露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

史靈杰

（中煤平朔集團(tuán)有限公司 生產(chǎn)技術(shù)管理中心，山西 朔州 036006）

露天開(kāi)采具有生產(chǎn)規(guī)模大、資源采出率高、對(duì)環(huán)境影響小等優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成為礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)的主要方式[1]。我國(guó)露天開(kāi)采比例較高，目前開(kāi)采方式以人工為主，成本、安全等問(wèn)題一直是制約露天開(kāi)采持續(xù)發(fā)展的重要難題。

露天礦山一般地處偏遠(yuǎn)，環(huán)境惡劣，以下問(wèn)題愈發(fā)凸顯：①招工難，一方面礦區(qū)運(yùn)輸需要經(jīng)驗(yàn)豐富的駕駛員，而熟練技工本身稀缺，人員流動(dòng)性又大，導(dǎo)致招聘工作日益困難，另一方面大部分礦區(qū)的運(yùn)輸司機(jī)職業(yè)病嚴(yán)重，加之年輕一代從業(yè)意愿低，老齡化、人力斷層明顯，勞動(dòng)力短缺造成用工成本持續(xù)上升；②礦區(qū)勞動(dòng)強(qiáng)度大、作業(yè)時(shí)間長(zhǎng)、道路崎嶇顛簸，極易引發(fā)車(chē)輛碰撞及側(cè)翻事故，生產(chǎn)安全難以保障。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)露天礦卡車(chē)運(yùn)輸事故約占露天礦總事故的70%以上[2]。在國(guó)家安全監(jiān)管政策下，礦方在生產(chǎn)安全面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。

近年來(lái)，國(guó)家正逐步推進(jìn)智慧礦山建設(shè)：2019年國(guó)家煤礦安全監(jiān)察局公布《煤礦機(jī)器人重點(diǎn)研發(fā)目錄》，將“露天礦卡車(chē)無(wú)人駕駛系統(tǒng)”列為重點(diǎn)實(shí)施項(xiàng)目；2020 年國(guó)家能源局等8 部委提出“到2025年，露天煤礦實(shí)現(xiàn)智能連續(xù)作業(yè)和無(wú)人化運(yùn)輸”?！吧偃藙t安、無(wú)人則安”已經(jīng)成為共識(shí)，礦方對(duì)無(wú)人運(yùn)輸?shù)男枨笕找嫫惹小?/p>

云計(jì)算、人工智能、5G 通訊[3]等技術(shù)的不斷革新，為礦山無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了良好的機(jī)遇。相較于開(kāi)放道路下的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，大型的基本封閉的礦區(qū)，道路相對(duì)簡(jiǎn)單，行人干擾程度低，行車(chē)速度要求低，成為自動(dòng)駕駛方案落地的最佳場(chǎng)景之一。露天開(kāi)采過(guò)程中地面運(yùn)輸尤為重要，運(yùn)輸系統(tǒng)的投資約占礦山基建總投資的60%，運(yùn)輸成本占采礦總成本的50%以上[4]。礦山運(yùn)輸無(wú)人化有利于降低礦山生產(chǎn)成本，增強(qiáng)礦山生產(chǎn)安全，優(yōu)化剝離、采裝、運(yùn)輸和地面生產(chǎn)過(guò)程，大幅提高礦山生產(chǎn)效率[5]。但是當(dāng)前大部分礦山基于傳統(tǒng)的人工調(diào)度，經(jīng)常出現(xiàn)道路交通堵塞、鏟運(yùn)銜接不及時(shí)、車(chē)輛排隊(duì)等問(wèn)題，運(yùn)輸臺(tái)班非生產(chǎn)時(shí)間占30%以上。因此，合理的調(diào)度是露天礦無(wú)人化運(yùn)輸?shù)闹刂兄亍?/p>

礦區(qū)生產(chǎn)過(guò)程是隨機(jī)的、實(shí)時(shí)的，是一個(gè)縮小的動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜系統(tǒng)[6]，調(diào)度應(yīng)側(cè)重與生產(chǎn)實(shí)際相適配，努力克服場(chǎng)景的復(fù)雜性。當(dāng)前研究主要還是針對(duì)有人車(chē)調(diào)度。為適應(yīng)當(dāng)前露天礦無(wú)人駕駛發(fā)展趨勢(shì)，提出了一整套適用于露天礦無(wú)人運(yùn)輸場(chǎng)景的智能調(diào)度解決方案。整套系統(tǒng)已成功應(yīng)用于我國(guó)某大型露天煤礦，實(shí)現(xiàn)了世界上首個(gè)極寒條件下的無(wú)人駕駛系統(tǒng)卡車(chē)編組運(yùn)行。研究成果已經(jīng)經(jīng)過(guò)國(guó)家礦山檢測(cè)中心檢驗(yàn)，具有良好的推廣前景。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 國(guó)外發(fā)展現(xiàn)狀

