摘要：專用車輛如工程搶險(xiǎn)車、消防車、礦山車、清障車等在執(zhí)行專業(yè)任務(wù)時(shí)面臨復(fù)雜多變的環(huán)境，對(duì)車輛技術(shù)要求極高，而自動(dòng)化技術(shù)可以提升專用車輛的環(huán)境感知與自主運(yùn)動(dòng)能力，實(shí)現(xiàn)救援效率和作業(yè)質(zhì)量的大幅提升。專用車輛自動(dòng)化不僅可以實(shí)現(xiàn)操控的精確化，還可以基于各種傳感器對(duì)周邊信息進(jìn)行匯聚處理，做出最優(yōu)決策方案。以礦山采礦作業(yè)自動(dòng)化裝載車輛為例，系統(tǒng)分析了專用車輛自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并針對(duì)礦山復(fù)雜多變的作業(yè)環(huán)境，提出了一系列技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化策略，為提高礦山作業(yè)的自動(dòng)化、智能化水平提供了有力支撐。

關(guān)鍵詞：專用車輛自動(dòng)化；采礦作業(yè)；自動(dòng)化裝載車輛；環(huán)境感知

中圖分類號(hào)：U469.6 收稿日期：2024-04-20

DOI：1019999/jcnki1004-0226202407005

1 前言

在全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大潮中，自動(dòng)化、智能化技術(shù)的發(fā)展催生了專用車輛自動(dòng)化運(yùn)行的新模式[1]。作為礦山采礦作業(yè)的重要組成部分，自動(dòng)化裝載車輛的應(yīng)用有望改變礦山傳統(tǒng)的人力作業(yè)方式，實(shí)現(xiàn)高效、安全、綠色的智能開采。

礦山采礦作業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，存在狹隘空間、路面崎嶇、障礙物遮擋、塵土揚(yáng)塵、溫濕差異大等諸多問題，給傳統(tǒng)人工裝載作業(yè)帶來了安全隱患和效率低下的弊端。自動(dòng)化裝載車輛能夠避免人員直接作業(yè)，提高生產(chǎn)效率，減少安全風(fēng)險(xiǎn)。然而，要實(shí)現(xiàn)裝載車輛在礦山復(fù)雜環(huán)境中的自主智能作業(yè)并非易事，需要突破多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)難題。本文將以礦山采礦作業(yè)自動(dòng)化裝載車輛為例，系統(tǒng)探討專用車輛自動(dòng)化技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用策略。

2 專用車輛自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

專用車輛自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展表現(xiàn)在多個(gè)層面，如工作效率和安全性方面等。隨著傳感器技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和機(jī)器人技術(shù)的迅速發(fā)展，專用車輛如消防車、救護(hù)車、建筑和礦業(yè)車輛等正在逐步實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)化和智能化，這不僅改善了操作性能，還極大地提升了作業(yè)安全和經(jīng)濟(jì)效益[2]。

專用車輛的自動(dòng)化技術(shù)主要體現(xiàn)在其操作系統(tǒng)的智能化?，F(xiàn)代專用車輛廣泛采用了高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)，這些系統(tǒng)集成了多種傳感器（如雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等）和算法，能夠進(jìn)行環(huán)境監(jiān)測(cè)、障礙物識(shí)別和路徑規(guī)劃等功能。例如，自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)在某些礦業(yè)和建筑車輛中得到應(yīng)用，這些車輛能夠在無需人工干預(yù)的情況下完成復(fù)雜的搬運(yùn)和挖掘任務(wù)。此外，一些專用車輛還配備了遙控操作系統(tǒng)，使得操作人員可以在安全的遠(yuǎn)程位置對(duì)車輛進(jìn)行精確控制，極大地降低了工作環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，這些車輛的決策系統(tǒng)正在變得更加智能，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)優(yōu)化作業(yè)策略和響應(yīng)策略，提高作業(yè)效率和安全性。

