專用車輛自動化技術的開發(fā)與應用研究

摘要：專用車輛如工程搶險車、消防車、礦山車、清障車等在執(zhí)行專業(yè)任務時面臨復雜多變的環(huán)境，對車輛技術要求極高，而自動化技術可以提升專用車輛的環(huán)境感知與自主運動能力，實現(xiàn)救援效率和作業(yè)質(zhì)量的大幅提升。專用車輛自動化不僅可以實現(xiàn)操控的精確化，還可以基于各種傳感器對周邊信息進行匯聚處理，做出最優(yōu)決策方案。以礦山采礦作業(yè)自動化裝載車輛為例，系統(tǒng)分析了專用車輛自動化技術的發(fā)展現(xiàn)狀，并針對礦山復雜多變的作業(yè)環(huán)境，提出了一系列技術應用優(yōu)化策略，為提高礦山作業(yè)的自動化、智能化水平提供了有力支撐。

關鍵詞：專用車輛自動化；采礦作業(yè)；自動化裝載車輛；環(huán)境感知

中圖分類號：U469.6 收稿日期：2024-04-20

DOI：1019999/jcnki1004-0226202407005

1 前言

在全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的大潮中，自動化、智能化技術的發(fā)展催生了專用車輛自動化運行的新模式[1]。作為礦山采礦作業(yè)的重要組成部分，自動化裝載車輛的應用有望改變礦山傳統(tǒng)的人力作業(yè)方式，實現(xiàn)高效、安全、綠色的智能開采。

礦山采礦作業(yè)環(huán)境復雜多變，存在狹隘空間、路面崎嶇、障礙物遮擋、塵土揚塵、溫濕差異大等諸多問題，給傳統(tǒng)人工裝載作業(yè)帶來了安全隱患和效率低下的弊端。自動化裝載車輛能夠避免人員直接作業(yè)，提高生產(chǎn)效率，減少安全風險。然而，要實現(xiàn)裝載車輛在礦山復雜環(huán)境中的自主智能作業(yè)并非易事，需要突破多項關鍵技術難題。本文將以礦山采礦作業(yè)自動化裝載車輛為例，系統(tǒng)探討專用車輛自動化技術的開發(fā)與應用策略。

2 專用車輛自動化技術的發(fā)展現(xiàn)狀

專用車輛自動化技術的發(fā)展表現(xiàn)在多個層面，如工作效率和安全性方面等。隨著傳感器技術、機器學習、人工智能和機器人技術的迅速發(fā)展，專用車輛如消防車、救護車、建筑和礦業(yè)車輛等正在逐步實現(xiàn)高度自動化和智能化，這不僅改善了操作性能，還極大地提升了作業(yè)安全和經(jīng)濟效益[2]。

專用車輛的自動化技術主要體現(xiàn)在其操作系統(tǒng)的智能化。現(xiàn)代專用車輛廣泛采用了高級駕駛輔助系統(tǒng)，這些系統(tǒng)集成了多種傳感器（如雷達、攝像頭、超聲波傳感器等）和算法，能夠進行環(huán)境監(jiān)測、障礙物識別和路徑規(guī)劃等功能。例如，自動駕駛技術已經(jīng)在某些礦業(yè)和建筑車輛中得到應用，這些車輛能夠在無需人工干預的情況下完成復雜的搬運和挖掘任務。此外，一些專用車輛還配備了遙控操作系統(tǒng)，使得操作人員可以在安全的遠程位置對車輛進行精確控制，極大地降低了工作環(huán)境的風險。隨著人工智能技術的進一步發(fā)展，這些車輛的決策系統(tǒng)正在變得更加智能，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)、歷史經(jīng)驗自動優(yōu)化作業(yè)策略和響應策略，提高作業(yè)效率和安全性。

