地震的模拟实验摘要：我国经济水平和我国矿山的快速发展，露天矿山作业的未来发展指向工业化与信息化的深层次融合，无人化、智能化采矿技术的研发；无人驾驶技术正处于高速发展时期，露天矿山的独特作业条件和环境契合无人驾驶系统的应用诉求。对于露天矿山作业而言，无人驾驶系统作业可缩减生产成本，提升生产效率，实现产能柔性调整与采运灵活配置。因此，如何将无人驾驶系统运用于露天矿山运输作业中，是相关工作者必须探究的时代问题。
关键词：无人驾驶；远程启动；调度系统；系统作业；自动化
引言
设计了矿区无人运输系统总体框架，并给出了各子系统设计方案。矿区无人运输系统主要包括矿卡自动驾驶系统、露天矿山无人运输云控调度平台、远程应急接管系统、无人运输仿真系统、健康管理系统、协同作业管理系统和定位/通信系统，实现了无人矿卡自动驾驶、无人矿卡与相关设备的协同作业及智能化调度管理等功能。 1无人运输系统的数据特点
多聚
（1）采集多样，数据体量大。系统产生的海量数据分布在设备（挖掘机、矿车、加油站、破碎站等）、各种矿山管理信息系统、工业以太网等链路的数据采集频率高，类型多，包括结构化和半结构化各类实时感知数据和非结构化运行指标的数据。（2）信息潜在关联复杂。一方面，露天矿石需要经过爆破、挖掘机（装载机）铲装、矿山车辆装载运输、二次破碎、皮带运输、堆场等一系列运输与加工环节。各环节的数据具有很强的相关性，如运输条件、设备状态、矿石品位等；另一方面，无人矿车在长达10年的服役生命周期的不同阶段上状态数据之间也存在着很强的潜在相关性，如技术升级、生产和维护。（3）多样化持续产出。无人矿车长时间连续运行的特点决定了其监控过程必须是连续持续进行的，根据作业过程上各环节的工作特点和重要性，可以采用实时、半实时、离线等采样方式。（4）收集、存储、清洗和挖掘的标准较高。露天矿山无人运输作业数据有很强的实时性要求，如无人矿车启动顺序、辅助设备状态的运行故障的频率与时长等，实时性要求高。
2露天矿山运输无人驾驶系统的作业
2.1车载传感器及车辆异常
六旋翼无人机①激光雷达、摄像头、毫米波雷达等均属于车载传感器:传感器数据异常和传感器无信号是
传感器异常的主要状态，在传感器异常状态下，无人驾驶系统将指控车辆循计划路线减速到泊车，同时，将故障详情报告给调度员;②车辆异常等同车辆故障，以异常影响力为依据，其主要形式包含停车类异常与警告类异常,停车类异常将阻碍车辆正常作业，在此类故障状态下，无人驾驶系统将指控车辆循计划路线减速到泊车，同时，将故障详情报告给调度员；警告类异常不影响车辆正常作业，在此类故障状态下，无人驾驶系统将把故障详情报告给调度员，同时，指控车辆正常作业。收缩薄膜
2.2无人运输系统的数据应用架构
无人运输系统包括自动驾驶子系统（AutonomousDrivingSubsystem，ADS）和云控平台(CloudControlPlatform，CCP)。自动驾驶子系统是指在露天矿区工作环境下，无人驾驶矿车利用车端各类感知设备实时采集车辆行驶及周边定位环境信息，并利用感知融合算法对各类传感器的融合数据进行挖掘，得到全局状态条件下无人矿车自主行驶的道路可行驶区域以及相关障碍物所占用的时间与空间信息，并将多传感器融合感知结果发送至自身车载的局部路径规划与行为控制模块。无人运输系统以云控平台为核心，云控平台将人、车、路、云的物理层、信息层、应用层连为一体进行融合感知、决策与控制，实现无人矿车行
驶和交通运行安全、效率、可靠性等综合性能的全面提升。相对于车端智能的各类硬件与计算能力约束，云控平台能够将云计算、大数据技术以及人工智能技术在云端层进行实现，云控平台能够将露天矿山区域内的工作人员、无人矿车、辅助设备、路侧设备等连为一体进行融合感知、决策与控制，实现无人矿车行驶和交通运行安全、效率等性能的综合提升，即将车载传感器采集到的车辆运行、定位、感知等大数据存储在云端，利用云端相对于车端更加强劲的计算能力与存储能力，实现无人运输系统的各类运行参数在线辨识与目标函数建模与求解，进行整个车队的路线规划、行为决策、车队调度、作业性能预测以及矿山作业量的最优控制优化。
2.3高精度地图系统
高精度地图系统是指在智能化露天矿生产过程中，整个矿山作业区域的三维地形构建以及实时变化的维护过程，并能够为其他相关系统提供需要的地图关键信息。高精度地图核心定义是拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，起到构建类似于人脑对于空间的整体记忆与认知的功能，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，更好地回避潜在的风险。高精度地图系统是实现无人驾驶的关键所在，其核心即是地理信息和空间信息。
光学增强器守卫
2.4协同作业管理系统
开始无人驾驶作业前，云控调度平台通过调度管理提前指派采煤设备到对应的装载区进行采煤作业，指派工程设备到卸载区进行清理作业，方便协同无人矿卡顺利进行装卸载作业。采煤设备根据采掘设备辅助作业系统的指引，设置无人矿卡需停靠的位置，并发送给云控调度平台，云控调度平台在无人矿卡运行后下发给矿卡自动驾驶系统。云控调度平台绑定点检系统与待检的无人矿卡，指派点检人员对车辆进行点检，点检成功后，无人矿卡开始发车。矿卡自动驾驶系统根据云控调度平台下发的调度任务、全局路径规划控制无人矿卡行驶。在无人矿卡行驶过程中，车上安全员可使用点检系统随时记录无人矿卡出现的问题。无人矿卡行驶到装载区时，矿卡自动驾驶系统与采掘设备辅助作业系统进行协同作业交互，实现无人矿卡的入场、装载、出场。无人矿卡行驶到卸载区时，矿卡自动驾驶系统与云控调度平台、工程设备辅助作业系统进行信息交互，完成无人矿卡的入场、卸载、出场。卸载完成后，云控调度平台根据矿卡自动驾驶系统上报的卸载点情况，指派工程设备进行清理服务。
结语
综上所示，无人驾驶矿卡的维护与管理，是数字化、信息化、智能化等一系列现代化技术的运用。专业维护站点式的设备维护模式，必然是未来智能化到来后设备运维管理重要模式之一。这不仅是设备管理的一次信息革命，更是露天矿山企业设备管理朝着数字化、信息化、智能化、精细化发展的必然趋势。
参考文献：
[1]丁震,孟峰.矿用无人卡车国内外研究现状及关键技术[J].中国煤炭,2020,46(2):42-49.
[2]王富民,贺昌斌.露天矿卡车无人驾驶技术的现状与发展[J].露天采矿技术,2021,36(3):45-47.
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