煤矿井下机车无人驾驶系统关键技术-论文

煤矿井下机车无人驾驶系统关键技术是煤矿智能化领域的一个重要研究课题。这项技术的研发和应用能够显著降低井下因调度和操作失误导致的事故概率，并且有效减少井下作业人员的数量，从而提升煤矿作业的安全性和效率。 煤矿井下环境复杂，包括运输大巷人车共用、巷道狭窄、光照条件不均匀等问题，这些条件与地面环境大相径庭，因此井下无人驾驶机车系统面临许多挑战。例如，传统的卫星定位系统在井下无法使用，同时由于井下环境的封闭性，缺乏有效的通信手段。这些因素都要求无人驾驶系统必须采用特别的技术和策略来确保其稳定性和可靠性。 关键技术方面，论文提出了基于信息网络与控制网络无缝结合的系统架构，支持智能调度，即无人驾驶系统不仅需要实现运输调度的智能化，还要求能够兼容远程遥控和自主运行等不同运行模式。智能调度的概念还强调有效促进两个系统间的资源共享和功能协同，以提升系统的整体运行效率。 在定位技术方面，超宽带（UWB）定位技术被认为在井下环境中具有鲁棒性和稳定性，能应对亚米级的机车高精度无线定位需求，满足井下无人驾驶对定位精度的高要求。超宽带定位技术之所以适合井下环境，是因为它不受光照条件限制，且具有很强的穿透能力，这使得它在复杂的井下环境中也能提供准确的定位信息。 通信技术方面，井下无人驾驶系统需要一个数据通信网络覆盖，能够支持无人驾驶机车系统稳定运行。该论文还根据实际的工程经验，重点分析了接入WLAN网络的性能指标，并阐述了其在井下环境中的适用性和可靠性。 机器视觉技术在无人驾驶机车的路况分析中起着至关重要的作用。论文探讨了基于轨道模型和基于图像特征的轨道线检测算法，以及基于深度学习神经网络的目标检测算法。此外，基于双目测量和单目测量的目标距离估计算法也在研究中，以提升无人驾驶机车在井下行驶时对周围环境的感知和反应能力。深度学习网络的轻量化技术也是研究的焦点之一，这使得机器视觉系统可以集成到计算能力有限的井下机车上。 文章最后展望了煤矿井下机车无人驾驶技术的发展前景和应用潜力，特别是随着5G技术的应用，井下通信网络将得到进一步的改善，为无人驾驶机车系统的推广应用带来新的突破。 在智能调度、超宽带定位、机器视觉和深度学习等关键技术的支撑下，煤矿井下机车无人驾驶系统的研发和运行将有助于推动煤炭工业的高质量发展，是煤炭工业技术革新和安全生产的重要标志。这些技术不仅对煤矿行业的自动化、信息化有着深远的意义，也将对其他危险或恶劣环境下无人驾驶技术的发展产生重要影响。