基于手机APP的智能卡车调度系统开发与应用

最佳路径、路线规划、实时调度等算法的传统智能卡车调度系统成本高昂,中小型露天矿山企业对卡车调度系统应用望而却步,针对这些情形,开发研究了基于手机APP的智能卡车调度系统,用于解决中小型车辆管理混乱、运输效率低下等状况,分析并阐述了其关键技术、系统架构、智能算法、主要功能与经济效益。矿山实际运用结果对比表明:该系统与传统卡车调度系统相比更具便捷性和泛用性,且价格优势更大,可大幅度节省矿山建设及运行成本,适合在中小型露天矿山推广应用。

露天煤矿智能卡车调度系统的研发与应用

探讨了露天煤矿智能卡车调度系统的设计与应用,重点研究了AI识别算法的性能验证及系统应用仿真。通过引入深度学习和神经网络技术,成功实现了对卡车运行状态和道路状况的智能感知。系统应用仿真覆盖了多个关键场景,对满载运输次数、空载运输次数、路径目标流率和矿石产量等多个指标进行了全面评估。仿真结果充分证实了AI识别算法在复杂矿区环境中的出色表现,为实际系统应用提供了可靠技术支持。系统在满载与空载适应性、路径目标流率和矿石产量提升等方面取得了显著成果,为矿业生产的智能化和高效化奠定了坚实基础。

考虑侧倾稳定性的智能卡车动态变道轨迹规划

为实现智能卡车在实际交通环境下自主变道操作,提出了考虑侧倾稳定性的动态变道轨迹规划策略。考虑车辆悬架的动刚度特性和轮胎的非线性特性,应用TruckSim软件建立整车动力学模型,进行不同车速和路面附着系数与变道纵向长度的正交仿真实验,建立临界最小变道纵向长度的数学模型。根据周围车辆状态的动态变化,通过避障检测获得安全变道界限。设计智能卡车的变道效率、车辆稳定性等目标函数,获得最优变道轨迹。搭建Matlab/Simulink与TruckSim联合仿真平台,进行规划策略的仿真分析。仿真结果表明:所提规划策略,智能卡车能够有效避免与周围动态车辆发生碰撞,成功完成变道,并保证了智能卡车在变道过程中的侧倾稳定性。

智能卡车调度系统在塞尔维亚波尔市VK露天矿的运用

塞尔维亚波尔市Veliki Krivelj矿(简称VK矿)是塞尔维亚境内规模最大的露天铜矿山,经历了43年的开采历史,采用多台阶陡帮开采工艺,设备大型化作业。矿山开采过程中采剥设备与运输设备信息传输不及时,生产过程中迟滞现象明显,为了提升生产效率,降低生产成本,VK矿引进了智能卡车调度系统。论述了智能卡车调度系统的原理和主要功能,分析了智能卡车调度系统在VK矿的应用情况、存在的问题和进一步提升的空间,表明智能卡车调度系统是采用计算机技术、无线通讯技术与GPS技术等相结合,实现采剥设备与运输设备的实时定位、实时调度、智能调度,同时包含了车辆防碰撞预警、自动报表等功能。智能卡车调度系统在VK矿运用过程中,存在着运行轨迹丢失、报表准确性不足等问题,可以通过进一步增强信号措施进行解决。同时,智能卡车调度系统还可进一步提升智能配矿系统、高精度挖机系统与高精度钻机系统等功能。智能卡车调度系统投入使用后,VK矿设备出勤率提升了6.8个百分点,显著地提升了作业效率,降低了油耗,节省了成本。智能化是当前世界采矿的前沿与趋势,作为塞尔维亚境内第一家引进、采用智能卡车调度系统的露天矿山,VK矿在智能化卡车调度、设备大型化作业等方面打造了行业的标杆,还将响应国家“一带一路”倡议,树立与欧洲国家智慧数字矿山合作的典范。

