楊坤

（1.煤炭科學(xué)技術(shù)研究院有限公司，北京 100013；2.煤礦應(yīng)急避險(xiǎn)技術(shù)裝備工程研究中心，北京 100013；3.北京市煤礦安全工程技術(shù)研究中心，北京 100013）

0 引言

礦井輔助運(yùn)輸系統(tǒng)主要包括無(wú)軌膠輪車(chē)運(yùn)輸系統(tǒng)與有軌電機(jī)車(chē)運(yùn)輸系統(tǒng)?！吨悄芑旱V驗(yàn)收管理辦法（試行版）》對(duì)礦井輔助運(yùn)輸系統(tǒng)中的車(chē)輛位置信息采集、車(chē)輛工況信息采集、車(chē)輛路徑智能規(guī)劃、輔助運(yùn)輸管理系統(tǒng)等方面提出了具體要求。王國(guó)法等[1]提出了煤礦智能化建設(shè)應(yīng)加快開(kāi)發(fā)適用于不同運(yùn)輸場(chǎng)景的智能輔助運(yùn)輸系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)主輔運(yùn)輸系統(tǒng)的智能化。礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)是煤礦智能化建設(shè)的重要組成部分[2-4]。

近年來(lái)，眾多學(xué)者對(duì)礦井無(wú)軌膠輪車(chē)管理系統(tǒng)進(jìn)行了大量研究。文獻(xiàn)[5]基于射頻識(shí)別技術(shù)、電子顯示牌、信號(hào)牌、有線網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備與技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛位置管理、車(chē)輛信息采集與行車(chē)管理功能。文獻(xiàn)[6]基于讀卡器、信號(hào)燈及車(chē)載標(biāo)志卡實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛位置管理與單車(chē)通行巷調(diào)度管理功能。文獻(xiàn)[7]基于超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）定位技術(shù)與地理信息系統(tǒng)（Geographic Information System，GIS）技術(shù)實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛地理信息展示功能。文獻(xiàn)[8-9]結(jié)合車(chē)輛位置數(shù)據(jù)與紅綠燈控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了礦井車(chē)輛的信息化管理。雖然礦井無(wú)軌膠輪車(chē)輛管理系統(tǒng)的研究取得了眾多成果，但距離《智能化煤礦驗(yàn)收管理辦法（試行版）》中要求的車(chē)輛精準(zhǔn)定位、無(wú)線移動(dòng)通信、路徑規(guī)劃與車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)智能檢測(cè)、重要運(yùn)輸交叉口運(yùn)行管理等智能化管理功能還有一定差距。

本文通過(guò)對(duì)礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，提出了系統(tǒng)架構(gòu)，研究了車(chē)輛定位技術(shù)、車(chē)輛通信技術(shù)、車(chē)輛導(dǎo)航與軌跡回放技術(shù)、紅綠燈控制技術(shù)與防碰撞預(yù)警技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1 系統(tǒng)需求分析

考慮到煤礦井下輔助運(yùn)輸路線分散、巷道狹窄的特點(diǎn)，結(jié)合《智能化煤礦驗(yàn)收管理辦法（試行版）》對(duì)輔助運(yùn)輸管理系統(tǒng)的要求，礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)應(yīng)具有以下功能。

（1）礦井車(chē)輛精準(zhǔn)定位。礦井車(chē)輛位置是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛路徑規(guī)劃、智能調(diào)度與超速預(yù)警功能的重要數(shù)據(jù)來(lái)源，因此，實(shí)現(xiàn)礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理的首要前提是對(duì)礦井車(chē)輛進(jìn)行精準(zhǔn)定位。

（2）礦井車(chē)輛工況信息實(shí)時(shí)采集。為實(shí)現(xiàn)礦井車(chē)輛檢驗(yàn)、維修與備品備件的智能化管理，需實(shí)時(shí)采集礦井車(chē)輛轉(zhuǎn)速、里程、水溫、表面溫度、排氣溫度等工況信息。

