李軍 肖天中 張昊 陳兵

摘要：分析了露天礦用卡車(chē)的作業(yè)環(huán)境以及礦區(qū)無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，詳細(xì)介紹了常規(guī)礦區(qū)無(wú)人駕駛方案和關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)礦區(qū)揚(yáng)塵密度大、路面顛簸、隨機(jī)落石以及路徑變化頻繁等特點(diǎn)，梳理了在此復(fù)雜環(huán)境下激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)以及視覺(jué)攝像頭等感知類(lèi)傳感器的性能指標(biāo)以及環(huán)境適應(yīng)性，提出了由單車(chē)智能、路側(cè)協(xié)同支撐以及地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)三部分組成的礦區(qū)復(fù)雜環(huán)境下自動(dòng)駕駛總體技術(shù)架構(gòu)，并著重分析了各個(gè)子系統(tǒng)的功能和露天礦卡自動(dòng)駕駛部分關(guān)鍵技術(shù)。

關(guān)鍵詞：露天礦山、自動(dòng)駕駛、傳感器技術(shù)、環(huán)境感知、定位導(dǎo)航

Abstract：The operating environment of truck used in open-pit mining and the development status of unmanned driving technology in mining area are analyzed， and the scheme and key technologies of conventional unmanned driving in mining area are introduced in detail.In view of the characteristics of high dust density， road bumps， random rock fall and frequent path changes in the mining area， the performance indexes and environmental adaptability of sensing sensors such as lidar， millimeter wave radar， ultrasonic radar and visual camera are summarized in this complex environment.The overall technical framework of autonomous driving in complex environment of mining area is proposed， which consists of three parts： bicycle intelligence， road side cooperative support and ground management and monitoring system. The functions of each subsystem and some key technologies of autonomous driving of open-pit card are analyzed emphatically.

Keywords： open-pit mine， mining truck， automatic driving， sensor technology， environmental perception， positioning and navigation

0引言

作為礦產(chǎn)資源豐富大國(guó)，采礦業(yè)一直是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和支柱產(chǎn)業(yè)之一，目前我國(guó)80%的工業(yè)原料來(lái)自于采掘業(yè)產(chǎn)品，主要包括各種金屬和非金屬礦（煤礦、銅礦、鐵礦、化學(xué)礦等）采選。由于大部分礦區(qū)都處于偏遠(yuǎn)地區(qū)，再加上露天礦山作業(yè)環(huán)境惡劣，揚(yáng)塵等環(huán)境對(duì)人身體損耗較大，礦區(qū)行駛危險(xiǎn)度高，導(dǎo)致社會(huì)人員從業(yè)意愿較低，再加上百噸以上的礦車(chē)培訓(xùn)周期較長(zhǎng)，導(dǎo)致礦卡司機(jī)緊缺，且司機(jī)的成本逐年增加，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)一輛礦車(chē)的人工費(fèi)用（一輛車(chē)配備四名司機(jī)）達(dá)到85萬(wàn)/年，國(guó)外的人工費(fèi)更是達(dá)到了100萬(wàn)美元/年。采用可靠的自動(dòng)駕駛技術(shù)不僅能避免或減少環(huán)境對(duì)駕駛?cè)藛T健康、安全的危害，而且將大幅提升效率、降低成本，更加經(jīng)濟(jì)、節(jié)能和環(huán)保。

1 露天礦卡復(fù)雜環(huán)境分析

礦卡自卸車(chē)的作業(yè)流程如圖1所示，主要分為“采”、“運(yùn)”、“卸”三個(gè)部分。礦卡首先空載從起始點(diǎn)前往采集點(diǎn)，從采集點(diǎn)將礦物滿載運(yùn)回卸載點(diǎn)，如此往復(fù)。隨著采集點(diǎn)的深入，礦卡的運(yùn)行路徑會(huì)隨之發(fā)生變化?；诖丝梢詫⑦\(yùn)行軌跡分成常規(guī)路面和施工路面，對(duì)于常規(guī)路面，有著路況相對(duì)簡(jiǎn)單和路面平整等特點(diǎn);對(duì)于施工路面有著路況顛簸、路面落石、路徑不確定等特點(diǎn)。不僅如此整個(gè)作業(yè)區(qū)都存在揚(yáng)塵遮擋嚴(yán)重、運(yùn)輸過(guò)程伴隨著前車(chē)落石或者礦山滑坡以及彎道控制的風(fēng)險(xiǎn)，這給自動(dòng)駕駛傳感器性能、障礙物檢測(cè)與成分分析以及決策控制都提出了更高的要求。

