李慶玲，張慧祥，趙旭陽，許茂洲

(中國礦業(yè)大學(北京) 機電與信息工程學院，北京 100083)

露天開采作為礦產(chǎn)資源開發(fā)的主要方式，在煤炭開采中發(fā)揮著重要作用，其具有生產(chǎn)規(guī)模大、效率高、成本低、資源采出率高等優(yōu)勢，成為世界主要產(chǎn)煤大國的首選開采方式[1]。但露天礦常位于偏遠地區(qū)，環(huán)境惡劣，信息化程度差[2]，存在以下問題：①運載設(shè)備需經(jīng)驗豐富的駕駛員操作，高級作業(yè)人員招聘難，流動性大；②人員工資成本高、人工運輸油耗大、設(shè)備易損維護困難；③車輛間協(xié)調(diào)性差，難以統(tǒng)一管理和精準控制；④司機長時間高強度工作易出現(xiàn)疲勞駕駛導(dǎo)致安全事故[3]。因此，采用無人駕駛運輸對降低開采成本，提高運輸效率，減少事故發(fā)生具有重要的現(xiàn)實意義。

近年來，無人駕駛發(fā)展迅猛，但開放道路無人駕駛步入瓶頸，主要面臨問題如下：①道路場景復(fù)雜多變，高精度地圖構(gòu)建更新困難，感知、定位等關(guān)鍵技術(shù)魯棒性不能保證；②系統(tǒng)依賴的傳感器對精度要求高、價格高使其難以產(chǎn)業(yè)化；③對無人駕駛產(chǎn)生的事故責任劃分不明確，需進一步完善相關(guān)法律法規(guī)；④無人駕駛系統(tǒng)的測試缺少統(tǒng)一標準或方法[4]。這導(dǎo)致無人駕駛在開放道路短時間內(nèi)難以普及。但露天礦具有道路場景單一、車輛運行線路固定、低速、交通參與者組成簡單、交通規(guī)則可自制等優(yōu)勢，是無人駕駛最佳落地場景之一。國家煤礦安全監(jiān)察局公告2019年第1號文件《煤礦機器人重要研發(fā)目錄》將“露天礦卡無人駕駛系統(tǒng)”列為重點研發(fā)項目。因此，以智能化、數(shù)字化[5]、網(wǎng)聯(lián)化為核心的現(xiàn)代礦山裝備無人駕駛技術(shù)是智慧礦山[6]建設(shè)的重要發(fā)展方向。

1 場景描述與無人礦卡功能要求

1.1 露天礦場景描述

露天開采是將覆蓋在礦體上部及周圍的浮土和圍巖剝?nèi)?，從敞露的礦體上采掘礦石。公路開拓常作為露天礦開拓方式的組成部分，其特點見表1，可以看出，公路開拓優(yōu)缺點互現(xiàn)。發(fā)展公路開拓無人駕駛的優(yōu)勢可從四個方面概括：①環(huán)境開闊，GPS信號全覆蓋，定位可靠性高；②人員位置固定可控，運輸設(shè)備移動速度低，生產(chǎn)過程相對封閉，交通規(guī)則可自制，環(huán)境感知數(shù)據(jù)更易解析；③道路場景單一，運輸路線固定，點對點運輸技術(shù)難度??；④測試場地易選，測試安全隱患少。

在露天礦開采中，礦山運輸?shù)幕ㄍ顿Y占礦山基建投資額的60%左右，運輸成本和勞動量分別占礦山總成本和總勞動量的50%以上[7]。根據(jù)采礦設(shè)備行業(yè)統(tǒng)計公司Parker Bay的數(shù)據(jù)，礦山無人駕駛的應(yīng)用可以在運載裝備、人員、油料、輪胎磨損等方面節(jié)約大量成本、降低污染物排放量。另外，隨著人工智能的發(fā)展，露天礦無人駕駛自卸卡車(以下簡稱無人礦卡)及其系統(tǒng)建設(shè)已具備技術(shù)可行性。

表1 公路開拓運輸?shù)奶攸c

1.2 無人礦卡功能要求

對于車輛智能化分級，常采用國際汽車工程師協(xié)會(Society of Automotive Engineers)制定的標準，又稱SAE標準，相關(guān)概述見表2。

