李慶玲，張慧祥，趙旭陽(yáng)，許茂洲

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 機(jī)電與信息工程學(xué)院，北京 100083)

露天開采作為礦產(chǎn)資源開發(fā)的主要方式，在煤炭開采中發(fā)揮著重要作用，其具有生產(chǎn)規(guī)模大、效率高、成本低、資源采出率高等優(yōu)勢(shì)，成為世界主要產(chǎn)煤大國(guó)的首選開采方式[1]。但露天礦常位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，環(huán)境惡劣，信息化程度差[2]，存在以下問(wèn)題：①運(yùn)載設(shè)備需經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員操作，高級(jí)作業(yè)人員招聘難，流動(dòng)性大；②人員工資成本高、人工運(yùn)輸油耗大、設(shè)備易損維護(hù)困難；③車輛間協(xié)調(diào)性差，難以統(tǒng)一管理和精準(zhǔn)控制；④司機(jī)長(zhǎng)時(shí)間高強(qiáng)度工作易出現(xiàn)疲勞駕駛導(dǎo)致安全事故[3]。因此，采用無(wú)人駕駛運(yùn)輸對(duì)降低開采成本，提高運(yùn)輸效率，減少事故發(fā)生具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，無(wú)人駕駛發(fā)展迅猛，但開放道路無(wú)人駕駛步入瓶頸，主要面臨問(wèn)題如下：①道路場(chǎng)景復(fù)雜多變，高精度地圖構(gòu)建更新困難，感知、定位等關(guān)鍵技術(shù)魯棒性不能保證；②系統(tǒng)依賴的傳感器對(duì)精度要求高、價(jià)格高使其難以產(chǎn)業(yè)化；③對(duì)無(wú)人駕駛產(chǎn)生的事故責(zé)任劃分不明確，需進(jìn)一步完善相關(guān)法律法規(guī)；④無(wú)人駕駛系統(tǒng)的測(cè)試缺少統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)或方法[4]。這導(dǎo)致無(wú)人駕駛在開放道路短時(shí)間內(nèi)難以普及。但露天礦具有道路場(chǎng)景單一、車輛運(yùn)行線路固定、低速、交通參與者組成簡(jiǎn)單、交通規(guī)則可自制等優(yōu)勢(shì)，是無(wú)人駕駛最佳落地場(chǎng)景之一。國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局公告2019年第1號(hào)文件《煤礦機(jī)器人重要研發(fā)目錄》將“露天礦卡無(wú)人駕駛系統(tǒng)”列為重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目。因此，以智能化、數(shù)字化[5]、網(wǎng)聯(lián)化為核心的現(xiàn)代礦山裝備無(wú)人駕駛技術(shù)是智慧礦山[6]建設(shè)的重要發(fā)展方向。

1 場(chǎng)景描述與無(wú)人礦卡功能要求

1.1 露天礦場(chǎng)景描述

露天開采是將覆蓋在礦體上部及周圍的浮土和圍巖剝?nèi)ィ瑥某兜牡V體上采掘礦石。公路開拓常作為露天礦開拓方式的組成部分，其特點(diǎn)見(jiàn)表1，可以看出，公路開拓優(yōu)缺點(diǎn)互現(xiàn)。發(fā)展公路開拓?zé)o人駕駛的優(yōu)勢(shì)可從四個(gè)方面概括：①環(huán)境開闊，GPS信號(hào)全覆蓋，定位可靠性高；②人員位置固定可控，運(yùn)輸設(shè)備移動(dòng)速度低，生產(chǎn)過(guò)程相對(duì)封閉，交通規(guī)則可自制，環(huán)境感知數(shù)據(jù)更易解析；③道路場(chǎng)景單一，運(yùn)輸路線固定，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)運(yùn)輸技術(shù)難度??；④測(cè)試場(chǎng)地易選，測(cè)試安全隱患少。

在露天礦開采中，礦山運(yùn)輸?shù)幕ㄍ顿Y占礦山基建投資額的60%左右，運(yùn)輸成本和勞動(dòng)量分別占礦山總成本和總勞動(dòng)量的50%以上[7]。根據(jù)采礦設(shè)備行業(yè)統(tǒng)計(jì)公司Parker Bay的數(shù)據(jù)，礦山無(wú)人駕駛的應(yīng)用可以在運(yùn)載裝備、人員、油料、輪胎磨損等方面節(jié)約大量成本、降低污染物排放量。另外，隨著人工智能的發(fā)展，露天礦無(wú)人駕駛自卸卡車(以下簡(jiǎn)稱無(wú)人礦卡)及其系統(tǒng)建設(shè)已具備技術(shù)可行性。

