В связи с относительно закрытой средой в горнодобывающей области, маршрут движения фиксирован, скорость движения низкая, но условия работы сложные, а окружающая среда суровая. Поэтому беспилотная транспортировка карьерных грузовиков в горнодобывающей области быстро продвигается и широко применяется в горнодобывающей области.
Предполагается, что 2020-2025 годы являются ключевым периодом строительства автономного вождения в горнодобывающих районах Китая, а объем рынка достигнет 100 миллиардов.
В качестве "глаз" беспилотных карьерных грузовиков LiDAR обладает такими преимуществами, как высокая точность, большая дальность и высокая стабильность. Он обеспечивает высокостабильное восприятие и точное обнаружение для беспилотных карьерных грузовиков в суровых условиях работы и гарантирует безопасность транспортных средств в сложных условиях работы.
Однако при работе в горнодобывающей среде пыль находится повсюду, не только постепенно покрывая поверхность LiDAR, но и образуя пылевой туман впереди, как будто занавес закрывает "глаза" беспилотных карьерных грузовиков, влияя на качество обнаружения LiDAR, и даже приводит к ошибочной оценке беспилотными транспортными средствами. Поэтому в реальной экологической эксплуатации беспилотных карьерных грузовиков жесткое воздействие пыли на восприятие LiDAR является сложной проблемой, с которой сталкивается промышленность.
Инженеры LSLiDAR в течение длительного времени были глубоко вовлечены в работу на месте эксплуатации беспилотных карьерных грузовиков. После многих лет исследований они провели большое количество сравнительных экспериментов и расчетов характеристик алгоритмов фильтрации пыли и облака точек, и сформировали набор алгоритмов фильтрации пыли LiDAR, подходящих для условий эксплуатации карьерных грузовиков. Этот набор алгоритмов может быть объединен с любым LiDAR LSLiDAR для установки на беспилотные транспортные средства для решения проблемы точности восприятия беспилотного вождения в пыльной среде, такой как горнодобывающие районы, повышения эффективности работы и безопасности беспилотного вождения, и впервые преодолеть отечественные проблемы беспилотного применения LiDAR в горнодобывающих районах.
Перед оптимизацией пылевого алгоритма
Пыль, шахтный грузовик Облако точек пыли может быть обнаружено
Угольная зола может быть обнаружена
После оптимизации пылевого алгоритма
Пыль оптимизирована для удаления Угольная зола идентифицирована и удалена
После того, как пыль рассеивается, обнаруживается земля, и линия земли постепенно выходит наружу
Из изображения облака точек видно, что LSLiDAR LiDAR может идентифицировать и удалять крупные частицы пыли, снижая нагрузку на фильтрацию главного компьютера; когда объекты на среднем и дальнем расстояниях не заблокированы сажей, объекты на среднем и дальнем расстояниях все еще могут быть обнаружены.
