井工礦無人駕駛解決方案 雷科智途撬動萬億級市場
中辦、國辦印發《關于進一步加強礦山安全生產工作的意見》已向社會公布。在9月18日國新辦舉行的新聞發布會上，國家礦山安全監察局副局長張昕介紹了《意見》的出臺背景、主要內容、重要作用、重大意義。
《意見》指出：“要加快礦山升級改造，推動中小型礦山機械化升級改造和大型礦山自動化、智能化升級改造”和“提高科技創新支撐能力-推進礦山信息化、智能化裝備和機器人研發及應用。”進一步明確了國家對于機械化換人、自動化減人、智能化無人的“綠色礦山”智能技術支持，為深入解決煤礦產業數字化轉型的痛難點，助力智慧礦山建設，全面提升礦企綜合競爭力和可持續發展能力再次提供了政策支持。
雷科智途總經理黃琰
目前，我國有95％的一次性能源、80％以上的工業原材及大部分農業生產資料來源于礦產資源，因此礦業是我國重要的支柱產業之一。然而，據不完全統計，我國露天礦僅占已探明礦產資源的10%左右，近90%均為地下礦產。由于井下作業環境極為復雜，沖擊地壓、瓦斯、高溫等自然災害隱患大，對人員生命安全和企業財產安全形成威脅。但是，礦山具有場景相對封閉、路徑規劃明確、車輛在其中低速運行等特點，又為無人駕駛技術的發展和應用提供了良好的土壤。
近日中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于進一步加強礦山安全生產工作的意見》，意見從嚴格礦山安全準入，推進礦山轉型升級、防范化解重大安全風險、強化企業主體責任，強調推進礦山信息化、智能化裝備和機，器人研發和應用。進一步明確了國家對于機械化換人、自動化減人、智能化無人的“綠色礦山”智能技術支持，為礦山的數字化、智能化生產指明了技術方向，推動智慧生產向前發展。
【黃琰指出】井下無人駕駛技術有較高的壁壘，我喜歡做這種有難度的事情。
1.萬億藍海市場雖香，準入門檻極高
目前我國已開采礦山近4萬余座，其中大型礦山4324座，智慧礦山的發展逐年呈倍數遞增。隨著政策的再次加碼，預計截至今年末，智慧礦山行業市場規模將突破萬億元，預計到2025年，這一數字將接超過1.3萬億。其中，礦區無人駕駛的市場規模將達到238億元。礦業智能化的萬億藍海市場已經形成。
礦山作業場景對于無人駕駛來說，的確是更為龐大的“黑金礦藏”。但由于井下作業環境極為復雜，巷道內部以高熱、高濕、微光、強光、粉塵、揚塵等特點為主，且無衛星和通訊信號覆蓋，諸多惡劣環境因素對無人駕駛軟、硬件都是極高的挑戰。
雷科智途針對極端復雜的井工礦環境場景，攻克開發了“車 - 巷 - 云”井工礦無人駕駛全棧式系統，成為業內率先實現井工礦無人駕駛的綜合方案提供商，填補了行業空白。
井下開采環境惡劣
【黃琰指出】調度、運營、協作、無人駕駛，雷科智途打造“井工礦無人車智慧管控平臺”。
2.地上地下智慧管控的無人駕駛最優解
雷科智途“車 - 巷 - 云”井工礦無人駕駛全棧式系統之所以能夠實現“井工礦無人車智慧管控”，主要基于雷科智途自研核心技術，能夠充分滿足井工礦路面端所需的井上物料運輸，如車庫診斷、自動派車等；進出井所需的車輛遠程駕駛出入罐籠、無人駕駛出入斜井；井下作業所需的無人駕駛模式，如本地SLAM、行駛、經停、避讓、協同控制，以及裝卸、載人所需的無人駕駛停靠、遠程駕駛介入、無人駕駛返回等。
井工礦剖面圖（圖片來源于網絡）
“車 - 巷 - 云”井工礦無人駕駛
全棧式系統
“車 - 巷 - 云”井工礦無人駕駛全棧式系統主要包含車端系統、巷道系統、井工礦云控管理平臺三個部分。
1.智能車端系統