表2 SAE自動駕駛分級表

由表2可知，自動駕駛的發(fā)展是從輔助駕駛到全自動駕駛，從應(yīng)對簡單場景到可掌控所有場景的升級過程。Level 3級可以在特定條件下實現(xiàn)自動駕駛，Level 4及以上級別無需人為干預(yù)，可實現(xiàn)完全無人駕駛。因此，露天礦無人駕駛自卸卡車的需求及場景完全符合Level 4級別的概念定義和功能界定。

2 無人礦卡發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀

礦山無人駕駛卡車的研究始于20世紀70年代，日本、美國等國家的研究機構(gòu)和企業(yè)取得了一些成果。

2.1.1 日本小松(KOMATSU)

日本小松公司20世紀80年代開始研究礦山運載設(shè)備的無人駕駛技術(shù)。1996年，小松無人駕駛卡車在澳大利亞投入運行，以激光校準制導(dǎo)和全球定位系統(tǒng)(GPS)引導(dǎo)卡車。2005年，在現(xiàn)有車型上改裝，改裝車如圖1(a)，并通過綜合性礦山車隊自動化管理系統(tǒng)AHS(名為FrontRunner)將自動化卡車、推土機、裝載機和鏟車實現(xiàn)智能化配合，整個系統(tǒng)可在地面控制中心、通信基站、導(dǎo)航衛(wèi)星等設(shè)備的支持下持續(xù)工作。2016年，小松發(fā)布取消司機駕駛室的礦用無人駕駛卡車，如圖1(b)所示。2017年底，小松的無人駕駛卡車總數(shù)超過100臺，累計運輸超過10億t物料。此外，小松發(fā)展無人駕駛系統(tǒng)在混合型車隊的應(yīng)用能力，即一個車隊中同時運行有人駕駛和無人駕駛，以實現(xiàn)現(xiàn)有礦山向全面無人駕駛過渡。

圖1 小松公司無人礦卡

AHS工作系統(tǒng)如圖2所示，每臺卡車都安裝一套車輛控制器、高精度GPS、障礙物檢測系統(tǒng)和無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，由裝備了高精度定位GPS系統(tǒng)的車隊檢測中心管理。系統(tǒng)運行過程中，檢測中心為每輛車制定目的地，車輛通過無線傳輸接收指令并按目標路線運行，卡車由GPS、控制中心無線指令和其他引導(dǎo)裝置來確定車輛在礦山的準確坐標及周圍環(huán)境情況，自卸車在無人操作的情況下實現(xiàn)裝載、運輸和卸載的自動運行。

圖2 小松AHS系統(tǒng)

AHS系統(tǒng)的優(yōu)點可概括為：①減少對卡車司機的需求量和依賴性；②提高工作效率、增加運行時間；③提高礦山工作的安全性，減少工作意外，無人駕駛的工作車輛可以代替人工到更危險的地帶工作；④節(jié)省燃油和減少碳排放，更加環(huán)保；⑤節(jié)省人工運輸費用，減緩輪胎損耗，降低運行成本。

2.1.2 美國卡特彼勒(Caterpillar)

美國卡特彼勒(Caterpillar)于20世紀80年代末開始無人駕駛自卸礦用卡車的研究，并改裝出礦用自動化卡車AMT。該型卡車在前、后、側(cè)面均配備了掃描雷達系統(tǒng)，可檢測道路上的人員和障礙物，卡車到達裝車位置時自動停車。之后，卡特彼勒不斷完善礦山之星(MineStar)系統(tǒng)，該系統(tǒng)還包括車隊配置、地形測試、數(shù)據(jù)監(jiān)測、設(shè)備監(jiān)控、管理運用等子系統(tǒng)。截至2019年3月，CAT無人駕駛卡車累計行駛超過3500萬公里，運送的物料超過10億t。

CAT的自動化系統(tǒng)主要包括定位、環(huán)境監(jiān)測、機器控制、無線通信和位置控制，原理是基于精確的GPS，在比較固定的路線行駛，GPS接收器不斷地監(jiān)測卡車的位置和方向，激光掃描卡車前面的路面確定是否有障礙物，數(shù)據(jù)經(jīng)過處理決策后傳到執(zhí)行機構(gòu)，卡車選擇避開或停止。數(shù)據(jù)采用無線傳輸，不使用電纜或其他固定安裝的設(shè)備，這使得路線變動更易于實現(xiàn)。

除以上公司外，還有其他一些公司展開了相關(guān)研究。2016年沃爾沃公司發(fā)布了首輛礦用無人駕駛卡車，并在瑞典的地下礦井完成測試。2018年沃爾沃無人駕駛卡車項目落地挪威Kalk礦井，完成港口與礦井間往返礦石運輸。

