摘"要：為解決煤礦井下存在的視覺限制、環(huán)境識別困難以及通信和定位技術的限制問題，本文結合某煤礦項目為例，對煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術的應用進行分析研究。通過分析傳統(tǒng)井下運輸安全面臨的挑戰(zhàn)，對具體的應用技術進行概括總結，包括高精度傳感器技術應用、數據融合與智能算法應用。結果表明通過對煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術應用后，能夠進一步提升膠輪車自主感知能力，增強運輸效率以及安全性。

關鍵詞：煤礦井下；無軌膠輪車；巷道感知技術

1"井下運輸安全面臨的挑戰(zhàn)分析

1.1"視覺限制和環(huán)境識別困難

在煤礦井下巷道中，視覺限制是一個顯著的問題，由于井下光線條件不佳，傳統(tǒng)的照明設備往往無法提供足夠的照明強度，對于無軌膠輪車在運行過程中進行有效的環(huán)境感知構成了重大挑戰(zhàn)。井下巷道存在大量灰塵，加之可能的水霧和其他懸浮顆粒物，會進一步降低能見度，影響視覺傳感器的準確性［1］。

環(huán)境識別困難則主要來自巷道內部結構和地質條件的復雜多變性，巷道內部形態(tài)多樣，包括直道、彎道、坡道、岔道等，而且常常伴有巖石突出、頂板下垂等不規(guī)則結構，給環(huán)境識別帶來了困難；同時井下煤礦的地質條件多變，可能會遇到斷層、涌水及瓦斯等自然現(xiàn)象，這些都需要高度精確的感知技術來保證安全。

1.2"通信和定位技術限制

在煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術的應用中，通信和定位是兩項關鍵技術，其性能直接影響到整個感知系統(tǒng)的有效性，然而這兩項技術在井下環(huán)境中會遇到不同程度上的限制。首先，井下環(huán)境的特殊性導致了嚴重的信號衰減問題，煤礦巷道多為封閉空間，有時還伴隨著高濕度和粉塵，這些條件都會損害無線信號的傳輸質量，并且金屬支架、巖壁以及設備都可能造成無線信號的反射、折射或衍射，進一步加劇信號的不穩(wěn)定性。其次，在定位方面，由于GPS信號無法穿透地表，井下定位不能依賴傳統(tǒng)的衛(wèi)星定位系統(tǒng)，雖然可以采用地磁定位、視覺定位或者基于RFID的定位技術，但這些技術由于受精度不足及特定部署環(huán)境的影響，難以廣泛應用。最后，井下通信系統(tǒng)還需考慮安全性，比如，防爆設計對于電子設備是必需的，這限制了可以使用的材料和設計，從而可能影響通信設備的性能和可靠性。因此，開發(fā)一個既可靠又安全的井下通信和定位系統(tǒng)是目前技術發(fā)展的一個主要挑戰(zhàn)［2］。

1.3"事故發(fā)生風險

在煤礦井下無軌膠輪車運輸的過程中，面臨著多種事故風險。一是由于井下環(huán)境復雜多變，諸如不穩(wěn)定的巖層、濕滑的地面及狹窄的空間等都可能導致交通事故。例如，巖層塌陷或滑坡會直接阻斷巷道，甚至損壞經過的車輛。二是井下照明條件差，膠輪車司機的視線受到限制，容易造成對障礙物的判斷失誤，引發(fā)碰撞。三是井下環(huán)境中的粉塵、氣體等可能干擾或損傷傳感器，導致感知系統(tǒng)信息獲取不準確，從而影響車輛的正常運行。四是長時間的震動和噪聲可能對操作人員造成疲勞，增加操作失誤的概率，因此人為因素也是重要的風險來源之一。如操作不當、安全意識薄弱等都有可能引起事故，并且由于井下通信困難，一旦發(fā)生事故，及時救援會受到很大的挑戰(zhàn)；故障車輛的維修和救援工作也因為環(huán)境限制而變得異常艱難［3］。

