2IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶1.缩略语 2.智慧矿山网联自动驾驶应用3.智慧矿山网联自动驾驶作业场景与典型业务4.智慧矿山网联自动驾驶应用总体技术架构 5.总结与展望6.主要贡献单位P1P2P5P15P34P36目录IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由中国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架构基于原IMT-Advanced推进组，成员包括中国主要的运营商、制造商、高校和研究机构。推进组是聚合中国产学研用力量、推动中国第五代移动通信技术研究和开展国际交流与合作的主要平台。组智慧矿山 自动驾驶1IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶LTE-V2X基于LTE的车联网无线通信技术 (Long Term Evolution - Vehicle to Everything)MEC多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing)4G第四代移动通信技术(the 4th Generation mobile communication technology)1. 缩略语LTE长期演进(Long Term Evolution)5G第五代移动通信技术(5th-Generation)2IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶2.1 概念内涵采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业，而矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势1。一般而言，智慧矿山是指将现代信息、控制技术与采矿技术融合，在纷繁复杂的资源开采信息背后找出最高效、安全、环保的生产路径，智能化地响应生产过程中的各种变化和需求。智慧矿山的首要目标是高效、安全和环保，而矿卡的自动驾驶应用可以减少剥离、装卸、运输等露天矿山上关键生产环节的人工需求，并实现生产环节之间的高效协同，助力智慧矿山建设。具体而言，一方面，自动驾驶应用可以解决矿卡司机需要长时间面对噪声、浮尘、震动等的问题；另一方面，减少以至杜绝相关环节因人为因素导致的安全生产事故，并降低司机用工及车辆维护成本，提升矿山整体的作业效率2。此外，矿山场景复杂度较公共交通场景相对简单（人员严格管控、矿车行驶限速严格控制、行驶路线相对固定），矿卡的自动驾驶应用也相对容易实现。智能化与网联化协同是当前国内矿卡自动驾驶发展的主流技术路线。借助5G、LTE-V2X等网联技术，可以让矿卡实现车与路、车与车、车与管理平台的全方位连接，实现网联化自动驾2. 智慧矿山网联自动驾驶应用驶，从而让矿卡处于最优化的工作状态。具体包括：矿卡可以根据管理平台智能化的路径调度指令，实现矿卡与矿卡之间、矿卡与挖掘机间的高效协同，提升作业的安全性与效率；矿卡可以根据管理平台对行驶状态监测数据的分析，实现变速、制动、油门、转向等系统智能化线控，较人为操作更为精细与科学，减少轮胎磨损和燃油消耗，增加车辆工作时长；管理平台可以通过矿卡车轴称重传感器，实时远程监测车辆载重数据，判断车辆的使用效率并作出最优化调度调整。2.2 发展态势从国际看，矿山自动化、智能化相关研究起步较早。在上世纪90年代，加拿大、美国、芬兰、澳大利亚等国家即开始推动采矿各环节的自动化技术发展，以解决劳动力成本高昂且劳动力短缺的问题，并陆续提出了“数字矿山”、“智慧矿山”概念。在此背景下，一些国外企业较早开展露天矿山的自动驾驶应用研发，目前该应用已相对成熟。美国卡特彼勒、日本小松等工程机械企业在澳大利亚、智利、巴西等多地的露天矿通过部署由智能网联矿卡、通信网络、系统平台组成的矿卡自动驾1从采矿技术的角度来区分，采矿基本可分为两种形式，一种是地表采矿，即露天开采，另一种是地下采矿，简称坑采。本白皮书中所称的矿山自动驾驶是指露天矿中的矿用卡车的自动驾驶。2据澳大利亚铁矿石出口商FMG集团测算，其 137台自动驾驶矿车生产效率比传统人工运输提升了 30%，数据来源： sohu/a/350068802_117959。3IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自 动驾驶驶解决方案，实现了矿区自动驾驶的商业化应用，其中卡特彼勒的矿卡自动驾驶已经运行近3500万千米，物料运输量达到10亿吨3。从国内看，在产业经济转型升级和“两化”深度融合的趋势下，我国采矿业迎来了产业发展的巨大变革。从二十一世纪初起，国内相关企业与研究机构相继开展智慧矿山的研究与应用。其间，我国政府也陆续出台智慧矿山相关政策，尤其是2020年国家发改委等八部委发布关于加快煤矿智能化发展的指导意见，明确提出到2025年实现露天煤矿无人化运输。在国家政策引领和产业需求驱动下，国内相继涌现出一批工程机械企业，如北方重工、航天重工、徐州重工、跃薪智能等，和矿卡自动驾驶解决方案商，如踏歌智行、慧拓智能、希迪智驾、易控智驾等，投入到矿卡网联自动驾驶应用研发当中，并在多个矿区开展实地测试和试商用，目前已能实现多台矿卡自动驾驶编组行驶。