矿用卡车无人驾驶系统研究

随着大型露天煤矿开采深度下探,坡度大、弯道多的现象逐渐增多,矿车驾驶难度高且存在安全隐患。提出了一种露天煤矿卡车无人驾驶系统设计方案,该无人驾驶系统包含车载自动驾驶子系统、车地无线通信子系统、地面管理子系统,可实现矿用卡车"装、运、卸"作业过程的完全无人自主运行。为满足露天煤矿非结构化环境感知需求,提出了面向露天煤矿非结构化环境的多源异构传感器融合感知算法;针对矿用卡车在不同载质量与不同坡度中的行驶需求,提出了考虑质量与坡度的纵向自适应控制算法,以适应不同载质量下坡停、坡起、定点停车与车铲配合停车等工况下的纵向速度控制与距离控制要求;针对矿区大曲率转向、倒退等行驶需求,提出了基于变参数自适应的前进横向控制方法与后退横向控制方法,以达到矿区全部复杂路面横向精确控制要求。该无人驾驶系统在哈尔乌素露天煤矿进行了泥泞路面、夜间环境等不同环境的测试,结果表明,该无人驾驶系统具备矿区作业能力,能够准确循迹并自主避障与执行任务;地面控制系统能够控制无人矿用卡车的启动与关闭,在必要情况可远程控制与驾驶矿用卡车,系统各项功能平稳可靠。指出了矿山无人驾驶系统的发展趋势:(1)对于车载系统,需首先构建系统化与产品化思维,以产品形式选择相应硬件,提升硬件的矿区适应性;感知系统应着重提升复杂重尘环境下的目标识别能力,提高检测冗余度;控制系统应着重提高线控执行器响应速度,提高载质量获取准确性;决策系统应从导向安全出发,进一步考虑导向高效,提高系统作业效率。(2)对于地面系统,应充分融合前一阶段数字化矿山的既有成果,兼容当前矿区调度管理系统;应着重开发混跑与多车协同管理系统,具备多车调度中的效率与节能控制指标;应大力发展"云控"技术,利用V2X(车辆与外界的信息交换)等先进手段,提升无人驾驶系统协同安全。     

矿用卡车无人驾驶系统路径规划方案研究

矿用卡车无人驾驶是露天煤矿智能化建设的重点实施项目。目前常用的矿用卡车无人驾驶路径规划算法中,人工势场法虽然实时性较好,但是只考虑静态障碍物约束,不适用于动态场景;基于采样的路径规划算法对于非完整约束动力学模型无法进行处理;基于图搜索的路径规划算法常用的方法是A^*算法,可有效解决最短路径问题,但易陷入“死循环”,且规划出的路径折点较多。针对上述问题,提出一种基于图搜索的混合A^*(Hybrid A^*)路径规划算法方案。该方案充分考虑车辆运动学模型,通过优化启发函数得到合理的全局规划路径,然后融合多传感器信息建立局部地图,采用回旋曲线的方法将车辆模型与目标点建立联系,形成局部路径。实际应用结果表明,该方案可适用于实际生产中的各种极端装载、卸载道路条件,具备常规最短路径、狭窄区域铲窝模式、长距离倒车、反向装车绕行、移铲自动跟随等多种自适应规划能力,同时在规划过程中能够智能识别并避开规划区域内电铲、指挥车、电缆桥、山体等障碍物,从而实现快速、平稳、准确地引导无人驾驶矿用卡车到达预设调度位置,确保了生产过程的高效性和安全性。     

