需做足技術(shù)儲備

目前，我國L4級露天礦無人駕駛技術(shù)在多地已經(jīng)進(jìn)入了測試和試商用階段。

盡管如此，露天礦無人駕駛從小規(guī)模測試，向全場景、全流程延伸，走向真正的無人化（安全員下車）和7X24可持續(xù)作業(yè)的規(guī)?；逃?，依舊面臨諸多挑戰(zhàn)：?

1 持續(xù)作業(yè)需考慮全業(yè)務(wù)流程場景

在采-運(yùn)-排核心流程之外的場景中，如車輛加油/充電、輔助車輛混行、全路段避障、避炮等，也要具備無人駕駛能力。場景復(fù)雜度大幅提升，自動駕駛長尾問題愈加顯著，算法高效迭代成為基本需求。

2 不同的工況特點(diǎn)會對技術(shù)的可靠性和通用性帶來顯著挑戰(zhàn)。

相對于充分整備的測試環(huán)境道路，無人駕駛作業(yè)系統(tǒng)和車輛要能有效應(yīng)對異形排土場、綜合調(diào)度、陡坡、急彎、狹窄采掘作業(yè)平臺等“不大理想”的作業(yè)環(huán)境。

3 大規(guī)模生產(chǎn)作業(yè)，對無人駕駛作業(yè)系統(tǒng)提出更高要求。

隨作業(yè)車輛數(shù)量、作業(yè)規(guī)模和效率的提升，采掘作業(yè)面變化速度加快，對作業(yè)任務(wù)調(diào)度、高精地圖動態(tài)更新、作業(yè)點(diǎn)位動態(tài)分配、精準(zhǔn)路徑規(guī)劃、防止路徑?jīng)_突等都提出了更高的要求。

4 運(yùn)維運(yùn)營在商用階段容易成為技術(shù)短板。

在商用階段，擁有一套支持車輛狀態(tài)監(jiān)控，故障預(yù)警、且具備故障快速定界定位，以及運(yùn)營分析能力的智能運(yùn)維運(yùn)營平臺，是非常必要的。

基于車路云協(xié)同，

華為打造露天礦無人駕駛商用解決方案

實(shí)現(xiàn)露天礦無人駕駛作業(yè)不僅要解決自動駕駛問題，還需要打通無人駕駛車輛和作業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)，形成完整的無人化生產(chǎn)作業(yè)體系。華為融合智能駕駛和ICT技術(shù)解決方案，聯(lián)合伙伴基于車、路、云協(xié)同打造了露天礦無人駕駛商用解決方案：

車端：

華為和車輛制造企業(yè)合作完成車輛（機(jī)械）智能化改裝，并提供智能駕駛計算平臺MDC、高性能車規(guī)級激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭，以及礦車自動駕駛算法。

路側(cè)： 通過路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施和RTK基站實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)組合定位和V2X超視距感知。 ? 云端：

通過礦山業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、車隊(duì)調(diào)度管理系統(tǒng)和高精度動態(tài)業(yè)務(wù)地圖服務(wù)實(shí)現(xiàn)多車、多編組無人化作業(yè)的統(tǒng)籌調(diào)度；通過自動駕駛監(jiān)管運(yùn)營服務(wù)提供智能化車輛運(yùn)維和運(yùn)營分析能力；通過自動駕駛云服務(wù)，可以基于車輛端傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自動駕駛算法的持續(xù)優(yōu)化和迭代。

華為露天礦無人駕駛解決方案總體架構(gòu)

基于車路云協(xié)同的露天礦無人駕駛解決方案將帶來三大價值：

01 實(shí)現(xiàn)端到端無人化高效作業(yè)

打造“云上大腦”，實(shí)現(xiàn)多車統(tǒng)籌調(diào)度、全場景開展無人化作業(yè)。

02 提供更高的安全性和可靠性

基于“上帝視角”在規(guī)劃層面避免路徑?jīng)_突和多車死鎖，通過路側(cè)設(shè)施實(shí)現(xiàn)全局態(tài)勢感知，改善盲區(qū)障礙物檢測能力。

03 可快速實(shí)現(xiàn)自動駕駛算法的持續(xù)迭代

隨車輛持續(xù)運(yùn)行，可基于傳感器采集的數(shù)據(jù)，在云端高效開展算法優(yōu)化。

華為露天礦無人駕駛解決方案的五大亮點(diǎn)

一 ? 提升礦山特有場景的感知能力 在露天礦無人駕駛作業(yè)過程中，感知算法面臨諸多挑戰(zhàn)：

1、沙塵環(huán)境下實(shí)現(xiàn)落石等小目標(biāo)的精準(zhǔn)檢測；

2、礦山擋墻與地面邊界精準(zhǔn)語義分割挑戰(zhàn)較大；

3、目標(biāo)檢測訓(xùn)練樣本量少，訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和模型泛化難。

華為通過特有的技術(shù)，能在小樣本數(shù)據(jù)量的情況下，完成感知模型的訓(xùn)練，并實(shí)現(xiàn)了很好的泛化。華為的感知算法具有極強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力，提升了在不同作業(yè)環(huán)境下技術(shù)的可靠性和通用性。這大大降低了數(shù)據(jù)采集的要求和算法訓(xùn)練的難度，提升了沙塵環(huán)境下目標(biāo)精準(zhǔn)檢測的能力，具備遠(yuǎn)距離人車識別、擋墻邊界和高度精準(zhǔn)識別、地面起伏檢測、土礫或小石塊（10cm*10cm@20米）檢測等，提升行駛安全性。 ?