（3）礦井車(chē)輛移動(dòng)通信。為滿足礦井車(chē)輛之間和礦井車(chē)輛與調(diào)度員之間的實(shí)時(shí)通信，礦井車(chē)輛需具備車(chē)載視頻與語(yǔ)音通信等功能，考慮到智能化管理系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性，礦井車(chē)輛需配備滿足4G/5G 與WiFi 通信功能的終端。

（4）礦井車(chē)輛智能導(dǎo)航。煤礦井下工作地點(diǎn)分散，運(yùn)輸路線復(fù)雜，巷道內(nèi)彎道和交叉路口較多，易造成行駛路線偏離，需根據(jù)車(chē)輛當(dāng)前位置實(shí)時(shí)智能規(guī)劃車(chē)輛行駛路徑。

（5）礦井交通狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制。煤礦井下彎道、交叉口、單車(chē)通行巷等復(fù)雜行駛場(chǎng)景較多，需要通過(guò)紅綠燈引導(dǎo)技術(shù)輔助駕駛員正常行駛。

（6）礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警。煤礦井下存在光照條件差、噪聲大、視野盲區(qū)多等特點(diǎn)，為預(yù)防車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人發(fā)生碰撞，需具備礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警功能。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)由車(chē)載終端、通信網(wǎng)絡(luò)、定位系統(tǒng)、車(chē)輛管理系統(tǒng)等組成，如圖1所示。

圖1 礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Architecture of intelligent management system of mine trackless rubber-tyred vehicle

（1）車(chē)載終端主要由UWB 定位模塊、WiFi 模塊、4G/5G 模塊、處理模塊、車(chē)況信息采集模塊等組成，安裝在車(chē)輛駕駛位置，可實(shí)現(xiàn)車(chē)況信息與位置信息的實(shí)時(shí)采集及礦井巷道、車(chē)輛、行人、紅綠燈狀態(tài)等信息的實(shí)時(shí)展示。UWB 定位模塊與一體化綜合分站內(nèi)部的UWB 基站配合實(shí)現(xiàn)車(chē)輛精準(zhǔn)定位。WiFi 模塊與一體化綜合分站內(nèi)部的WiFi-AP 或4G/5G 基站配合實(shí)現(xiàn)車(chē)載終端與車(chē)輛管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換。4G/5G 模塊與一體化綜合分站內(nèi)部的4G/5G 基站配合實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間、車(chē)輛與井上人員之間的實(shí)時(shí)通信。車(chē)況信息采集模塊通過(guò)CAN 總線接口實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速、油溫、行駛里程等車(chē)況信息的實(shí)時(shí)采集。處理模塊通過(guò)搭載的Android 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛定位調(diào)度信息軟件、車(chē)輛采集信息軟件等的運(yùn)行。

（2）通信網(wǎng)絡(luò)主要由WiFi-AP、WiFi-AC、4G/5G基站、接入交換機(jī)、井下環(huán)網(wǎng)交換機(jī)、地面交換機(jī)等設(shè)備組成，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛管理系統(tǒng)、車(chē)載終端、4G/5G 終端與WiFi 終端之間的互聯(lián)互通。

（3）定位系統(tǒng)主要由UWB 模塊、UWB 基站、數(shù)據(jù)解析程序、數(shù)據(jù)庫(kù)、Web 系統(tǒng)組成。通過(guò)UWB 模塊與UWB 基站之間的通信實(shí)現(xiàn)車(chē)輛、人員位置信息的計(jì)算，并通過(guò)數(shù)據(jù)解析程序、數(shù)據(jù)庫(kù)等實(shí)現(xiàn)車(chē)輛、人員位置信息的解析與存儲(chǔ)。通過(guò)對(duì)車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人、UWB 基站與紅綠燈位置狀態(tài)的分析，實(shí)現(xiàn)基于車(chē)輛位置的紅綠燈控制與礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警。通過(guò)對(duì)車(chē)輛和行人位置、紅綠燈狀態(tài)信息的解析，結(jié)合GIS 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛導(dǎo)航、軌跡回放、紅綠燈狀態(tài)實(shí)時(shí)展現(xiàn)等功能。

