煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶系统分析

煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶系统分析

杨占军

陕西煤业化工集团孙家岔龙华矿业有限公司  陕西 神木 719300

摘要：无轨胶轮车在煤矿井下运输中发挥着重要作用，可以有效减轻工作人员的作业压力，提高煤矿井下作业的智能化水平。而应用无人驾驶系统可以进一步提升无轨胶轮车的自动化水平，因此本文对煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶系统进行了研究与探讨。在探究过程中发现煤矿井下作业对无人驾驶的要求相对较高，加大了无人驾驶的难度。所以需要完善系统架构与技术，通过车载智能感知系统、远程控制系统等系统以及定位技术、路况识别技术等关键技术提升无人驾驶水平，提高煤矿井下作业质量。

关键词：煤矿；无轨胶轮车；无人驾驶系统

前言：

    煤矿生产运输任务相对较重，只有灵活应用无轨胶轮车才能够提高运输效率。而应用无人驾驶系统可以使无轨胶轮车的运输更加智能化，所以需要深入研究无人驾驶系统，为煤矿井下作业提供支持。

1.无轨胶轮车概述

    无轨胶轮车主要是由车头、货箱等部分构成的，具有较强爬坡能力与载重能力的运输车辆，在煤矿井下作业中发挥着重要作用【1】。例如，无轨胶轮车可以直接从地面车库到达生产工作面，不需要任何的转载环节，加快了运输效率。同时，无轨胶轮车的运量相对较大、运输速度也比较快，可以减少对辅助运输人员的需求。

2.无人驾驶系统的整体架构

     无轨胶轮车无人驾驶系统是由诸多部分构成的，例如无轨胶轮车、车载智能感知系统等（如图一所示）。

图一：无人驾驶系统的整体架构

2.1车载智能感知系统

    车载智能感知系统当中含有雷达、传感器以及车载单元，其中雷达包括激光雷达、超声波雷达，传感器即车载机器视觉传感器，可以实时感知无轨胶轮车的行驶路况以及车辆周边的障碍物。系统中的超声波雷达多位于无轨胶轮车的四周，且通过总线挂接在系统内，可以检测车辆相应范围内的障碍物；激光雷达的最高激光通道数为16线，可以扫描巷道中50m以上的距离；车载机器视觉传感器可以通过相应算法监测车辆运行状况【2】。

2.2车载决策控制系统

    车载决策控制系统是由线控油门、底层适配单元、域控制器等部分构成的，其中线控油门、档位、转向都可以控制车辆的横向行驶与纵向行驶；底层适配单元可以实时监控车辆工作过程中的状态且可以根据预定程序控制车辆；域控制器多为矿用本安型，可以为系统提供算力输出。

2.3矿用智能路侧单元

    智能路侧单元是以激光雷达、域控制器、超宽带精准定位基站等设施为基础的，其中激光雷达可以感知无轨胶轮车的行驶轨迹并进行违章抓拍；域控制器可以利用5G网络处理单元基础数据，对多个单元进行分布式算力部署；超宽带精准定位基站可以对无轨胶轮车进行大概定位。

2.4远程控制系统

    远程控制系统包含诸多部分，例如远程驾驶舱、生产过程管控系统、车辆监控系统、精确定位系统等，可以通过远程驾驶舱对无轨胶轮车进行紧急远程控制；通过生产过程管控系统、车辆监控系统对无轨胶轮车的运输以及物资进行管控。