露天礦卡車(chē)調(diào)度的研究始于20 世紀(jì)70 年代，早期調(diào)度系統(tǒng)是基于有線(xiàn)通訊的。80 年代初期，美國(guó)模塊（Modular）公司引入計(jì)算機(jī)技術(shù)推出了DISPATCH 自動(dòng)調(diào)度系統(tǒng)，90 年代進(jìn)一步引入全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)。如今，DISPATCH 已升級(jí)為Intellimine，發(fā)展為包括車(chē)輛調(diào)度分配、混礦控制等功能的集成化平臺(tái)。

大型礦用汽車(chē)制造商方面：日本小松（KOMATSU）推出綜合性礦山車(chē)隊(duì)自動(dòng)化管理系統(tǒng)（Autonomous Haulage System，AHS），支持車(chē)輛調(diào)度、位置跟蹤以及智能協(xié)作。至今小松公司宣布AHS 管理的無(wú)人礦卡超過(guò)260 輛；美國(guó)卡特彼勒（Caterpillar）推出礦山之星（MineStar）系統(tǒng)，通過(guò)這一系統(tǒng)，無(wú)人礦卡在自動(dòng)調(diào)度之下循環(huán)裝載－運(yùn)輸－卸載作業(yè)，截至目前，該系統(tǒng)管理的無(wú)人礦卡超過(guò)340 輛。

學(xué)術(shù)方面，Erkan Topal 等[7]研究了一種基于混合整數(shù)規(guī)劃（MIP）的新模型用于車(chē)輛調(diào)度，力求維護(hù)成本最小化；Patterson 等[8]提供了一個(gè)原始的混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃卡車(chē)調(diào)度運(yùn)輸模型，以最小化卡車(chē)和鏟車(chē)的能源消耗；Souza 等[9]提出了一種混合貪婪隨機(jī)自適應(yīng)搜索與通用變量鄰域搜索的啟發(fā)式算法優(yōu)化卡車(chē)調(diào)度；Mendes 等[10]提出了一種基于多目標(biāo)遺傳算法的調(diào)度方法，并在露天采礦測(cè)試場(chǎng)景驗(yàn)證了算法的競(jìng)爭(zhēng)力。

1.2 國(guó)內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)露天礦卡車(chē)調(diào)度系統(tǒng)研究起步相對(duì)較晚。1997 年，煤科總院撫順?lè)衷旱瓤蒲袡C(jī)構(gòu)研發(fā)了“露天礦卡車(chē)電鏟優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)”，該系統(tǒng)在伊敏露天礦投入使用，為企業(yè)增效8%[11]；2000 年，東方測(cè)控技術(shù)有限公司與鞍鋼集團(tuán)合作的礦卡調(diào)度系統(tǒng)成功應(yīng)用于齊大山鐵礦，提高了礦區(qū)的生產(chǎn)效率[12]。

調(diào)度模型方面，馬義飛等[13]基于最優(yōu)控制理論構(gòu)建了多目標(biāo)的卡車(chē)調(diào)度模型；趙勇等[14]提出了基于車(chē)流規(guī)劃目標(biāo)流率飽和度的露天礦卡車(chē)實(shí)時(shí)調(diào)度模型；邢軍等[15]結(jié)合產(chǎn)量完成度和車(chē)流飽和度實(shí)現(xiàn)空／重車(chē)調(diào)度；算法求解方面，姚再興等[16]利用遺傳算法求解卡車(chē)調(diào)度分時(shí)優(yōu)化；李勇等[17]提出了代雙引子粒子群算法對(duì)露天礦運(yùn)輸調(diào)度模型進(jìn)行解算的方法；張超等[18]提出基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)人駕駛卡車(chē)調(diào)度問(wèn)題求解方法；楊超等[19]提出了基于ACP方法的平行無(wú)人礦山系統(tǒng)方案，服務(wù)于調(diào)度/協(xié)同效率迭代優(yōu)化；沈宇等[20]介紹了“車(chē)端感知、云端管控”的平行駕駛理論實(shí)現(xiàn)車(chē)路互動(dòng)、多車(chē)協(xié)同。

當(dāng)前露天礦卡調(diào)系統(tǒng)的研究主要還是面向有人駕駛的場(chǎng)景，算法一般多是仿真場(chǎng)景下進(jìn)行驗(yàn)證，理論與實(shí)際結(jié)合的不夠密切，很多在理論上行的通的方法在實(shí)際實(shí)施時(shí)會(huì)出現(xiàn)很大的偏差，對(duì)露天礦無(wú)人卡車(chē)調(diào)度與傳統(tǒng)有人駕駛卡車(chē)調(diào)度、人工卡車(chē)調(diào)度模型的不同之處考慮不足。

2 露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)

當(dāng)前露天礦卡車(chē)調(diào)度系統(tǒng)在建模、求解等方面有大量的理論產(chǎn)出，但實(shí)踐應(yīng)用推廣的不多。側(cè)重理論與生產(chǎn)實(shí)際相協(xié)調(diào)，針對(duì)露天礦無(wú)人礦卡運(yùn)輸場(chǎng)景，構(gòu)建了一個(gè)露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度體系架構(gòu)。露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)如圖1。

圖1 露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)

