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2023年9月19日至20日，在盖世汽车主办的2023第三届商用车自动驾驶大会上，乐高智图科技（北京）科技有限公司总经理黄岩表示，乐高重点发展智图的强项领域是地下采矿。 “地下无人驾驶技术壁垒比较高，我喜欢做比较难的事情。”
作为行业内最早攻克地下矿山无人驾驶复杂场景的科技公司之一，乐科智图目前已经建立了“自产硬件、自研技术、自采采集”的全方位技术优势。数据、平台自建”。
黄岩｜乐客智图（北京）科技有限公司总经理
以下为演讲摘要：
地下矿山发展现状
有露天矿和地下矿。 露天矿是指距地表200米以内的矿山。 一般来说，你从地表开始挖掘，先把土拔出来，然后一圈一圈地向下钻。 但地下矿井则不同。 无论是煤矿还是非煤矿，我国地下矿井数量均占85%+。 井下光线很暗，传统的基于摄像头的方案不太好用； 地下没有信号，传统RTK不好用。 而且地下还有很多三角锥、工程机械、土堆之类的东西。 在这种情况下想要实现无人操作是非常困难的。 我喜欢做困难的事情。
图片来源：雷克智图
从行业来看，在地下采矿和能源行业，无论多么重视核、氢、风，我国最基本的能源仍然是煤炭。 这是由我国目前的国情决定的。 同时，煤炭被确定为我国的战略资源。 因此，我们需要加强煤炭相关安全和智能化工作。 另外，油井工况还有很多复杂的环境，例如瓦斯。 我国50%以上的产煤地区属高瓦斯。 如果煤炭很干净，没有天然气，我们就自己开车去。 但在中国，煤矿的设备门槛非常高。 包括前面抽出来的是水还是煤，这个情况无法确定。 可能会发生洪水甚至山体滑坡。 采矿场景相对封闭，路径规划清晰。 矿车行驶速度低，运载货物，不上路行驶，也没有牌照。 与此同时，国家也相继出台了多项政策和文件予以支持。
从市场来看，我国煤矿数量约为几千个，煤矿和非煤矿加起来近5万个，市场空间巨大。 相关数据预测，2025年智能矿业行业市场规模将达到1.3万亿，能否实现这一目标，取决于业内同仁能否真正支撑市场。
图片来源：雷克智图
从政策上看，2020年以后，无论是在能源安全、矿山安全，还是信息化方面，包括今年9月中央办公厅、国务院发布的《关于进一步加强矿山安全生产的意见》，矿山安全生产都有所提高。产业政策在很高层面上贯彻和引导着“无人时安全、人少时安全”的生产理念。
介绍煤矿场景中的六大系统。 这六大制度是支撑能源产业发展的必要制度。 一是采矿，煤层一般有数米高，整套设备及工艺流程一般包括采煤机、造煤机等； 二是挖掘，挖各种隧道； 三是交通运输，交通运输系统包括主交通和辅助交通。 运输二种。 主要运输以皮带运输煤炭为主； 辅助运输主要是运输物资、人员和设备； 最后三个系统是机电、通风和排水。 关于排水系统，由于地下会有水和灰尘，为了防止灰尘引起静电爆炸，必须强制每隔一段时间喷水。
总之，井下六大系统决定了矿山信息化。 未来矿山智能化也将从这六大系统中推进。
地下采矿作业的智能化趋势
第一个数字。 将原本通过手工或电话制作的所有报告数字化，通过数字化节省相关劳动力。
二是非人化。 能够实现无人化、全远程控制，能够实现遥控、遥控，是行业的需求。
三是数字化智能化。 数字情报包括统计分析，包括与定量运算相关的情报。
最终，我们希望实现几个目标：第一是减少人员。 如果每年能减少5%的井下人员，那就是大事了； 二是加强安全保障； 三是提高效率。 地下有很多车辆，包括矿用卡车、破碎设备、检测设备等。接下来是采矿型数据中心，再往上就是集团。 过去信息化不是很强。 现在，只要在集团总部按一下按钮，现场的所有数据就出来了。 无人驾驶车辆是一项非常艰巨的任务。
图片来源：雷克智图
总体而言，市场需求巨大且直接。 L4闭环实现仍然存在如何付费的问题，但在地下采矿场景中可以轻松解决。 此外，政策方向明确。 到2025年，石油露天矿山基本实现智能化，到2035年，全国各类矿山实现智能化。
