我国无人驾驶矿用自卸车发展现状和未来展望

李志国

（中冶京诚（湘潭）矿山装备有限公司，湖南 湘潭 411100）

1 引言

人工智能技术（Artificial Itelligence， AI）是当前高新科技的核心部分之一，是对人们生活、学习和生产具有重大影响的重要技术，也是现代社会进步和发展的一个重要标志。2017年5月，在乌镇围棋峰会上，世界顶级围棋高手柯洁遭到谷歌的AlphaGo2.0人工智能机器人3∶0横扫，这次人机大战引发了全世界对人工智能的探讨，越来越多的企业投入了对人工智能的研究［1-2］。采矿工业是全球经济持续发展的基础，开拓先进的采矿技术，吸收各学科的高新技术，创建一个优质、高效、低成本、低环境污染、灵活和安全生产的矿山是各大采矿企业一直以来追求的目标，人工智能的发展为此提供了新的选择，无人采矿技术是未来采矿技术发展的重要领域之一。

矿用自卸车广泛应用于冶金、有色、化工、煤炭、建材、水电等几大行业的土石方运输，是目前大型露天矿山的主要运输工具。在很多矿山企业，巨型矿山机械每天24h不间断工作，这些巨型采矿设备的操作员，每天上班必须忍受噪音、浮尘、颠簸等恶劣的工作环境，工作环境中的高温、高湿、噪声、振动等对矿山设备操作人员的健康造成极大危害。在安全方面，无人运输系统比传统方式安全得多，消除了行驶误差从而避免了事故。而且生产力方面也得到了提高，不使用驾驶员，可以减少15%的运输成本。此外，智能的自动控制还消除了不良的驾驶方式，比如突然的加速和转向，从而使得矿用车轮胎、悬挂油缸等许多重要部件的使用寿命大大提高。因此无人驾驶系统矿用自卸车也越来越受到关注。

2 无人驾驶技术简介

无人驾驶是指以计算机作为控制中心的智能驾驶系统，通过车载的各种传感器及智能系统来感知车辆运行环境、规划车辆的运行路径、自动控制车辆行驶。通过车载传感器来感知车辆运行时周围的各种信息，包括行人信息、道路信息、路牌信息等，然后根据获得的信息对车辆的运行进行控制，从而安全、可靠地行驶。美国由SAE International 国际自动机工程师学会于2014年1月发布了第一版的无人驾驶配置分级标准SAE J3016，2018年6月，对标准进行第二次的修订，具体分级标准如下［3］：

（1）SAE L0：是无自动化的驾驶，完全由人类驾驶员控制车辆的运行，但是可以得到警告或干预系统的辅助。其核心是增加了环境感知的警报防护技术。

（2）SAE L1：驾驶支援，具有自动化的单一功能，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援，主动修正加减速度和方向盘的偏离值，其他的驾驶操作主要还是由人类驾驶员完成，属于汽车的主动安全系统。

（3）SAE L2：部分自动化，具有多个自动化功能，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，此时驾驶员与汽车分享控制权，主要由智能系统控制车辆的方向和加减速，感知行车环境。驾驶员的手不离开方向盘，在遇到紧急情况时可直接进行接管车辆控制。

（4）SAE L3：有条件的自动化，由自动驾驶系统完成车辆所有的行驶操作，司机只需在适当时候应答系统请求。

（5）SAE L4：高度自动化，没有任何人类驾驶员，由系统完成所有行驶任务，司机不一定需应答系统的请求，包括限定道路和环境等，属于高度智能化。

（6）SAE L5：完全自动化，在所有人类驾驶者可以应付的道路和环境条件下均可由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，是真正的无人驾驶阶段，与人类驾驶无异，司机位置无驾驶员。

目前使用的无人驾驶技术都是通过雷达和摄像头获取车辆周围的环境信息，将这些获取环境信息传输给计算机，然后计算机根据人工智能技术对车辆当前的状况进行分析，作出最优判断。无人驾驶技术在乘用车方面的的应用还处于较为低级的水平，国内大部分车企能够实现L1级自动驾驶，少部分能达到自动驾驶L2级水平，在国外部分车企能达到自动驾驶L3级的水平。由于矿山的道路信息相对简单，在矿用自卸车上，小松的无人驾驶矿用自卸车接近无人驾驶L5级水平。