常規(guī)的礦區(qū)無(wú)人駕駛系統(tǒng)首先通過(guò)裝備感知傳感器實(shí)現(xiàn)礦用卡車(chē)對(duì)環(huán)境感知，再由基于GPS定位的卡車(chē)調(diào)度系統(tǒng)為每輛車(chē)指定裝載點(diǎn)及卸料點(diǎn)的位置和規(guī)劃運(yùn)輸路線，然后卡車(chē)通過(guò)接收無(wú)線指令到達(dá)裝有GPS的挖掘機(jī)裝載點(diǎn)進(jìn)行裝載，最后卡車(chē)按照規(guī)劃路線運(yùn)行至卸料點(diǎn)進(jìn)行卸料。此方案在路況比較簡(jiǎn)單、突發(fā)情況較少的環(huán)境下基于簡(jiǎn)單的環(huán)境感知和GPS調(diào)度可以滿足一定的需求，但是在礦區(qū)施工路面揚(yáng)塵遮擋嚴(yán)重、路面顛簸、落石幾率較大和行駛路徑發(fā)生變化的情況下無(wú)法滿足要求。

以湘潭重工MCC600D重型礦自卸車(chē)為例，自重180噸滿載情況下達(dá)到600噸，在滿載情況下以50Km/h的速度行駛的剎車(chē)距離為100m，要想保證自卸車(chē)的碰撞安全距離，普通傳感器可以檢測(cè)的距離至少達(dá)到100米以上，在揚(yáng)塵比較嚴(yán)重車(chē)輛的視覺(jué)距離不到五米的情況下，以攝像頭為主的視覺(jué)傳感器很難發(fā)揮作用，普通的車(chē)載激光雷達(dá)在觀測(cè)條件較好的情況下也僅僅達(dá)到了150米左右，在揚(yáng)塵密集的環(huán)境下也無(wú)法保證安全的建模距離，并且車(chē)輛在行駛過(guò)程中，不會(huì)經(jīng)常急剎車(chē)，因此自動(dòng)駕駛礦卡保持200-300米是比較合理的安全距離。除了揚(yáng)塵的影響，路面顛簸和落石對(duì)自動(dòng)駕駛的有效避障和路徑規(guī)劃帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)，在礦卡運(yùn)行中需要有效且快速的分辨前面的障礙物是泥塊還是石塊以此來(lái)做決策判斷是直行、繞道還是停車(chē)，也是礦卡能否高效完成自主運(yùn)輸?shù)年P(guān)鍵。

2 礦區(qū)自動(dòng)駕駛架構(gòu)設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)礦區(qū)自動(dòng)駕駛高度智能化，針對(duì)礦區(qū)作業(yè)復(fù)雜環(huán)境特點(diǎn)結(jié)合常規(guī)基于GNSS定位以卡車(chē)調(diào)度系統(tǒng)為主導(dǎo)的自動(dòng)駕駛方案，將礦區(qū)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)總體架構(gòu)分為單車(chē)智能、路側(cè)協(xié)同和地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)三個(gè)層面（見(jiàn)圖2），為更好的兼顧實(shí)際作業(yè)中的突發(fā)狀況和行車(chē)安全性，該設(shè)計(jì)架構(gòu)以單車(chē)智能為主，路側(cè)協(xié)同為輔的模式，再通過(guò)后臺(tái)管理系統(tǒng)主要作為設(shè)備監(jiān)控、全局建圖與規(guī)劃、突發(fā)情況下的自動(dòng)駕駛等級(jí)降級(jí)判斷和遙控接管，進(jìn)一步保障系統(tǒng)行車(chē)安全。