（4）車(chē)輛管理系統(tǒng)包括車(chē)輛信息管理模塊、車(chē)輛大屏及車(chē)輛實(shí)時(shí)位置、GIS、出入井記錄、報(bào)警等信息查詢模塊。車(chē)輛信息管理模塊主要實(shí)現(xiàn)車(chē)輛信息的錄入、修改、刪除與查詢。車(chē)輛大屏用于車(chē)輛實(shí)時(shí)位置分類(lèi)統(tǒng)計(jì)和展示，車(chē)輛實(shí)時(shí)位置主要包括區(qū)域信息、分站信息、距離信息、車(chē)輛工況信息等。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 車(chē)輛定位技術(shù)

基于UWB 的礦井車(chē)輛定位技術(shù)是通過(guò)測(cè)量電磁信號(hào)在車(chē)載識(shí)別卡與UWB 基站之間的傳輸時(shí)間、角度、信號(hào)強(qiáng)度等實(shí)現(xiàn)定位，雖然其定位精度可達(dá)分米級(jí)甚至厘米級(jí)，但仍存在系統(tǒng)誤差、多徑效應(yīng)、非視距等干擾。因此，在得到初始車(chē)輛定位信息后，需要引入Kalman 等濾波算法進(jìn)一步優(yōu)化[10]。

本文采用基于雙向飛行時(shí)間（Two Way-Time of Flight，TW-TOF）的方式進(jìn)行車(chē)輛定位[11]，如圖2 所示。其中，TSP為車(chē)載識(shí)別卡發(fā)送測(cè)距請(qǐng)求幀的時(shí)間戳，TRP為UWB 基站接收測(cè)距請(qǐng)求幀的時(shí)間戳，TSR為UWB 基站發(fā)送測(cè)距響應(yīng)幀的時(shí)間戳，TRR為車(chē)載識(shí)別卡接收測(cè)距響應(yīng)幀的時(shí)間戳，TSF為車(chē)載識(shí)別卡發(fā)送測(cè)距數(shù)據(jù)幀（TSP，TRP，TSF）的時(shí)間戳，TRF為基站接收測(cè)距數(shù)據(jù)幀（TSP，TRP，TSF）的時(shí)間戳；分別為T(mén)SR與TRP、TSF與TRR的時(shí)間差。

圖2 基于TW-TOF 的測(cè)距原理Fig.2 Distance measuring principle based on two way-time of flight

UWB 基站接收到車(chē)載識(shí)別卡發(fā)送的測(cè)距數(shù)據(jù)幀后，根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)，按照如下流程計(jì)算車(chē)載識(shí)別卡與UWB 基站的距離[12]。

（1）計(jì)算車(chē)載識(shí)別卡發(fā)送與接收測(cè)距幀的時(shí)間差：

（2）計(jì)算UWB 基站接收與發(fā)送測(cè)距幀的時(shí)間差：

（3）計(jì)算UWB 基站發(fā)送測(cè)距幀與接收數(shù)據(jù)幀的時(shí)間差：

（4）計(jì)算車(chē)載識(shí)別卡發(fā)送數(shù)據(jù)幀與接收測(cè)距幀的時(shí)間差：

（6）計(jì)算車(chē)載識(shí)別卡與UWB 基站之間的距離：

式中c為光速。

3.2 車(chē)輛通信技術(shù)

