露天矿山运输卡车自动驾驶系统原理模型的研究

路向阳，谭绍军，李 勋，徐 彪，何海兴，贺云香，胡 剑

（1.中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南 株洲 412001；2.中国中车股份有限公司 科技与质量管理部， 北京 100089；3.湖南大学 机械与运载工程学院，湖南 长沙 410082）

0 引言

近年来，“智能化”与“网联化”相融合的“智能网联”技术路线成为汽车自动驾驶研究的主流。智能网联系统由多个基础平台构成[1-2]，如运行控制基础平台、动态地图基础平台及信息安全基础平台等。由于智能网联技术涉及的范围广、对象多、场景复杂，每一个基础平台都十分复杂，涉及政策法规、标准、基础设施及产品监管等诸多问题，因此智能网联系统从概念和顶层设计到最终落地仍需经历相当长的时间。

露天矿山运输卡车（简称“矿卡”）属于特殊场景的汽车，其运行区域与道路及其交通标志的范围、参与对象、场景相对传统汽车的而言要明确得多。矿卡自动驾驶技术除了要解决车辆无人值守的问题外，更重要的是在此基础上还需解决矿山企业节能增效、检修维护和监控管理的需求问题，以及不同系统或设备间互操作性与互换性的问题。

本文在分析矿山运输生产场景特点与矿山企业特殊需求的基础上，提出一种矿卡自动驾驶系统的原理模型，并在顶层的原理层面进行框架性描述，以期对矿卡自动驾驶的技术路线选择、系统架构研究以及行业标准体系建设提供参考。

1 矿卡自动驾驶系统的特点与自动化等级

本文所述的矿卡自动驾驶主要是指矿卡车辆在没有驾驶员的情况下，根据运输生产作业计划，在运行控制中心（operation control center, OCC）的监控下自动运行的驾驶方式。为了便于阐述自动驾驶系统的原理模型，首先分析矿卡自动驾驶系统的特点，并引入符合矿卡作业实际的自动化等级的概念。

1.1 矿卡自动驾驶系统的特点

矿卡自动驾驶系统的特点主要如下：

（1）计划性。矿卡的自动驾驶消除了人工驾驶的随意性和不确定性，因此可以通过制订最优的运输作业计划，达到整个车队甚至整个矿区的节能、增效目标。与乘用车在开放公路上随机行驶的场景相比，计划性是矿卡自动驾驶系统最突出的特点。

（2）组织性。矿卡自动驾驶系统的计划性通过运输作业组织来实现。运输作业组织是指矿山企业通过使用矿卡，协同作业车辆、道路、场地、通信设施、各种辅助设施、作业人员等对象或要素实施矿山运输作业行为的总和。原理模型的研究应充分体现如何组织这些要素来实现企业所期望的运输目标。

（3）有OCC监控。传统的矿山运输生产系统OCC的监控功能相对薄弱，矿卡自动驾驶系统被要求加强OCC的监控功能，以确保运输作业按计划、有组织地进行，并支持维护与管理。当运输作业因意外事件产生偏差时，OCC对作业偏差进行调整，必要时处理异常情况。

（4）面向企业用户。矿卡自动驾驶系统是矿山企业实施运输作业、支持设备维修与管理的一个平台。

（5）大系统、强耦合。自动驾驶系统不是一个单一的装置，而是通过车与地之间的无线通信以及地面各种设备之间的有线或无线通信，把自动化作业区域的各种车辆、各种地面设备有机连接的大系统。自动驾驶所需的各种功能被合适地分配到系统的各个组成部分中，以求在满足矿山企业目标需求的前提下实现功能的最优分配。

（6）自动化区域封闭。矿卡自动驾驶系统的作业区域应对外封闭，形成封闭的自动化区域（automatic operational zone, AOZ）[3]。AOZ的面积是有限的（区域半径一般为数公里到数十公里）；在AOZ内，车辆的数目也是有限的（一般为数十台到数百台),这与随机数量的乘用车在无边界的开放公路上行驶的复杂场景存在显著的差异。露天矿山运输作业区域随着采掘与排土的推进而移动，因此AOZ是动态移动的。