基于混合A*算法的无人驾驶矿用卡车路径优化研究

为提高混合A*算法对矿区场景的适应性,文章提出一种无人驾驶矿用卡车(简称“矿卡”)路径优化方法。其首先结合矿区场景进行CCRS曲线筛选以提高混合A*算法初始解的适用性和曲率的连续性,然后采用基于二次规划的分段样条曲线数值优化方法对搜索得到的路径进行进一步的优化平滑及插值。该方法可应用于路径规划初始解的筛选及平滑优化,为无人驾驶矿卡提供一条安全、平滑且满足车辆运动学约束的可行驶路径。仿真对比实验与实车试验结果表明,所提方法能显著提高传统混合A*算法搜索路径的适用性、平滑性,且平滑效率相较于传统离散点平滑方法平均提高10倍。     

激光雷达在无人驾驶环境感知中的应用

激光雷达是实现无人驾驶环境感知的重要传感器,特别是通过与相机和毫米波雷达等实现感知信息融合之后,适用于复杂交通环境感知,可以检测交通环境中的不同目标,包括道路、可行驶区域、行驶环境中行人和车辆、交通信号灯和交通标志等交通要素。本文通过激光雷达的技术描述,介绍它在环境感知中的重要作用,分析了激光雷达标定及测试等技术基础,分析了激光雷达在环境感知中的应用,可以为相关技术应用提供参考。     

基于模糊神经网络的矿用卡车受损因素分析

本文提出一种模糊神经网络算法,分析矿用卡车受损因素,采取措施降低卡车损坏的概率。首先,记录矿用卡车的用途、运输范围、途径路线、所处环境、生产商等信息,形成矿用卡车的信息集合;然后,利用模糊神经网络算法判断矿用卡车受损因素。实际应用显示,在矿用卡车用途、运输范围等条件一定的情况下,模糊神经网络算法能够准确地判断矿用卡车的受损因素。     

新疆露天煤矿无人驾驶技术发展应用浅析

矿山运输无人驾驶技术是未来智能环保型矿山生产体系的重要基石,露天矿无人驾驶技术可从根本上解决驾驶人员的安全问题,减少对熟练劳动力的需求,降低人力成本,并能极大地提高矿山生产效率。以现阶段的露天煤矿无人驾驶技术为基础,梳理了我国新疆地区露天煤矿无人驾驶技术的发展与应用现状,从全方位落地无人驾驶成本较高、现阶段无人驾驶技术的发展空间、设备健康维护系统较为落后、可靠性较差、5G通信费用较高等方面分析了目前露天煤矿无人驾驶技术面临的问题,并提出了具体的技术研究方向。     

基于感知网络的无人驾驶场景识别

针对目标检测实时性要求,从检测原理与算法结构的角度设计了基于一阶段目标检测的交通场景感知网络,同时针对小物体检测问题,借鉴了SSD网络的多分支特征提取结构,设计了一套SSD_DCN_RFB特征融合网络算法。测试结果表明,提出的交通场景目标检测算法在小物体检测方面也具备较好的检测性能。     

大型电动轮矿用卡车电传动系统控制方案

大型电动轮矿用卡车功率需求波动大,对加速时的后备功率和制动时的能量回收能力都有很高的要求,传统混合动力车辆采用的发电机组与单一动力电池并联供电的方式难以满足车辆对峰值功率和能量的双重需求。针对该问题,设计了大型电动轮矿用卡车电传动系统控制方案,并提出基于功率跟随与母线电压调节相结合的能量协同控制策略。在能量控制过程中,以发电机组和电池组作为主能量源跟随目标需求功率,以超级电容为辅助能量源,采用超级电容与发电机组交替工作的方式调节直流母线电压,使车辆能够根据行驶工况自动选择合适的母线电压调节方式。考虑电池最大充电能力及寿命的限制,提出了由超级电容负责电路能量回收并根据超级电容剩余电量情况缓慢向电池转移能量的方法。对特定车辆极端行驶工况的仿真结果表明,该控制方案保证了车辆具有充足的行驶动力,提高了电传动系统的效率;减少了锂电池的反复充放电次数,有利于延长锂电池的使用寿命;保证了大功率波动时直流母线电压的稳定,提高了电传动系统的可靠性。     

