情况说明

需求简述

目前矿区存在招工难、管理难、运输安全事故多、安全事故经济损失大等痛点亟待解决，无人驾驶能有效地解决矿区这些问题，可以极大降低人员伤亡，有效助力矿区降本增效。国家已制定多项绿色智慧矿山相关指导意见和产业扶持政策，加速推进矿山智能化建设。

据行业研报测算，露天矿自卸车无人驾驶技术的市场需求巨大，国内矿山无人化运输的潜在市场规模超过4000亿元。另外，公司“十四五”规划明确提出，要通过智能化建设助力企业向土石方智能运输服务业转型，而矿用宽体自卸车无人化运输是当前智能化最适宜最快速落地的应用场景。

根据公司关于矿区场景无人驾驶技术规划，围绕矿用自卸车无人驾驶系统提出以下需求：  

1、研制适用于矿山环境的无人驾驶感知、决策和执行控制系统；

2、开发远程驾驶系统，应对无人驾驶矿卡在各类异常情况下的远程应急接管需求 ；

3、开发挖掘机工作臂姿态监测系统和驾驶员PAD；  

4、完成集成卡调系统、生产数据监测、挖卡协同、智能场站以及生产运营专家系统等模块的开发，实时监控生产运营状态、数据，调度车队工作计划，运用大数据、人工智能技术，分析、优化运营效能，实现无人化运营的整体降本增效。

需求详述

1、采用多源感知融合与行为预测技术，提高会车的预测能力和感知精度，露天矿车的检测范围不小于100m，检测精度不低于99.9%，达到国内先进水平；

2、采用RTK+SLAM融合定位和智能诊断技术，以及车规级域控制器、传感器等期间，提升无人驾驶定位和上电初始化速度以及环境适应性，上电启动时间不超过8min；实现5台车自动驾驶编队行驶，达到国内先进水平；

3、采用快速RRT+Pure Pursuit+LQR+PID融合路径规划控制技术，提升车辆运动稳定性和操控精度，直道横向控制偏差小于0.5 m，大曲率半径弯道的横向控制偏差小于1.5 m，纵向速度控制偏差不大于5 km/h；

4、实现依据实际情况进行精细化配车管理，达到“车不等铲，铲不待车”，运输效率提高5%~25%，提高无人矿卡作业区多车安全动态会车作业效率； 

5、采用人工智能、大数据技术，实现多专业远程层次化管理，消除地理位置带来的管理不便，管理成本降低5%~10%，综合分析车辆作业班次、时长、保养等数据以及作业面推进情况，自动优化作业排班和维护策略，运用远程监控平台提升车辆调度效率5%~10%。

1、目前团队成员9名：平台设计人员3人，感知系统2人，路径规划1人，通讯1人，定位1人，总体负责1人。

2、基于软件研发需求以及当前团队能力现状，初步计划完成自动驾驶系统原型开发，初步实现车辆自动寻迹行驶功能。

1、提高生产安全性：人眼感知有盲区，无人驾驶系统可避免因驾驶员疲劳和操作失误而造成危险事故；无人驾驶系统推广到整个矿区后，可在整个生产区实现无人作业，从根本上杜绝生产过程中发生人员安全事故；

 2、有效降低生产成本：无人驾驶系统可节省驾驶员的人工成本、节省后勤保障物流成本、减少车身零部件损耗及降低油耗节省燃油成本。在新能源技术加持下，与传统油车相比每台无人驾驶矿卡每日可节约能耗成本近70%。 

3、矿山大幅提升利润：无人驾驶矿车年总体经济效益为61万元/车（电车为97万元/车），有人驾驶矿车年经济效益为36万元/车。无人驾驶相较于有人驾驶一年保守估计可提高利润25万/车（电车为61万元/车）。若全国露天矿山运输全部实现无人驾驶，保守估计一年可提升利润45~110亿元。

合作方式