3.2.1 WiFi

WiFi 通信技術(shù)是礦井無(wú)線通信技術(shù)的主流技術(shù)之一，具有可移動(dòng)性、組網(wǎng)簡(jiǎn)單、與以太網(wǎng)兼容、覆蓋范圍廣、通信質(zhì)量好、傳輸速度快、可靠性高等特點(diǎn)。礦用WiFi 通信技術(shù)在礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)中主要與4G/5G 通信業(yè)務(wù)互相補(bǔ)充，滿足車(chē)載終端中業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的正常交換需求。

3.2.2 4G/5G 通信

礦用4G 無(wú)線通信主要由核心網(wǎng)、井下環(huán)網(wǎng)和4G 通信基站組成，具有通信方式靈活、智能性好、通信質(zhì)量高等特點(diǎn)[13]。礦用5G 是4G 的升級(jí)和延伸，具有高速率、高帶寬、低功耗和低時(shí)延的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)4G 核心網(wǎng)與5G 核心網(wǎng)實(shí)現(xiàn)4G 與5G 網(wǎng)絡(luò)之間的互操作，從而保證礦井移動(dòng)通信服務(wù)的兼容性與延續(xù)性。

3.3 車(chē)輛導(dǎo)航與軌跡回放技術(shù)

3.3.1 GIS 技術(shù)

GIS 是對(duì)礦井有關(guān)地理位置相關(guān)的元素進(jìn)行采集、分析與處理的空間信息系統(tǒng)[14-15]。本文設(shè)計(jì)的GIS 架構(gòu)包含數(shù)據(jù)管理層、服務(wù)層、應(yīng)用層，如圖3所示。數(shù)據(jù)管理層為GIS 服務(wù)與業(yè)務(wù)服務(wù)提供數(shù)據(jù)來(lái)源，主要包含地圖文件（Shape file）和PostgreSQL，PostgreSQL 主要用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理。服務(wù)層主要包含GIS 服務(wù)器與業(yè)務(wù)服務(wù)器：GIS 服務(wù)器基于GeoServer 實(shí)現(xiàn)，提供地圖的創(chuàng)建、修改與刪除功能；業(yè)務(wù)服務(wù)器基于Tornado 與Python 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，提供車(chē)輛位置、車(chē)輛工況信息、車(chē)輛歷史記錄、紅綠燈狀態(tài)信息、預(yù)警信息等的發(fā)布功能。應(yīng)用層主要基于HTML、CSS、JavaScript 等Web 技術(shù)與Openlayers、BootStrap 等組件實(shí)現(xiàn)，用于渲染地圖文件并顯示車(chē)輛位置、車(chē)輛工況數(shù)據(jù)、紅綠燈狀態(tài)、預(yù)警信息等數(shù)據(jù)信息。

圖3 GIS 架構(gòu)Fig.3 GIS architecture

3.3.2 實(shí)時(shí)定位技術(shù)

礦井車(chē)輛實(shí)時(shí)定位技術(shù)主要是基于GIS 技術(shù)，將車(chē)輛位置信息實(shí)時(shí)渲染到礦井地圖中，其流程如圖4 所示。利用應(yīng)用層的定時(shí)查詢功能，通過(guò)Rest API 接口周期性查詢車(chē)輛位置信息；服務(wù)層接收到查詢請(qǐng)求后，解析查詢請(qǐng)求參數(shù)，并根據(jù)查詢參數(shù)調(diào)用查詢模塊；數(shù)據(jù)管理層接收到查詢模塊的調(diào)用后，返回查詢數(shù)據(jù)；服務(wù)層接收到查詢模塊的響應(yīng)數(shù)據(jù)后，按照json 格式組織數(shù)據(jù)，并按照Rest API 接口形式返回?cái)?shù)據(jù)與響應(yīng)狀態(tài)；應(yīng)用層接收到響應(yīng)數(shù)據(jù)后，進(jìn)行車(chē)輛位置信息與工況信息的渲染。

圖4 實(shí)時(shí)定位流程Fig.4 Real-time positioning process

3.3.3 導(dǎo)航技術(shù)