（7）矿卡及其行驶的道路与普通的智能网联车的情形显著不同。矿卡[4]主要用于矿物和渣土的运输与装卸，其典型质量一般为数百吨，因此其牵引、制动、控制（如联合装载、卸载、车厢举升、上下坡道）等与普通乘用车有显著的差别。矿区道路[5]主要为以碎石为特征的非铺装道路，路面易产生凹坑和积水坑并出现车辆洒落的碎石，前车的运行有可能对后车产生较大的灰尘。矿区道路一般没有交通标志，但会在排土区设置挡墙，以防止车辆跌落悬岩。

1.2 矿卡自动驾驶系统的自动化等级

国际自动机工程师学会（SAE International）标准SAE J3016针对汽车自动驾驶系统的自动化等级提出了L0～L5的定义[6]；IEC 62267和IEC 62290系列标准针对城市轨道交通列车自动驾驶系统的自动化等级提出了GOA0～GOA4的定义[7-8]。由于矿卡自动驾驶与一般意义上的汽车自动驾驶有着显著的差别，关注的重点亦明显不同，为更加贴近矿山运输生产作业的实际情况，本文提出矿卡自动驾驶的自动化等级定义，具体如下：

（1）GOA0——全人工驾驶，即完全依靠驾驶员人工驾驶。该等级主要适用于未安装自动驾驶设备或自动驾驶设备被切除的情形。

（2）GOA1——人工驾驶。在该等级下，矿卡由驾驶员驾驶，但系统具有某些安全报警或安全防护辅助功能，如具有车载终端（矿卡定位、通信和人机接口），能够向OCC报告本矿卡的位置，与OCC对讲或视频信息交流；或者具有防碰撞报警功能（如声、光报警）、防碰撞限速以及制动功能；或具有工作人员（工作人员可位于OCC、协同车辆或其他地点）对矿卡实施远程紧急制动功能；或具有OCC对矿卡实施人工远程驾驶的功能。

（3）GOA2——半自动驾驶。该等级具有某些辅助驾驶功能，例如循迹行驶、速度控制，但车上需要有驾驶员值守（如驾驶员根据场景启动或关闭某些辅助驾驶功能）。

（4）GOA3——自动驾驶。具有GOA3等级驾驶系统的矿卡在作业时无须驾驶员值守，但矿卡的休眠/唤醒、检查和异常情况等状态的处置需由工作人员承担。

（5）GOA4——全自动驾驶。GOA4等级的自动驾驶系统在GOA3基础上承担了车辆休眠/唤醒和检查、健康管理的职责以及异常情况的识别与处置（必要时人工干预）任务。

2 矿卡自动驾驶系统的原理模型

由于矿山运输生产作业具有计划性、组织性和受中心监控的特点，本文提出矿卡自动驾驶系统由作业计划层、作业管理与监控层、车辆作业层3层构成的分层次思想。

2.1 作业计划层

作业计划层的主要任务是：根据矿山企业生产任务的总体要求，对各个装载点及其车流进行规划，生成日生产计划；根据日生产计划以及铲车、矿卡、推土机等其他协同车辆以及道路和作业区等情况，为每天的生产运输作业合理配置资源要素，形成若干生产运输作业单元；在日生产计划以及生产运输作业单元分配方案的基础上，生成矿卡运行图与时刻表。作业计划由矿山企业的计划部门制定。根据季节、工作日、节假日等情况的不同，一般备有多套作业计划。作业计划层的功能是生成作业计划，但不参与具体计划的执行。一旦当日的作业计划被确定，当日的作业将交由作业管理与监控层和车辆作业层负责。

2.2 作业管理与监控层

作业管理与监控层中的作业管理是指督导实施预定的生产运输作业计划，以及处理降级模式和异常情况；作业监控是指监视作业过程中系统的状态和性能，必要时启动控制进行干预。作业管理与监控层接受作业计划层下发的作业计划，组织辖区内所有车辆按照计划在基础设施上运行，并进行监控。作业管理与监控层向作业计划层反馈作业统计结果。作业管理与监控层的任务主要由OCC执行。

