露天矿山运输车辆无人驾驶纵向精准停车控制策略研究

露天矿山运输车辆无人驾驶纵向精准停车控制策略研究

卢杭,高海

内蒙古呼伦贝尔市鄂温克族自治旗大雁镇扎尼河露天矿

内蒙古呼伦贝尔市 021122

摘要：目前，在矿区复杂路况下，露天矿山运输车辆自动驾驶排卸时存在着溜车、冲撞挡墙和急刹车等一系列现象，严重影响车辆纵向精准停车。对此，文章提出了一种面向露天矿山无人驾驶运输车辆的分布式纵向自适应精准停车控制策略。

关键词：精准停车；无人驾驶；露天矿山运输车

引言：

露天矿山运输无人驾驶矿用卡车（简称“无人矿卡”）在矿区运行的路况比较复杂，如矿区设计的排土线路面为大上坡路面，并且在排土点处可能有小凸

包、小凹坑、碎石块、小石块等，会造成坡道起伏，增大了无人矿卡的行驶阻力。同时，由于在排土点倒车过程中车辆运行速度较低（一般为 10 km/h 以下），且因无法预知未来路况信息而需提前施加牵引或制动力，当车辆在排土点遇到特殊、复杂的路况且速度减小为零时，如果牵引力发挥又不及时（车辆执行机构在由制动工况转牵引工况时有一定的延时），则会出现溜车现象。如果在接近排土点（轨迹终点）处为了克服特殊路况产生的阻力而增加了过大的油门开度，则又有冲撞排土点挡墙的风险。这些现象最终都会导致车辆无法精准停在排土点、岩土无法完全倒在挡墙外，对露天矿山运输车辆实现全流程无人驾驶作业存在很大的阻碍和安全风险。无人矿卡的精准停车功能主要是通过调节纵向控制系统来精准跟踪所规划的期望速度，从而实现速度保持、加速、减速和制动停车。

一、国内露天矿无人驾驶技术发展现状

国内矿山无人驾驶技术起步晚，通过多年的人才储备、网络设施建设等，矿区无人驾驶技术取得了显著的发展。目前，各大露天矿区都在积极探索无人驾驶技术，通过对现有设备的改造，基本实现了矿区车队的无人化运行。在2017年，洛钼集团三道庄矿就已经引入无人采矿设备，由于使用的是4G通讯，网络延时长，远程操作画面落后于实际作业，无法发挥出远程遥控技术的作用。在2019年，该矿区引入华为5G通讯，在工作现场安装多个5G通讯基站，提高了网络传输效率，成为中国第一个运用无人采矿技术的矿区。扎哈淖尔煤矿是我国第一个自行设计、建设的露天矿区，目前已安装7座5G基站。同时，在运输车辆安装多个摄像头，方便驾驶人无盲区的观察车辆周围，既保护了作业人员的生命安全，又提高了矿区的生产监管效率。

二、现阶段我国矿山运输无人驾驶技术标准

    1.SAE汽车自驾技术标准

美国汽车工程师学会（SAE）将自动驾驶技术标准程度分为6个等级，并对自动驾驶系统的整体发展方向进行了专业计划，从而在对应的产业内得到发展。自动驾驶技术的阶段性等级划分对矿山运输方面有重要的参考意义，同时也能够为无人驾驶技术的改进提供参考，保证矿山无人驾驶运输工作的标准性。

    2.矿山运输具体标准

现阶段我国并没有建立系统性的矿山运输无人驾驶技术体系，也没有建立矿山运输无人驾驶技术标准，整体制度性并不完善，但近年来我国在矿山运输行业中已经有了较为明确的矿山运输通用标准，相应的煤矿产业标准、矿山机械设备运输等一系列的标准制度，可以更好地对整体矿山的运输环境、矿山道路、矿山运输技术等进行研究和分析，同时也为我国的矿山运输无人驾驶技术提供研究基础。现阶段的矿山运输无人驾驶技术的发展应立足于我国矿山运输的实际情况，逐渐打造符合我国矿山运输行业的标准体系。