礦井車(chē)輛導(dǎo)航技術(shù)主要是基于GIS 技術(shù)、車(chē)輛位置信息、參考節(jié)點(diǎn)信息（UWB 基站信息）規(guī)劃由當(dāng)前位置到目標(biāo)位置（UWB 基站位置）之間的路徑。按照是否對(duì)全局信息已知，可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃?？紤]到煤礦井下巷道信息與參考節(jié)點(diǎn)信息已知，本文主要討論全局路徑規(guī)劃方法。常用路徑規(guī)劃算法優(yōu)缺點(diǎn)見(jiàn)表1[16-19]。

表1 常用路徑規(guī)劃算法優(yōu)缺點(diǎn)Table 1 Advantages and disadvantages of common path planning algorithms

煤礦井下具有巷道交叉口多、工作地點(diǎn)分散、巷道狹窄等特點(diǎn)，且車(chē)輛行駛過(guò)程存在盲區(qū)，因此選用礦井車(chē)輛行駛路徑規(guī)劃算法時(shí)應(yīng)考慮實(shí)時(shí)性與魯棒性。智能仿生類(lèi)路徑規(guī)劃算法實(shí)時(shí)性差，且處理較復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)易出現(xiàn)搜索停滯，因此不滿足實(shí)時(shí)性與魯棒性要求；基于采樣的路徑規(guī)劃算法規(guī)劃的路徑在很大程度上偏離最優(yōu)路徑，不滿足魯棒性要求；基于圖搜索的路徑規(guī)劃算法易于實(shí)現(xiàn)，性能較好，尤其是使用啟發(fā)式函數(shù)的A*算法，具有實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)?？紤]到路徑規(guī)劃算法的成熟性，本文選用A*算法作為礦井車(chē)輛導(dǎo)航技術(shù)中的路徑規(guī)劃算法。

礦井車(chē)輛導(dǎo)航流程如圖5 所示。首先，獲取車(chē)輛當(dāng)前位置信息，包括所在UWB 基站信息、方向與距離；其次，確定目標(biāo)位置信息，即目標(biāo)UWB 基站信息；然后，根據(jù)當(dāng)前位置的UWB 基站信息、目標(biāo)UWB 基站信息、礦井巷道信息、參考節(jié)點(diǎn)信息，利用A*算法生成最優(yōu)路徑，該路徑由UWB 基站坐標(biāo)信息與中間插值坐標(biāo)信息（礦井巷道信息）組成；最后，利用GIS 技術(shù)渲染最優(yōu)路徑信息，并實(shí)時(shí)更新車(chē)輛位置信息。

圖5 礦井車(chē)輛導(dǎo)航流程Fig.5 Process of mine vehicle navigation

3.3.4 軌跡回放技術(shù)

礦井車(chē)輛行駛軌跡回放技術(shù)用來(lái)檢測(cè)特定車(chē)輛是否按照指定路線行駛，其流程如圖6 所示。首先，利用查詢輸入的開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間生成軌跡列表，軌跡列表主要包括UWB 基站ID、基站安裝位置、進(jìn)入基站時(shí)間與離開(kāi)基站時(shí)間；然后，根據(jù)軌跡列表信息生成路徑信息并渲染，路徑信息包含基站坐標(biāo)信息與參考位置信息；最后，根據(jù)路徑信息回放車(chē)輛行駛軌跡。

圖6 軌跡回放流程Fig.6 Process of track playback

3.4 礦井紅綠燈控制技術(shù)

礦井紅綠燈控制技術(shù)主要解決井下交叉口、丁字口、單車(chē)通行巷等復(fù)雜區(qū)域的車(chē)輛有序通行的難題?？紤]到煤礦井下主要包含十字交叉口、丁字路口、單車(chē)通行巷等復(fù)雜區(qū)域，為了對(duì)復(fù)雜區(qū)域的模型進(jìn)行統(tǒng)一與簡(jiǎn)化，采用十字交叉口模型對(duì)井下交叉口、丁字口等進(jìn)行分析，采用單車(chē)通行巷模型對(duì)單行道進(jìn)行分析。