2.3 车辆作业层

车辆作业层属于单个矿卡范畴，它接受作业管理与监控层下发的车次号及其赋予的任务，控制本矿卡在作业管理与监控层的监管下完成任务。车辆作业层实时向作业管理与监控层汇报作业状态。车辆作业层的任务主要由安装在矿卡上的设备执行（必要时借助地面相关设备）。

目前，原理模型的顶层，即作业计划层的工作由人承担；原理模型的底层，即车辆作业层的工作可由人来承担，也可由系统来承担，且系统承担得越多（即，人承担得越少）则系统自动化程度越高。把3个层次每一层的任务划分为若干功能模块，得到矿卡自动驾驶系统的原理模型，如图1所示。

图1 矿卡自动驾驶系统的原理模型Fig. 1 Principle module of truck automatic operation system

3 矿卡自动驾驶系统原理模型的功能

本节通过对图1中每一层的各个功能模块进行阐述来说明矿卡自动驾驶系统的原理。

3.1 作业计划层

3.1.1 日生产计划

根据矿山生产任务的总体要求，可以按照年度计划、 月度计划等实际情况，最终计算得到当日的生产计划。例如，可根据正常工序生产作业，结合矿山的实际地形、天气、车辆运输等情况，将年度生产计划按季度、月、周、日进行分层分配。日生产计划的计算公式为

式中：Ai——月度生产计划；A——年度生产计划；Ci——月度生产计划占年度生产计划的比例；Ad——日生产计划；Ej——日生产计划占当月生产计划的比例。

日生产计划是自动驾驶系统最顶层的输入。根据车辆检修、维保的周期情况，该输入也可不采用日历意义上的“日”生产计划，而采用“周期”生产计划。

3.1.2 作业组织方案

矿山企业的生产运输作业组织方案[9-10]是根据日生产计划、整个生产运输作业各个环节（采、装、运、卸、平等）的模型、作业区域地形和道路以及矿山车辆的可用性（与保有量和维保相关）来制订的。作业组织方案把生产任务分解后交由若干作业单元承担，每个作业单元由若干电铲、矿卡以及辅助车辆组成。

作业组织方案的制订需要考虑以下因素：

（1）电铲作业效率。使之最大化，以尽量缩短电铲的空闲时间。

（2）矿卡运输作业效率。使之最大化，尽量缩短矿卡在装/卸载区以及路口、单行道的排队等待时间。

（3）矿卡投入数量。在产量一定的情况下，使矿卡投入量最少。

（4）能耗和磨耗。在产量一定的情况下，能耗及磨耗最小。

（5）矿卡作业周期。使该时间适当。矿卡作业周期时间是指矿卡完成装、运、卸、折返一个往返周期所花费的时间。该周期时间与生产产量指标相关，也与节能降耗指标相关。当日生产计划任务较重时，该周期时间值小（其最小值受矿卡和道路最高速度限制约束以及道路上车辆之间的安全间隔约束）；当日生产计划任务较轻时，该周期时间值大（给优化速度规划以达到节能降耗目标留出较大空间）。

以上这些因素互为因果关系或互相制约，因此作业组织方案应通过迭代的方式确定。可以采用仿真的方法指导作业组织方案的制订，并通过实际的生产作业实践和验证反过来修正、完善仿真系统，使之更加准确。

作业组织方案的确定应引入产量和节能降耗权重因子，并根据当日生产运输目标或相应的原则（产能优先、节能优先或产能与节能兼顾等）制订多种满足不同需求的方案供选择。

3.1.3 车辆运行图与作业时刻表

当前的矿山运输作业普遍没有采用车辆运行图与时刻表。采用自动驾驶模式之后，矿山运输基本具备了通过时刻表调度整个矿区车辆运行的条件。按照时刻表运行是矿卡最优路径规划、路权管理和速度规划的基础，这可在作业计划的层面减少道路资源占用的冲突，缩短矿卡排队时间，达到高效、节能、减小磨耗的目的。

3.1.3.1 车辆运行图

车辆运行图是在日生产计划和生产运输作业单元分配方案的基础上编制的，它规定了各次矿卡占用区间的次序、在区间的运行时分、在停车地点的到达/出发或通过的时刻、在停车地点的等待时间以及卸载后折返作业的时间，能直观地显示各次矿卡在时间上和空间上的相互位置和对应关系。