三、矿山运输无人驾驶关键技术

1.环境感知

环境感知是指采用毫米波雷达、相机、激光雷达等传感器检测周围环境(障碍物和可通行区域)，通过多目标跟踪、多源传感器信息融合等技术了解环境信息，为无人驾驶决策提供依据，是无人驾驶实现的前提和保证。环境感知关键技术包括目标检测、多传感器融合和环境预测。目标检测技术是采用典型传感器包括毫米波雷达、激光雷达、摄像头等对周围环境目标进行识别。多传感器融合技术是考虑信息不确定性，对多个传感器信息进行融合，以提高对环境感知的准确性。环境预测技术是在高度复杂和不确定性驾驶环境中对运行环境短期和长期变化进行预测，以提高系统决策能力。相比于乘用车自动驾驶系统，矿山无人驾驶运输系统的工作环境恶劣，主要表现在灰尘多、振动大、极寒极热天气频繁等方面，因而对环境感知技术提出了挑战。

（1）矿区扬尘大且时有沙尘天气，可能严重影响传感器的探测性能，包括探测距离和感知精度。为提高环境感知模块在多尘环境中的感知能力，矿山运输无人驾驶系统应采用多源异构传感器融合的方法：一方面，矿山运输无人驾驶系统安装多个对灰尘敏感度低的毫米波雷达传感器，在时间和空间上融合多个毫米波雷达信息，提高感知精度和鲁棒性；另一方面，融合包括毫米波雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器信息，充分利用各种传感器的感知特性，提高感知模块在各种矿山环境下的感知能力。

（2）矿区道路多为碎石、泥土等，表面凹凸不平，无人驾驶车辆在行驶时冲击与振动强烈，对环境感知模块的自适应能力和抗扰动能力提出了挑战。在凸凹不平路面上，传感器包括激光雷达、摄像头和毫米波雷达会随着矿车的振动而振动，传感器探测的环境信息会发生较大的跳变，无人驾驶系统需根据探测信息变化，估计道路的不平度，判断振幅大小，实时动态调整感知算法参数，以提高感知算法的自适应能力和抗干扰能力。

2.决策与规划

决策与规划分为行为决策和运动规划。行为决策指无人驾驶车辆接收到传感器感知信息后，将传感器信息进行融合，之后通过智能算法学习外界场景信息，根据驾驶需求从全局的角度进行任务决策。根据划分的层面，运动规划可分为全局路径规划和局部路径规划两种：全局路径规划是根据所获取的地图信息，通过一些特定的约束条件，规划出两点间多条可选安全路径，并在这些路径中选取一条最优的路径作为车辆行驶轨迹；局部路径规划则根据局部环境信息、上层决策任务和车身实时位置信息，在满足一定运动学约束下，考虑实时车辆动力学因素，包括行驶轨迹、速度、方向和状态等，为提升无人驾驶车辆安全性和高效性，规划出局部空间和时间内车辆的期望运动轨迹。

    3.控制与执行

无人驾驶汽车的控制与执行技术主要为使车辆在不同道路和场景下都能保持自适应能力和鲁棒性较强的主动控制，以实现车辆按照期望速度行驶并跟随前方车辆等技术动作。车辆的控制主要分为纵向控制和横向控制，纵向控制一般为控制车辆的行进速度，横向控制则是控制车辆的车轮转向角等。

结语：

本文针对无人矿卡在崎岖路面排土时出现的溜车、冲撞挡墙及停车精度较低等问题，提出了一种分布式自适应控制策略。其采用“状态反馈+逆纵向动力学

控制”模型的方法，有效解决无人矿卡在排土作业时无法精准停靠的问题，且该方法能自适应排土场的各种恶劣环境。实车作业结果表明，采用该控制方法的无人矿卡能实现车辆的精准、安全停靠。但由于该策略对挡墙终点有强依赖性，而矿区地图时刻变化，当挡墙终点不准确时，会出现矿卡靠上挡墙轰油门的安全风险。因此，在后续工作中需要考虑如何实现挡墙终点不准工况下车辆的精准停靠问题及排土/排岩作业的安全问题。

参考文献：

[1]李庆玲, 张慧祥, 赵旭阳, 等. 露天矿无人驾驶自卸卡车发展综述[J]. 煤炭工程, 2021, 53(2): 29-34

[2]杨孝新,郭浩宇,杨志勇.无人驾驶技术在新疆天池能源南露天煤矿的应用[J].露天采矿技术,2022,37(03):75-77+81.

[3]付恩三,刘光伟,邸帅,等.露天矿山无人驾驶技术及系统架构研究[J].煤炭工程,2022,54(01):34-39.