3 无人驾驶矿用自卸车的发展及应用状况

3.1 国外无人驾驶矿用自卸车应用状况

无人驾驶技术在工程机械行业的应用，最早进入的领域是矿用卡车。卡特彼勒是最早进入无人驾驶矿用车研究的企业，在20世纪80年代，卡特彼勒就开始了无人驾驶的自卸矿用卡车的研发，并于1994年开始进行测试，到1996年卡特彼勒正式推出自动化的777D矿用自卸车。到目前为止，卡特彼勒无人驾驶的789矿用车已经开始应用，其运行效果得到客户的认可。

2012年俄罗斯的矿用设备生产商别拉斯（BELAZ）完成了巨型无人驾驶矿山自卸车样车的生产。这种无人驾驶矿山自卸车从外表上看同一般的矿山自卸车没有区别，但是驾驶室内不需要驾驶员，该车通过远程控制的方式完成对车辆启动、前进、倒退、装卸货物的控制。

2005年，小松在智利的铜矿开始进行无人运输系统的试验，小松并没有为无人驾驶研制新型车辆，而是采用现有车型，为其安装了多种传感器、控制器和通讯组件等设备，确保其可在指令之下自动行驶。整个系统还需要地面控制中心、通信基站等设备，并在导航卫星的支持下工作，小松的试验取得了成功，并于2008年1月实现了商业化部署。

自2008年起，小松自动矿用自卸车在智利和澳大利亚就开始运营，到目前为止已经运输了超过10亿t的材料。2008年力拓制定了“未来之矿”计划，将无人驾驶自卸车数量增加到10辆，如今这个数字已经增加至15倍。根据与日本矿用设备制造商小松达成的新协议，公司将收到至少150辆无人驾驶的矿用自卸车。新款无人驾驶矿用卡车长15m，有效荷载为230t，最大功率2700马力，最高时速64km/h，满足矿场工况需求。该车取消驾驶室，利用无线网络和障碍物检测技术来实现无人驾驶。并且在重新设计时车身重量被平均分配到了4个轮子上，同时它使用四轮驱动和四轮转向技术，保证车辆具备更好的操作性能。

2013年，位于加拿大的油砂矿也开始采用小松的无人运输系统。如今，小松的无人运输系统已应用在澳大利亚、南北美洲的6座矿山，包括铜、铁和油砂，车辆总数超过100台。到2017年底，累计运输了15亿t的物料。这些车辆以及系统在安全性、生产力、环境耐受性和系统灵活性方面经受住了考验。

图1 小松无人驾驶矿用自卸车（一）

图2 小松无人驾驶矿用自卸车（二）

3.2 国内无人驾驶矿用自卸车应用状况

在我国无人采矿技术被国家科技部将列为“十一五”、“863”计划首批启动专题的研究方向之一，发展数字化、智能化的采矿技术，是我国采矿业未来发展的趋势［4］。目前在国内的无人采矿技术仍处于初期阶段，国外的智能化采矿技术进展迅速，开始了无人化矿山的实践，尽快研制开发适合我国的先进的无人采矿系统，提高我国采矿工艺的可靠性、安全性、高效率的采矿生产，使我国的采矿行业能够适应激烈的国际竞争变得越来越迫切。随着我国科技水平的进步和我国采矿工业发展水平不断提高，为这种愿望的实现奠定了基础。

2001年以来，山东招远黄金公司先后研究开发了“三维地测采管理信息系统”、“基于MAPGIS系统的黄金矿山资源管理信息系统”，通过这两大相辅相成的信息系统，为其数字化矿山建设提供了可靠支撑，实现了黄金矿山开采专业设计自动化、决策智能化、资源管理三维可视化。

2004年，云南易门矿务局大红山铜矿以美国Mintec公司的优秀矿业软件MineSight为平台，建立了地质、采矿三维数字模型，使矿山实现技术系统和资源系统的最佳配置，实现了矿山的生产、管理、设计、决策的模型化、信息化及图形化［5］。

2017年元月，中国非公路用车第四代同力重工D系列产品的成功发布标志着非公路自卸车达到了一个新的标准，同时第四代产品为实现无人驾驶奠定了基础。2017年5月13日，同力重工非公路自卸车无人驾驶技术研讨会隆重召开。来自业内研究机构和专业院所的二十多位专家和同力重工“非公路无人驾驶自卸车”项目工程师共同从需求定位、专项技术研究现状、技术实现路径和实现方法等方面进行了广泛的讨论。