2.3 案例与模式随着测试和试商用的逐渐展开，国内智慧矿 山网联自动驾驶的应用案例逐渐增多， 并 且体 现出智能化和网联化协同发展，以网联 技 术促 进自动驾驶应用落地的特征。例如，踏 歌 智行 联合包头钢铁集团、中国移动、华为、 北 方重工等共同打造“5G网络条件下基于无人驾驶的 智慧矿山建设”项目，在内蒙古包头白 云 鄂博 稀土矿区开展应用示范，并与国家电投 、 中环 协力等企业合作在多个矿区推动技术落 地 ；慧 拓智能与国家能源集团、航天重工等联 合 开展 工信部“特定场景车联网应用管理和支 撑 服务 系统应用示范”项目建设，同时与大唐 国 际宝 利煤矿等企业合作，落地矿山场景下网 联 自动 驾驶应用；跃薪智能与华为积极合作， 在 洛阳钼矿开发应用基于5G技术的远程遥控驾驶挖掘机。图2-1：国内企业积极探索智慧矿山自动驾驶3caterpillar/zh/news/caterpillarNews/h/cat-unmanned-mining-trucks-transport-1-billion-tons.html4IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶矿山自动驾驶应用目前主要存在三种商业模式：矿卡自动驾驶解决方案商成为主机厂前装供应商，主机厂直接销售具备自动驾驶能力的矿卡，并从矿卡销售中盈利；自动驾驶解决方案商牵头与大型剥离队成立合资公司，成为新型智能化剥离队，以更低的成本承接剥离项目；智慧矿山解决方案商面向采矿企业提供包自动驾驶应用的矿山智能化整体解决方案。采矿企业前期投入较大，用以改造或新购矿卡、建设矿区“云平台、通信网络、智能化终端”软硬件设施、培训管理作业人员等，后期通过节省的矿卡司机人工成本、油耗成本等逐步收回成本，并提升效益。图2-2：矿山自动驾驶商业模式5IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶智慧矿山网联自动驾驶依然遵循“钻、爆、采、运、排”的基本生产作业流程，并不会对露天矿山的开采工艺做颠覆性的重构处理。依据“采、运、排”作业流程，可以将自动驾驶作业场景划分为装载、运输和卸载三个作业场景。此外，为保障作业顺3. 智慧矿山网联自动驾驶作业场景与典型业务利进行，还存在作业保障（加油补水、维修保养等）场景。而从智能网联应用的角度出发，为实现上述作业流程，提高自动驾驶的效率和安全性，则需要矿卡远程遥控驾驶、矿卡与其他工程机械之间作业协同、矿卡行驶路径规划等应用的支撑。图3-1：智慧矿山自动驾驶实际生产作业场景6IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶3.1 作业场景3.1.1 装载作业场景1、场景概述装载作业场景，是指空载的自动驾驶矿卡依次行驶至装载作业点，装载设备（如挖掘机、电铲等）将物料装载至矿卡的车斗，矿卡再依次离开作业点的场景。在该场景下，矿卡、挖掘设备、云平台需要沟通明确整个装载协作流程（包括协同入场、装载、出场等步骤）。矿卡可以根据云平台规划的路径和对周围环境的感知，自动行驶至装载区，同时明确自身的作业任务，并将自车的实时状态信息（包括位置、速度、方向、加速度等）和任务信息实时发送至装载设备。同时，装载设备也需将自身的位置、朝向等信息发送至矿卡，从而实现作业过程的高效配合。如果自动驾驶矿卡出现异常情况（如自车无法避开的路障），矿卡紧急制动，并发送告警信息到挖掘机、周围车辆和云平台以避免危险作业，并由云平台远程接管以脱离困境。应用场景如下图所示：图3-2：自动驾驶装载作业场景7IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶2、预期效果该场景下，自动驾驶矿卡与装载设备之间的流程协作交互和故障报警通知可以有效保证在安全作业前提下高效、有序完成装载作业。避免矿卡与装载设备、其他车辆发生事故，降低安全风险。3.1.2 运输作业场景1、场景描述运输作业场景，是指自动驾驶矿卡在矿区道路上按照云平台规划的路径，结合环境感知信息自动行驶的作业场景。行驶过程中，矿卡通过与其他车辆（包括无人/有人车辆）、路侧设备、云平台进行信息交互，实现碰撞预警、超视距感知等功能，提升行驶安全性。类似地，如果发现异常情况，需要由云平台远程接管矿卡。应用场景如下图所示：图3-3：自动驾驶运输作业场景8IMT-2020(5G)推进组智慧矿山 5G自动驾驶2、预期效果在实际矿区运输作业场景中，自动驾驶矿卡除保证自身正常行驶外，还与其他矿卡和各种有人车辆（工程辅助车、指挥车）、智能路侧设备进行信息交互。在云平台的统一调度下，所有车辆高效有序地运行，提高整体运输效率，延长有效运输时间。3.1.3 卸载作业场景1、场景描述卸载作业场景，是指满载的自动驾驶矿卡依次行驶至卸载作业点并将物料卸载，然后由卸载设备（如推土机、装载机等）整理物料，矿卡驶离进入下一次“采、运、排”作业循环。在该场景下，矿卡、卸载设备、云平台需要沟通明确整个卸载协作流程（包括协同入场、卸载、出场等步骤）。矿卡可以根据路径规划和对周围环境的感知，自动行驶至卸载区，同时明确自身的作业任务，并将自车的实时状态和任务信息发送至卸载设备。卸载设备也需将自身的位置等信息发送至矿卡，从而实现作业过程的高效配合。类似地，如果发现异常情况，需由云平台远程接管矿卡。应用场景如下图所示：图3-4：自动驾驶卸载作业场景