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。