2.5通信网络

    无人驾驶系统中的通信网络是由煤矿局域网、工业环网、无线接入网共同构成的，可以促进数据信息的传输。

3.无人驾驶系统的关键技术

3.1车辆定位技术

    定位的准确性会对整个系统的可靠性产生较大影响，所以需要灵活应用车辆动态准确定位技术。煤矿井下作业环境较为封闭，需要根据环境特点采用合适的定位技术。传统的室内定位技术有RFID、ZigBee、蓝牙定位，现代化室内定位技术有UWB技术、激光SLAM技术等。首先，UWB技术的宽带相对较大、时间分辨率相对较高、鲁棒性也比较强，可以增强定位精准性。将UWB技术与INS结合起来可以通过INS的解算结果减少UWB的非视距误差，提高信息的输出效率，利用UWB的测距信息也可以抑制INS误差的累计，从而增强导航定位的精度【3】。但UWB/INS的组合定位需要至少3个基站信号的支持，但在井下高密度布置基站的可能性相对较小，影响到了UWB/INS的组合定位。其次，激光SLAM定位技术在无人驾驶中的应用较为广泛，且受外界环境因素的影响相对较小，符合煤矿井下巷道作业的需求。在运行过程中，激光雷达可以全面扫描巷道信息并获取激光点云，通过构建特征点的约束关系对特征点进行有效处理，从而构建全局地图。但部分煤矿井下的巷道特征不太明显，加大了该技术的应用难度。为此，在优化无人驾驶系统时需要将UWB/INS组合定位技术以及激光SLAM技术结合起来，通过激光雷达获取激光点云的特征、通过INS角度数据以及加速度数据补偿车辆运动造成的失真问题；通过UWB的数据对激光点云进行优化；通过点云匹配算法获取车辆的准确位置。

3.2路况识别技术

    煤矿井下作业环境较为复杂，存在较多的障碍物，可能会对无轨胶轮车的正常运行产生影响。为此，在设计无人驾驶系统时需要应用路况识别技术，避免障碍物等因素对车辆行驶产生影响。首先，毫米波雷达可以准确测量远距离目标的速度以及相关信息，在遇到障碍物时会出现电磁波信号反射等现象，所以需要在系统中设置毫米波雷达。同时，需要利用控制器采集模拟信号并利用相关算法去除信号中的杂波。其次，激光雷达可以准确检测传感器与目标物体之间的传播距离并根据物体表面的信息设置三维激光点云，所以需要设置激光雷达并利用分类聚类方法明确障碍物的大小与位置。

3.3路径规划技术

煤矿井下中有很多道路，可能会导致无轨胶轮车遇到岔道与盲区，只有优化车辆行驶路径才能够提升车辆的运输效率，所以需要应用路径规划技术。常用的路径规划算法有全局规划算法、局部规划算法，其中全局规划算法主要包括Dijkstra算法、A*算法等，可以利用地图规划出安全性相对较强的行驶路径，而局部规划算法包括人工势场法、动态窗口法等，主要是根据无人驾驶车辆的行驶信息规划行驶路径，对系统的信息处理效率等各个方面有较高的要求【4】。不同算法的优缺点不同（如表1所示），需要根据实际情况选择合适的算法。

表1：不同路径规划算法的优缺点

3.4车辆调度技术

    煤矿井下的无轨胶轮车相对较多，可能会导致车辆运行十分混乱，所以需要应用车辆调度技术增强车辆运输的合理性。车辆调度技术可以利用井下UWB定位技术获取车辆的具体位置等信息并根据地图、视频图像等数据进行车辆运输分析，之后根据运输任务调整不同车辆的运输情况。

结语：

为了满足无轨胶轮车的运行需求应将车载智能感知系统、车载决策控制系统、矿用智能路侧单元等融入到无人驾驶系统中，且需要灵活应用定位技术、识别技术、路径规划技术、等技术手段，使无轨胶轮车通过人工驾驶、自动驾驶、远程驾驶这三种模式满足井下作业需求。
参考文献：

[1]贺海涛,廖志伟,郭卫.煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶技术研究与探索[J/OL].煤炭科学技术:1-12[2022-09-13].

[2]王陈,鲍久圣,袁晓明,葛世荣,骆彬,阴妍,刘琴.无轨胶轮车井下无人驾驶系统设计及控制策略研究[J].煤炭学报,2021,46(S1):520-528.

[3]鲍久圣,张牧野,葛世荣,刘琴,袁晓明,王茂森,阴妍,赵亮.基于改进A*和人工势场算法的无轨胶轮车井下无人驾驶路径规划[J].煤炭学报,2022,47(03):1347-1360.

[4]李建园.无轨胶轮车运行数字化管控技术研究与应用[J].矿业装备,2022(04):234-235.