值得注意的是，行业仍存在较高的技术壁垒。 高温高湿的井下环境，没有北斗，没有光线。 进入地下一段时间后，车辆级设备很难使用。 这样的市场还是蛮有趣的。 从我个人的角度来看，我会带来三部分的好处：第一是风险成本，这也是客户的刚需；第三是风险成本。 第二，运营成本。 现在很多物流行业都实行了暗光仓，大大提高了效率。 地下矿井也是看不见的，所以对司机的速度要求很严格（每小时不能超过20小时）。 因此，无人驾驶+辅助驾驶可以优化路线，优化驾驶。 还可以提高运行效率，节省能源消耗； 三是劳动力成本。 当前煤矿的大环境是保证供应。 在有保障的供应环境下，“7×24”生产是大概率事件。 司机需要三班倒，所以司机的成本非常高。 我们的自行车每辆每年可节省100万元。
雷克智图核心技术优势及特点
为了实现无人操作，需要解决几个问题。 一是在路边，地下采矿作业所用的材料和设备首先要从地面运下来，根据面积在地面上运一个。 二是在井口和井口，从仓库运到井口。 还有一个物种问题。 矿井分为两类，一类是大型提升机，另一类是斜井。 大型井基本上都是直井，进出井时必须关闭所有设备电源。 下井后存在一系列校准问题。
第三个是地下场景。 地下有很多工作面，矿井的工作面是不可复制的。 比如我们接触到有色矿山，地下矿脉并不是提前规划好的，而是顺着矿脉走的。 过程中存在各种丁字路口、十字路口、转弯、汽车相互交叉、汽车与栏杆、地下设备的相互作用以及工人各种不可控的工作状况。
图片来源：雷克智图
我们的硬件主要围绕车辆和水路，软件在后台。 我们最终交付给用户的系统是车辆+隧道设备+控制平台。
对于自动驾驶来说，在感知和决策方面设计可能相似，但道路设备不同。 道路设备强调路边的大表面 - 180 度和 360 度。 道路是隧道，很细长。 管状形状，工艺要求相对较高的分辨率。
云控制平台必须接管整个车辆流程，也打通车辆运输和采矿生产之间的整个链路。 车端系统仍然是业界经常谈论的话题； 矿山安全生产，必须有相关的检测认证，如煤安防爆、防爆、防爆、多系统联动、多传感器等。
道路一侧也是如此，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头，但是我们需要做很多定制，因为地下不像路口，你可以看到侧面驶来的汽车，但它是完全看不见地下。
关于云控管理平台。 包括车辆任务调度，如无人车和有人车的混合驾驶、平台与生产操作系统的联动等。
总体来说，井下作业最难的三个方面是：一是感知。 光线不足、没有北斗信号、光线暗、水雾、灰尘灰尘等，这些都是对传统光学甚至激光雷达的挑战。 在这种环境下，我们将多个传感器一起使用来突出毫米波雷达。
我们的团队拥有数十年的毫米波雷达经验。 毫米波具有鲁棒性好、穿透力强、精度高的特点，可以全天候、全天使用。 虽然在分辨率方面不如激光雷达，但在中低速场景下也绰绰有余。
毫米波雷达产生的点云相当于激光雷达的效果。 雷达厂商会努力做到64级。现在，L4肯定是多余的。 我们充满活力。 在光线好的地面上，我们还是以光学和RTK为主。 我们在地下做多模态数据融合、多源数据融合、多传感器数据融合等。
二是车道系统。 在十字路口或丁字路口转弯时，地下矿井场景是看不见的。 原来，到了路口，得按喇叭确认没有车。 在无人作业的情况下，需要大量车辆和车道的协同，以及车辆之间的错位精度问题。
三是实现集群式自动驾驶联动融合。 全场景自动驾驶的落地，需要的不仅仅是一辆车，还需要整个系统生态的整合。 包括采矿、挖掘的一整套供需，以及各种车辆和设备之间的协作，无人驾驶技术是未来非常广阔的领域。
关于雷克智图
对于我们来说，无论是在地下运送人员还是物资，落地场景都有很多。 现有煤矿井下车辆100余辆，非煤矿井下车辆300余辆。
我们的全称是“雷克智图（北京）科技有限公司”。 公司是由上市公司雷克防务、毛二克院士创新团队、工信部自动驾驶汽车技术重点实验室核心团队共同创立的高新技术企业。 。 我们致力于商用车智能无人驾驶技术和先进驾驶辅助系统的研发、生产和推广。 目前已取得相关认证并取得了一些成果。
未来，我们将继续凭借成熟的市场积累、广泛的合作领域和深入的技术协作，与业界同仁共同打造开放、合作、共赢的生态圈。
（以上内容来自雷克智图（北京）科技有限公司总经理黄岩在9月19-20日2023年第三届商用车自动驾驶大会上发表的《打破挖矿场景，雷克智图》， 2023.《途经工矿自动驾驶实践》主题演讲。）
