行业领域

新一代信息技术产业,采矿业,人工智能

需求背景

(1)井下高精度定位与导航：在GPS信号不可用的井下环境，实现厘米级定位精度，支持智能车辆自主导航。基于UWB、惯性导航和视觉里程计融合的定位方案，结合三维地图构建技术，实现复杂巷道中的精确定位与路径规划。

(2) 井下环境感知与障碍识别：开发适应粉尘、潮湿、弱光等恶劣环境的多模态感知系统，提高对移动障碍物、巷道变形等异常情况识别能力。研究防尘、防爆激光雷达、毫米波雷达、红外相机等传感器集成方案，开发基于深度学习的环境理解算法。

(3) 多车协同与调度优化：实现多台智能运输车辆的协同作业，提高整体运输效率。基于5G网络的车车通信技术，开发分布式协同决策算法，并结合生产调度需求，构建智能调度系统。(4)故障诊断与远程维护：提高设备可靠性，降低维护成本。研究基于大数据和人工智能的故障预测模型，开发远程监控和诊断系统，实现设备状态实时监测和预测性维护。

        (4) 人机协作与安全保障：在半自动化阶段，确保人机协作的安全性和效率。研究直观的人机交互界面，开发基于计算机视觉的人员检测与跟踪算法，构建多重安全保护机制。

需解决的主要技术难题

1.井下高精度定位与导航技术目标

实现厘米级的定位精度。当前学界和行业对UWB和视觉里程计的结合在复杂环境下的定位精度一般可达到10厘米级别。目标是通过优化算法和硬件，推进到厘米级（≤5cm）。

开发能够在无GPS井下环境中稳定工作的复合导航系统。研究表明，视觉里程计与UWB和惯性测量单元（IMU）融合可以提高系统的稳定性和准确性。

2.井下环境感知与障碍识别技术目标

提高感知系统的准确性至98%以上。通过集成提高鲁棒性的激光雷达和毫米波雷达，及深度学习算法改善，辨识率需达到实用水准。

开发适应于粉尘、潮湿和低光照条件下的传感器系统。具体目标是在视觉系统动态范围增至120dB以上，以适应暗光及反光环境。

3.多车协同与调度优化技术目标

优化调度系统以提升至少30%的运输效率。通过基于5G通信的车车协同通信技术，减少信息传递时滞和错误，提升调度的响应速度和精准度。

开发可自适应井下复杂网络环境的协同决策算法。算法需要支持实时动态优化，以应对不断变化的环境和条件。

4.故障诊断与远程维护技术目标

实现至少20%的维护成本降低。通过集成大数据分析和人工智能技术优化故障预测模型，实现预测性维护，减少紧急维护事件。

开发具有至少95%预测准确率的故障诊断系统。利用实时数据监控和历史数据分析，提高诊断算法的准确性。

5.人机协作与安全保障技术目标

构建能实时监控并警示人员接近危险区域的系统，准确性需达到99%以上。使用高精度的计算机视觉与传感技术，确保工作区域内人员与机器之间的安全距离。

        开发直观且响应迅速的人机交互界面。界面应支持多种交互模式（触控、语音等），并能在恶劣环境中稳定工作。

期望实现的主要技术目标

1.井下高精度定位与导航技术目标。实现厘米级定位精度。根据类似技术应用的研究如使用UWB技术，通常定位精度可以达到10厘米到30厘米。目标是通过算法优化进一步提升到5厘米以内。

实施方法：开发和整合UWB技术、惯性导航系统（INS）和视觉里程计（VIO）的混合定位系统。利用滤波技术如卡尔曼滤波来优化数据融合过程，提升定位精度和稳定性。

2.井下环境感知与障碍识别技术目标。提升环境感知算法的准确率至98%以上，特别是在粉尘、潮湿和低光照条件下。

实施方法：研发多模态感知系统，结合激光雷达、红外相机和毫米波雷达，利用深度学习技术分别优化不同传感器在特定环境条件下的数据处理能力。

3.多车协同与调度优化技术目标。提高运输效率至少30%，并能在多车环境下实现高效协同。

实施方法：开发一个基于5G通信技术的车辆间通信协议，以及一个分布式决策制作算法，用以动态调整车辆行进策略和工作分配。

4. 故障诊断与远程维护技术目标。减少至少20%的维护成本，提高故障诊断系统的预测准确率至95%。

        实施方法：整合大数据和AI技术，开发一个故障预测和诊断模型。使用实时监测数据与历史维护数据，进行深入学习训练模型，以及时预测设备潜在故障。

5. 人机协作与安全保障技术目标。确保工作区域内人员与机器之间的安全距离，实现99%以上的警告准确率。

        实施方法：开发高精度的计算机视觉系统，实时跟踪人员位置，结合机器学习算法优化行人检测和路径预测，有效识别潜在碰撞或危险情况。

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