3.4.1 十字交叉口模型

十字交叉口模型的工作原理如圖7 所示，其中，Lj（j∈[A，B，C，D]）為紅綠燈Hj與UWB 基站j的距離，lj為車(chē)輛與UWB 基站j的距離，tj為控制閾值。

圖7 十字交叉口模型工作原理Fig.7 Working principle of intersection model

十字交叉口模型的控制原理如下：

（1）假設(shè)一輛車(chē)由基站A 向右行駛時(shí)HA為綠燈，則車(chē)輛繼續(xù)通行。

（2）若滿足lA+tA>LA，則 將HA與HB置為綠燈，HC與HD置為紅燈，交叉口車(chē)輛數(shù)加1，在交叉口車(chē)輛信息列表中添加車(chē)輛信息elem={′id′:′65632′,′station′:′A′}，其中，id 為車(chē)輛卡號(hào)，station 為駛?cè)胧纸徊婵诘幕咎?hào)；否則繼續(xù)通行。

（3）當(dāng)車(chē)輛保持直行時(shí)，繼續(xù)通行；當(dāng)車(chē)輛左轉(zhuǎn)時(shí)，執(zhí)行步驟（4）；當(dāng)車(chē)輛右轉(zhuǎn)時(shí)，執(zhí)行步驟（5）。

（4）若滿足LB-lB>tB，則執(zhí)行步驟（7），否則繼續(xù)通行。

（5）若滿足LC-lC>tC，則執(zhí)行步驟（7），否則繼續(xù)通行。

（6）若滿足LD-lD>tD，則執(zhí)行步驟（7），否則繼續(xù)通行。

（7）交叉口車(chē)輛數(shù)減1，從交叉口車(chē)輛信息列表中彈出車(chē)輛信息。

（8）判斷彈出的車(chē)輛信息是否駛?cè)牖続，若是則跳轉(zhuǎn)至步驟（9），否則跳出處理流程。

（9）判斷車(chē)輛數(shù)量是否為0，若是則HA、HB、HC與HD都置為綠燈，否則跳出處理流程。

3.4.2 單車(chē)通行巷模型

單車(chē)通行巷模型的工作原理如圖8 所示。

圖8 單車(chē)通行巷模型工作原理Fig.8 Working principle of single vehicle passing lane

單車(chē)通行巷模型的控制原理如下：

（1）假設(shè)一輛車(chē)由基站A 向右行駛時(shí)HA為綠燈，則車(chē)輛繼續(xù)通行。

（2）若滿足lA+tA>LA，則將HB置為紅燈，單車(chē)通行巷內(nèi)車(chē)輛數(shù)加1，否則繼續(xù)通行。

（3）若滿足LB-lB>tB，則執(zhí)行步驟（4），否則繼續(xù)通行。

（4）單車(chē)通行巷內(nèi)車(chē)輛數(shù)減1，若車(chē)輛數(shù)為0，則將HA與HB都置為綠燈，否則跳出處理流程。

3.5 防碰撞預(yù)警技術(shù)

礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警技術(shù)是基于UWB 基站位置、行人位置與車(chē)輛位置的聯(lián)合分析，通過(guò)GIS 技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)行人或車(chē)輛的防碰撞預(yù)警提示。礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警原理如圖9 所示，其中L′為2 個(gè)基站的相對(duì)距離，fi（i為行人或車(chē)輛序號(hào)）為行人或車(chē)輛i相對(duì)于各自基站的距離，di為行人或車(chē)輛相對(duì)各自基站的方向。

圖9 防碰撞預(yù)警技術(shù)原理Fig.9 Principle of anti-collision early warning technology

當(dāng)車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人屬于同一個(gè)基站時(shí)，防碰撞預(yù)警條件為