2"案例分析

以某煤礦項目為例，以往在井下工作中，經常受作業(yè)條件影響，導致井下安全事故時有發(fā)生，而為解決這一問題現(xiàn)象，通過在膠輪車上安裝多模態(tài)傳感器系統(tǒng)（包括激光雷達、紅外攝像和超聲波探測器）與先進的數據融合算法，成功實現(xiàn)對復雜巷道環(huán)境的高精度識別與定位，感知距離提升至50m，且誤差控制在±5cm以內。在實際運行測試中，該感知系統(tǒng)有效識別了95%以上的動態(tài)與靜態(tài)障礙物，其中巷道突出、人員非法入侵、落石等危險事件的檢測率達到了98%。在持續(xù)運行3個月的周期內通過實施此感知技術，該煤礦的運輸事故率降低了40%，設備維護成本減少20%，顯著提高了井下作業(yè)的安全性和效率。此外評估報告指出，在采用此項技術后膠輪車平均每天的運輸效率提升了15%，并通過減少停機時間增加了年均運輸量約12萬噸。這一研究不僅為煤礦井下運輸安全管理提供了切實有效的技術支持，同時也為深部煤礦的自動化和智能化轉型打下了堅實的基礎。

3"煤礦井下無軌膠輪車巷道感知關鍵技術分析

3.1"高精度傳感器技術

3.1.1"三維激光掃描技術

三維激光掃描技術也被稱為激光雷達技術，是一種在煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術中至關重要的遙感技術。這項技術通過發(fā)射激光束并測量反射回來的激光與發(fā)射點之間的時間差來確定物體的位置、速度和其他特征，例如激光雷達通過發(fā)射一個激光脈沖并測量它返回的時間來確定距離，該過程可用以下公式表示：

d=c·t2（1）

式（1）中d表示激光從激光雷達傳感器到物體表面再返回的總距離（m），c表示光速（m/s），t表示激光脈沖行進的總時間（s）。

該技術能夠生成高精度的三維地形圖和物體模型，即使在光線不足或者有障礙物遮擋的情況下也能工作。在煤礦井下環(huán)境中，三維激光掃描技術可以幫助無軌膠輪車創(chuàng)建巷道的詳細地圖，并實時更新該地圖以反映新的障礙物或變化，如巖層移動或新的設備安置，這樣可以提高車輛的自主導航能力，確保其在狹窄或復雜的巷道網絡中安全行駛。

此外，將激光雷達與其他傳感器數據結合起來，比如慣性測量單元（IMU）和立體視覺攝像頭，可以進一步增強巷道感知系統(tǒng)的可靠性，數據融合技術允許系統(tǒng)在不同的傳感器之間交叉驗證信息，從而提供更加準確和魯棒的環(huán)境識別能力。這對于在極端或不可預測的井下條件維持操作安全和效率至關重要。

3.1.2"高清攝像頭與圖像處理技術

井下無軌膠輪車的巷道感知能力在很大程度上依賴于高清攝像頭和先進的圖像處理技術，隨著高分辨率攝像技術的發(fā)展，可以采集到更加精細和清晰的巷道圖像數據，這對于實現(xiàn)準確的環(huán)境感知和障礙物檢測至關重要，此外結合先進的圖像處理技術，如邊緣檢測、特征提取、光流估計等，系統(tǒng)能夠有效地識別和分類巷道中的靜態(tài)和動態(tài)障礙物，包括巖石塊、人員、設備等。

高清攝像頭還需要適應低光照和塵埃多的井下環(huán)境，這就要求攝像頭具有良好的低光表現(xiàn)和動態(tài)范圍，以及防塵抗震的物理設計。為了提升圖像的質量，常常配合使用濾波算法來降低噪聲，并采用圖像增強技術來改善對比度和亮度。在軟件層面，采用機器學習或深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN）進行圖像識別和分類，可以進一步提高系統(tǒng)的感知精度和反應速度。

