5G通訊物聯網邊緣計算在礦井車輛調度中的應用研究

高智強，韓鼎業，侯利飛，劉宏杰

(晉能控股煤業集團塔山煤礦公司山西大同037000)

0 引言

塔山煤礦輔助運輸系統擔負著全礦井運輸工作，是無軌膠輪車作為輔助運輸系統主要設備的礦井，膠輪車輔助運輸在提升礦井生產效率，也存在膠輪車無序運行、高能耗、環境污染等諸多問題，5G通訊物聯網邊緣計算在礦井車輛調度中的應用研究以提高礦山輔助運輸工作的安全高效及智能化運行為目標，考慮在無軌膠輪車輔助運輸相關聯的多信息系統數據充分融合的基礎上，通過技術融合和流程信息化再造實現井下無軌膠輪車運行自動調配，構筑起一種可實現煤礦井下智能調度管理系統，大幅提升煤礦井下無軌膠輪車輔助運輸效能，提高統一指揮調度和信息共享水平，實現煤礦無軌膠輪車調度管理的智能化。

1 研究目標

為解決傳統的車輛申請流程的冗余復雜、車輛調度工作的低效、出井人員的長時間等待、井下交通的底效和低安全性問題，研究礦井無軌膠輪車無人化智能調度管理系統及裝備研發與應用，實現車輛運行調配的智能化、無人化，提高車輛運行效率、提升車輛調度工作效率、增強井下交通的安全性、降低車輛運行總體油耗、減少井下車輛運行的尾氣排放，推動輔助運輸工作由“人工調控”向“智能調度”運行轉變。

2 技術原理

2.1 系統組成

車輛智能調度系統設計為五層結構，由基礎層、數據層、支撐層、業務集成層、前端界面層等組成，如下圖所示：

圖1 系統整體結構圖

實現智能調度，研究物聯網和云邊緣計算技術在車輛調度管理中的應用，主要解決車輛井下行駛過程，由于井下基站斷電以及無線網絡不穩定造成的數據不連續，地面服務器不能有效獲取車輛軌跡和有效下發調度指令等問題。

擬采用IoT 遠程監視(RM)架構，該架構是一種經MIT 許可的開源解決方案加速器，其引入的常用IoT方案（例如設備連接、設備管理、流處理）有助于加速開發過程。

該物聯網體系結構的基礎是云原生、微服務和無服務器化。應用程序的不同子系統應作為不同的微服務來生成，這些服務可以獨立部署，還可以獨立縮放。有了這些屬性，就可以提高規模，在更新單個子系統時更加靈活，并可根據子系統靈活地選擇適當的技術。

智能調度技術架構的核心子系統如下圖所示：

圖2 智能調度技術數據處理流程圖

智能調度應用程序可描述為發送生成可洞察規律數據的物聯網設備。這些可洞察規律的數據通過執行特定的業務邏輯來改進業務或流程。例如：通過邊緣設備智能車載終端發送過來的高精度位置數據，通過此數據可以洞察到車輛是否存在違章超速行駛，然后再通過洞察到的結果，如果存在違章超速行駛行為，則執行超速告警提示邏輯，進而提醒司機注意安全行駛，整個過程無需人工參與。

此智能調度技術集成了IoT Edge 作為網關，結合采用5G+技術，對智能車載終端設備進行連接，提供安全、雙向通信，并且利用IoT Edge 技術，可部署和管理自定義模塊，例如：臨時斷網時，緩存高精度定位數據的歷史數據采集模塊。

此智能調度技術集成了Trill流分析引擎進行復雜的實時業務規則處理，例如實時統計井下車輛數量、車輛行駛里程、車輛出入井方向、車輛下井趟數等。Trill技術提供了比當今市場上的其他流分析引擎數據處理速度快2到4倍的性能。并且其本身為API方式，例如和Spark比較，不需要提交程序包，可與應用程序深度融合。

智能調度技術當中的數據存儲，采用兩種存儲方式：熱存儲和冷存儲，具體采用哪種方式與延遲和數據訪問的要求相關，例如，熱存儲的數據是必須可從設備中立即提供的數據，用于報告和可視化，而冷存儲的數據，一般是歷史數據，這些數據會保留較長時間，以用于大數據分析。

智能調度技術當中的后端服務程序，采用Orleans分布式微服務應用程序框架，主要實現后端服務的微服務化，提供高可用、高性能的分布式處理。

智能調度技術當中的前端采用Vue 技術框架，提供數據與界面元素的雙向綁定，簡化前端頁面的開發工作量，提高工作效率。

為更好的呈現礦井車輛分布情況，智能調度技術自主研發三維礦圖展示平臺，主要解決井下巷道的三維自動成圖和三維展示問題。

系統井上主要由監控主機/備機、UPS 電源、電涌保護器、礦用隔爆兼本安型直流穩壓電源、礦用本安型通信基站。

井下主要由礦用隔爆兼本安型直流穩壓電源、礦用本安型通信基站、礦用本安型讀卡分站、車輛標識卡、車載的礦用隔爆兼本安型直流穩壓電源、礦用本安型車載終端、車載礦用行車記錄儀、礦用本安型車載終端、礦用本安型無線中繼器、礦用本安型中繼器、礦用本安型倒車雷達、礦用本安型攝像頭、礦用本安型信號轉換、礦用本安型控制箱等組成。系統組成如下圖所示：