式中Cm為防碰撞閾值，m為用于區(qū)分車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人的變量。

當(dāng)車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與行人屬于不同基站時(shí)，防碰撞預(yù)警條件為

4 實(shí)驗(yàn)分析

在某礦進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，該礦主巷道部署一體化綜合分站60 余臺(tái)，其中10 臺(tái)內(nèi)含5G 基站，50 余臺(tái)內(nèi)含4G 基站；錄入車(chē)輛19 輛，其中物料車(chē)10 輛，人車(chē)8 輛，灑水車(chē)1 輛；部署紅綠燈4 套，其中在十字路口和單車(chē)通行巷各部署2 套。

4.1 礦井車(chē)輛定位實(shí)驗(yàn)

3 個(gè)測(cè)試基站部署在3206 運(yùn)輸巷繞道口、3 號(hào)永久避難硐室口、3306 回風(fēng)巷繞道口，3 個(gè)基站為連續(xù)分布，各自覆蓋半徑為400 m，測(cè)試車(chē)輛為物料車(chē)，車(chē)輛運(yùn)行速度不小于7 m/s。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表2，其中實(shí)際位置和測(cè)量位置用車(chē)輛與基站的距離表示?？煽闯鲮o態(tài)誤差小于0.3 m，動(dòng)態(tài)誤差小于7.3 m，滿足應(yīng)用要求。

表2 礦井車(chē)輛定位實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 2 Experimental data of mine vehicle positioning m

4.2 礦井車(chē)輛通信實(shí)驗(yàn)

確定測(cè)試車(chē)輛為人車(chē)1 與人車(chē)2，人車(chē)1 的車(chē)載終端呼叫人車(chē)2 的車(chē)載終端，并完成通話。車(chē)載終端如圖10 所示。

圖10 車(chē)載終端Fig.10 Vehicle terminal

4.3 礦井車(chē)輛導(dǎo)航實(shí)驗(yàn)

確定測(cè)試起始位置為清煤斜巷，目標(biāo)位置為3 號(hào)永久避難硐室。本文提出的導(dǎo)航技術(shù)規(guī)劃的路徑信息與實(shí)際路徑信息對(duì)比見(jiàn)表3。礦井車(chē)輛導(dǎo)航效果如圖11 所示。其中，藍(lán)圈標(biāo)注為目標(biāo)位置（3 號(hào)永久避難硐室），紅圈標(biāo)注為導(dǎo)航車(chē)輛的當(dāng)前位置（清煤斜巷），黃線為導(dǎo)航路徑信息的渲染表示。結(jié)合表3 與圖11 可看出，導(dǎo)航路徑信息與實(shí)際路徑信息相符，說(shuō)明基于A*算法的礦井車(chē)輛路徑規(guī)劃算法滿足導(dǎo)航需要。

表3 路徑信息對(duì)比Table 3 Comparison of path information

圖11 礦井車(chē)輛導(dǎo)航效果Fig.11 Effect of mine vehicle navigation

4.4 礦井車(chē)輛軌跡回放實(shí)驗(yàn)

礦井車(chē)輛軌跡回放效果如圖12 所示，圖12（a）用于選定回放軌跡時(shí)間范圍；圖12（b）顯示生成的回放路徑；圖12（c）顯示軌跡回放渲染狀態(tài)，其中紅旗標(biāo)注點(diǎn)為終點(diǎn)位置，車(chē)輛標(biāo)注位置為回放當(dāng)前位置，黃線表示車(chē)輛的行駛軌跡?？煽闯鐾ㄟ^(guò)礦井車(chē)輛軌跡回放技術(shù)實(shí)現(xiàn)了選定時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛運(yùn)行軌跡回放。

圖12 礦井車(chē)輛軌跡回放效果Fig.12 Effect of mine vehicle track playback

4.5 礦井車(chē)輛紅綠燈控制實(shí)驗(yàn)