專用車輛自動化還涉及車輛與車輛之間以及車輛與基礎設施之間的通信技術，即車聯(lián)網(wǎng)（V2X）技術的應用。通過車聯(lián)網(wǎng)技術，車輛能夠?qū)崟r接收和發(fā)送信息，與其他車輛或交通基礎設施進行交互，從而實現(xiàn)更加智能的交通管理和服務。例如，在緊急響應領域，通過V2X技術，救護車和消防車可以實時獲取交通情況，優(yōu)化行駛路線，快速響應緊急事件[3]。車聯(lián)網(wǎng)技術也使得車輛能夠在接到特定任務時，自動調(diào)度最近的和最適合的車輛前往指定位置，提高響應效率。在建筑或農(nóng)業(yè)領域，這種技術可以用于監(jiān)控車輛的工作狀態(tài)和位置，實現(xiàn)車隊管理的自動化，避免資源浪費，并確保作業(yè)按計劃進行。

3 礦山采礦作業(yè)自動化裝載車輛關鍵技術

在當前新能源與節(jié)能環(huán)保需求日益迫切的背景下，礦山采礦作業(yè)自動化裝載車輛有望助力礦業(yè)未來的綠色、高效、智能化發(fā)展。基于先進的自動駕駛與智能控制技術，自動化裝載車輛能夠在復雜礦山環(huán)境下實現(xiàn)自主作業(yè)，避免人力直接操作帶來的安全隱患，提高生產(chǎn)效率，降低人工成本。但是，要實現(xiàn)裝載車輛的自主智能化控制并非易事，需要突破多項關鍵技術難題，如圖1所示。

31 環(huán)境感知與三維建模技術

環(huán)境感知技術是自動化裝載車輛能夠?qū)崿F(xiàn)自主導航和操作的基礎。這項技術主要依賴于各種傳感器系統(tǒng)，如激光雷達、視覺攝像頭、聲納傳感器、雷達傳感器等，它們共同工作，實時捕捉車輛周邊環(huán)境的詳細信息。通過這些傳感器收集到的數(shù)據(jù)，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠檢測和識別周圍的靜態(tài)和動態(tài)障礙物，如其他車輛、行人、道路標志以及路面狀態(tài)等。高級的數(shù)據(jù)處理算法如深度學習和機器視覺被廣泛應用于圖像和點云數(shù)據(jù)的分析中，這些算法可以精確地進行對象檢測、分類和軌跡預測，從而使自動化裝載車輛能夠在復雜多變的環(huán)境中做出快速且準確的反應。例如，通過實時分析來自攝像頭的視頻流，車輛能夠識別不同的交通標識和路面類型，通過激光雷達生成的點云數(shù)據(jù)來評估周圍物體的距離和形狀，確保車輛在各種環(huán)境條件下的安全駕駛。

三維建模技術在自動化裝載車輛中同樣發(fā)揮著重要作用。這項技術利用從環(huán)境感知傳感器，尤其是激光雷達和立體視覺攝像頭收集的數(shù)據(jù)，構建起周圍環(huán)境的精確三維地圖。這種三維地圖不僅包含位置信息，還能反映出環(huán)境的結構和空間關系，對于路徑規(guī)劃和障礙物避讓至關重要。在自動化裝載車輛中，三維建模技術可以幫助車輛理解其所處的物理世界，提供更為復雜的環(huán)境解析和更精確的自我定位能力。

32 智能路徑規(guī)劃與動態(tài)避障技術

智能路徑規(guī)劃技術涉及從當前位置到目標位置的最優(yōu)路線計算，需要考慮多種因素，如路線的安全性、效率以及環(huán)境中可能存在的各種障礙。智能路徑規(guī)劃依賴于復雜的算法，包括圖搜索算法、啟發(fā)式算法和基于樣本的路徑規(guī)劃算法（如快速隨機樹RRT和其變種），這些算法能夠在多種運行條件和約束下，計算出一條既安全又高效的行進路線。現(xiàn)代路徑規(guī)劃技術還結合了機器學習方法，能夠根據(jù)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化路徑選擇，預測潛在的風險區(qū)域，并實時調(diào)整路線以適應環(huán)境變化。例如，通過對過往的行駛數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以學習在特定條件下哪些路徑可能會出現(xiàn)交通擁堵或是施工障礙，從而在規(guī)劃路徑時避開這些區(qū)域。