表1 公路開拓運(yùn)輸?shù)奶攸c(diǎn)

1.2 無(wú)人礦卡功能要求

對(duì)于車輛智能化分級(jí)，常采用國(guó)際汽車工程師協(xié)會(huì)(Society of Automotive Engineers)制定的標(biāo)準(zhǔn)，又稱SAE標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)概述見(jiàn)表2。

表2 SAE自動(dòng)駕駛分級(jí)表

由表2可知，自動(dòng)駕駛的發(fā)展是從輔助駕駛到全自動(dòng)駕駛，從應(yīng)對(duì)簡(jiǎn)單場(chǎng)景到可掌控所有場(chǎng)景的升級(jí)過(guò)程。Level 3級(jí)可以在特定條件下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，Level 4及以上級(jí)別無(wú)需人為干預(yù)，可實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人駕駛。因此，露天礦無(wú)人駕駛自卸卡車的需求及場(chǎng)景完全符合Level 4級(jí)別的概念定義和功能界定。

2 無(wú)人礦卡發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀

礦山無(wú)人駕駛卡車的研究始于20世紀(jì)70年代，日本、美國(guó)等國(guó)家的研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)取得了一些成果。

2.1.1 日本小松(KOMATSU)

日本小松公司20世紀(jì)80年代開始研究礦山運(yùn)載設(shè)備的無(wú)人駕駛技術(shù)。1996年，小松無(wú)人駕駛卡車在澳大利亞投入運(yùn)行，以激光校準(zhǔn)制導(dǎo)和全球定位系統(tǒng)(GPS)引導(dǎo)卡車。2005年，在現(xiàn)有車型上改裝，改裝車如圖1(a)，并通過(guò)綜合性礦山車隊(duì)自動(dòng)化管理系統(tǒng)AHS(名為FrontRunner)將自動(dòng)化卡車、推土機(jī)、裝載機(jī)和鏟車實(shí)現(xiàn)智能化配合，整個(gè)系統(tǒng)可在地面控制中心、通信基站、導(dǎo)航衛(wèi)星等設(shè)備的支持下持續(xù)工作。2016年，小松發(fā)布取消司機(jī)駕駛室的礦用無(wú)人駕駛卡車，如圖1(b)所示。2017年底，小松的無(wú)人駕駛卡車總數(shù)超過(guò)100臺(tái)，累計(jì)運(yùn)輸超過(guò)10億t物料。此外，小松發(fā)展無(wú)人駕駛系統(tǒng)在混合型車隊(duì)的應(yīng)用能力，即一個(gè)車隊(duì)中同時(shí)運(yùn)行有人駕駛和無(wú)人駕駛，以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有礦山向全面無(wú)人駕駛過(guò)渡。

圖1 小松公司無(wú)人礦卡

AHS工作系統(tǒng)如圖2所示，每臺(tái)卡車都安裝一套車輛控制器、高精度GPS、障礙物檢測(cè)系統(tǒng)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，由裝備了高精度定位GPS系統(tǒng)的車隊(duì)檢測(cè)中心管理。系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，檢測(cè)中心為每輛車制定目的地，車輛通過(guò)無(wú)線傳輸接收指令并按目標(biāo)路線運(yùn)行，卡車由GPS、控制中心無(wú)線指令和其他引導(dǎo)裝置來(lái)確定車輛在礦山的準(zhǔn)確坐標(biāo)及周圍環(huán)境情況，自卸車在無(wú)人操作的情況下實(shí)現(xiàn)裝載、運(yùn)輸和卸載的自動(dòng)運(yùn)行。

圖2 小松AHS系統(tǒng)

AHS系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)可概括為：①減少對(duì)卡車司機(jī)的需求量和依賴性；②提高工作效率、增加運(yùn)行時(shí)間；③提高礦山工作的安全性，減少工作意外，無(wú)人駕駛的工作車輛可以代替人工到更危險(xiǎn)的地帶工作；④節(jié)省燃油和減少碳排放，更加環(huán)保；⑤節(jié)省人工運(yùn)輸費(fèi)用，減緩輪胎損耗，降低運(yùn)行成本。

