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礦井車輛需通過車載感知器件獲得車輛自身與環(huán)境數(shù)據(jù)。本文主要研究采集巷道環(huán)境數(shù)據(jù)的單車感知器件。與地面或露天礦山的無人駕駛相比，井下行駛巷道空間狹小，光照不均，溫度高，濕度大，部分巷道底板不平，且有瓦斯和煤塵等爆炸性物質(zhì)，導致車載感知器件幾乎都會出現(xiàn)不同程度的性能下降，具體如下。

1、提高礦井多傳感器融合性能

在算法層面，應利用人工智能技術研發(fā)高魯棒性的融合模型；在硬件層面，應大力研發(fā)性能穩(wěn)定、魯棒性強的礦用感知設備；在數(shù)據(jù)集層面，需大力開展數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)標定工作，為井下無人駕駛感知技術研究提供基礎支撐。

2、研究礦井自適應感知算法

不同巷道區(qū)域的環(huán)境條件差別很大。為此，可研究自適應感知算法，根據(jù)識別出的巷道特征自動選擇主感知設備，如對于粉塵濃度不高、濕度不大的巷道區(qū)域，采用激光雷達為主感知設備，否則采用長距 4D 毫米波雷達為主感知設備，將其與慣性傳感單元、5G 和 UWB 的感知數(shù)據(jù)融合，提升感知系統(tǒng)的準確性和魯棒性。 

3、突破礦井智能網(wǎng)聯(lián)協(xié)同感知技術

需研究巷道多傳感器數(shù)據(jù)融合的覆蓋范圍問題，保證感知結(jié)果的準確性、及時性；研究路側(cè)多傳感設備的融合策略，保證對同一感知目標在相同時間、不同空間中的觀測一致性；研究巷邊感知和車載感知數(shù)據(jù)間的交互、互認和共享問題，保證數(shù)據(jù)在整個車聯(lián)網(wǎng)范圍的開放共享性；研究基于邊緣計算的感知融合技術，利用車聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算能力保證感知計算與規(guī)劃決策的實時性。