二 ? 提供全工況下精細(xì)化的車輛規(guī)控能力

華為可在各種工況場景下實(shí)現(xiàn)“一車一模型”的精細(xì)化的規(guī)劃控制能力，實(shí)現(xiàn)高速巡航、精準(zhǔn)停車、主動避障、安全跟車、直角彎、重載長坡等場景。針對不同車輛，不同載重狀態(tài)，系統(tǒng)會開展車輛響應(yīng)的一致性檢測，以提升規(guī)控算法在不同工況下的魯棒性。

在采裝區(qū)，可以在25米的狹窄采裝位實(shí)現(xiàn)作業(yè)，并基于車鏟協(xié)同實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)對位停車。在運(yùn)輸階段，基于車云協(xié)同，可動態(tài)完成礦山道路全路段的平整度檢測，并引導(dǎo)車輛在顛簸路面主動降速。

此外，車輛還能自主跨越或躲避坑洼、落石，并實(shí)現(xiàn)車轍均勻碾壓。在排土區(qū)，能應(yīng)對不規(guī)則的異形排土場，實(shí)現(xiàn)排土位科學(xué)規(guī)劃和精準(zhǔn)?？?，此外還具備排土位殘留渣土和排土擋墻斷裂檢測預(yù)警能力，車輛會主動避開并上報云端調(diào)度推土機(jī)完成擋墻修復(fù)。 ?

三 ? 打造云端大腦，實(shí)現(xiàn)多車作業(yè)智能調(diào)度、提升礦山特有場景的感知能力

為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)作業(yè)全過程的無人化，華為打造云端大腦，提供作業(yè)任務(wù)下發(fā)、作業(yè)區(qū)域分配、編組安排、待裝位/排土位規(guī)劃、車鏟協(xié)同作業(yè)等能力，除了這些基本能力外，還具備以下優(yōu)勢：

01

云端可基于車端感知數(shù)據(jù)眾包，

實(shí)現(xiàn)高精度業(yè)務(wù)地圖的分鐘級快速更新。

礦區(qū)道路高精地圖動態(tài)更新

作業(yè)點(diǎn)位以及排土線可以自動更新，保障采裝區(qū)和排土區(qū)的精準(zhǔn)對位。礦區(qū)道路的高精地圖也能跟隨作業(yè)點(diǎn)位的推進(jìn)和變化，在達(dá)到設(shè)定的距離閾值時實(shí)現(xiàn)自動更新。

02 支持均衡排土，也可支持異形排土場

云端可以依據(jù)擋墻邊緣自動計算排土位

（支持均衡排土和異形排土場）

03

通過長短路徑精準(zhǔn)規(guī)劃

提升多車協(xié)同作業(yè)的安全性

長路徑為車輛指引完整的作業(yè)路徑，短路徑規(guī)劃則是云端為避免多車軌跡沖突而提供的動態(tài)指引，大幅提升了無人駕駛的安全性。

04

支持全場景作業(yè)調(diào)度能力，

提升商用運(yùn)營階段系統(tǒng)可用性

可支持避炮、加油等作業(yè)場景；同時支持靈活的手動調(diào)度，以快速應(yīng)對各類突發(fā)情況；能應(yīng)對車端失去定位信息或通訊斷連等特殊情況的處理。

05

基于車路云協(xié)同，

可實(shí)現(xiàn)車輛超視距感知和風(fēng)險預(yù)警

對于道路上的靜態(tài)物體，車端會向云端上報感知信息，云端匯聚多車感知信息后會形成風(fēng)險預(yù)警，提示其他車輛進(jìn)行避讓。

四

提供自動駕駛監(jiān)管運(yùn)營服務(wù)，

為常態(tài)化作業(yè)提供基礎(chǔ)保障

在商用階段，智能化運(yùn)維運(yùn)營是保障常態(tài)化作業(yè)的基礎(chǔ)能力。華為在云端構(gòu)建自動駕駛監(jiān)管運(yùn)營服務(wù)，提供以下能力：

1：提供自動駕駛車輛狀態(tài)監(jiān)管能力。

2：支持車輛健康自檢、故障告警、故障智能診斷和分析。

3：提供礦山作業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)智能分析能力。

五 ? 基于車端數(shù)據(jù)，

實(shí)現(xiàn)自動駕駛算法持續(xù)優(yōu)化

為實(shí)現(xiàn)算法的高效迭代，華為自動駕駛云服務(wù)提供了一條完整高效的開發(fā)、訓(xùn)練和評測工具鏈。包括：

1：為模型訓(xùn)練提供自動化數(shù)據(jù)流水線服務(wù)能力，覆蓋從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)回放、智能化難例挖掘、智能標(biāo)注、生成增量數(shù)據(jù)集，到模型訓(xùn)練整個開發(fā)過程。

2：提供自動駕駛規(guī)控算法云仿真平臺，支持礦車動力學(xué)仿真，融合了功能安全分析，可加快自駕算法場景遷移，提升礦山場景規(guī)控算法迭代效率。

3：積累了高質(zhì)量的礦山特有場景訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和仿真場景庫。

4：基于云端海量資源，模型訓(xùn)練和仿真測試（日行千萬公里）非常高效。

從試商用到常態(tài)化運(yùn)營，露天礦無人駕駛系統(tǒng)需要經(jīng)得起嚴(yán)苛環(huán)境和復(fù)雜工況的千錘百煉。在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的道路上沒有一蹴而就，唯有持之以恒才能厚積薄發(fā)，華為砥志研思、銳意進(jìn)取，與煤礦業(yè)主和行業(yè)伙伴共同推動無人駕駛作業(yè)的規(guī)?；?、常態(tài)化商業(yè)應(yīng)用，為打造安全、高效、可靠的智慧礦山奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。

編輯：黃飛

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