图2是车辆运行图的一个示例，图中横坐标表示时间、纵坐标表示距离，并用水平线代表各个停车地点的中心线位置；用由左下方向右上方的斜线代表上行矿卡，用由左上方向右下方的斜线代表下行矿卡。车辆运行线与网格水平线的交点就是矿卡在每个停车地点的到达、出发或通过的时刻。图中的斜线具有唯一的编号（即车次号）；多条首尾相连的斜线连接在一起组成一条计划线，代表了该矿卡一天（或一个作业周期）的运行计划。

图2 矿卡车辆运行图示例Fig. 2 An example of mine transportation truck operation schedule

OCC按车辆运行图指挥矿卡运行。各停车地点按车辆运行图进行作业协同，以确定每天需要派出的矿卡数、矿卡唤醒/休眠以及出入停车点的顺序及时间。矿卡的检修、加油、清洗、道路维修等岗位，也都是根据车辆运行图来安排检修、施工计划。车辆运行图把整个运输生产活动联结成为一个整体。

车辆运行图的要素如下：

（1）矿卡区间运行时分。其通过牵引计算和矿卡试运行相结合的方法确定。

（2）矿卡停车时分。其主要取决于停车点协同作业车辆或作业内容等因素。

（3）矿卡在卸载点折返、停留时间。其取决于卸载地点作业、折返所需的时间。

（4）矿卡出入停车点的作业时间。

（5）投入矿卡数目。

（6）矿卡运行间隔时间。其根据当日生产计划所确定的工作量大小来确定，但最小运行间隔时间受自动驾驶控制系统、矿卡等相关机电设备性能条件限制。

（7）停车地点间隔时间。

3.1.3.2 作业时刻表

作业时刻表是车辆运行图的表格表现形式，其规定了运输作业线路的一个作业周期（例如一天）的起止时间、各次矿卡占用区间的顺序、矿卡在一个停车地点到达和出发（或通过）的时刻、矿卡在区间运行时分、矿卡在停车地点的停车时间、矿卡折返作业时间及矿卡出入停车场地的时刻。根据实际情况，作业时刻表也可采用简化形式，如等间隔运行的形式。

3.1.4 车辆识别号

运输作业的组织需要通过车辆识别号把作业计划与具体的作业矿卡关联起来。自动驾驶矿卡的车辆识别号可由目的地号、车辆号和车次号这3个字段组成。目的地号规定了担当某一车次的矿卡需到达的最终地点，即当前使用车次线的最终地点编号。车辆号是车辆实体的编号，每台矿卡均有终生唯一的固定编号，该编号在制造厂制造完成时生成。车次号规定了该矿卡本次要执行的作业任务，不同类型矿卡的车次号范围不相同。

对于矿卡需要非计划移动（例如加油）的情形，可人工输入目的地编号，引导矿卡自动向目的地行驶。

3.2 作业管理与监控层

3.2.1 地图管理

地图管理是指AOZ的数字地图管理。AOZ包含装载区、道路（如单行道、双车道、路口等）、卸载区（如排土场、破碎站）、加油区及停车场等区域。由于矿山作业区随着作业的推进而移动，所以地图管理应包括地图采集、地图更新和地图发布等内容。