2.2 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

中國從20世紀80年代開始無人駕駛汽車的研究，國防科技大學在1992年研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。國內(nèi)雖起步較晚，但近年來發(fā)展迅速。

徐工集團以平行駕駛[8]理念為主線，與青島慧拓智能合作研發(fā)了徐工藍星系列，并于2018年寶馬展上，展出了油氣懸架無人駕駛智能寬體自卸車。該車采用了徐工“X-智能控制”無人駕駛技術(shù)，擁有循跡行駛、智能避障、運動跟隨、自動轉(zhuǎn)彎、人機交互及感知融合多種功能。徐工集團的智慧礦山機械機群系統(tǒng)如圖3所示。

圖3 智慧礦山機械機群系統(tǒng)

由圖3可知，該系統(tǒng)由無人駕駛礦卡、半自動挖掘機、和機群管理系統(tǒng)組成，實現(xiàn)整個礦山挖掘運輸作業(yè)的全自動化。

北京踏歌智行主要提供礦區(qū)無人駕駛的智能化改裝方案，傳感器選擇主要為激光雷達、毫米波雷達、GPS。因礦場內(nèi)多揚塵，攝像頭作用受限，故激光雷達是主要傳感器，布置在車輛的前向與后向。另外，作業(yè)礦車在固定線路行駛，對高精度地圖的依賴性較小，且無人駕駛卡車一般為低速行駛，20m左右的感知范圍即可滿足需求，作業(yè)中的無人駕駛運輸車如圖4所示。在控制方面，常用加裝機器人和線控改造兩種方案，其中100～200t特大型卡車多采用加裝機器人，而60～70t的礦用卡車一般使用線控改造。

圖4 無人礦卡

近年來，國內(nèi)還有很多其他的機構(gòu)和企業(yè)致力于露天礦無人駕駛卡車及其系統(tǒng)的研究。隨著無人采礦技術(shù)被國家科技部列為“十一五”、“863”計劃首批啟動專題的研究方向之一，發(fā)展數(shù)字化、智能化采礦，是我國采礦業(yè)未來的發(fā)展趨勢。

3 無人礦卡關(guān)鍵技術(shù)

無人礦卡車輛的主要任務(wù)是特定路線、場景上的物料運輸[9]。車輛通過感知周圍環(huán)境，依據(jù)獲取的信息決策判斷，控制車輛沿期望軌跡行駛。涉及的關(guān)鍵技術(shù)分為環(huán)境感知、精確定位、決策與規(guī)劃、控制與執(zhí)行四個模塊，系統(tǒng)如圖5所示。

該系統(tǒng)是一個分層結(jié)構(gòu)，各模塊發(fā)揮不同的作用并相互影響。下文將對四個模塊進行分述。

3.1 環(huán)境感知

環(huán)境感知是無人礦卡車輛與外界信息交互的關(guān)鍵。為確保車輛對周圍環(huán)境的正確理解并做出合適決策，環(huán)境感知技術(shù)需利用攝像機、激光雷達、毫米波雷達等車載傳感器，獲得汽車所處位置的環(huán)境信息和車輛狀態(tài)信息，為無人駕駛的決策規(guī)劃提供服務(wù)。主流感知技術(shù)包括視覺感知、激光感知、微波感知等，對比見表3。

對礦區(qū)無人駕駛，影響感知精度的因素主要表現(xiàn)在：①粉塵多，影響傳感器的探測距離和感知精度；②道路不平整，碎石、坡路多，影響車輛行駛平穩(wěn)性進而影響傳感器精度；③礦區(qū)環(huán)境溫差大，需要所搭載的傳感器工作溫度范圍廣。考慮車輛作業(yè)環(huán)境的特殊性，礦山無人駕駛運輸車的感知系統(tǒng)需采用多源異構(gòu)傳感器融合的方法，以提高對環(huán)境感知的準確性和魯棒性[10]，另外，所使用的傳感器要有較強的自適應(yīng)能力、抗干擾能力等。實際應(yīng)用中的傳感器一般選擇多個對粉塵敏感度低的毫米波雷達，并融合包括激光雷達、攝像頭等多種傳感器信息，提高感知模塊在礦山環(huán)境下的感知能力。