專用車輛自動(dòng)化還涉及車輛與車輛之間以及車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信技術(shù)，即車聯(lián)網(wǎng)（V2X）技術(shù)的應(yīng)用。通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，車輛能夠?qū)崟r(shí)接收和發(fā)送信息，與其他車輛或交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行交互，從而實(shí)現(xiàn)更加智能的交通管理和服務(wù)。例如，在緊急響應(yīng)領(lǐng)域，通過V2X技術(shù)，救護(hù)車和消防車可以實(shí)時(shí)獲取交通情況，優(yōu)化行駛路線，快速響應(yīng)緊急事件[3]。車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也使得車輛能夠在接到特定任務(wù)時(shí)，自動(dòng)調(diào)度最近的和最適合的車輛前往指定位置，提高響應(yīng)效率。在建筑或農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，這種技術(shù)可以用于監(jiān)控車輛的工作狀態(tài)和位置，實(shí)現(xiàn)車隊(duì)管理的自動(dòng)化，避免資源浪費(fèi)，并確保作業(yè)按計(jì)劃進(jìn)行。

3 礦山采礦作業(yè)自動(dòng)化裝載車輛關(guān)鍵技術(shù)

在當(dāng)前新能源與節(jié)能環(huán)保需求日益迫切的背景下，礦山采礦作業(yè)自動(dòng)化裝載車輛有望助力礦業(yè)未來的綠色、高效、智能化發(fā)展?；谙冗M(jìn)的自動(dòng)駕駛與智能控制技術(shù)，自動(dòng)化裝載車輛能夠在復(fù)雜礦山環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自主作業(yè)，避免人力直接操作帶來的安全隱患，提高生產(chǎn)效率，降低人工成本。但是，要實(shí)現(xiàn)裝載車輛的自主智能化控制并非易事，需要突破多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)難題，如圖1所示。

31 環(huán)境感知與三維建模技術(shù)

環(huán)境感知技術(shù)是自動(dòng)化裝載車輛能夠?qū)崿F(xiàn)自主導(dǎo)航和操作的基礎(chǔ)。這項(xiàng)技術(shù)主要依賴于各種傳感器系統(tǒng)，如激光雷達(dá)、視覺攝像頭、聲納傳感器、雷達(dá)傳感器等，它們共同工作，實(shí)時(shí)捕捉車輛周邊環(huán)境的詳細(xì)信息。通過這些傳感器收集到的數(shù)據(jù)，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠檢測(cè)和識(shí)別周圍的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物，如其他車輛、行人、道路標(biāo)志以及路面狀態(tài)等。高級(jí)的數(shù)據(jù)處理算法如深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺被廣泛應(yīng)用于圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的分析中，這些算法可以精確地進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)、分類和軌跡預(yù)測(cè)，從而使自動(dòng)化裝載車輛能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中做出快速且準(zhǔn)確的反應(yīng)。例如，通過實(shí)時(shí)分析來自攝像頭的視頻流，車輛能夠識(shí)別不同的交通標(biāo)識(shí)和路面類型，通過激光雷達(dá)生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)來評(píng)估周圍物體的距離和形狀，確保車輛在各種環(huán)境條件下的安全駕駛。

三維建模技術(shù)在自動(dòng)化裝載車輛中同樣發(fā)揮著重要作用。這項(xiàng)技術(shù)利用從環(huán)境感知傳感器，尤其是激光雷達(dá)和立體視覺攝像頭收集的數(shù)據(jù)，構(gòu)建起周圍環(huán)境的精確三維地圖。這種三維地圖不僅包含位置信息，還能反映出環(huán)境的結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系，對(duì)于路徑規(guī)劃和障礙物避讓至關(guān)重要。在自動(dòng)化裝載車輛中，三維建模技術(shù)可以幫助車輛理解其所處的物理世界，提供更為復(fù)雜的環(huán)境解析和更精確的自我定位能力。

32 智能路徑規(guī)劃與動(dòng)態(tài)避障技術(shù)

智能路徑規(guī)劃技術(shù)涉及從當(dāng)前位置到目標(biāo)位置的最優(yōu)路線計(jì)算，需要考慮多種因素，如路線的安全性、效率以及環(huán)境中可能存在的各種障礙。智能路徑規(guī)劃依賴于復(fù)雜的算法，包括圖搜索算法、啟發(fā)式算法和基于樣本的路徑規(guī)劃算法（如快速隨機(jī)樹RRT和其變種），這些算法能夠在多種運(yùn)行條件和約束下，計(jì)算出一條既安全又高效的行進(jìn)路線?，F(xiàn)代路徑規(guī)劃技術(shù)還結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化路徑選擇，預(yù)測(cè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并實(shí)時(shí)調(diào)整路線以適應(yīng)環(huán)境變化。例如，通過對(duì)過往的行駛數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)在特定條件下哪些路徑可能會(huì)出現(xiàn)交通擁堵或是施工障礙，從而在規(guī)劃路徑時(shí)避開這些區(qū)域。