铜曼露天矿山智能卡车调度系统运用研究

近年来,国外矿山信息化水平很高,国内矿山信息化发展很快。数字矿山建设越来越受到国家和企业等各个方面的重视,尤其是在“十三五”期间,国家和企业的生产管理要求越来越高。当前国内外矿业企业受资源消耗过度、资源匮乏等大环境趋势影响,矿山企业的持续、稳定和健康发展成为了核心意识主流,如何利用高新技术提高企业竞争力,如何合理安排生产,加强安全生产,提高工作效率,节能降耗,摆到了矿山管理人员的面前。本文对铜曼露天矿在智能卡车调度系统在的应用进行分析。

戴姆勒智能卡车首次跨国之行

戴姆勒最近让旗下的三辆自动驾驶卡车上路了,而且安排它们从斯图加特前往鹿特丹的任务。戴姆勒此举既展示了自家的自动驾驶技术,实际上也是European Truck Platooning Challenge（欧洲卡车车队挑战）的一部分——有利于加速自动驾驶技术在欧洲的推行。

基于手机APP智能卡车调度系统的应用研究

传统智能卡车调度系统的高成本、高门槛使得中小型露天矿山企业望尘莫及。为解决这一难题,提出了基于手机APP智能卡车调度系统的解决方案,对该系统的技术原理、算法逻辑、架构设计以及主要应用功能展开了论述,并为系统未来优化路径指明了方向。通过实证表明,该系统在鞍千露天矿的应用效果显著,提升了工作效率,实现了降本增效。随着矿山信息技术的不断进步,该系统将实现更广泛的应用和深层次的智能化升级,为矿山行业的数字化转型提供强有力的技术支持。

对ECU控制下PTO的资料编译及智能卡车现状分析

本文通过选择编译"Kenworth2017卡车底盘改装手册"中关于"ECU"控制PTO的相关章节,试图破解ECU的技术原理和智能管理功能;同时综合了国内外卡车及客车的智慧系统开发及应用情况,展望了未来智能卡车的发展前景。

中国重汽:展演第Ⅱ代智能卡车(L2^+级)和自动驾驶电动公交客车

2019年11月23日,中国重汽集团2020年商务大会召开之际,在济南智能网联汽车测试区,由中国重汽集团最新推出的第Ⅱ代智能卡车和自动驾驶公交客车分别进行了驾乘体验活动,让见证者对新一代智能驾驶卡车和自动驾驶客车又有了新的认知。下面对这2款车作具体介绍。

矿山GPS卡车智能调度系统研究

应用GPS卡车智能调度系统,将采集到的数据实时传输到调度监控中心,经过最佳路径算法,再将调度指令发送给各运输车及电铲,达到智能调度的目的。系统的自动计量、配矿、数据管理、燃油消耗、故障维修、行车防碰撞等功能,提高生产效率,降低生产成本。

GPS卡车智能调度系统在露天矿生产中的应用

介绍了GPS卡车智能调度系统的功能、系统构成,并结合该套系统在胜利露天矿的运用实例进行分析总结,可为今后大型露天矿山数字化建设提供参考,对于推动现代化矿山企业提高生产效率具有一定的意义。

西湾露天煤矿GPS卡车智能调度系统的应用

以陕西省榆林市榆阳区的西湾煤矿为例,在概述该露天矿场剥离工艺及采装运输设备现状的基础上,对GP S卡车智能调度系统组成、通信方式及在该露天煤矿的应用进行了分析探讨。研究结果表明:露天煤矿GP S卡车智能调度系统基本适应西湾煤矿生产需要,在有效解决局部信号死角、驾驶室布线混乱、配套高精度测量仪器和传感器支持等问题基础上,为露天煤矿生产带来较好的经济效益和社会效益,并为建造高效的现代化露天煤矿奠定了基础。