3.2.2 时刻表管理

时刻表管理模块的主要功能有如下：

（1）导入和确定时刻表。OCC工作人员从数据库中导入、选择和激活时刻表。一般情况下，时刻表由作业计划层产生。

（2）修改作业时刻表。在某些特殊的情况下，OCC工作人员可修改时刻表。

3.2.3 生产调度管理

生产调度管理模块的功能包括：

（1）导入和确定运输生产单元配置表。OCC工作人员从数据库中导入、选择和激活运输生产单元配置表。

（2）修改运输生产单元配置表。在某些特殊的情况下，OCC工作人员可修改运输生产单元配置表。

（3）根据作业时刻表或工作人员的命令自动给矿卡旅程（包括起点、中途停车点、终点站、时间等）编派车次。

（4）对于GOA4系统，根据作业时刻表或工作人员的命令自动唤醒指定车辆号的矿卡。

3.2.4 车次管理

本功能模块根据生产调度管理模块所确定的单元配置表、时刻表和矿卡的位置及状态，为矿卡指派车次号（将车次代表的一趟作业任务下达给特定的矿卡）；或者在矿卡执行完一个车次号任务之后为其指派新的车次号；在特殊情况下，也可在矿卡正在执行一个车次号任务的过程中，为该矿卡指派一个新的车次号。矿卡将按照车次号的要求执行作业（如上线、装载、运输、卸载、下线及休眠等）。通常，一辆矿卡在一天的运行中要依次担当多个车次任务。对于GOA4和GOA3系统，当一辆矿卡的所有车次任务都已经指派完毕之后，该矿卡将自动进入待命状态，此时矿卡停车，等待发车指令（如发车时间或调度员确认等）。

一旦为一辆矿卡指派了一个车次，将创建一个唯一的车辆识别号关联该特定车次。当矿卡退出本次作业活动时，将删除该矿卡的车辆识别号。对于GOA2和GOA1系统，也可由驾驶员通过车载终端输入车辆识别号，并通过无线通信系统将该识别号发送到OCC。

3.2.5 路径/轨迹规划

路径规划是指为矿卡搜索并确定从当前位置到目的地的最佳运行路线。路径规划是基于AOZ数字地图、结合各种车辆对道路资源的动态占用状态而制定的，可选择采用事先采集并确定的参考路径。

路径规划的典型场景主要有沿道路行驶、驶入装载点、驶入排土点、驶入破碎站、在指定停车位泊车等，其要解决最佳行驶路线搜索、最优曲率规划、倒车及以最佳位姿停车入位等与场景相关的具体问题。

根据AOZ内实际道路和协同作业区域的具体情况以及自动驾驶系统的性能，把一条已确定的路径划分为若干段，形成行车轨迹。轨迹的长度范围不能超过其移动授权限制点。轨迹由若干个点构成，包含每一点的位置坐标、前进/倒车等属性信息，以便矿卡按照轨迹要求行驶，即循迹行驶。

3.2.6 速度规划

速度规划以当日的作业时刻表为依据。速度规划存在以下几种方式：

（1）为矿卡规划从起点到终点轨迹上的每一点的速度，形成一条以行驶距离为自变量、速度为函数的二维曲线，即矿卡自动驾驶速度模式曲线，简称ATO（automatic truck operation）模式曲线，如图3所示[11]；

图3 ATO模式曲线示例Fig. 3 An example of automatic truck operation profile

（2）仅给出运行等级，例如低速等级、中速等级、快速等级等，不同的运行等级代表不同的ATO模式曲线；

（3）仅给出时间限制，如仅给出从当前位置到达指定位置（一般为轨迹终点）计划行驶的时间等。

速度规划对矿山运输生产节能降耗具有重要意义。速度规划的核心任务是根据矿卡的运动方程、初值条件、终值条件、道路（包括坡道、弯道）、车辆（包括牵引/制动特性、速度/加速度/冲动限制）以及作业周期时间限制等约束条件，寻找使目标函数（即牵引能耗）取最小值的最优控制变量a(t)和速度曲线v(t)。在实际应用中，因为坡道和限速都是与位置s相关的分段常数函数，为了求解方便，可以将时间域的最优控制问题转换为位置域模型，即以位置s为自变量，相应地，控制变量转换为a(s)，状态变量转换为时间t(s)和速度v(s)。

3.2.7 路权管理

路权管理主要负责道路（特别是路口、单行道）、协同作业区域等涉及共享道路资源（即路权）的协调管理，在规划层面避免各车辆对共享资源的占用发生冲突，减少停车和不必要的制动减速，避免自动驾驶矿卡迎面相撞或侧面相撞。为此，引入“接近区域”和“接近车辆”的概念。接近区域是距离资源冲突区前方足够远的一段区域（大于车辆的行车制动距离）；接近车辆是进入接近区域的车辆。对于采用GOA4和GOA3系统的自动驾驶矿卡，在进入接近区域时，由路权管理模块通过互斥联锁逻辑实现接近车辆在时间上和空间上错开，有序占用和释放共享资源。对于采用GOA2和GOA1系统的人工驾驶车辆，可通过车辆的人机界面获得路权管理模块发出的指令和相关信息，有序通过路口；必要时，可通过OCC人工干预或制订相关的作业规程。