3.1.3"傳感器防塵防水改進

在煤礦井下無軌膠輪車的巷道感知技術中，由于煤礦環(huán)境的特殊性，傳感器經常暴露于嚴酷的條件下，如灰塵、水汽會對傳感器性能造成損害，因此傳感器的防塵、防水改進方案是確保傳感器正常工作和延長其使用壽命的關鍵。首先，針對防塵問題，可以選用具有高防護等級的密封外殼，如IP68標準的外殼能有效阻止灰塵侵入，同時傳感器表面可涂覆一層抗靜電物質，防止細小粉塵黏附，在設計時還需要考慮到傳感器的自清潔功能。比如通過振動或者氣流吹掃的方式定期清除表面積塵，對于防水方面應采用水密材料和設計來保護傳感器不受水分侵害，可利用橡膠密封圈和墊片來阻隔水分滲透至傳感器內部，傳感器結構設計時需確保任何凝結水都能迅速排出，避免長期積水引起的損害。其次，為了提高傳感器在濕潤環(huán)境下的穩(wěn)定性，可以使用防水涂層對電路板進行處理，確保即使在潮濕條件下也不會發(fā)生短路或腐蝕。

3.2"數據融合與智能算法

3.2.1"多傳感器數據融合

多傳感器數據融合核心是綜合利用來自不同傳感設備的信息，以提升無軌膠輪車在煤礦巷道中的環(huán)境感知能力。在融合之前需要確定各類傳感器的最佳配置和布局，確保傳感器信號可以全面覆蓋車輛周圍的環(huán)境，并收集到足夠的信息以供處理，同時對每種傳感器的檢測范圍、精度和適應性進行評估，以此檢測傳感器在復雜井下環(huán)境中的表現(xiàn)。然后應用有效的數據預處理技術，如噪聲濾波、數據校準和同步，為數據融合打下堅實的基礎，數據預處理旨在提高數據質量，并降低后續(xù)融合過程中的不確定性。

在后續(xù)融合的過程中，應用高效的數據融合算法是關鍵，使用的算法必須能夠處理不同類型和來源的數據流，解決可能出現(xiàn)的數據沖突問題，并從各種傳感器獲取的數據中提取最有價值的信息，常見的數據融合技術包括卡爾曼濾波器、粒子濾波器或神經網絡，可以根據數據的特點選擇使用，比如，使用卡爾曼濾波器對狀態(tài)向量進行計算時，采用的公式為：

Xt=Ft+Bt+Ut+Wt（2）

式（2）中，Xt表示狀態(tài)向量，Bt表示控制輸入矩陣，Ut表示控制向量，Wt表示過程噪聲。

最后需要驗證融合算法在實際應用中的有效性，包括測試算法在處理不同條件下（例如濕度變化、塵埃干擾等）數據時的魯棒性，以及評估算法對環(huán)境變化的適應速度和準確性。通過案例分析和模擬試驗，進一步優(yōu)化數據融合策略，以滿足井下無軌膠輪車的安全導航和自主運行需求。

3.2.2"深度學習在圖像識別中的應用

在煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術中，深度學習在圖像識別方面的應用是實現(xiàn)高精度、實時監(jiān)測和導航的關鍵，利用卷積神經網絡（CNN）等深度學習模型對采集到的圖片進行特征提取。這些網絡通過訓練能夠識別出不同的物體和環(huán)境特征，比如巖壁輪廓、人員、支架等，甚至在光照不足或者有塵埃遮擋的情況下也能準確識別，因此，通過預訓練與微調這些模型適應于復雜多變的煤礦井下環(huán)境。假設使用一個標準的卷積神經網絡架構，如VGG16，包含了多個卷積層、激活函數如ReLU，以及池化層，每個卷積層會應用一系列的濾波器（或稱卷積核）。這些濾波器是通過學習獲得的，用于提取圖像中的特征，卷積操作采用的計算公式為：

I=∑kikWij（3）

式（3）中，其i中表示輸入圖像，W表示卷積核的權重矩陣，k表示卷積核的大小，j表示卷積操作后輸出。

使用深度學習的圖像分割技術將圖像中的每一個像素分類，以區(qū)分不同的物體和空間，為避障和路徑規(guī)劃提供詳細信息，例如語義分割技術可以區(qū)分巷道空間、障礙物和安全區(qū)域，通過優(yōu)化神經網絡結構，減少計算量，在保證識別準確度的同時，提高處理速度，滿足實時感知的需求。此外，還需要利用遷移學習等策略，使得模型能夠快速適應新的環(huán)境，降低在新環(huán)境下重新訓練的時間和資源消耗。

