矿山无人驾驶方案

矿山无人驾驶运输系统,可实现露天矿采煤装载运输的无人化,满足智能矿山安全、高效、绿色、环保等目标。

无人驾驶应用的总体技术架构包括"车端、场端、云端"三个层面以及相应的安全保障体系,其中车端的智能矿卡具备车辆感知、通信、决策和执行等能力,与其他设施之间基于5G、C-V2X多模车联网实现通讯传输,云端的调度管理平台具备协同控制、路径规划等能力,场端高精度传感设备与相应的安全保障体系共同确保智能矿卡无人驾驶应用能够安全可靠运行。

智能矿卡包括车体和车载智能化设备,智能化设备包括5G/C-V2X通信终端、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、车载定位、车载计算平台等设备,能够实现信息传输、环境感知和智能决策等功能,例如,摄像头、激光雷达等传感设备能够进行环境融合感知,并完成障碍物检测,而车载高精度定位系统则采用融合定位方法以满足不同环境下的定位需求。

车联网基于5G和C-V2X系统实现车与车、车与路、车与云平台的信息传输。5G系统包括基站、核心网等部分,支持实现车和云平台之间控制数据、状态数据的传输。V2X直连通信主要实现车与车之间、车与路之间关于车辆状态、道路状态等数据的传输。

云平台实现矿山运输场景信息的融合分析,构建矿山运输作业模型,面向不同应用场景提供作业调度、路径规划、联合决策和协同控制,可以实现自动驾驶的业务管理,同时作为应用总入口,承接各类信息回传和指令下发,并为业务规划网络路径。

相关推荐
LCG元4 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
Mr.Winter`2 天前
障碍感知 | 基于3D激光雷达的三维膨胀栅格地图构建(附ROS C++仿真)
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·具身智能·环境感知
数字芯片实验室14 天前
特斯拉HW5要上3nm工艺,自动驾驶芯片的军备竞赛
人工智能·机器学习·自动驾驶
小虎卫远程打卡app14 天前
自动驾驶避障思考
人工智能·chatgpt·自动驾驶
点云SLAM14 天前
PyTorch 中torch.clamp函数使用详解和实战示例
人工智能·pytorch·python·自动驾驶·slam·3d深度学习·张量操作
aixingkong92115 天前
需求初步探讨-从OR-AR
服务器·嵌入式硬件·自动驾驶·硬件工程
地平线开发者16 天前
地平线高效 backbone: HENet - V1.0
算法·自动驾驶
摘取一颗天上星️20 天前
自动驾驶技术路线之争:视觉派、激光雷达派与融合派,谁将引领未来?
人工智能·机器学习·自动驾驶
一点.点20 天前
MPDrive:利用基于标记的提示学习提高自动驾驶的空间理解能力
人工智能·自动驾驶
vlln22 天前
【论文解读】AgentThink:让VLM在自动驾驶中学会思考与使用工具
人工智能·机器学习·自动驾驶