矿车无人驾驶与有人驾驶混编运行的安全性分析与优化策略

本文针对矿车领域中矿车无人驾驶与有人驾驶混编运行的安全性问题展开研究。通过分析矿车无人驾驶系统的特点和挑战,结合现有技术和实践经验,提出了一系列优化策略,以确保混编运行的安全性。研究结果表明,通过有效的传感器融合、实时数据处理、智能决策算法以及紧急情况响应机制,可以降低事故风险,提高矿车混编运行的安全性和效率。本文就矿车无人驾驶与有人驾驶混编运行的安全性问题进行深入分析,并提出一系列技术优化策略,以为矿山运营中的混编模式提供可行的解决方案。

矿车无人驾驶通信技术的创新与应用探索

文章首先介绍了矿车无人驾驶技术的发展历程和基本原理。然后分析了传统通信技术的局限性,包括低带宽和高延迟对矿车无人驾驶的影响以及通信信号干扰和传输安全性的问题。接着提出了矿车无人驾驶通信技术的创新点,包括5G通信技术、多通道通信技术的优化和改进、抗干扰素力的提升和通信信号的稳定性,以及高可靠性的通信系统设计和备份机制。随后,介绍了通信技术在矿车无人驾驶中的应用,包括实时视频监控和远程操控系统、数据传输和处理平台的建设以及系统安全和故障诊断应用。最后,分析了矿车无人驾驶通信技术面临的挑战并提出了解决方案,旨在为矿车无人驾驶通信技术的创新与应用提供参考和指导。

面向无人驾驶矿车的露天矿山道路坡度实时检测方法

露天矿山大部分道路坡度大,无人驾驶矿车在上下坡之前如果不能合理规划速度,则容易发生一些危险,例如因下坡急减速导致的物料外撒或因上坡导致的溜车。无人驾驶矿车通过精确检测车辆前方一定范围内的道路坡度,可以在上下坡之前合理规划速度。目前无人驾驶矿车实时检测露天矿山道路坡度存在一些挑战:露天矿山道路坡度大且不平整,无人驾驶矿车在行驶过程中会有比较大的俯仰和弹跳运动,因为基于惯性导航系统(inertial navigation system,INS)或全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的方法测出的是车辆的俯仰角,而不是所在道路区域的坡度;由于露天矿山几何特征缺失,这使得基于SLAM(simultaneous localization and mapping)的方法在特征缺失的路段容易匹配错误,而且基于SLAM的方法测出的也是车辆的俯仰角。本文针对目前无人驾驶矿车实时检测露天矿山道路坡度研究中存在的问题,提出了栅格卡尔曼道路坡度实时检测(grid Kalman road slope real-time detection,GKSRD)方法。该方法以三维激光雷达点云和INS俯仰角信息作为输入,并采用二维栅格地图、感兴趣矩形区域迭代优化算法和卡尔曼滤波器。相比于基于INS或GNSS的方法,该方法减小了无人驾驶矿车行驶过程中由于道路坡度大且不平整对道路坡度实时检测带来的误差。相比于基于SLAM的方法,因为该方法不依赖周围环境的几何特征,所以其不会受到露天矿山几何特征缺失的影响。通过试验验证,GKSRD方法对露天矿山道路坡度的实时检测平均误差小于0.01°,最大误差小于0.5°。相比于基于INS或GNSS的方法和基于SLAM的方法,GKSRD方法精度更高,稳定性和环境适应性也更好。

基于模型预测控制的无人矿车路径跟踪

针对不同道路条件下无人矿车的路径跟踪问题,设计了一种基于模型预测控制的无人矿车路径跟踪控制器,可以根据不同的路况改变控制器的控制参数,提高无人矿车在不同路况下的稳定性和转向精度.该方法先建立二自由度的车辆模型,采用前向欧拉法进行离散化处理,根据不同附着条件的路况确定不同的控制参数,转化成带约束的二次规划形式;通过在Trucksim和Matlab/Simulink平台上进行双移线工况的仿真分析,确定不同路况和车速条件下的路径跟踪控制器控制参数,完成无人矿车的路径跟踪.联合仿真的结果表明,设计的路径跟踪控制器相对于参数一定的控制器可以提高无人驾驶矿车行驶时的控制精度和稳定性.

煤矿机电智能化控制技术的应用与分析

智能化控制技术手段在现阶段有效应用在煤矿机电设备控制之中,煤矿机电智能化控制的先进性与安全性值得肯定,成为煤矿生产的有力抓手。就目前而言,煤矿机电智能化控制技术的应用可集中体现于五个方面,包括无人驾驶矿车、采矿设备、无线传感器网络、通风设备及视频监控系统,时刻强调将智能化控制技术的最佳优势发挥出来。

智慧矿山挡墙状态检测方法

无人驾驶车辆在矿山行驶过程中,如果矿区挡墙出现破损而没有被及时发现并修复,车辆在行驶或卸载时超出挡墙安全范围,易造成安全事故。现有的挡墙状态检测方法多是基于车端、无人机传感设备采集的点云数据,视野有限,稀疏性较大,稳定性差,且缺乏针对挡墙状态完整性检测的方法。针对上述问题,提出了一种基于路侧激光雷达传感器的挡墙状态完整性检测方法。采用分辨率较高的路侧激光雷达传感器采集车辆行驶区域的挡墙点云数据,采用多边形区域滤波及体素栅格化获得完整的挡墙点云数据。采用滑动寻迹搜索技术,沿着挡墙延伸方向将其划分成子单元,以适应不同形状挡墙。针对矿区场地不平整及远处点云数据稀疏带来的误检问题,采用高度差阈值和密度阈值双阈值法,通过检测子单元的缺陷情况得到整个挡墙状态的完整性检测。采集了内蒙古某矿区“L”型、“S”型挡墙的点云数据,并在有遮挡和无遮挡的场景下进行现场试验,结果表明,该检测方法对不同形状挡墙的缺陷均具有较强的检测能力,能够实时识别并标记出点云数据的破损部位。