表3 感知方法比較

3.2 定位導(dǎo)航

無人駕駛汽車的基礎(chǔ)是精準定位，不僅需要獲取車輛與外界環(huán)境的相對位置關(guān)系，還需要通過車輛狀態(tài)確定車輛的絕對位置與方位。主流的導(dǎo)航技術(shù)包括全球定位系統(tǒng)(GPS)、磁導(dǎo)航[11]、慣性導(dǎo)航、SLAM，其優(yōu)缺點及定位精度對比見表4。

GPS是目前應(yīng)用最成熟、廣泛的車輛定位技術(shù)，雖頻率低，在城市高樓密集或隧道等環(huán)境中，存在多路徑反射、信號易被遮擋或丟失等問題[12]，但仍是現(xiàn)今城市開放道路無人駕駛定位導(dǎo)航技術(shù)中不可或缺的部分。露天礦山空曠、開闊、無遮擋的環(huán)境區(qū)別于城市道路，不存在多路徑反射問題，這大大提高了GPS定位精度和可靠性。另外，結(jié)合表4可知，單一的導(dǎo)航方式存在局限，不能同時滿足多種場景需求，通常采用多傳感器融合的方式增加系統(tǒng)的魯棒性，常用的融合定位的方式有：

1)GPS和慣性導(dǎo)航融合定位，定位精度依賴傳感器成本，精度范圍一般在幾十米到幾厘米之間，精度越高，相應(yīng)傳感器的價格越昂貴。

2)基于點云地圖和激光雷達定位[13]，可以實現(xiàn)車輛的高精度定位，但是需要提前構(gòu)建高精度地圖，所需的硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)處理成本及地圖更新、維護的成本較高。

3)毫米波雷達和攝像機融合定位[14]，毫米波雷達受光照和天氣的影響較小，穩(wěn)定性好，探測精度較高，距離較遠，可以彌補單一視覺傳感器精度不夠，穩(wěn)定性差，檢測距離近問題。

4)攝像機和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的組合定位[15]，主要是對齊時間戳，完成基于視覺里程計信息和IMU航跡推算信息的松耦合或緊耦合，估計車體位置和姿態(tài)，成本低，理想環(huán)境中定位效果好，實際應(yīng)用中受環(huán)境影響較大。

表4 定位方法比較

在無人礦卡的實際應(yīng)用中，工作環(huán)境粉塵多、道路標示性差、路面不平整、氣候多變等自然因素影響傳感器精度，車輛常采用多重冗余定位，一般包括RTK差分定位、點云匹配定位和局部定位等，以確保車輛復(fù)雜工況下的精準定位。

3.3 決策與規(guī)劃

無人駕駛車輛的行為決策與路徑規(guī)劃是依據(jù)環(huán)境感知信息和導(dǎo)航系統(tǒng)輸出的結(jié)果，通過一些特定的約束條件規(guī)劃出給定起止點之間的多條可選路徑，并在這些路徑中選取最優(yōu)的路徑作為車輛行駛軌跡。

目前，無人駕駛車輛主要使用的行為決策算法有三種：①基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定具體的場景并做出適當?shù)男袨闆Q策；②基于規(guī)劃：列出所有可能的組合，再用基于規(guī)則的技術(shù)路線對汽車的決策系統(tǒng)編程；③混合路線：綜合以上兩種方?jīng)Q策方法。其中混合路線當前應(yīng)用最為廣泛。

規(guī)劃系統(tǒng)通常包含兩項內(nèi)容：第一項是路徑規(guī)劃，即路徑局部規(guī)劃，無人駕駛車輛中的路徑規(guī)劃算法會在行駛?cè)蝿?wù)設(shè)定之后將完成任務(wù)的最佳路線選出來，避免碰撞。第二項是駕駛?cè)蝿?wù)規(guī)劃，即全局路徑規(guī)劃，主要的規(guī)劃內(nèi)容是指行駛路徑范圍的規(guī)劃，當無人駕駛車輛行駛時，駕駛?cè)蝿?wù)規(guī)劃會為車輛的無人駕駛提供方向引導(dǎo)方面的行為決策。