矿井无人驾驶环境感知技术研究现状及展望

矿井辅助运输系统是煤矿企业运输人员和重要物料、装备的必备系统,实现矿井无人驾驶是提高运输效率、保障运输安全的必然要求,也是落实国家煤矿智能化建设部署的必由之路。矿井无人驾驶依赖于准确实时的环境感知,即利用激光雷达、毫米波雷达等车载感知器件和车联网支持下的协同感知,实现车辆局部甚至矿井全局的精确详尽感知。对矿井无人驾驶环境感知技术的研究现状进行了系统梳理,指出巷道特殊环境使得矿井车载感知设备的性能都将出现不同程度的下降,并对各种车载感知设备的优劣进行了总结归纳;详细阐述了矿井无人驾驶环境感知的关键技术,包括基于可见光图像或激光点云的单传感器障碍物识别方法,多传感器融合感知的分类及可见光图像+激光点云、可见光图像+毫米波点云、可见光图像+激光点云+毫米波点云、4D毫米波雷达+其他感知器件等多传感器融合方式,智能网联协同感知的实现方式、数据处理方法及其对无人驾驶的促进作用,井下巷道交通标志检测与识别方法,井下无轨胶轮车和有轨机车的巷道可行驶区域分割方法等;对矿井无人驾驶环境感知技术的发展方向进行了展望,建议提高矿井多传感器融合性能、研究矿井自适应感知算法并突破矿井智能网联协同感知技术。     

基于传感器融合的户外道路下无人驾驶卡车姿态估计方法研究

论文针对户外道路下的无人驾驶卡车,提出了一种基于微机电系统惯性测量单元和激光雷达融合的姿态估计方法.论文的主要内容包括三个方面:1)基于扩展卡尔曼滤波器设计无加速度数学模型,克服惯性测量单元的纵向和横向测量漂移.2)从激光雷达一维点云分布建立多线扫描几何模型,分析路面障碍物(包括凸起障碍物和凹陷障碍物)的几何特征得到道...     

基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统

无人驾驶系统由环境感知等多个组件构成,一般基于各类分布式程序框架来实现.基于ROS系统这类消息传递通信的分布式多进程框架来构建环境感知系统,是一种可行的参考.本文讨论了无人驾驶系统环境感知信息融合中的ROS机制和组成,基于ROS系统下的目标检测与跟踪等环境感知具体实践,讨论了无人驾驶车辆中ROS性能分析及其改进等内容,可以作为相关技术实现的有益参考.     

无人驾驶汽车协同感知信息传输负载优化技术

无人驾驶近年来成为了学术界和工业界的研究热点,无人驾驶汽车的环境感知则是其中的重要基础.仅通过提升无人驾驶汽车上的传感器数量和精度并不能完全消除车辆的感知盲区,因此无人驾驶汽车与路边基础设施进行协同环境感知越来越受到关注.通过车路协同感知,无人驾驶汽车的感知范围能够得到有效扩展,有助于消除感知盲区,对于提升无人驾驶的安...     

基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统

针对矿用车辆实车测试无人驾驶存在危险性大、测试时间长、测试成本高、测试内容覆盖面窄等问题,研究了基于平行控制理论的矿区无人驾驶卡车仿真系统。该系统采用矿用卡车动力学建模、高保真场景重构、虚拟传感器建模等关键技术,实现无人驾驶算法全面推演、系统集成可靠性测试、矿区生产预测模拟、虚实互动平行推演等功能。矿用卡车动力学建模主要步骤分为整车模型搭建与可视化场景创建2个部分,将车辆动力学模型与虚拟场景关联,利用车辆模型产生的仿真数据实时驱动虚拟场景中的车辆运动。针对大型露天矿场景复杂、不规则的特性,通过无人机航拍测绘、激光雷达三维扫描等手段,获取矿山高精度三维模型数据,基于虚拟微多边形几何体技术、高像素虚拟纹理技术、三维场景实时渲染技术,构建高保真虚拟三维场景。虚拟传感器主要包括虚拟激光雷达、虚拟毫米波雷达、虚拟惯导装置、虚拟视觉相机,搭载于虚拟矿车上,负责生成虚拟场景中的数据信息,并将数据发送到自动驾驶控制器进行处理。基于该仿真系统,可以进行单车测试、多车调度测试、智能调度算法测试,还可以对现场车辆和虚拟车辆的虚实互动进行测试,为整个矿区的稳定运输、复杂路口的推演模拟、智能调度算法的最优决策提...     