2017年7月5日，百度在国家会议中心召开了“百度A I开发者大会”，在大会上正式宣布“Apollo”计划诞生：向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个完整、开放、安全的软件平台，帮助其结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。百度还将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码，并且提供完整的开发测试工具［6］。2018年2月15日，Apollo无人车亮相2018年中央电视台春节联欢晚会广东珠海分会，百余辆Apollo无人车跨越港珠澳大桥。

2018年9月，北方股份172t无人驾驶电动轮矿车在包钢集团进行测试，该车型号为MT3600，长13.1m、宽6.7m、高6.8m，载重172t。车辆采用北京踏歌智行科技有限公司自主研发的智能机器人和车辆线控技术，可在矿山现场流畅、精准、平稳地完成倒车入位、货物装载、精准停靠、自动倾卸、轨迹运行、自主避障等各环节，车载传感器可依靠激光雷达与毫米波雷达形成双重保障，使得无人驾驶电动轮矿车可实现360°无死角感知。同时，结合车辆协同运作平台，可实现无人驾驶车队协同运转，一车感知、数据共享、全局可知，实现矿区高效、安全作业。

图3 北方股份MT3600无人驾驶矿用自卸车

2018年11月，徐工重卡，在Bauma China 2018上，徐工展示了自己的首台无人驾驶工程自卸车。该车总质量90t，前悬油气悬架结构，匹配12升430马力发动机，尤顺制动系统。全新一代“漢沃”非公路宽体自卸车平台创新应用基于百度APOLLO平台架构的无人驾驶技术，具有较为优异的无人驾驶性能。

图4 徐工首台无人驾驶宽体矿用自卸车

4 无人驾驶矿车的关键技术

4.1 自主装卸

无人驾驶矿用车的首要关键技术是实现货物自主装卸，当矿用自卸车启动后，可自动驾驶进入装载工位，在装料完成后自动起步，沿规划路线行驶。到达卸货点后，自动转弯、调头，在感知系统指引下，准确停在合适的卸载工位。卸载举升过程自动适应现实工况需求，货箱可在任何举升角度停留，快速卸料且无残留。

由于电铲的位置和排土的位置都是变动的，如何准确地将矿车停在电铲旁边正确的装载位置及准确的卸载位置是主要的技术难点。解决这个问题的关键就是要使无人驾驶矿车具有环境感知的功能，环境感知技术是无人驾驶汽车的重要基础和前提，该技术通过大量传感器获取周围环境，并结合车辆自身运行的状态，最终做出决策，是无人驾驶汽车稳定运行的重要保障［7］。目前，环境感知技术主要涉及的几个方面如下：

（1）雷达探测技术：雷达是一种主动式传感装置，基于雷达探测技术获取车辆周围的二维、三维距离信息，通过距离分析识别技术对距离信息进行感知。通过雷达探测技术可以直接获得物体三维距离信息，受光照影响小，探测精度高。但其无法感知色彩信息，体积较大，价格较贵。无人驾驶汽车中常用的雷达主要有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。

（2）机器视觉技术：机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，基于机器视觉获取车辆周围的二维、三维图像信息，机器视觉系统通过摄像头感知外部环境，通过图像分析识别技术对形式环境进行感知。机器视觉系统成本较低，信息量丰富，体积小，但易受光照环境影响，三维信息测量精度低。由于体积较小，可以在不同位置安放多台摄像机，使无人驾驶车辆从多个角度获得车辆周围环境信息，进而做出更精确的判断［8］。

（3）车间通信技术：基于无线、网络等等近、远程通讯技术，可以获得其他传感手段难以实现的宏观行驶环境信息，使运行车辆间共享道路、其他车辆、中心调度等其他交通信息，进一步构建更为高效准确的综合运输系统。

4.2 自主循迹驾驶

和普通的无人驾驶汽车不同，矿用无人驾驶卡车没有复杂的人流信息、车流信息、路标信息等路况信息需要处理，道路条件相对简单，但是道路经常变化却是一个难点。所以建设矿山三维地理信息系统，对于矿山道路经常变化，建立矿山地理信息系统有利于矿用无人驾驶车辆的路径规划，将矿山道路规划输入无人驾驶系统后，无人驾驶自卸车即可自行沿着矿山道路进行循迹行驶。