車(chē)端具備高精度定位導(dǎo)航、障礙物檢測(cè)與識(shí)別、局部建圖、局部路徑規(guī)劃、通信、決策和執(zhí)行等能力，車(chē)端和其他要素（礦卡和云臺(tái)）之間基于5G和LTE-V2X等通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信息和局部地圖傳輸，云平臺(tái)具備實(shí)時(shí)礦卡與路測(cè)設(shè)備監(jiān)測(cè)、礦卡協(xié)同控制、實(shí)時(shí)更新全局地圖、路徑規(guī)劃和全局控制能力。

2.1 單車(chē)智能

自主式礦卡系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)礦卡作業(yè)的主體，是礦山運(yùn)輸無(wú)人駕駛系統(tǒng)的主要執(zhí)行機(jī)構(gòu)。接收地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)的各種指令，包括作業(yè)任務(wù)與參考路徑信息，控制車(chē)輛的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、車(chē)廂、車(chē)燈等機(jī)構(gòu)執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。在指令執(zhí)行過(guò)程中，自主式礦卡系統(tǒng)通過(guò)車(chē)載傳感器感知周?chē)匦魏驼系K物信息，并實(shí)時(shí)向地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)告車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)，保證安全、高效地完成作業(yè)任務(wù)。

2.2 路側(cè)協(xié)同支撐

在路側(cè)端安裝諸如攝像頭、激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)等感知模塊，如圖3所示。主要安裝在道路中間、轉(zhuǎn)彎拐角以及上下坡視角局限處，并結(jié)合路側(cè)端的邊緣計(jì)算能力，將礦區(qū)局部情況上傳至地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)，幫助用戶全面了解礦區(qū)的情況，同時(shí)擴(kuò)展礦卡的感知范圍。

2.3地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)

地面管理與監(jiān)控系統(tǒng)提供礦山運(yùn)輸作業(yè)所需的礦山數(shù)字地圖，對(duì)運(yùn)輸車(chē)輛的運(yùn)行路徑進(jìn)行規(guī)劃，在作業(yè)過(guò)程中獲取礦區(qū)車(chē)輛信息，采集礦區(qū)設(shè)備狀態(tài)，自動(dòng)維護(hù)礦區(qū)作業(yè)進(jìn)度信息，為用戶提供清晰、直觀的礦區(qū)信息綜合顯示接口和人工干預(yù)控制接口。

1）由調(diào)度員在地面監(jiān)控與管理子系統(tǒng)中發(fā)布礦區(qū)運(yùn)輸任務(wù)，制定生產(chǎn)計(jì)劃;

2）根據(jù)地面監(jiān)控與管理子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的礦區(qū)全局地圖，按照不同的作業(yè)任務(wù)將礦區(qū)分為停車(chē)區(qū)、裝載區(qū)、卸載區(qū)、維修保障等功能區(qū)域;

3）地面監(jiān)控與管理子系統(tǒng)對(duì)通過(guò)通信子系統(tǒng)將運(yùn)行指令、礦區(qū)地圖和規(guī)劃路徑等信息下發(fā)至自主式礦卡子系統(tǒng);

4）自主式礦卡子系統(tǒng)在運(yùn)輸過(guò)程中，根據(jù)自身態(tài)勢(shì)感知能力，自主進(jìn)行車(chē)速配置，若遇到特殊情況，自主式礦卡子系統(tǒng)自行判斷降級(jí)（降效率）運(yùn)行或者是將控制權(quán)交還給地面監(jiān)控與管理系統(tǒng);

5）路側(cè)端通過(guò)架設(shè)協(xié)同子系統(tǒng)，將礦區(qū)全景地圖數(shù)據(jù)通過(guò)通信子系統(tǒng)傳輸至地面監(jiān)控與管理子系統(tǒng)，并將地圖進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)更新。

3 露天礦卡自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)

3.1 LiDAR外參標(biāo)定算法

LiDAR/相機(jī)傳感器外標(biāo)定的基本原理是，利用傳感器測(cè)量值建立連接點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系或幾何約束，然后估計(jì)傳感器在參考坐標(biāo)系下的變換矩陣T。

