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煤矿井下网联式自动驾驶技术研究

李晨鑫 张立亚

李晨鑫,张立亚. 煤矿井下网联式自动驾驶技术研究[J]. 工矿自动化,2022,48(6):49-55.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17930
引用本文: 李晨鑫,张立亚. 煤矿井下网联式自动驾驶技术研究[J]. 工矿自动化,2022,48(6):49-55.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17930
LI Chenxin, ZHANG Liya. Research on the network connected automatic driving technology in underground coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):49-55.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17930
Citation: LI Chenxin, ZHANG Liya. Research on the network connected automatic driving technology in underground coal mine[J]. Journal of Mine Automation,2022,48(6):49-55.  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17930

煤矿井下网联式自动驾驶技术研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17930
基金项目: 天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2022-TD-ZD001,2022-2-TD-ZD001);煤炭科学技术研究院技术创新基金项目(2020CX- Ⅰ -10,2020CX- Ⅰ -11)。
详细信息
    作者简介:

    李晨鑫(1986-),男,河南永城人,副研究员,博士,研究方向为智能矿山通信技术,E-mail:ccrilichenxin@126.com

  • 中图分类号: TD67

Research on the network connected automatic driving technology in underground coal mine

  • 摘要: 通过分析地面常规自动驾驶智能化和网联化技术发展现状及技术特点,结合煤矿井下无GNSS(全球卫星导航系统)信号覆盖、巷道照度低、遮挡物与障碍物较多、煤尘粉尘普遍存在的环境特点,提出了煤矿井下开展自动驾驶研究的关键技术,即无GNSS的移动高精定位技术、激光雷达技术、基于毫米波雷达的井下障碍物检测技术、井下低照度视频实时增强和特征匹配技术、井下环境高精地图技术、井下自动驾驶车辆决策规划技术、井下自动驾驶车辆控制执行技术、井下5G通信技术、C−V2X直连通信技术等;指出煤矿井下开展自动驾驶应用具有少人化/无人化需求显著、运营管理主体明确、场景封闭、路线固定、车速较慢、渗透率可控、5G建设基础较好、接口易开放等优势。构建了包括井下自动驾驶车辆、巷道基础设施、人员、煤矿云/边缘计算平台及煤矿自动驾驶应用服务平台的“人−车−巷−云”煤矿井下网联式自动驾驶系统参考架构,设计了包括感知定位系统、网联协同系统、车载操作系统、车辆基础组件的煤矿自动驾驶车辆架构,提出煤矿井下网联式自动驾驶演进将经历3个阶段:第1阶段为远程自动驾驶,实现车辆驾驶人员从井下到井上的转移;第2阶段为具有紧急接管边界的车辆自动驾驶,以车辆自动驾驶为主,将远程紧急接管作为安全保障手段;第3阶段为“人−车−巷−云”协同控制,井下自动驾驶车辆安全高效自主运行,实现高度无人化智能运输。

     

  • 图  1  自动驾驶感知定位技术基本原理

    Figure  1.  Basic principle of perception positioning technology of automatic driving

    图  2  C−V2X通信接口

    Figure  2.  C-V2X communication interface

    图  3  煤矿井下网联式自动驾驶系统参考架构

    Figure  3.  Reference architecture of underground coal mine network connected and automatic driving system

    表  1  煤矿井下智能化、网联化关键技术

    Table  1.   Key technologies of underground intelligent technologies and network connected technologies

    分类细分技术技术优势需要研究或解决的技术问题
    智能化 GNSS RTK 井下不可用,需要采用其他定位技术(如UWB)
    激光雷达 检测精度高,点云数据匹配计算量相对小 成本高,需要验证TOF激光雷达的多设备相互干扰情况、煤
    尘粉尘的干扰情况
    毫米波雷达 检测精度相对高,适用于障碍物检测 目前尚未发现公开的毫米波电磁成像地图产品
    摄像头 检测精度高,技术成熟 需要验证井下低照度环境的实时特征匹配性能
    高精地图 煤矿井下地图采集制作的限制条件少 需要建立井下地图采集制作的标准体系
    决策规划 煤矿井下可重用地面经典方法和机制 需要符合煤矿井下巷道特征
    控制执行 煤矿井下可重用地面经典方法和机制 线控、电子电气架构设计需符合煤矿安全要求
    网联化 5G通信 煤矿5G建设和应用基础较好 上行资源紧张,依赖基站信号覆盖
    C−V2X直连通信 专用频段上无系统间干扰,时延低,可靠性高 需要开展5.9 GHz频段传输特性研究,研究时间同步、应用层
    协议、业务与链路的映射与选择机制
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    表  2  3GPP TS22.186定义的车联网应用场景指标

    Table  2.   Application scene indicator of V2X defined in 3GPP TS 22.186

    应用场景时延/ms可靠性/%数据传输速率/(Mbit·s−1)
    远程驾驶599.99925(上行)
    1(下行)
    车辆编队1099.9965
    高级自动驾驶399.99953
    传感器数据共享399.9991000
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-10
  • 修回日期:  2022-06-12
  • 网络出版日期:  2022-06-28

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