3.4 控制與執(zhí)行

控制和執(zhí)行主要是使車輛在不同道路和場景下保持自適應(yīng)能力和較強魯棒性的主動控制，是無人駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)。通常包括對車輛的縱向控制和橫向控制：①縱向控制，即車輛的驅(qū)動與制動控制，是指通過油門和制動的協(xié)調(diào)，實現(xiàn)對期望車速的精準跟隨；②橫向控制，即通過方向盤角度的調(diào)增以及輪胎力的控制，實現(xiàn)無人駕駛汽車的路徑跟蹤。當前研究較多的是橫向控制，運用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制和純跟蹤控制等。另外，車輛控制平臺是無人車的核心部件，控制著車輛的各種控制算法，其主要包括電子控制單元(ECU)和通信總線兩部分。ECU主要用來實現(xiàn)控制算法，通信總線主要同來實現(xiàn)ECU與機械部件之間的通信功能，通常以CAN總線為代表。

4 無人礦卡發(fā)展趨勢

通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的總結(jié)和分析，結(jié)合智慧礦山建設(shè)需求、環(huán)境特點、無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展等因素，預(yù)測露天礦無人礦卡發(fā)展趨勢如下：

1)人工智能、視覺感知：目前激光雷達是礦山感知系統(tǒng)中的主要設(shè)備，但雷達數(shù)據(jù)稀疏、價格昂貴，而相機攜帶豐富的數(shù)據(jù)信息，且對于復(fù)雜的路況檢測，借助深度學習能夠滿足高精度需求。深度學習在算法和樣本量足夠的情況下，視覺感知的準確率可以達到99.9%以上。隨著智能化算法的發(fā)展，相機將以其低廉的價格、豐富的環(huán)境信息，在感知領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

2)自主定位、多傳感器融合：當前無人礦卡運輸系統(tǒng)主要應(yīng)用GPS和慣性導(dǎo)航組合定位，激光雷達和高精度地圖輔助定位，但部分礦區(qū)GPS信號覆蓋差，難以保證信號的穩(wěn)定性和連續(xù)性，且礦區(qū)環(huán)境多變，這對高精度地圖的制作和更新帶來挑戰(zhàn)，另外，對于礦山運輸中的裝載、卸載、會車等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，往往需要精準定位，發(fā)展基于車輛所處環(huán)境的自主定位方式，利用多傳感器信息融合是實現(xiàn)車輛精準定位的有效途徑。

3)云計算、云存儲：鑒于無人駕駛對運算量的巨大需求，依賴5G網(wǎng)絡(luò)大帶寬、低時延、廣連接的特性，以滿足超大數(shù)據(jù)量的低時延傳輸，實現(xiàn)車隊之間協(xié)同運轉(zhuǎn)，共享車隊感知數(shù)據(jù)，并讓車載服務(wù)器走上云端，解放車上空間。另外，云存儲系統(tǒng)在采礦業(yè)中有明顯的優(yōu)勢，可以協(xié)調(diào)多個礦區(qū)的生產(chǎn)、設(shè)備運行等。

4)車路協(xié)同、輔助智能：全開放環(huán)境的無人駕駛以目前技術(shù)短期內(nèi)很難實現(xiàn)，即使在特定場景依然難以保障安全高效的長時間運行，增加基礎(chǔ)建設(shè)以輔助駕駛，就可以降低系統(tǒng)難度，從實現(xiàn)落地，以及安全的角度來看，未來的無人駕駛不會是簡單的單車智能，而是逐步走向車路協(xié)同的模式。

5 結(jié) 語

無人化與智能化的采礦方式是現(xiàn)代礦山發(fā)展的必然趨勢，露天礦無人駕駛運輸技術(shù)充分利用了露天礦人流量少、場景單一、運輸路線相對固定等優(yōu)勢，結(jié)合感知、定位、決策控制等無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)，為露天礦開采運輸過程中調(diào)度困難、人工成本高、安全事故多發(fā)等突出問題帶來了新的解決方案，也為智慧礦山建設(shè)注入了新的活力。

然而，無人駕駛技術(shù)面臨感知、等位等技術(shù)瓶頸，要在技術(shù)魯棒性和高成本之間找到最優(yōu)解。另一方面，露天礦工作場景粉塵多、環(huán)境特征不明顯、氣候惡劣等因素影響傳感器正常工作。要解決上述問題，需借助深度學習、目標識別、自主定位、云計算等相關(guān)領(lǐng)域的進一步發(fā)展，但是，無人駕駛礦用卡車無論是從應(yīng)用場景、需求，還是從成本控制、提升安全層面出發(fā)，都將迎來重要發(fā)展機遇?？梢灶A(yù)見，未來無人駕駛將更多的滲透到采礦行業(yè)，加快智慧礦山建設(shè)，使采礦業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展。