如圖4所示，假設(shè)在整個(gè)傳感器系統(tǒng)中，將相機(jī)本體坐標(biāo)系設(shè)為參考坐標(biāo)系，標(biāo)定的目標(biāo)是求解LiDAR本體坐標(biāo)系在參考坐標(biāo)系中的變換參數(shù)T，包含旋轉(zhuǎn)R和平移t。

從紅外影像中可以刺點(diǎn)得到折線的折點(diǎn)P的2D像素坐標(biāo)，同時(shí)對(duì) LiDAR 點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到對(duì)應(yīng)的3D坐標(biāo)，從而建立了一組2D-3D連接點(diǎn)。改變傳感器平臺(tái)相對(duì)于被觀測(cè)場(chǎng)景的位姿關(guān)系，得到多組 2D-3D連接點(diǎn)，從而構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的PnP（Perapective-n-Point） 問(wèn)題，利用基于最小二乘平差的數(shù)值非線性優(yōu)化方法求解最終的變換參數(shù)T。

處理流程如下：

1）點(diǎn)云預(yù)處理;

根據(jù)被掃描目標(biāo)（墻角）的尺度以及傳感器平臺(tái)和掃描場(chǎng)景的相對(duì)位置，可以設(shè)置適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)區(qū)間作為濾波條件閾值，來(lái)裁剪感興趣區(qū)域，刪除點(diǎn)云感興趣區(qū)域之外的外點(diǎn);

2）連通分量標(biāo)記點(diǎn)云分割

使用連通域標(biāo)記法可以將來(lái)自不同掃描線的V形軌跡進(jìn)行分割;

3）V形折線的3D折點(diǎn)提取

LiDAR的點(diǎn)云觀測(cè)數(shù)據(jù)中包含V形軌跡，可以使用RANSAC算法檢測(cè)直線模型。RANSAC的輸入是經(jīng)過(guò)先前步驟處理的結(jié)果點(diǎn)云，通過(guò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的擬合可以獲取直線模型及其參數(shù);

4）2D-3D連接點(diǎn)

從無(wú)畸變紅外影像中人工刺點(diǎn)，獲取與V形折線的3D折點(diǎn)對(duì)應(yīng)的 2D 像素坐標(biāo)， 從而在 LiDAR 和相機(jī)之間建立一對(duì)關(guān)聯(lián)坐標(biāo)系變換的連接點(diǎn)。

5）旋轉(zhuǎn)矩陣的構(gòu)建

通過(guò)以上處理，可以獲取一系列2D-3D連接點(diǎn)對(duì)，它們的2D像素坐標(biāo)和3D坐標(biāo)分別在相機(jī)坐標(biāo)系和LiDAR坐標(biāo)系中，都已被精確量測(cè)。接下來(lái)就是求解相機(jī)和LiDAR之間的旋轉(zhuǎn)和平移， 該問(wèn)題在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中叫做PnP（Perapective-n-Point）問(wèn)題。

3.2 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法

多傳感器數(shù)據(jù)融合也叫多源異構(gòu)信息融合，將不同傳感器獲得的信息進(jìn)行綜合利用，避免了單個(gè)傳感器的感知局限性和不確定性，形成對(duì)環(huán)境或目標(biāo)的更全面的感知和識(shí)別，提高了系統(tǒng)的外部感知能力。

考慮到露天礦山具有復(fù)雜的作業(yè)環(huán)境，例如道路顛簸崎嶇、坡度大、彎道多;雨雪、霧霾、沙塵等惡劣天氣條件;落石滑坡等各種突發(fā)路況，本方案采用多傳感器數(shù)據(jù)算法對(duì)外部環(huán)境進(jìn)行感知，其融合過(guò)程如下圖5所示。