2.1.2 美國(guó)卡特彼勒(Caterpillar)

美國(guó)卡特彼勒(Caterpillar)于20世紀(jì)80年代末開始無(wú)人駕駛自卸礦用卡車的研究，并改裝出礦用自動(dòng)化卡車AMT。該型卡車在前、后、側(cè)面均配備了掃描雷達(dá)系統(tǒng)，可檢測(cè)道路上的人員和障礙物，卡車到達(dá)裝車位置時(shí)自動(dòng)停車。之后，卡特彼勒不斷完善礦山之星(MineStar)系統(tǒng)，該系統(tǒng)還包括車隊(duì)配置、地形測(cè)試、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、設(shè)備監(jiān)控、管理運(yùn)用等子系統(tǒng)。截至2019年3月，CAT無(wú)人駕駛卡車?yán)塾?jì)行駛超過(guò)3500萬(wàn)公里，運(yùn)送的物料超過(guò)10億t。

CAT的自動(dòng)化系統(tǒng)主要包括定位、環(huán)境監(jiān)測(cè)、機(jī)器控制、無(wú)線通信和位置控制，原理是基于精確的GPS，在比較固定的路線行駛，GPS接收器不斷地監(jiān)測(cè)卡車的位置和方向，激光掃描卡車前面的路面確定是否有障礙物，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理決策后傳到執(zhí)行機(jī)構(gòu)，卡車選擇避開或停止。數(shù)據(jù)采用無(wú)線傳輸，不使用電纜或其他固定安裝的設(shè)備，這使得路線變動(dòng)更易于實(shí)現(xiàn)。

除以上公司外，還有其他一些公司展開了相關(guān)研究。2016年沃爾沃公司發(fā)布了首輛礦用無(wú)人駕駛卡車，并在瑞典的地下礦井完成測(cè)試。2018年沃爾沃無(wú)人駕駛卡車項(xiàng)目落地挪威Kalk礦井，完成港口與礦井間往返礦石運(yùn)輸。

2.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

中國(guó)從20世紀(jì)80年代開始無(wú)人駕駛汽車的研究，國(guó)防科技大學(xué)在1992年研制出中國(guó)第一輛真正意義上的無(wú)人駕駛汽車。國(guó)內(nèi)雖起步較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速。

徐工集團(tuán)以平行駕駛[8]理念為主線，與青島慧拓智能合作研發(fā)了徐工藍(lán)星系列，并于2018年寶馬展上，展出了油氣懸架無(wú)人駕駛智能寬體自卸車。該車采用了徐工“X-智能控制”無(wú)人駕駛技術(shù)，擁有循跡行駛、智能避障、運(yùn)動(dòng)跟隨、自動(dòng)轉(zhuǎn)彎、人機(jī)交互及感知融合多種功能。徐工集團(tuán)的智慧礦山機(jī)械機(jī)群系統(tǒng)如圖3所示。

圖3 智慧礦山機(jī)械機(jī)群系統(tǒng)

由圖3可知，該系統(tǒng)由無(wú)人駕駛礦卡、半自動(dòng)挖掘機(jī)、和機(jī)群管理系統(tǒng)組成，實(shí)現(xiàn)整個(gè)礦山挖掘運(yùn)輸作業(yè)的全自動(dòng)化。

北京踏歌智行主要提供礦區(qū)無(wú)人駕駛的智能化改裝方案，傳感器選擇主要為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、GPS。因礦場(chǎng)內(nèi)多揚(yáng)塵，攝像頭作用受限，故激光雷達(dá)是主要傳感器，布置在車輛的前向與后向。另外，作業(yè)礦車在固定線路行駛，對(duì)高精度地圖的依賴性較小，且無(wú)人駕駛卡車一般為低速行駛，20m左右的感知范圍即可滿足需求，作業(yè)中的無(wú)人駕駛運(yùn)輸車如圖4所示。在控制方面，常用加裝機(jī)器人和線控改造兩種方案，其中100～200t特大型卡車多采用加裝機(jī)器人，而60～70t的礦用卡車一般使用線控改造。

圖4 無(wú)人礦卡

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)還有很多其他的機(jī)構(gòu)和企業(yè)致力于露天礦無(wú)人駕駛卡車及其系統(tǒng)的研究。隨著無(wú)人采礦技術(shù)被國(guó)家科技部列為“十一五”、“863”計(jì)劃首批啟動(dòng)專題的研究方向之一，發(fā)展數(shù)字化、智能化采礦，是我國(guó)采礦業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