動態(tài)避障技術則要依賴于車輛的環(huán)境感知系統(tǒng)，如前文提到的激光雷達、攝像頭等傳感器，它們能夠提供高精度的環(huán)境和障礙物數(shù)據(jù)。動態(tài)避障技術的核心在于如何快速準確地處理這些數(shù)據(jù)，并在必要時對車輛的行駛路線進行即時調(diào)整，這通常涉及復雜的數(shù)據(jù)處理和決策算法，如融合傳統(tǒng)的控制理論與現(xiàn)代的人工智能技術，實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的快速響應。例如，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來處理圖像數(shù)據(jù)，以識別和分類前方的障礙物；結合時間序列預測模型來預測障礙物的移動軌跡，從而計算出避障策略。因此，這一技術的研究和實現(xiàn)，不僅要求算法的高效率和高準確性，還需要極強的實時性和可靠性，確保在任何情況下都能保障車輛和周圍環(huán)境的安全。

4 關鍵技術應用優(yōu)化策略

礦山作業(yè)環(huán)境具有復雜性、動態(tài)變化性和不確定性等顯著特點，這給自動化裝載車輛關鍵技術的應用帶來了諸多挑戰(zhàn)。為了確保裝載車輛在該復雜環(huán)境中的穩(wěn)定可靠運行，亟需針對上述關鍵技術提出一系列創(chuàng)新性的應用優(yōu)化策略，如圖2所示。

41 基于機器學習的環(huán)境感知與三維重構優(yōu)化

在復雜多變的礦山環(huán)境中，基于機器學習的視覺與激光融合三維重構技術具有顯著優(yōu)勢和廣闊應用前景，該技術利用深度學習的強大特征提取能力，能夠從原始的圖像和點云數(shù)據(jù)中自動提取豐富的語義和幾何信息，克服了傳統(tǒng)基于人工設計特征的方法存在的魯棲性差、泛化能力弱等缺陷。

具體而言，研究人員首先利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對輸入的視覺圖像進行語義分割，即將圖像分割為不同的語義類別，如道路、車輛、人員、巖石等，從而獲取場景的語義先驗信息。與此同時，基于點云的三維數(shù)據(jù)也被送入專門設計的點云編碼網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡能夠從原始無序的點云中提取出局部和全局的幾何特征描述符。接下來，通過注意力融合模塊，將語義信息和幾何信息進行融合，從而得到兼具豐富幾何細節(jié)和語義輔助的三維場景表示。在此基礎上，研究人員需進一步引入序列建模網(wǎng)絡，如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡或變分自編碼器，對時序的三維場景進行編碼和解碼，從而實現(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的建模和重構。

該方法的優(yōu)勢在于，語義信息的引入使得三維場景具有了對物體的理解能力，避免了傳統(tǒng)幾何重構算法存在的誤差累積和低魯棲性問題。同時，基于序列建模的方式能夠?qū)崿F(xiàn)對動態(tài)環(huán)境的精準捕捉，使得重構不再局限于靜態(tài)場景，更加符合礦山復雜多變的實際工況。端到端的深度學習框架能夠自動完成特征提取和融合，無需復雜的人工設計和調(diào)參，大大降低了算法的開發(fā)和應用成本。