動(dòng)態(tài)避障技術(shù)則要依賴于車輛的環(huán)境感知系統(tǒng)，如前文提到的激光雷達(dá)、攝像頭等傳感器，它們能夠提供高精度的環(huán)境和障礙物數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)避障技術(shù)的核心在于如何快速準(zhǔn)確地處理這些數(shù)據(jù)，并在必要時(shí)對(duì)車輛的行駛路線進(jìn)行即時(shí)調(diào)整，這通常涉及復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和決策算法，如融合傳統(tǒng)的控制理論與現(xiàn)代的人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的快速響應(yīng)。例如，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來處理圖像數(shù)據(jù)，以識(shí)別和分類前方的障礙物；結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)障礙物的移動(dòng)軌跡，從而計(jì)算出避障策略。因此，這一技術(shù)的研究和實(shí)現(xiàn)，不僅要求算法的高效率和高準(zhǔn)確性，還需要極強(qiáng)的實(shí)時(shí)性和可靠性，確保在任何情況下都能保障車輛和周圍環(huán)境的安全。

4 關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化策略

礦山作業(yè)環(huán)境具有復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)變化性和不確定性等顯著特點(diǎn)，這給自動(dòng)化裝載車輛關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用帶來了諸多挑戰(zhàn)。為了確保裝載車輛在該復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)定可靠運(yùn)行，亟需針對(duì)上述關(guān)鍵技術(shù)提出一系列創(chuàng)新性的應(yīng)用優(yōu)化策略，如圖2所示。

41 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境感知與三維重構(gòu)優(yōu)化

在復(fù)雜多變的礦山環(huán)境中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺與激光融合三維重構(gòu)技術(shù)具有顯著優(yōu)勢(shì)和廣闊應(yīng)用前景，該技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大特征提取能力，能夠從原始的圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取豐富的語義和幾何信息，克服了傳統(tǒng)基于人工設(shè)計(jì)特征的方法存在的魯棲性差、泛化能力弱等缺陷。

具體而言，研究人員首先利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的視覺圖像進(jìn)行語義分割，即將圖像分割為不同的語義類別，如道路、車輛、人員、巖石等，從而獲取場景的語義先驗(yàn)信息。與此同時(shí)，基于點(diǎn)云的三維數(shù)據(jù)也被送入專門設(shè)計(jì)的點(diǎn)云編碼網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)能夠從原始無序的點(diǎn)云中提取出局部和全局的幾何特征描述符。接下來，通過注意力融合模塊，將語義信息和幾何信息進(jìn)行融合，從而得到兼具豐富幾何細(xì)節(jié)和語義輔助的三維場景表示。在此基礎(chǔ)上，研究人員需進(jìn)一步引入序列建模網(wǎng)絡(luò)，如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或變分自編碼器，對(duì)時(shí)序的三維場景進(jìn)行編碼和解碼，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的建模和重構(gòu)。

該方法的優(yōu)勢(shì)在于，語義信息的引入使得三維場景具有了對(duì)物體的理解能力，避免了傳統(tǒng)幾何重構(gòu)算法存在的誤差累積和低魯棲性問題。同時(shí)，基于序列建模的方式能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境的精準(zhǔn)捕捉，使得重構(gòu)不再局限于靜態(tài)場景，更加符合礦山復(fù)雜多變的實(shí)際工況。端到端的深度學(xué)習(xí)框架能夠自動(dòng)完成特征提取和融合，無需復(fù)雜的人工設(shè)計(jì)和調(diào)參，大大降低了算法的開發(fā)和應(yīng)用成本。