3.2.8 轨迹防护

除了上述路权管理在规划层面避免各车辆对共享资源的占用发生冲突之外，还需对矿卡的运行轨迹进行安全防护，以避免追尾或侧面相撞。为此，首先定义车辆安全宽度。车辆安全宽度是指在车辆实际宽度的基础上，加上车辆定位偏差、车辆横向控制误差、横向安全裕量后得出的宽度。在此基础上定义轨迹防护区。轨迹防护区是车辆从轨迹起点沿着当前轨迹运行至轨迹终点，车辆安全宽度扫过的范围，其示意图如图4所示。

图4 轨迹防护区示意Fig. 4 Schematic diagram of trajectory protection zone

为保证自动驾驶矿卡的运行安全，在确定其轨迹时，应确保矿卡的轨迹防护区不越过地图边界，不与不可通行区域、障碍物安全包络线及其他车辆安全包络线发生重叠；任何两辆矿卡的轨迹防护区不发生重叠（当某矿卡的安全制动距离大于轨迹防护区的长度时，如移动授权回撤情形，应采用该矿卡的安全制动距离作为判断是否重叠的依据）。

3.2.9 运输生产过程监控

运输生产过程监控主要是指OCC工作人员对车队、单个车辆和路侧环境的监控。

（1）对车队的监控。对车队的监控包括对车队执行运输作业计划过程和状态的监控，如通过显示界面显示出运输作业实际执行情况和计划情况的对比、完成度和运输量等关键指标。

（2）对车辆的监控。本功能模块提供车辆实时监控界面，在地图画面上显示车辆类型、识别号、车辆位置、姿态、轨迹、目的地及车辆整体状态等信息；在车辆状态监视界面，显示每一辆车的详细信息、报警和视频信息等。必要时，OCC工作人员可对矿卡（GOA3及以上等级）进行远程操控。

（3）对路侧环境的监控。通过在路口、弯道、困难区段、协同作业区段配置路侧感知单元，使系统实时监测交叉路口的行人、车辆等物体，主要监测内容包括行人、车辆、路面物体、路面湿滑状态以及异常情况。路侧感知单元采用激光雷达、毫米波雷达及摄像头等多种雷达融合感知技术，当识别到异常情况时，将向OCC报警；OCC可根据异常事件的严重程度自动设置防护区。OCC工作人员可调阅摄像头进行观察，并进行人工干预。

3.2.10 人机交互接口管理

人机交互（human-machine interface, HMI）接口主要包括OCC中央大屏、OCC系统管理终端人机交互界面、OCC地图管理终端人机交互界面、OCC调度长终端人机交互界面、OCC调度员终端人机交互界面、OCC远程接管操纵台、电铲协同终端人机交互界面、推土机协同终端人机交互界面、加油车协同终端人机交互界面和其他自营车协同终端人机交互界面。

3.2.11 维修支持

本功能模块向维护系统提供设施/设备的状态、故障或功能失效信息，以支持维修；并从维修系统获取维修反馈信息，以支持设备的健康管理、OCC的调度决策。

3.2.12 车辆、设备和工作人员管理

管理员通过本模块可实现以下功能：（1）车辆管理，即对车辆数据进行管理；（2）车队管理，即对车队数据进行添加、修改和删除操作；（3）人员管理，即对地面系统的用户数据进行管理，既可对在线用户进行统一的登录状态监控，还可以对驾驶员（如有）和其他工作人员数据进行管理；（4）路侧感知管理，即对路侧感知设备数据进行添加和修改和删除操作。

3.3 车辆作业层

3.3.1 自主定位

车辆自主定位是实现自动驾驶的基础。本模块的主要功能是测量车体固定点的经纬度、高度和高斯克吕格大地投影坐标等位置参数，以及车体的横摆角和航向角等姿态参数，从而确定车辆在作业区域内的位姿以及相对于拟循迹行驶轨迹的位姿。各车辆将把自身位姿数据实时发送到上一层（即作业管理与监控层）。

