大海则煤矿的无人驾驶技术与智能巡检系统如何实现井下作业的高效协同？如何通过技术融合突破井下复杂环境的协同瓶颈？

问题描述

精选答案

技术协同框架

技术模块	核心功能	协同方式
无人驾驶系统	设备调度、路径规划、自主作业	实时数据共享至巡检系统
智能巡检系统	设备状态监测、隐患预警、环境感知	反馈异常信息至无人驾驶决策中心
5G+UWB网络	低延迟通信、精准定位	支撑双系统动态响应机制

协同机制解析

1. 环境感知融合
   无人驾驶车辆搭载激光雷达与红外传感器，实时扫描巷道结构；巡检机器人通过AI视觉识别设备异响。两类数据经边缘计算节点融合，生成三维热力图，指导车辆避障路径优化。

2. 动态任务分配
   当巡检系统发现皮带机异常振动（如频次＞20Hz），系统自动触发：

   • 优先级1：无人驾驶运输车暂停邻近区域作业
   • 优先级2：巡检机器人携带检测仪抵达故障点
   • 优先级3：生成维修工单并调度维修车辆

3. 能源管理联动
   通过区块链记录设备能耗数据，当无人驾驶矿卡电量低于30%时，智能巡检系统同步启动：

   • 触发充电桩空位查询
   • 规划最优充电路径
   • 调度备用车辆接管任务

实施难点突破

• 电磁干扰屏蔽：采用抗干扰天线与信号隔离技术，确保井下通信稳定性
• 异构系统兼容：开发统一数据协议转换器，实现国产化设备与进口设备的指令互通
• 应急响应预案：建立"双系统冗余机制"，当主控系统故障时，巡检机器人可接管基础运输任务

应用成效

• 作业效率提升：设备空驶率下降42%，巡检覆盖率提升至98%
• 安全保障：2023年试点期间，瓦斯浓度超限事故减少76%
• 成本优化：单班次人力需求从15人降至6人，运维成本降低31%

（注：数据来源于2023年《中国煤炭工业智能化发展白皮书》公开案例）