3 無(wú)人礦卡關(guān)鍵技術(shù)

無(wú)人礦卡車輛的主要任務(wù)是特定路線、場(chǎng)景上的物料運(yùn)輸[9]。車輛通過(guò)感知周圍環(huán)境，依據(jù)獲取的信息決策判斷，控制車輛沿期望軌跡行駛。涉及的關(guān)鍵技術(shù)分為環(huán)境感知、精確定位、決策與規(guī)劃、控制與執(zhí)行四個(gè)模塊，系統(tǒng)如圖5所示。

該系統(tǒng)是一個(gè)分層結(jié)構(gòu)，各模塊發(fā)揮不同的作用并相互影響。下文將對(duì)四個(gè)模塊進(jìn)行分述。

3.1 環(huán)境感知

環(huán)境感知是無(wú)人礦卡車輛與外界信息交互的關(guān)鍵。為確保車輛對(duì)周圍環(huán)境的正確理解并做出合適決策，環(huán)境感知技術(shù)需利用攝像機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等車載傳感器，獲得汽車所處位置的環(huán)境信息和車輛狀態(tài)信息，為無(wú)人駕駛的決策規(guī)劃提供服務(wù)。主流感知技術(shù)包括視覺(jué)感知、激光感知、微波感知等，對(duì)比見(jiàn)表3。

對(duì)礦區(qū)無(wú)人駕駛，影響感知精度的因素主要表現(xiàn)在：①粉塵多，影響傳感器的探測(cè)距離和感知精度；②道路不平整，碎石、坡路多，影響車輛行駛平穩(wěn)性進(jìn)而影響傳感器精度；③礦區(qū)環(huán)境溫差大，需要所搭載的傳感器工作溫度范圍廣?？紤]車輛作業(yè)環(huán)境的特殊性，礦山無(wú)人駕駛運(yùn)輸車的感知系統(tǒng)需采用多源異構(gòu)傳感器融合的方法，以提高對(duì)環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和魯棒性[10]，另外，所使用的傳感器要有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力、抗干擾能力等。實(shí)際應(yīng)用中的傳感器一般選擇多個(gè)對(duì)粉塵敏感度低的毫米波雷達(dá)，并融合包括激光雷達(dá)、攝像頭等多種傳感器信息，提高感知模塊在礦山環(huán)境下的感知能力。

表3 感知方法比較

3.2 定位導(dǎo)航

無(wú)人駕駛汽車的基礎(chǔ)是精準(zhǔn)定位，不僅需要獲取車輛與外界環(huán)境的相對(duì)位置關(guān)系，還需要通過(guò)車輛狀態(tài)確定車輛的絕對(duì)位置與方位。主流的導(dǎo)航技術(shù)包括全球定位系統(tǒng)(GPS)、磁導(dǎo)航[11]、慣性導(dǎo)航、SLAM，其優(yōu)缺點(diǎn)及定位精度對(duì)比見(jiàn)表4。

GPS是目前應(yīng)用最成熟、廣泛的車輛定位技術(shù)，雖頻率低，在城市高樓密集或隧道等環(huán)境中，存在多路徑反射、信號(hào)易被遮擋或丟失等問(wèn)題[12]，但仍是現(xiàn)今城市開放道路無(wú)人駕駛定位導(dǎo)航技術(shù)中不可或缺的部分。露天礦山空曠、開闊、無(wú)遮擋的環(huán)境區(qū)別于城市道路，不存在多路徑反射問(wèn)題，這大大提高了GPS定位精度和可靠性。另外，結(jié)合表4可知，單一的導(dǎo)航方式存在局限，不能同時(shí)滿足多種場(chǎng)景需求，通常采用多傳感器融合的方式增加系統(tǒng)的魯棒性，常用的融合定位的方式有：

1)GPS和慣性導(dǎo)航融合定位，定位精度依賴傳感器成本，精度范圍一般在幾十米到幾厘米之間，精度越高，相應(yīng)傳感器的價(jià)格越昂貴。

2)基于點(diǎn)云地圖和激光雷達(dá)定位[13]，可以實(shí)現(xiàn)車輛的高精度定位，但是需要提前構(gòu)建高精度地圖，所需的硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)處理成本及地圖更新、維護(hù)的成本較高。