確定測(cè)試模型為單車(chē)通行巷模型，基站A 為3206 運(yùn)輸巷繞道口，基站B 為3 號(hào)永久避難硐室口，基站A 與基站B 的左方向?yàn)樨?fù)，LA與LB取值為200 m，tA與tB取值為10 m，車(chē)輛與基站A 與基站B 的距離分別為lA與lB。測(cè)試數(shù)據(jù)見(jiàn)表4，可以看出，通過(guò)忽略方向的處理，若數(shù)據(jù)滿足lA+tA>LA或LB-lB>tB，紅綠燈HA與HB的狀態(tài)發(fā)生了預(yù)定變化。例如，車(chē)輛由基站A→基站B 行駛過(guò)程中，當(dāng)車(chē)輛距離基站A 195 m 時(shí)，195+10＞200，數(shù)據(jù)滿足lA+tA>LA的條件，HB狀態(tài)發(fā)生了變化。由此可見(jiàn)，礦井單車(chē)通行巷的紅綠燈控制技術(shù)滿足應(yīng)用要求。

表4 單車(chē)通行巷實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 4 Experimental data of single vehicle passing lane

4.6 礦井車(chē)輛防碰撞預(yù)警實(shí)驗(yàn)

確定同基站模型測(cè)試地點(diǎn)為3 號(hào)聯(lián)巷，跨基站模型測(cè)試地點(diǎn)為檢修硐室下200 m 與3 號(hào)聯(lián)巷，基站之間距離為800 m，車(chē)輛之間預(yù)警閾值為50 m，人與車(chē)之間預(yù)警閾值為30 m。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見(jiàn)表5，可看出，當(dāng)車(chē)輛與車(chē)輛或車(chē)輛與行人處于同基站時(shí)，若相對(duì)距離滿足式（7）的判斷條件，則車(chē)輛發(fā)出預(yù)警信號(hào)；當(dāng)車(chē)輛與車(chē)輛或車(chē)輛與行人處于不同基站時(shí)，若相對(duì)距離滿足式（8）的判斷條件，則車(chē)輛發(fā)出預(yù)警信號(hào)。例如，2 輛車(chē)處于同基站時(shí)，若某輛車(chē)距離基站+180 m，另外一輛車(chē)距離基站+135 m，則數(shù)據(jù)滿足|f1-f2|

表5 防碰撞預(yù)警實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)Table 5 Data sheet of anti-collision early warning experiment

5 結(jié)論

（1）通過(guò)需求分析，得出礦井無(wú)軌膠輪車(chē)智能化管理系統(tǒng)宜具有車(chē)輛通信、車(chē)輛定位、車(chē)輛導(dǎo)航、車(chē)輛軌跡回放、車(chē)輛車(chē)況信息管理、紅綠燈控制、防碰撞預(yù)警等功能。

（2）礦井無(wú)軌膠輪車(chē)導(dǎo)航技術(shù)宜采用成熟度較高的基于圖搜索的路徑規(guī)劃算法，礦井無(wú)軌膠輪車(chē)導(dǎo)航和軌跡回放技術(shù)應(yīng)與GIS 技術(shù)相結(jié)合。

（3）基于UWB 的礦井車(chē)輛定位技術(shù)靜態(tài)誤差小于0.3 m，動(dòng)態(tài)誤差小于7.3 m，滿足無(wú)軌膠輪車(chē)定位要求；WiFi 與4G/5G 通信、基于A*算法的礦井車(chē)輛路徑規(guī)劃及車(chē)輛軌跡回放、紅綠燈控制、防碰撞預(yù)警等功能均能滿足應(yīng)用需求。

（4）礦井紅綠燈控制技術(shù)中，車(chē)輛違規(guī)駛?cè)雴诬?chē)通行巷時(shí)，需要考慮車(chē)輛恢復(fù)通行后紅綠燈狀態(tài)的控制技術(shù)，下一步將對(duì)該技術(shù)進(jìn)行深入研究。