3.2.3"機器學習算法在路徑規(guī)劃中的應用

在煤礦井下無軌膠輪車的巷道感知系統(tǒng)中，機器學習算法在路徑規(guī)劃中的應用是提升自動化和安全性的關鍵。通過使用各種傳感器（如激光雷達、視覺攝像頭等）收集的多維數據，可以構建車輛周圍環(huán)境的實時模型，然后利用這些數據進行機器學習算法，能夠識別并分類巷道中的障礙物。假設無軌膠輪車在井下運輸時需要從A點到B點，而在數據收集方面采用的公式為：

S=S1，S2，…Sn

P=P1，P2，…Pm（4）

式（4）中S表示傳感器數據，P表示路徑候選。

接下來在算法層面上，經典的路徑規(guī)劃方法如A*或Dijkstra可以被用于生成初步的路徑。為了處理動態(tài)變化的巷道環(huán)境，使用更高級的機器學習模型可以被訓練來優(yōu)化路徑選擇過程，通過與環(huán)境的交互不斷學習，以找到最佳行駛路線，并適應新遇到的障礙物配置。此外卷積神經網絡（CNN）可以用于圖像數據分析，輔助車輛在復雜的地形中進行更精確的導航。與此同時，循環(huán)神經網絡（RNN）可用于處理時間序列數據（如連續(xù)的傳感器讀數），以預測環(huán)境的可能變化，從而實現(xiàn)更具預見性的路徑規(guī)劃。

4"結果分析

4.1"自主感知能力評估

以上述案例為例，在評估膠輪車自主感知能力的過程中，建立三個關鍵的性能指標，分別為環(huán)境識別的準確率、障礙物檢測的反應時間及錯誤檢測率。實驗設置包括在模擬井下巷道中放置不同類型障礙物，如巖石堆、工具箱和模擬行人，通過搭載激光雷達（誤差±2cm）、高清攝像頭（1080p分辨率），以及超聲波傳感器（誤差±5cm），并結合先進的數據融合算法，測試膠輪車的感知系統(tǒng)，具體測試內容如表1所示：

從表1可以看出，檢測到靜態(tài)障礙物時，平均反應時間為0.94s，準確率達到98.5%，而錯誤檢測率保持在1.2%以下；在動態(tài)場景中，如模擬行人移動，膠輪車展現(xiàn)出平均13s的反應時間，準確率94.7%，錯誤率略升至2.0%。這說明采用巷道感知技術后，無軌膠輪車的自主感知能力大大加強。

4.2"運輸效率與安全性對比

以上訴案例為例，采用感知技術后運輸效率與安全性得到改善，詳細內容如表2所示：

從表2看出，在引入感知技術前，平均運輸周期時間（從裝載到卸載完成）為90min，引入后減少到了70min；裝載時間由于精確定位減少，從原來的20min降低到15min；行駛時間通過優(yōu)化路徑規(guī)劃，從原來的50min降低到40min；卸載時間得益于更加精確的停車和自動化控制，從原來的20min降低到15min；最后在使用傳統(tǒng)方法時每1000h有2次事故記錄，而采用感知技術后，事故率下降到每1000h1次。由此可見，采用感知技術后，煤礦內無軌膠輪車的運輸效率及安全性得到了極大的加強。

結語

綜上所述，通過對煤礦井下無軌膠輪車巷道感知技術的應用，不僅提升了膠輪車在復制井下環(huán)境中的自主感知能力，同時也提升了其運輸效率和安全性。為此需要提高重視程度，進一步完善系統(tǒng)性能，為煤礦安全生產領域帶來革命性變化，確保礦工的安全以及煤礦的高效運營。

參考文獻：

［1］陳湘源，張康.激光與視覺融合技術在煤礦膠輪車的應用［J］.礦山機械，2023，51（11）：2024.

［2］郭瑞.無人駕駛車載系統(tǒng)在煤礦膠輪車上的應用研究［J］.能源與環(huán)保，2023，45（09）：228231.

［3］王懷遠.礦井膠輪車無人駕駛自動控制技術研究［J］.自動化應用，2023，64（17）：1820.

作者簡介：吳永強（1981—"），男，漢族，重慶人，本科，工程師，研究方向：煤礦機械、煤礦電氣、煤礦智能化。