3.3.2 循迹行驶

本模块的功能是控制矿卡，使其从当前位置沿轨迹移动到终点。循迹行驶控制包括横向控制和纵向控制。

横向控制主要通过控制方向盘转角实现，根据轨迹的要求和自车位姿、速度等信息计算矿卡期望的方向盘转角，并将控制指令发送至转向控制器执行。由于方向盘转角一般与前轮转角对应，因此，横向控制应考虑前进与倒车的差别。

纵向控制的核心是速度跟踪控制。速度跟踪控制以上一层（即作业管理与监控层）的速度规划模块给出的速度或运行等级或时间约束（最终体现为ATO模式曲线）为目标，根据矿卡实际速度、质量、动力性能、位置、道路及运动性能等参数计算期望牵引力和制动力，并将控制指令发送至驱动和制动执行器执行，最终实现矿卡的实际速度与ATO模式曲线相一致。速度跟踪控制应充分利用道路坡道的信息并引入前馈控制环节。

3.3.3 主动防撞

主动防撞功能模块用于探测轨迹内是否存在障碍物并对所探测到的障碍物进行处置。

障碍物探测一般采用激光雷达、毫米波雷达、视频设备及其融合等手段，以获取障碍物的大小、位置、方向角和速度等信息。

本功能模块根据矿卡自身的质量、速度、位置、轨迹（包含道路坡道数据）、车辆动力学与运动学实时计算矿卡安全制动距离和安全防护模式曲线。安全制动距离是指本模块发出安全制动命令后，矿卡在当前最不利条件下继续移动直到停稳所走行的距离。安全制动距离应被报告给上一层的轨迹防护模块。矿卡安全防护(automatic truck protection，ATP)模式曲线，是指为确保矿卡能够在安全停车点（一般为移动授权限制点）停车，在当前道路和车辆条件下，采取安全制动而反推计算出来的速度（减速）曲线。在任何情况下，矿卡速度一旦触及ATP模式曲线，将引发安全制动，直至矿卡停车。为此，需引入安全制动模型，如图5所示[12]。

图5 矿卡安全制动模型示例Fig. 5 An example of truck safe braking module

ATO模式曲线应在ATP模式曲线的防护之下。

障碍物分为2类：一类是指自动驾驶系统之外的物体和人员，如路面的落石、超标的凹坑、违规人员或违规车辆等，对于这类障碍物的防撞，通过上述障碍探测设备来探测和防护；另一类是自动驾驶系统之内的车辆（包括自动驾驶矿卡和人工驾驶车辆），这些车辆均有准确的定位，并实时报告自身的位置，因此矿卡与这些车辆之间的安全间隔（即防撞）主要由上一层（即作业管理与监控层）的轨迹防护功能模块来保证。此外，通过障碍探测设备来探测和防护的措施也适用于自动驾驶系统之内的车辆。

3.3.4 联合装载

联合装载是指矿卡与电铲配合应用来实现矿物或者渣土的装载。目前电铲普遍采用人工驾驶模式。本功能模块通过与电铲的报文通信，实现候车、装载准备、装载确认、装载执行、装载结束各个状态的转换。为实现联合装载，要求电铲上具备协同操作人机界面（图6），并具有定位和无线通信功能。

图6 电铲人机界面示例Fig. 6 An example of human machine interface of excavator

联合装载一般采用“车寻铲”的方式，矿卡采用倒车行驶方式靠近电铲。

3.3.5 联合卸载

本功能模块负责矿卡与卸载区域内其他车辆（如推土机，目前一般为有人驾驶）或破碎站设备等的协同作业以完成进车、卸载及出车任务。联合卸载包括固定位置卸矿、排土场排土及覆盖式排土等场景。联合卸载功能模块的原理与联合装载的相似。

在联合卸载时，矿卡应以倒车行驶方式靠近卸载点，并具有从矿卡尾端探测挡墙和悬崖的能力。

3.3.6 自动泊车

本功能模块根据车次号的要求，或者根据收到的OCC收车指令，控制矿卡循迹行驶至停车点，并按照要求的位姿驶入指定的泊车位。

3.3.7 休眠/唤醒

（1）休眠。停在泊车位的矿卡，若后续没有其他作业计划，应在泊车位休眠。矿卡休眠可采取3种方式，即通过OCC自动发出的命令远程休眠（OCC需判断该矿卡是否具备休眠条件）、通过OCC人工发出的命令远程休眠和本地人工按压休眠按钮使矿卡休眠。

