹤。

4、協同作業。 協 同 作 業 系 統 主 要 技 術 棧 為 V2X（Vehicle to Everything）、高精度定位技術以及地圖采集壓縮技術。 一是能夠通過挖掘機與無人礦卡的精準定位停靠及業務信 息交換，實現裝載車輛的高效入換。二是能夠為無人礦卡 提供全天候、超視距的人駕車輛的位置信息。礦區復雜的 交通工況需要非常高效的交通調度技術來保證生產安全， 并對生產作業車輛進行協同規劃，包括路口安全會車、多 車裝載、卸載排隊執行和道路交通安全管理等。這一系列 協同作業均需要提前配置交通規則、路權規則以及路權沖 突區域，并基于設備位置信息，指導自動運輸卡車編隊行 駛，協助無人駕駛礦卡高效通行。 通過以上模塊功能基本滿足了露天煤礦無人駕駛車 輛精準定位、車輛智能調度、高精地圖實時更新、道路識 別、交叉路口以及車輛混行和排土區精準停靠等礦山運輸 場景需求，提升了全域工況適應性。

露天煤礦無人駕駛車路云協同能力的演進，場景適 應性逐漸增強。在此基礎上又相繼在包含不同類型無人 礦卡、剝離與采煤等多車型、多礦種等多種應用場景下實現無人駕駛運輸技術，逐步形成了由智能云控平臺、 車端無人駕駛系統、線控平臺與協同作業系統四大產品 以及基礎設施組成的露天礦無人駕駛運輸解決方案。隨著露天礦無人駕駛運輸技術不斷改進，無人駕駛解決方 案具備了規模化和可復制化的特點，能夠支持車輛的高 效運行和高安全冗余。

1、智能云控平臺 露天煤礦無人駕駛運輸解決方案的云端為智能云控 平臺，分為智能調度管理、地圖管理和數據管理三大平臺。

智能調度管理平臺： 智能調度管理平臺可以實現高效、安全的智能調度， 能夠在煤礦全局范圍內實現多采區、多卸點、多編組、 多物料類型的全局動態均衡的派車管理。在露天煤礦的 生產過程中，無人駕駛與人工駕駛共用一套主運輸系統， 在高達百臺運輸車輛混行交叉作業環境中，車流密度高 達每分鐘 10 臺。因此，無人駕駛車輛需與大量工程設 備車輛形成協同作業，這要求調度系統具備大規模協同 調度的能力。在實際應用中，智能調度管理平臺應能夠 實現自動收發車、動態最優車輛補能以及多車協作式調 度，以滿足車輛連續運行的要求，達到最優生產效率。 此外，它還應支持單礦多車型、多動力類型、多廠家車 輛的接入，以滿足煤礦作業現場快速變化的生產需求。

地圖管理平臺 ：地圖管理平臺需具備多源地圖采集的綜合能力，涵 蓋采集車、無人礦卡、無人機等多種高效采圖手段。在 信息采集完畢后，平臺將依托先驗知識實現自動化制圖， 自動構建道路、車道、邊界及作業區等地圖關鍵要素， 進而提升制圖環節的效率。由于礦內道路與場景動態變 化頻繁，平臺應支持對高頻變化場景進行實時增量更新， 確保地圖能夠精準反映煤礦地形的微小變化，實現基于 高精地圖數據的煤礦生產管理、自動算量等核心功能， 為煤礦管理提供全面、準確的地圖數據支撐。

數據管理平臺： 智能云控平臺中的數據管理平臺旨在實現各礦數據 的統一匯總與集中處理，并通過數據中臺服務實現數據共 享。該平臺架構由基礎設施層、基礎服務層和核心服務層 構成，通過云端與邊端資源的協同利用，確保整個平臺的 計算、存儲及網絡資源得到充分利用。該平臺應支持海量 數據的存儲、分析與查詢，并依托容器與大數據技術為基 礎服務提供支撐，對數據進行深度處理，包括無人駕駛作 業效率分析、場站效率分析、采裝設備效率分析、運營異 常上報以及歷史數據分析等。此外，通過中臺服務，數據 管理平臺為上層應用提供統一的數據接口，定期輸出包括 生產數據、設備數據、補能數據和維保數據在內的多維度 報告，并實現與第三方系統對接。

2、車端無人駕駛系統 露天煤礦無人駕駛運輸解決方案的車端系統須確保 在煤礦場景下實現高安全冗余和高效運行。對于車端系統 來說，應首先滿足運行安全與信息安全的基本要求。系統 構建需包括多級安全保障體系，部署包括故障診斷、故障 預測、運行風險評估等多層面、多階段的安全保障措施， 確保管理人員能夠對車輛行為有預期、對結果有判斷、 對危險有手段。尤其是基于雙通信鏈路、V2V（Vehicle to Vehicle）信息共享等技術，進一步保障弱網絡環境下的業 務指令和信息的傳遞。此外，車端系統還應具備支持連續 生產運輸的能力。一是實現編隊行駛功能，使車輛間能夠 協同作業，實現自主跟車及行車會讓，從而優化路權資源 的分配。二是具備自主繞障能力，能夠準確識別并避讓落 石、擋墻、邊坡等煤礦環境中的障礙物，以保障行車安全。三是實現擬人態駕駛控制，避免車輛在行駛過程中出現無 效加減速，能夠根據載荷、地形起伏、彎道曲率、坡道姿 態等信息動態調速通行。

3、線控平臺。無人駕駛線控平臺可以快速實現從有人到無人的新 功能迭代升級。該平臺采用模塊化集成設計理念，旨在降 低故障率并提升系統的可靠性，以滿足煤礦運輸場景需求， 增強全域工況的適應性。該平臺的核心構成包括：一是集 感知、定位、通訊、計算平臺于一體的智能化組件方案（包 含智能駕駛設備箱、無人駕駛傳感器標準化組件）。其中， 分體模塊化設計方案可實現前裝量產以及后裝升級兩種模 式，兼顧有人 / 無人車型開發需求。二是動力系統平臺， 覆蓋燃油、增程、純電、氫能等多種構型方案，并搭載了 智能整車控制系統，能夠實現高壓電管理、扭矩管理、能 量管理、熱管理等功能；三是線控系統平臺，包含冗余線 控制動、冗余線控轉向、線控驅動、線控舉升、線控燈光、 線控配電等核心功能，能夠快速、準確、穩定的響應，貼 合礦山自動駕駛場景控制需求。

4、協同作業系統。露天煤礦無人駕駛解決方案中的協同作業系統主要 用于挖掘機、輔助設備、路側單元等設備和無人駕駛礦卡 的協同作業。協同作業系統其核心構成包括兩大模塊。其 一是協同終端模塊，集裝載引導、地圖采集、場站交互、 生產指揮等多重功能于一體，實現全作業場景的協同設備 改造。結合通用化的協同作業操作系統以達到有人駕駛設 備和無人駕駛設備高效協同配合。當其應用于裝載協同作 業時可實現裝載協同、卸載協同，提升整體采裝效率；應用于其他輔助設備協同作業時能夠在不影響無人駕駛運輸 作業的前提下實現巡邏指揮、加油灑水、地圖采集、道路 和擋墻整修等輔助作業，保證采運排全鏈路作業連續不中 斷、提速增效。其二是負責環境感知與現場管理的路側單 元，可基于融合感知、V2X（Vehicle to Everything）通信、 邊緣計算、設備數據采集及控制等功能，實現路口通行視 頻監控、設備檢測、路口管控、信號燈混行引導等功能， 提升路口通行安全及通行效率。