3)毫米波雷達(dá)和攝像機(jī)融合定位[14]，毫米波雷達(dá)受光照和天氣的影響較小，穩(wěn)定性好，探測(cè)精度較高，距離較遠(yuǎn)，可以彌補(bǔ)單一視覺(jué)傳感器精度不夠，穩(wěn)定性差，檢測(cè)距離近問(wèn)題。

4)攝像機(jī)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合定位[15]，主要是對(duì)齊時(shí)間戳，完成基于視覺(jué)里程計(jì)信息和IMU航跡推算信息的松耦合或緊耦合，估計(jì)車體位置和姿態(tài)，成本低，理想環(huán)境中定位效果好，實(shí)際應(yīng)用中受環(huán)境影響較大。

表4 定位方法比較

在無(wú)人礦卡的實(shí)際應(yīng)用中，工作環(huán)境粉塵多、道路標(biāo)示性差、路面不平整、氣候多變等自然因素影響傳感器精度，車輛常采用多重冗余定位，一般包括RTK差分定位、點(diǎn)云匹配定位和局部定位等，以確保車輛復(fù)雜工況下的精準(zhǔn)定位。

3.3 決策與規(guī)劃

無(wú)人駕駛車輛的行為決策與路徑規(guī)劃是依據(jù)環(huán)境感知信息和導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的結(jié)果，通過(guò)一些特定的約束條件規(guī)劃出給定起止點(diǎn)之間的多條可選路徑，并在這些路徑中選取最優(yōu)的路徑作為車輛行駛軌跡。

目前，無(wú)人駕駛車輛主要使用的行為決策算法有三種：①基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定具體的場(chǎng)景并做出適當(dāng)?shù)男袨闆Q策；②基于規(guī)劃：列出所有可能的組合，再用基于規(guī)則的技術(shù)路線對(duì)汽車的決策系統(tǒng)編程；③混合路線：綜合以上兩種方?jīng)Q策方法。其中混合路線當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛。

規(guī)劃系統(tǒng)通常包含兩項(xiàng)內(nèi)容：第一項(xiàng)是路徑規(guī)劃，即路徑局部規(guī)劃，無(wú)人駕駛車輛中的路徑規(guī)劃算法會(huì)在行駛?cè)蝿?wù)設(shè)定之后將完成任務(wù)的最佳路線選出來(lái)，避免碰撞。第二項(xiàng)是駕駛?cè)蝿?wù)規(guī)劃，即全局路徑規(guī)劃，主要的規(guī)劃內(nèi)容是指行駛路徑范圍的規(guī)劃，當(dāng)無(wú)人駕駛車輛行駛時(shí)，駕駛?cè)蝿?wù)規(guī)劃會(huì)為車輛的無(wú)人駕駛提供方向引導(dǎo)方面的行為決策。

3.4 控制與執(zhí)行

控制和執(zhí)行主要是使車輛在不同道路和場(chǎng)景下保持自適應(yīng)能力和較強(qiáng)魯棒性的主動(dòng)控制，是無(wú)人駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)。通常包括對(duì)車輛的縱向控制和橫向控制：①縱向控制，即車輛的驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)控制，是指通過(guò)油門和制動(dòng)的協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)對(duì)期望車速的精準(zhǔn)跟隨；②橫向控制，即通過(guò)方向盤角度的調(diào)增以及輪胎力的控制，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車的路徑跟蹤。當(dāng)前研究較多的是橫向控制，運(yùn)用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制和純跟蹤控制等。另外，車輛控制平臺(tái)是無(wú)人車的核心部件，控制著車輛的各種控制算法，其主要包括電子控制單元(ECU)和通信總線兩部分。ECU主要用來(lái)實(shí)現(xiàn)控制算法，通信總線主要同來(lái)實(shí)現(xiàn)ECU與機(jī)械部件之間的通信功能，通常以CAN總線為代表。

4 無(wú)人礦卡發(fā)展趨勢(shì)

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的總結(jié)和分析，結(jié)合智慧礦山建設(shè)需求、環(huán)境特點(diǎn)、無(wú)人駕駛關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展等因素，預(yù)測(cè)露天礦無(wú)人礦卡發(fā)展趨勢(shì)如下：