4.3 智能避障技术

无人驾驶自卸车必须拥有先进的智能避障功能。在遇到前方障碍物后，车辆控制单元将判断障碍物的类型及大小，无论是落石、车辆还是行人，系统都需做出准确辨别，从而制定最佳的避障路径或减速通过。车辆的检障和避障是保证无人驾驶矿车安全行驶的前提。检障和避障技术主要包括以下几个方面：

（1）障碍物检测。障碍物检测也是环境感知的一部分，障碍物分为静止的障碍物和动态的障碍物，静止的障碍物检测较为简单，运动的障碍物检测较为复杂。障碍物的检测方法主要有两种，一种是基于激光雷达的和毫米波雷达的检测方法，另一种是基于立体视觉的检测方法。激光雷达检测方法主要有三种：地图差分法、实体类聚法、目标跟踪法。地图差分法是指根据地图上不同障碍物在不同时刻的状态来分析障碍物分布得到物体运动信息。物体聚类法通过将激光雷达收集到的数据进行分类，将运动障碍物的实体信息根据分类进行汇总。目标跟踪法指对障碍物进行轨迹跟踪获得障碍物运动信息。立体视觉检测方法主要有四种。probabilistic occupancy maps：把机器眼中的世界划分成由很多小网格组成的大网格，来计算不同时间刻度下这些网格连接之间的相关性；digital elevation map：基于高度的网格表示法；scene flow segmentation：给定来自一对立体相机的2个连续帧，运用3D场景流方法同时估计观察场景的3D几何和运动；几何的聚类方法：即对三维空间中点云形成的几何形状做聚类。

（2）运动障碍物轨迹预测。对于障碍物的轨迹预测主要的方法预测方法有假设原状法和概率轨迹法。假设原状法主要是通过传感器获得某一时刻障碍物的运动状态（距离、速度等），然后假设该障碍物会以此时的运动状态保持下去，即以此时刻的速度为初速度做匀速直线运动。概率轨迹法是在假设原状法的基础上引入了概率分布，对轨迹的可能性做出概率预测。

（3）障碍物躲避。障碍物躲避是在通过检测障碍物以及获取了障碍物的轨迹预测后，即对运动物体轨迹可能与无人驾驶汽车当前轨迹有重合可能的情况时，判断其碰撞关系，并规划车辆的运行路径。该技术主要结合机器学习算法及控制类相关模型进行。通过人工智能技术干预决策和路径设计，保证无人驾驶车辆的运行安全。

4.4 智能控制技术

智能控制系统，是整个无人驾驶系统的最后一环，是将环境识别，路径规划，机器决策的结论付诸实践的执行者。控制系统将来自决策系统的路径规划落实到车辆机构的动作上。控制过程的目标就是使车辆的位置、姿态、速度、加速度等重要参数，符合最新决策结果。控制系统按照行车动作分为，纵向控制，横向控制。按照控制的部件分，包括加速控制、刹车控制、转向控制、灯光控制、喇叭控制、举升和下降控制。通过智能控制系统，确保执行机构控制的精确性及可靠性，整车执行机构具有高度的自主权。

5 总结与展望

本文综述了目前国内外无人驾驶矿用自卸车的发展状况，总结了无人驾驶矿用自卸车的关键技术主要包括：自主装卸、自主循迹驾驶、智能避障技术、智能控制技术。在无人驾驶矿用自卸车的发展上，小松走在了世界的前列，已经拥有了较为成熟的无人驾驶矿用自卸车。加拿大、澳大利亚等国在无人矿车的使用，智能矿山的建设方面积累了经验。

无人驾驶矿用自卸车在安全性和经济性上具有无可比拟的优势，通过智能化的控制，将因人员操作失误而造成的设备损失和人员损害降到“零”，同时大幅降低人力成本和燃料成本，显著提升管理效率，并可以有效避免驾驶员野蛮操作造成的设备维修成本的增加。

目前我国的无人驾驶矿用车虽然有徐工、北方股份、同力重工研制出了相关产品，但是并没有实现商业化的部署，产品仍处于试验阶段。我国在无人驾驶矿用自卸车的研发上还有较长的路要走。矿山设备的无人化、智能化是未来矿山设备发展的趋势，随着我国在人工智能、无人驾驶等先进技术的投入越来越大，相信在广大科研工作者和相关矿山设备厂商的努力下一定会变成现实，同时也希望自己以后可以为无人驾驶矿用自卸车的研发贡献自己的力量。