GPS卡车智能调度系统在露天矿生产中的应用

露天矿山采矿是一项较为复杂的工作,需要由许多大型的自动化工程机械设备来协作完成。随着社会需求的增加,矿山开采规模不断扩大,生产成本只增不减。通过应用GPS卡车智能调度系统,能够有效缓解生产成本问题,同时能够提升作业效率,促进采矿的社会效益与经济效益提升。针对莱比塘铜矿的GPS卡车智能调度系统,对构成因素进行研究,并提出优化应用策略,为采矿行业优化提供理论支撑。

港城运输场景下智能重型卡车的预期功能安全测试评估方法研究

港城运输是干线物流的一种,目前,行业内针对高速公路和城市工况下轿车的自动驾驶安全策略研究较多,但相关经验无法在港城运输领域复用.为此,本文运用《道路车辆预期功能安全》(ISO 21448:2022)的方法论,研究港城运输场景中会引发智能重型卡车安全问题的因素.通过分析造成危害的触发条件,结合实际驾驶场景,提出测试用例设计方法,并考虑模拟仿真、封闭场地和实际道路的测试特点,提出测试执行思路,选取测试评价指标,形成测试评价方法.

GPS卡车智能调度系统在露天矿山的应用研究核心思路

本文针对GPS卡车智能调度系统的应用优势展开分析,内容包括终端操作便捷、全面监视功能、数据管理效率高等,讨论了GPS卡车智能调度系统设计要点,通过研究提高车铲匹配度、确保设备生产连续性、优化智能调度算法、分区划定智能调度组等内容,其目的在于充分发挥出GPS卡车智能调度系统应用优势,营造安全的露天矿山生产环境。

缅甸莱比塘铜矿GPS卡车智能调度系统可视化生产管理

莱比塘铜矿采剥工程项目一直致力于露天矿山开采程序研究和优化,GPS卡车智能调度系统建成并投入使用后,其主要采剥及运输设备生产效益得到大幅度提高,标志着该课题研究迈上了新的台阶。生产调度的可视化管理以卡调系统为中心,以局域网或互联网为传输媒介,以图表形式向各个职能部门以及技术管理人员传输信息,在提高项目生产效益的同时,各职能部门之间的工作配合更加密切,相互协调工作更加同步化、有序化,对实现大型露天矿山“精细化”生产管理模式起到了纽带作用。阐述了莱比塘铜矿GPS卡车智能调度系统可视化生产管理的应用过程。

矿用卡车无人驾驶系统实现方式及效益优势分析

介绍了露天矿矿用无人驾驶技术发展现状及总体技术构架,阐述了矿用无人驾驶系统在露天矿采装、运输、排卸3个关键生产环节实现方式及在各工艺间的衔接,论述了矿用无人驾驶系统在智能卡车调度、燃油消耗、轮胎管理、安全管理、优化开采工艺参数等方面给露天矿带来的经济效益及社会效益。

智能调度系统在缅甸莱比塘铜矿项目的应用与研究

介绍了卡车调度系统中计算机智能调度系统的构成、工作原理及算法设计,阐述了智能调度系统在莱比塘铜矿项目中的实施及带来的高效、安全和降低生产成本的结果,指出了智能调度系统在实际运用中应不断完善和发展的地方,建议在大型露天矿山中推广运用。

考虑可变时距和多车信息的混合交通流跟驰模型

考虑到未来智能网联小汽车和卡车的落地应用及可能出现的混行状态,文章提出一种智能网联环境下考虑可变时距和多前车信息的卡车-小汽车混合流跟驰模型。为提升道路利用率和安全性,将制动时间和制动时间差引入可变时距策略,在此基础上,基于车车通信建立考虑多车信息的改进智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model,IDM)并推导其线性稳定性条件。最后,基于数值仿真分析混合交通流的稳定性、通行能力以及卡车编队对混合交通流的影响。结果表明,考虑多车信息和可变时距的混合流模型相对于仅考虑时距策略的改进IDM模型、IDM模型非稳定域面积降低16.3%、20.0%以上,通行能力提升6.7%、10.3%以上;卡车编队车辆数量增加有助于提升混合流稳定性和通行能力,当编队数量达到4时提升幅度缓慢。