井工礦無人駕駛車端系統，需要車輛滿足煤安隔爆型防爆標準，在搭載AI視覺感知、4D點云毫米波雷達、激光雷達、遠程控制器、域控制器、OBU（5G）等硬件的同時，還需要井工礦融合定位、多系統聯動兼容、多傳感感知融合等技術，從而具備車端無人駕駛能力。
井工礦無人駕駛車端系統
井工礦無人駕駛的難點
巷道內燈光環境多為＜15lux的弱光環境，導致常規視覺感知受限
水霧、灰塵濃度高，影響激光雷達的感知精度及可靠性，易造成虛警、建圖細節不完整
無衛星定位，測量精度低，提取陸標點耗時長
人車混行，梯籠作業，對感知控制閉環精度＜10cm，構建地圖耗時長，魯棒性差
井下惡劣環境應對方案
應對方案：4D毫米波雷達識別
相比激光雷達、攝像頭和超聲波雷達，雷科智途采用的毫米波魯棒性好、穿透能力強、精度接近激光雷達、可全天時、全天候使用，適合作為煤礦機器人主動式傳感器，其毫米波成像模式，可實現目標檢測與識別、路徑規劃和導航。
應對方案：多元融合感知技術
雷科智途自研的多元融合感知技術包括，多橫態數據融合：將不同傳感器采集的數據進行融合，提高感知準確度。多源數據融合：橫態的數據進行融合，提高感知可靠性。多傳感器數據融合：將 不同傳感器采集數據進行融合，提高感知范圍和深度。
可實現覆蓋揚塵、霧氣、微光、強光等復雜條件；行人、作業車、作業設施等關鍵目標；封閉、開放等多樣應用場景。
雷科智途自主研發的多元融合感知技術
應對方案：車巷協同異構融合技術
雷科智途自研的車巷協同異構融合技術，可通過智能巷側補盲場景，車輛超限感知，提前決策讓行，確保安全為無人車運輸提供有序調度。具有智能巷例拓展性高的特點，如路側感知、邊緣融合等特點，決策控制完全自主研發。同時，針對井下特殊環境，如風門開閉、人員/自行車危險異常行為、會車及擁堵預測、道路遺撒監控、彩虹燈信號控制等具備特有功能。
相比市場相近的路側系統，具備更豐富場景，使井下輔助運輸可優化調度，更高效、安全的管理。
雷科智途車巷協同異構融合技術具有識別風門開閉、彩虹燈、會車讓行等特有功能
應對方案：車巷協同異構融合技術
雷科智途車巷協同異構融合技術，具有集群化調度聯動整合，車輛設備作業狀態監管與任務遠程分配跨設備聯動，可實現全系統無人化生產運行。具有智能巷例拓展性高的特點，如井工礦場景下鏟運機、裝卸機、卸料機、無人礦卡多設備聯動，全系統無人化自動作業；作業面、裝料口等高風險、高粉塵惡劣環境推動無人化進程；從自動駕駛到自動生產的礦產行業無人數字化賦能，提高全生產系統的感知決策能力。
井工礦集群聯動作業
2.智能巷道系統
井工礦無人駕駛巷道系統，主要是利用單車無人、遠程冗余、車巷協同解決輔運車輛在井下環境的無人駕駛應用，通過在路口建設激光雷達、視覺相機、毫米波雷達對路口車、人目標進行有效感知，當檢測有盲區碰撞隱患時發布預警信息。
3.云控管理平臺
具備無人駕駛能力的智能車端與具備多項輔助協調能力的智能巷道相融合，共同形成了井工礦場景下的V2X。這也使得云控管理平臺具備了任務調度、行程管理、車輛監控、事件檢測、路側監測、注冊管理、數據查詢、拓展接口等能力，立體管理車輛狀態。
借助5G等通信方式，云控管理平臺可實現遠程人機交互，可以隨時人為主動介入，具備應急接管能力，如同操作駕駛模擬器一般簡單便捷。
“車 - 巷 - 云”井工礦無人駕駛全棧式系統投入運營以來，從未觸發過任何一次應急接管，系統始終平穩運行。
云控管理平臺應急接管系統實景
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