42 考慮不確定性的自適應(yīng)路徑規(guī)劃優(yōu)化

在自動(dòng)化裝載車輛的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化策略中，考慮不確定性的自適應(yīng)路徑規(guī)劃優(yōu)化是一項(xiàng)至關(guān)重要的研究領(lǐng)域，這種技術(shù)的目標(biāo)是確保車輛在面對(duì)不可預(yù)測(cè)的環(huán)境變化和障礙時(shí)，能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整其行駛路徑，以保持運(yùn)行的效率和安全性。這一過程涉及路徑規(guī)劃的魯棒性增強(qiáng)和實(shí)時(shí)路徑調(diào)整機(jī)制的建立。

a.增強(qiáng)路徑規(guī)劃的魯棒性主要是通過預(yù)測(cè)和模擬可能出現(xiàn)的各種不確定性因素來實(shí)現(xiàn)的，如天氣變化、交通狀況波動(dòng)、地形變化等，以及它們對(duì)路徑規(guī)劃可能產(chǎn)生的影響。這一策略通常需要集成多種預(yù)測(cè)模型和數(shù)據(jù)分析工具，以便捕捉到這些不確定因素的動(dòng)態(tài)變化。例如，研究人員可以利用歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來預(yù)測(cè)特定時(shí)間段內(nèi)的交通流量和天氣狀況，或者使用地形分析軟件來評(píng)估不同地形對(duì)車輛行駛性能的影響。在此基礎(chǔ)上，路徑規(guī)劃系統(tǒng)可以利用這些信息，采用概率圖模型或者模糊邏輯控制等方法來生成多個(gè)備選路徑，每個(gè)路徑都考慮到了不同的風(fēng)險(xiǎn)因素和環(huán)境條件，從而在實(shí)際操作中根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)路徑。

b.建立實(shí)時(shí)路徑調(diào)整機(jī)制。這一機(jī)制的核心是在車輛運(yùn)行過程中實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境狀況和車輛狀態(tài)，通過高級(jí)的傳感器和通信技術(shù)實(shí)時(shí)收集路況信息、障礙物信息和其他關(guān)鍵數(shù)據(jù)。然后，利用邊緣計(jì)算或車載計(jì)算資源，快速處理這些數(shù)據(jù)，并根據(jù)分析結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整車輛的行駛路徑。這種調(diào)整不僅包括對(duì)已知障礙的避讓，也包括對(duì)突發(fā)事件的響應(yīng)，如緊急車輛的避讓、突發(fā)天氣變化的應(yīng)對(duì)等。為了實(shí)現(xiàn)有效的路徑調(diào)整，研究人員可以采用基于決策樹、強(qiáng)化學(xué)習(xí)或遺傳算法等智能算法來優(yōu)化決策過程，確保在各種情況下都能快速生成最安全、最有效的行駛策略。實(shí)時(shí)路徑調(diào)整也需要與車輛的整體控制系統(tǒng)緊密集成，確保調(diào)整命令可以快速有效地執(zhí)行，同時(shí)保持車輛操作的平穩(wěn)性和安全性。

上述優(yōu)化策略的實(shí)施不僅可以提升車輛的操作效率和安全性，還能顯著增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)不可預(yù)測(cè)環(huán)境變化的適應(yīng)能力。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，這些策略將更加成熟，進(jìn)一步提高自動(dòng)化裝載車輛在各種復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境中的表現(xiàn)。

5 結(jié)語

隨著人工智能、5G通信等新興技術(shù)的快速發(fā)展，礦山采礦作業(yè)自動(dòng)化裝載車輛的技術(shù)水平將得到進(jìn)一步提升。更高精度的環(huán)境感知與建模、更智能的決策規(guī)劃能力、更高效的控制與調(diào)度策略，必將使自動(dòng)化裝載技術(shù)在礦山及其他復(fù)雜環(huán)境下獲得更廣泛的應(yīng)用，從而推動(dòng)專用車輛自動(dòng)化技術(shù)走向新的里程碑。研究人員需持續(xù)關(guān)注該領(lǐng)域的前沿發(fā)展動(dòng)態(tài)，為提高礦山作業(yè)的自動(dòng)化、智能化水平貢獻(xiàn)更多創(chuàng)新性理論和技術(shù)成果。

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作者簡介：

汪亞芳，女，1991年生，講師，研究方向?yàn)槠囶悓I(yè)教學(xué)。