針對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)特征級(jí)融合不充分、不高效的難點(diǎn)，設(shè)計(jì)了跳躍融合法，首先單獨(dú)對(duì)攝像頭數(shù)據(jù)和激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行初步建模和特征提取，然后再對(duì)兩組圖片特征和點(diǎn)云特征進(jìn)行裁剪和縮放后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級(jí)融合，同時(shí)進(jìn)行匹配、濾波和降噪處理;最后將降噪后的數(shù)據(jù)分別重新投影到RGB像素坐標(biāo)系和點(diǎn)云坐標(biāo)系，進(jìn)行精細(xì)回歸處理。其一方面支持RGB-I和鳥(niǎo)瞰圖（BEV）中間特征層之間的交互，另一方面采用跳躍連接（skip-connection）使融合結(jié)果既包含完整的輸入信息又具有反復(fù)抽象后的特征。

3.3 高精度三維地圖構(gòu)建與準(zhǔn)實(shí)時(shí)更新技術(shù)

三維高精度地圖的構(gòu)建對(duì)針對(duì)礦區(qū)非結(jié)構(gòu)掛道路的影響主要包括提升車(chē)端感知性能、拓展自動(dòng)駕駛新功能、動(dòng)態(tài)建圖等相關(guān)應(yīng)用。具體體現(xiàn)在如下幾個(gè)重要方面：

2.高精地圖元素更新

3.自建局部“記憶地圖”，支持記憶泊車(chē)、園區(qū)記憶式自動(dòng)駕駛

4.事件型動(dòng)態(tài)信息采集與上報(bào)（落石、坑洼、事故等）

基于視覺(jué)/激光SLAM技術(shù)的三維高精度地圖構(gòu)建與更新方案如圖6所示，其中整個(gè)智能駕駛攝像頭和激光雷達(dá)形成SLAM的輸入數(shù)據(jù)端。首先通過(guò)視覺(jué)/激光SLAM建立三維地圖模型，再通過(guò)中央處理器對(duì)初始三維模型進(jìn)行感知、濾波、分割、檢測(cè)、跟蹤等操作，輸出給導(dǎo)航網(wǎng)絡(luò)端進(jìn)行語(yǔ)義建圖及匹配定位，同時(shí)通過(guò)目標(biāo)識(shí)別形成相應(yīng)的ADAS系統(tǒng)目標(biāo)屬性。最后分兩方面進(jìn)行輸出：其一是通過(guò)太網(wǎng)發(fā)送給后臺(tái)云端進(jìn)行地圖底圖的更新。其二是通過(guò)輸出給MCU（微處理器單元）進(jìn)行融合定位及車(chē)輛控制實(shí)現(xiàn)車(chē)端的局部路徑規(guī)劃和避障。

同時(shí)，通過(guò)部署路側(cè)感知設(shè)備，進(jìn)行三維高精度地圖構(gòu)建的冗余設(shè)計(jì)，打造安全運(yùn)輸?shù)慕鉀Q方案。通過(guò)云端 V2X 通信模式將路側(cè)端感信息傳到后臺(tái)進(jìn)行局部三維地圖構(gòu)建，在后臺(tái)將礦卡感知地圖、路測(cè)感知地圖以及高精度地圖底圖進(jìn)行數(shù)據(jù)協(xié)同，準(zhǔn)實(shí)時(shí)構(gòu)建出作業(yè)區(qū)域三維高精度地圖。

4 展望

國(guó)內(nèi)礦區(qū)自動(dòng)駕駛雖然在城市道路環(huán)境自動(dòng)駕駛?cè)〉昧艘欢ǖ某晒?，但是由于受到傳感器性能的限制，?dǎo)致在礦區(qū)特殊環(huán)境下的無(wú)人駕駛領(lǐng)域一直無(wú)法實(shí)現(xiàn)完全的國(guó)產(chǎn)自主化。相較于城市環(huán)境，露天礦區(qū)復(fù)雜環(huán)境面臨著觀測(cè)條件差、道路顛簸、揚(yáng)塵遮擋嚴(yán)重以及障礙物材質(zhì)識(shí)別困難等問(wèn)題。因此發(fā)展高性能傳感器技術(shù)和高準(zhǔn)確率障礙物檢測(cè)識(shí)別技術(shù)成為實(shí)現(xiàn)礦區(qū)復(fù)雜環(huán)境亟待解決的問(wèn)題也是未來(lái)礦區(qū)自動(dòng)駕駛的發(fā)展方向。