1)人工智能、視覺(jué)感知：目前激光雷達(dá)是礦山感知系統(tǒng)中的主要設(shè)備，但雷達(dá)數(shù)據(jù)稀疏、價(jià)格昂貴，而相機(jī)攜帶豐富的數(shù)據(jù)信息，且對(duì)于復(fù)雜的路況檢測(cè)，借助深度學(xué)習(xí)能夠滿足高精度需求。深度學(xué)習(xí)在算法和樣本量足夠的情況下，視覺(jué)感知的準(zhǔn)確率可以達(dá)到99.9%以上。隨著智能化算法的發(fā)展，相機(jī)將以其低廉的價(jià)格、豐富的環(huán)境信息，在感知領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

2)自主定位、多傳感器融合：當(dāng)前無(wú)人礦卡運(yùn)輸系統(tǒng)主要應(yīng)用GPS和慣性導(dǎo)航組合定位，激光雷達(dá)和高精度地圖輔助定位，但部分礦區(qū)GPS信號(hào)覆蓋差，難以保證信號(hào)的穩(wěn)定性和連續(xù)性，且礦區(qū)環(huán)境多變，這對(duì)高精度地圖的制作和更新帶來(lái)挑戰(zhàn)，另外，對(duì)于礦山運(yùn)輸中的裝載、卸載、會(huì)車等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，往往需要精準(zhǔn)定位，發(fā)展基于車輛所處環(huán)境的自主定位方式，利用多傳感器信息融合是實(shí)現(xiàn)車輛精準(zhǔn)定位的有效途徑。

3)云計(jì)算、云存儲(chǔ)：鑒于無(wú)人駕駛對(duì)運(yùn)算量的巨大需求，依賴5G網(wǎng)絡(luò)大帶寬、低時(shí)延、廣連接的特性，以滿足超大數(shù)據(jù)量的低時(shí)延傳輸，實(shí)現(xiàn)車隊(duì)之間協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)，共享車隊(duì)感知數(shù)據(jù)，并讓車載服務(wù)器走上云端，解放車上空間。另外，云存儲(chǔ)系統(tǒng)在采礦業(yè)中有明顯的優(yōu)勢(shì)，可以協(xié)調(diào)多個(gè)礦區(qū)的生產(chǎn)、設(shè)備運(yùn)行等。

4)車路協(xié)同、輔助智能：全開放環(huán)境的無(wú)人駕駛以目前技術(shù)短期內(nèi)很難實(shí)現(xiàn)，即使在特定場(chǎng)景依然難以保障安全高效的長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，增加基礎(chǔ)建設(shè)以輔助駕駛，就可以降低系統(tǒng)難度，從實(shí)現(xiàn)落地，以及安全的角度來(lái)看，未來(lái)的無(wú)人駕駛不會(huì)是簡(jiǎn)單的單車智能，而是逐步走向車路協(xié)同的模式。

5 結(jié) 語(yǔ)

無(wú)人化與智能化的采礦方式是現(xiàn)代礦山發(fā)展的必然趨勢(shì)，露天礦無(wú)人駕駛運(yùn)輸技術(shù)充分利用了露天礦人流量少、場(chǎng)景單一、運(yùn)輸路線相對(duì)固定等優(yōu)勢(shì)，結(jié)合感知、定位、決策控制等無(wú)人駕駛關(guān)鍵技術(shù)，為露天礦開采運(yùn)輸過(guò)程中調(diào)度困難、人工成本高、安全事故多發(fā)等突出問(wèn)題帶來(lái)了新的解決方案，也為智慧礦山建設(shè)注入了新的活力。

然而，無(wú)人駕駛技術(shù)面臨感知、等位等技術(shù)瓶頸，要在技術(shù)魯棒性和高成本之間找到最優(yōu)解。另一方面，露天礦工作場(chǎng)景粉塵多、環(huán)境特征不明顯、氣候惡劣等因素影響傳感器正常工作。要解決上述問(wèn)題，需借助深度學(xué)習(xí)、目標(biāo)識(shí)別、自主定位、云計(jì)算等相關(guān)領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，但是，無(wú)人駕駛礦用卡車無(wú)論是從應(yīng)用場(chǎng)景、需求，還是從成本控制、提升安全層面出發(fā)，都將迎來(lái)重要發(fā)展機(jī)遇?？梢灶A(yù)見(jiàn)，未來(lái)無(wú)人駕駛將更多的滲透到采礦行業(yè)，加快智慧礦山建設(shè)，使采礦業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。