远程控制及自动驾驶在露天矿开采中的应用与研究 

引言

通过应用新一代智能化技术，露天矿实现了装备自动化、管理数字化和决策智能化三大升级，显著提升采矿效率，大幅降低安全事故率，同时通过智能能耗管理系统有效减少碳排放，全面推动传统矿山向绿色智慧矿山转型发展。

1 露天矿无人驾驶技术应用的重要性

1.1 提高驾驶安全性

相较于传统人工驾驶模式，无人驾驶系统借助精密传感装置与视觉采集设备的协同工作，可全天候扫描矿区作业环境并整合多维数据，智能生成最优运输路径，消除因驾驶员视野盲区或操作疲劳导致的安全隐患，保障运输车辆按规划轨迹精准行驶，最大限度规避人为失误和车辆剐蹭等风险，显著增强矿区物流运输的安全保障水平。

1.2 降低驾驶成本

传统露天采矿运输长期依靠人工操作，存在劳动力支出高昂、作业人员职业健康隐患突出以及持续性的岗位技能培训投入等问题。运用智能无人驾驶系统可有效优化人员配置支出、改善作业环境安全性能、削减岗位适应性培养经费，同时突破人工操作的时间限制，持续提升物料运输作业效能。

1.3 节能环保

露天矿引入无人驾驶运输系统后，通过智能路径规划和最优车速控制显著提升能源利用效率，其搭载的环境监测模块可实时采集矿区大气颗粒物浓度、噪声分贝值等关键参数，结合云端大数据分析生成环保评估报告，为制定精准化的绿色开采方案提供决策依据，推动矿区生态环境保护与资源开发实现协调统一发展。

1.4 优化管理

露天矿引入智能无人驾驶系统后，依托 5G 物联网架构构建的数字化管理平台，可毫秒级采集矿卡定位坐标、载重状态、发动机参数等 23 类运行数据，通过边缘计算实时优化车辆调度策略，使矿石运输周转率提升，同时基于深度学习算法持续迭代运输路径规划方案，最终实现矿区”采 - 运 - 排”全流程的智能化升级改造。

2 露天矿山自动驾驶作业场景与典型应用

2.1 作业场景

2.1.1 装载作业场景

在露天矿智能化装载作业场景中，矿用卡车基于高精度北斗定位和激光雷达环境感知系统，通过 5G 专网与中央云控平台保持实时数据交互。矿卡根据云端下发的动态路径规划方案自主导航至指定装载点，同时将毫米级定位数据、载重状态及车辆健康参数实时传输至电铲控制系统。装载设备通过车载智能终端反馈铲斗姿态、物料装载量等作业参数，双方基于预设的协同控制算法实现厘米级对接精度。当系统检测到不可预见障碍或设备异常时，立即启动多级安全防护机制，矿卡执行紧急驻车操作并通过低时延通信网络向云平台发送故障诊断报告，由远程监控中心调度应急处理方案确保作业连续性。

2.1.2 运输作业场景

在露天矿区智能化运输作业场景中，矿用卡车依托高精度定位系统和多源传感器融合技术，自主执行云端下发的动态运输任务。车辆通过 V2X 车路协同系统与周边设备建立实时通信网络，持续交换位置坐标、行驶轨迹和路况信息，实现全路段盲区预警和协同避障功能。当毫米波雷达检测到前方突发障碍或系统诊断出设备异常时，立即激活多级制动防护体系，同时通过低延迟通信链路向控制中心发送紧急求助信号，触发远程监控平台的应急处置机制，确保运输过程的安全性和连续性。

2.1.3 作业保障场景

在露天矿智能化作业保障场景中，矿用卡车通过车载诊断系统实时监测油液状态、关键部件损耗等参数，当达到维护阈值时自动向云端发送服务请求。智能调度平台综合各车辆健康状况和保障站点分布，生成最优维保路径并下发至目标矿卡。矿卡依托多传感器融合定位技术自主导航至指定维保区，全程与加油站、维修站等设施保持数据交互，实时更新作业进度。维保过程中出现突发故障时，系统立即启动三级应急响应机制，包括车辆自主制动、周边设备联动避让和远程专家会诊等多重保障措施。

2.2 典型应用

2.2.1 远程遥控驾驶

露天矿智能运输系统中，远程遥控驾驶作为关键安全保障机制，在矿卡遭遇复杂路况或突发故障时即时启动。系统采用双模接管机制：当车辆自主识别处理能力边界时自动发起响应式接管请求，同时云端管控平台通过持续监测车辆运行状态可触发主动式紧急接管。依托 5G 网络构建的高可靠通信链路，远程控制台能够实时获取多路高清环视影像和车辆动力学数据，操作人员通过力反馈操纵杆和全景可视化界面精准实施远程驾驶干预，确保特殊工况下的运输作业安全性和连续性。

2.2.2 作业协同

在露天矿智能化作业场景中，矿卡与工程机械的协同系统通过多维度技术整合实现高效配合。云平台中枢建立全局作业模型，动态协调各设备运行节奏与任务序列；同时依托 LTE-V2X 构建的端到端通信网络，实现装载机械与运输车辆间的毫秒级数据交换，包括三维空间坐标、设备运动轨迹和作业状态等关键参数。该系统支持自动生成最优装载点位，引导矿卡厘米级精准停靠，并通过实时姿态校正确保装载流程无缝衔接，显著提升全流程作业协同效率与安全性。

2.2.3 路径规划

在露天矿智能化运输系统中，路径规划采用分级决策架构实现全流程导航。云端控制中心首先整合矿区三维地质模型与实时动态信息，生成覆盖运输全环节的全局最优路径并下发至矿卡终端；在露天矿复杂作业环境中，当矿卡搭载的多线激光雷达与立体视觉系统融合检测到滚石、积水或设备故障等突发状况时，车载边缘计算平台在 200 毫秒内完成障碍物三维建模与威胁等级评估，基于强化学习算法动态生成包含速度曲线与转向角度的最优避障路径，同时通过5G-V2X 通信模块向半径 300 米范围内的电铲、推土机等设备广播避让指令，形成多设备协同响应的安全防护圈，确保重载运输过程中的动态避障精度达到±10 厘米级别。

结束语

智能开采技术通过自动化装备集群协同作业、智能感知系统实时监测和 AI算法动态优化，显著提升煤矿开采效率，降低事故风险，减少能源消耗，推动传统煤矿向少人化、绿色化、智能化的可持续开采模式转型升级。

参考文献

[1] 张磊，蔡明祥，林巧 . 露天煤矿无人驾驶规模化应用与成效 [J]. 智能矿山，2024，5（6）：56-64.

[2] 陈善有，郭洋，田斌，等 . 国内外露天矿山无人驾驶研究现状分析与发展前景 [J]. 现代矿业，2023，39（12）：12-16.