矿井无人驾驶环境感知技术发展方向

矿井无人驾驶环境感知技术发展方向

高质量高可靠高实时的感知数据是保证矿井车辆实现无人驾驶的基本前提。当前，乘用车领域的无人驾驶感知技术研究得较为充分并逐步走向商用，露天矿山领域的无人驾驶感知技术也相对较多并在部分矿山得到初步应用，井工煤矿的无人驾驶感知技术则处于起步阶段，尚有大量技术亟需系统化攻关突破。

环境感知是矿井无人驾驶的重要基础，高质量的环境感知信息则是矿井无人驾驶成功应用的关键前提。矿井无人驾驶环境感知技术起步较晚，关键技术体系远未完善。就目前而言，以下技术亟待研究突破：

1）提高矿井多传感器融合性能。在算法层面，目前大多传感数据融合方法并未考虑数据之间的时间、空间的关联属性，使得融合系统鲁棒性较差，应利用人工智能技术研发高鲁棒性的融合模型；在硬件层面，应大力研发性能稳定、鲁棒性强的矿用感知设备，如摄像头如何更好地克服环境因素的干扰、激光雷达如何提升粉尘场景下的探测性能等；在数据集层面，目前缺少进行矿井无人驾驶研究的针对性数据集，需大力开展数据采集和数据标定工作，为井下无人驾驶感知技术研究提供基础支撑。

2） 研究矿井自适应感知算法。不同巷道区域的环境条件差别很大，比如大巷与上下山很不相同。为此，可研究自适应感知算法，根据识别出的巷道特征自动选择主感知设备，如对于粉尘浓度不高、湿度不大的巷道区域，采用激光雷达为主感知设备，否则采用长距 4D 毫米波雷达为主感知设备，将其与惯性传感单元、5G 和 UWB 的感知数据融合，提升感知系统的准确性和鲁棒性。

3） 突破矿井智能网联协同感知技术。需研究巷道多传感器数据融合的覆盖范围问题，保证感知结果的准确性、及时性；研究路侧多传感设备的融合策略，保证对同一感知目标在相同时间、不同空间中的观测一致性；研究巷边感知和车载感知数据间的交互、互认和共享问题，保证数据在整个车联网范围的开放共享性；研究基于边缘计算的感知融合技术，利用车联网的边缘计算能力保证感知计算与规划决策的实时性。

在智能煤矿建设如火如荼推进、矿井无人驾驶研究与应用悄然兴起的背景下，对当前的矿井无人驾驶研究现状进行系统梳理，有助于让点状研究系统化，在矿井无人驾驶的目标与现状间找到差距，从而给相关研究人员以参考。