42 考慮不確定性的自適應路徑規(guī)劃優(yōu)化

在自動化裝載車輛的關鍵技術應用優(yōu)化策略中，考慮不確定性的自適應路徑規(guī)劃優(yōu)化是一項至關重要的研究領域，這種技術的目標是確保車輛在面對不可預測的環(huán)境變化和障礙時，能夠?qū)崟r調(diào)整其行駛路徑，以保持運行的效率和安全性。這一過程涉及路徑規(guī)劃的魯棒性增強和實時路徑調(diào)整機制的建立。

a.增強路徑規(guī)劃的魯棒性主要是通過預測和模擬可能出現(xiàn)的各種不確定性因素來實現(xiàn)的，如天氣變化、交通狀況波動、地形變化等，以及它們對路徑規(guī)劃可能產(chǎn)生的影響。這一策略通常需要集成多種預測模型和數(shù)據(jù)分析工具，以便捕捉到這些不確定因素的動態(tài)變化。例如，研究人員可以利用歷史數(shù)據(jù)和機器學習技術來預測特定時間段內(nèi)的交通流量和天氣狀況，或者使用地形分析軟件來評估不同地形對車輛行駛性能的影響。在此基礎上，路徑規(guī)劃系統(tǒng)可以利用這些信息，采用概率圖模型或者模糊邏輯控制等方法來生成多個備選路徑，每個路徑都考慮到了不同的風險因素和環(huán)境條件，從而在實際操作中根據(jù)實時數(shù)據(jù)選擇最優(yōu)路徑。

b.建立實時路徑調(diào)整機制。這一機制的核心是在車輛運行過程中實時監(jiān)測環(huán)境狀況和車輛狀態(tài)，通過高級的傳感器和通信技術實時收集路況信息、障礙物信息和其他關鍵數(shù)據(jù)。然后，利用邊緣計算或車載計算資源，快速處理這些數(shù)據(jù)，并根據(jù)分析結果動態(tài)調(diào)整車輛的行駛路徑。這種調(diào)整不僅包括對已知障礙的避讓，也包括對突發(fā)事件的響應，如緊急車輛的避讓、突發(fā)天氣變化的應對等。為了實現(xiàn)有效的路徑調(diào)整，研究人員可以采用基于決策樹、強化學習或遺傳算法等智能算法來優(yōu)化決策過程，確保在各種情況下都能快速生成最安全、最有效的行駛策略。實時路徑調(diào)整也需要與車輛的整體控制系統(tǒng)緊密集成，確保調(diào)整命令可以快速有效地執(zhí)行，同時保持車輛操作的平穩(wěn)性和安全性。

上述優(yōu)化策略的實施不僅可以提升車輛的操作效率和安全性，還能顯著增強系統(tǒng)對不可預測環(huán)境變化的適應能力。隨著技術的進一步發(fā)展，這些策略將更加成熟，進一步提高自動化裝載車輛在各種復雜和動態(tài)環(huán)境中的表現(xiàn)。

5 結語

隨著人工智能、5G通信等新興技術的快速發(fā)展，礦山采礦作業(yè)自動化裝載車輛的技術水平將得到進一步提升。更高精度的環(huán)境感知與建模、更智能的決策規(guī)劃能力、更高效的控制與調(diào)度策略，必將使自動化裝載技術在礦山及其他復雜環(huán)境下獲得更廣泛的應用，從而推動專用車輛自動化技術走向新的里程碑。研究人員需持續(xù)關注該領域的前沿發(fā)展動態(tài)，為提高礦山作業(yè)的自動化、智能化水平貢獻更多創(chuàng)新性理論和技術成果。

參考文獻：

[1]孫進，彭卿豪，許海川，等一種專用車輛智能配電模塊的設計[J]汽車實用技術，2022，47（23）：127-134

[2]于成超專用領域工程車輛底盤變型設計研究[J]內(nèi)燃機與配件，2020（1）：29-30

[3]侯仰松，劉欽山，柳愛民，等新型中深孔采礦鉆車研究[J]鑿巖機械氣動工具，2011（3）：5-9

作者簡介：

汪亞芳，女，1991年生，講師，研究方向為汽車類專業(yè)教學。