在接到休眠命令后，本功能模块判断（也可借助其他功能模块或设备）车载设备是否具备安全断电条件，按照次序（如强电、弱电的次序）依次将车载设备断电（除唤醒矿卡所需的装置外）。GOA4 的矿卡应具有自动休眠的功能，并能在休眠过程中持续监测车载蓄电池电压。矿卡休眠后仍然维持与OCC之间的部分通信。

（2）唤醒。矿卡由上一层（即作业管理与监控层）的生产调度管理模块根据车辆号或根据OCC发出的命令自动远程唤醒，也可由人工通过人机界面本地唤醒或上电。GOA4等级的矿卡应具有自动唤醒的功能。本功能模块（也可借助其他功能模块或设备）按顺序实现系统的上电、自检、发动机启动、静态测试和动态测试，其中动态测试可根据实际情况酌情进行。矿卡唤醒成功/失败结果将上报给OCC。

3.3.8 异常情况的检查与处置

异常情况是指因系统内部发生故障或因外部突发事件而引起的作业偏离计划或产生安全风险的非正常场景。本功能模块的设计需要详尽而系统的场景描述文件作为依据（场景描述文件又以安全隐患分析、安全风险管控措施文件为重要输入），模块的功能包括矿卡唤醒后发车前的检查和运行过程中的检查、故障诊断以及异常情况的检查、保护与处置。发车前的检查分为静态测试和动态测试，包括自动驾驶系统自身，如传感器、处理器、执行器、通信系统等的自检；也可进一步通过自动驾驶系统对矿卡的关键设备与功能进行检查，以防止矿卡“带病”运行。运行过程中的检查包括对自动驾驶系统自身的故障诊断和外部事件的检查，依照场景描述文件规定的预案进行处置。根据异常情况的严重程度，模块可采取多种方式以确保安全和尽量维持运输生产秩序，如：向OCC报警、降级运行、采取故障导向安全措施、请求远程接管等措施。系统可通过场景描述文件对因系统内部故障和因外部事件导致的异常场景的处置预案进行详细的描述。异常情况的检查与处置是GOA4系统必备的功能。GOA4还应具有系统健康管理、维修支持的相应功能（与上一层的运输生产过程监控、维修支持模块驳接）。

4 结语

本文提出一种矿卡自动驾驶系统原理模型，其采用层次化理念，每一层次中各个模块的功能需求的实现可以采用不同的技术路线以及不同的系统架构。例如，可以采用偏重于“网联化”、符合“云-管-端”技术特征、以地为中心的系统架构，即主要的功能模块被分配到地面执行；也可以采用偏重于智能化、符合车辆自主运行（以车为中心）的系统架构，即主要的功能模块被分配到车载端执行。

本文根据矿山运输生产自动化的特点提出了矿卡自动化等级，在实际工程应用中，应根据矿山企业实际的需求来选择何种自动化等级。显然，从本文所描述的原理模型可以看出，自动化等级越高，系统就更加庞大，取得的效果也更好。例如，若实现全自动驾驶，将最大限度地消除人工操作的不确定性和随意性，有利于通过整个矿区车队层面的作业计划的寻优、调度策略的寻优以及单车层面车辆作业动力学/运动学寻优，达到增效、节能和降本最佳的目标。

依照本模型设计的符合“以地为中心”特征、自动化等级达到GOA3（部分功能达到GOA4)的矿卡自动驾驶系统已在矿山现场进行了约1年的单车试验和约5个月的编队作业试验。试验的重点是车辆作业层的功能和作业管理与监控层的功能。试验结果表明，该原理模型与系统架构在现有技术条件下实现矿卡的自动驾驶是可行的，可以进行产业化推广应用。

当前的自动驾驶系统现场验证还主要聚焦于基本原理的可行性验证和基本功能的实现。受制于测试车队规模，对运输生产增效、节能和降本方面性能指标的验证还无法获得全面且可靠的数据；但本自动驾驶系统原理模型的全面推广应用，将有助于矿山运输生产与管理模式的变革，助力矿山运输生产方式进入一个全新的时代。