HyperWorks在日立300 t大型矿用卡车研发中的应用

由日立重卡制造公司设计并在其加拿大安大略省圭尔夫市工厂生产的大型矿用卡车,体宽9．144m（30英尺）,能够运载重达316t的有效负载．如何降低材料成本,达到ISO标准并获得客户满意的有效负载性能,是日立重卡制造公司的设计工程师在设计过程中面临的重大挑战．     

环境信息处理在无人驾驶中的发展与应用

随着驾驶安全性需求的不断增加以及智能自动化技术的不断发展,无人驾驶相关产业受到越来越多的关注。环境信息的感知及处理作为无人驾驶的关键信息输入影响着车辆后续轨迹预测、路径规划以及运动控制等驾驶任务,是决定驾驶安全性及有效性的重要一环。本文介绍了环境信息处理在无人驾驶技术中的发展及应用,并且进一步探讨了未来无人驾驶技术中环境信息应用的可能发展方向。     

矿用卡车路面自适应模型预测轨迹跟踪控制

针对矿区道路环境突变对无人矿用卡车无人驾驶的挑战,本文研究了路面自适应模型预测轨迹跟踪控制问题.首先,根据矿区常用矿卡车型及环境突变特点分别建立矿卡动力学模型和矿区道路环境模型;其次,提出矿卡路面自适应模型预测轨迹跟踪控制框架;然后,引入预设附着系数库,提出基于自主切换策略的最小二乘参数估计方法以应对突变工况做出合理递推;最后,提出矿卡路面自适应模型预测轨迹跟踪控制方法.仿真表明,所提方法比传统自适应模型预测控制方法轨迹跟踪精度更高,可以充分考虑道路附着条件突变的矿区道路工况,自适应地保证矿卡的操纵稳定性.     

基于半连续工艺与无人驾驶联动的露天煤矿运输系统

国能新疆托克逊能源有限责任公司(黑山露天矿)创新性地改进单斗挖掘机-矿用卡车/胶带半连续生产工艺,将现有半连续系统与无人驾驶系统结合,构建了基于半连续工艺与无人驾驶联动的露天煤矿运输系统。该系统可实现在半连续作业中铲-车运输与破碎站-胶带机运输联动控制,并充分利用无人驾驶技术车辆调度灵活、集中控制,以及运距、运输时长精确控制等特点,实现运输供给侧与消费侧自动化流程与自动供需平衡,减少2个独立系统之间协作的人为干预,达到提升整体运输作业效率、降低运输成本的目标,应用前景广阔。     

人工智能技术在无人驾驶车中的应用

笔者分别介绍了人工智能、无人驾驶车,以明确两者的概念,提出了目前无人驾驶车已到达的阶段以及未来发展的目标。同时,通过描述无人驾驶车的应用场景,说明无人驾驶车与人工智能技术之间的联系,提出了无人驾驶车要想进一步发展,必须充分与人工智能技术的发展结合起来,最后展望了无人驾驶车的发展走向。     

轿车用智能半自主系统无人驾驶技术的希望

引言 对大多数司机来说,在市场上买到无人驾驶轿车仍是一个遥远的美好的梦想。然而技术人员和制造商们正为实现这一目标默默地工作着,最近卢卡斯工业公司研制的半自主智能轿车驾驶系统使我们看到了一线曙光。系统包