圖3 整體設備關聯圖

圖4 定位設備關聯圖（地面設備部分）

圖5 設備關聯圖（井下定位設備方式一）

圖6 井下定位設備關聯圖（井下定位設備方式二）

圖7 設備關聯圖（車載設備部分）

圖8 紅綠燈設備關聯圖（紅綠燈部分）

系統滿足的相關標準：

GB/T 191-2008 包裝儲運圖示標志

GB/T 2887-2011 計算機場地通用規范

GB/T 2829-2002 周期檢驗計數抽樣程序及表（適用于對過程穩定性的檢驗）

GB3836.1-2010 爆炸性環境第1部分：設備通用要求

GB3836.2-2010 爆炸性環境第2 部分：由隔爆外殼“d”保護的設備

GB3836.4-2010 爆炸性環境第4 部分：由本質安全型“i”保護的設備

GB/T 4208-2017 外殼防護等級（IP代碼）

GB/T9969-2008 工業產品使用說明書總則

MT/T1103-2009 井下移動目標標識卡及讀卡器

MT 209-1990 煤礦通信、檢測、控制用電工電子產品 通用技術要求

MT/T210-1990 煤礦通信、檢測、控制用電工電子產品基本試驗方法

AQ1043-2007 礦用產品安全標志標識

AQ6210-2007 煤礦井下作業人員管理系統通用技術條件

2.2 5G+的物聯網邊緣計算IoT Edge技術

將防碰撞檢測計算放到車載終端物聯網邊緣設備上，這樣定位信號到地面服務器的響應時間，縮短為定位信號到車載終端邊緣設備的響應時間，并且定位信號到車載終端邊緣設備采用5G的CPE模塊接入到5G網絡，這樣充分利用5G網絡的低時延、廣連接、高帶寬特性，使防碰撞檢測達到毫秒級。

采用物聯網邊緣計算IoT Edge技術還可以解決車輛井下行駛過程，由于井下基站斷電以及無線網絡不穩定造成的數據不連續，地面服務器不能有效獲取車輛軌跡和有效下發調度指令等問題。

IoT Edge 是基于物聯網(IoT) 中心構建的IoT 服務。此服務供想要在設備上（也稱為“在邊緣上”）而不是在云中分析數據的客戶使用。通過將部分工作負荷移至邊緣，設備將消息發送到云所花費的時間可以更少，并且設備可以對狀態更改更快地做出響應。

IoT Edge 主要包含二個組件：IoT Edge 模塊、IoT Edge 運行時。

IoT Edge 模塊是根據業務自己開發的代碼，是Iot Edge 的是執行單位，可將多個模塊配置為互相通信，創建一個數據處理管道。可使用IoT Edge 來部署開發復雜事件處理、機器學習、圖像識別和其他高價值AI。

IoT Edge 運行時允許在IoT Edge 設備上使用自定義邏輯和云邏輯。它位于IoT Edge 設備上，執行管理和通信操作。該運行時執行多個功能：

（1）在設備上安裝和更新工作負荷。

（2）維護設備上的IoT Edge 安全標準。

（3）確保IoT Edge 模塊始終處于運行狀態。

（4）報告模塊運行狀況，以進行遠程監視。

（5）管理下游葉設備與IoT Edge 設備之間、IoT Edge 設備上的模塊之間以及IoT Edge 設備與云之間的通信。

3 應用情況及分析

3.1 在塔山煤礦的二盤區調至一盤區的調度應用情況

收到用車申請任務，PAD 彈出任務界面。任務界面如下圖所示：

圖9 任務界面設計

司機在PAD上點擊“出車”即認為接受任務，系統會自動進行導航規劃。若選擇“稍后”，則稍后可以在任務列表中選擇接受任務。導航界面同時顯示當前車輛位置至起點的導航路線以及起點至終點導航路線，車輛位置沿導航路線實時更新。中途可以點擊“結束”提前結束任務，也可以在完成任務后自動結束。導航界面如下圖所示：

圖10 導航界面

點擊平板上的視頻通話按鈕或PC端的視頻按鈕，進行視頻通話，通話界面如圖11所示。車輛啟動倒車信號時，平板會自動調起倒車雷達和倒車影像，倒車雷達及倒車影像界面如圖12所示。

圖11 視頻通話界面圖

12 倒車雷達及倒車影像界面

關掉倒車信號，返回主界面。至此完成一輪測試。

3.2 分析

系統充分支持5G應用場景，尤其車載終端充分利用5G網絡高速率、大容量、低延時的特點，讓井上井下視頻語音通話瞬時接通無卡頓，提高消息推送的速度，讓車輛防碰撞提醒更加及時準確，在5G信號下實現了井上調度人員可以通過車載終端實時查看車輛前方的行駛情況，提高了調度員對司機的駕駛行為的掌控。

井下候車站接入5G網絡，井上調度員可以實時監傳輸人流量、路況、線路、站點等情況，結合智能調度系統，分析預測未來人員數量，通過人員數量、發班、路況等因素實現智能排班、自動調度。

同時，我們也對井下正在實施的5G信號進行了關聯測試。試驗表明在5G 網絡下，系統運行流暢，無線信號穩定。可以看出，無線接入點的連接質量對系統的有效運行影響巨大。

4 結語

智能調度管理系統及裝備的技術研究，相比較傳統用車申請流程的冗余復雜、車輛調度工作的低效、出井人員的長時間等待、井下交通的較低安全性，切實有效推動了輔助運輸工作由“人工調控”向“智能調度”轉變，實現了計劃用車、合理調車、最大限度的節約用車成本，提高了20%～30%的車輛管理運行效率。由此證明，礦井無軌膠輪車智能調度管理系統及裝備在車輛管理上優于傳統輔助運輸管理系統。

從成本控制方面來看，礦井無軌膠輪車智能調度管理系統及裝備在提高車輛運行效率的同時，切實優化了井下車輛配置，減少了人員等待時間，長此以往減少了大量的成本支出。