露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)總體技術(shù)構(gòu)架分為6個(gè)層次：①物理設(shè)備層；②通信協(xié)議層；③高精地圖層；④計(jì)算資源層；⑤基礎(chǔ)服務(wù)層；⑥應(yīng)用管理層。其中，基礎(chǔ)服務(wù)層與應(yīng)用管理層構(gòu)成了露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度系統(tǒng)的業(yè)務(wù)中心，即機(jī)群管理和調(diào)度中心。

1）物理設(shè)備層。無(wú)人礦卡系統(tǒng)物理設(shè)備層結(jié)構(gòu)如圖2。系統(tǒng)適用于連接和調(diào)度無(wú)人礦山各種場(chǎng)景下的工程機(jī)械，包括運(yùn)輸、采掘設(shè)備等。此外系統(tǒng)引入路側(cè)設(shè)備，用于輔助定位，視頻監(jiān)控設(shè)備承載數(shù)據(jù)采集。無(wú)人礦卡系統(tǒng)由V2X 通信模塊與機(jī)群中心通信交互，通過(guò)ROS 與底層硬件通信交互。

圖2 無(wú)人礦卡系統(tǒng)物理設(shè)備層結(jié)構(gòu)

2）通信協(xié)議層。系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)見(jiàn)表1。系統(tǒng)支持無(wú)線(xiàn)Mesh 網(wǎng)絡(luò)或者5G/4G方式進(jìn)行組網(wǎng)，參考OSI 模型。根據(jù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)性、送達(dá)性需求選用不同的協(xié)議建立通信管道的套接字（Socket），主要有：SUDP、TCP、UDP、Beacon 等。這些通信協(xié)議將封裝為庫(kù)的形式供各系統(tǒng)模塊程序調(diào)用。SUDP主要用于進(jìn)場(chǎng)、離場(chǎng)、急停等控制命令；TCP 主要用于遠(yuǎn)程升級(jí)、地圖數(shù)據(jù)、更新設(shè)置；UDP 主要用于周期性數(shù)據(jù)交互；Beacon 主要用于廣播車(chē)輛位置、狀態(tài)信息。

表1 系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)

3）高精地圖層。高精地圖－多圖層管理結(jié)構(gòu)如圖3。地圖環(huán)境數(shù)據(jù)是支撐無(wú)人駕駛運(yùn)輸業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，包括地圖切片服務(wù)、矢量地圖數(shù)據(jù)、GIS 空間數(shù)據(jù)庫(kù)、離線(xiàn)衛(wèi)星影像圖層、多維平臺(tái)圖，整體結(jié)構(gòu)采用分圖層、分層次的架構(gòu)設(shè)計(jì)，并將底圖、靜態(tài)元素、計(jì)算資源和車(chē)輛設(shè)備劃分到不同的圖層中分別管理。

圖3 高精地圖－多圖層管理結(jié)構(gòu)

4）計(jì)算資源層。計(jì)算資源層結(jié)構(gòu)如圖4。計(jì)算資源指服務(wù)于露天礦無(wú)人運(yùn)輸調(diào)度運(yùn)營(yíng)相關(guān)的算法、模型、策略等，主體以算法為主，包括路徑規(guī)劃、（裝載點(diǎn)/卸載點(diǎn)）位置點(diǎn)選擇、（鏟斗落鏟）質(zhì)心選擇、實(shí)時(shí)調(diào)度等。計(jì)算資源層的基本要素由底層要素庫(kù)和上層應(yīng)用組件組成，要素庫(kù)包括策略庫(kù)、算法庫(kù)、模型庫(kù)等，可通過(guò)各類(lèi)要素的選擇和組合形成與實(shí)際場(chǎng)景匹配的計(jì)算資源。上層應(yīng)用組件包括場(chǎng)景發(fā)生器、可視化工具、算法分析工具。場(chǎng)景發(fā)生器包含大量現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的數(shù)據(jù)，服務(wù)于現(xiàn)場(chǎng)問(wèn)題的復(fù)現(xiàn)?？梢暬ぞ?，可以跟蹤與監(jiān)控算法控制的過(guò)程。算法分析工具則通過(guò)實(shí)時(shí)采集和分析場(chǎng)景過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)其優(yōu)化目標(biāo)，促進(jìn)算法與生產(chǎn)實(shí)際相協(xié)作。

圖4 計(jì)算資源層結(jié)構(gòu)

5）機(jī)群管理和調(diào)度中心。機(jī)群管理和調(diào)度中心結(jié)構(gòu)如圖5?；A(chǔ)服務(wù)層和應(yīng)用管理層構(gòu)成了機(jī)群管理和調(diào)度中心，該中心采用前后端分離的B/S 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)；通過(guò)V2X 車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)議與車(chē)載端組成C/S 工程模式。異步消息通過(guò)MQ 中間件實(shí)現(xiàn)；緩存和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)層緩沖和持久層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

圖5 機(jī)群管理和調(diào)度中心結(jié)構(gòu)

3 關(guān)鍵技術(shù)

露天礦無(wú)人礦卡優(yōu)化調(diào)度的目的就是用盡可能少的設(shè)備把盡可能多的物料從裝載點(diǎn)運(yùn)到卸載點(diǎn)，礦卡調(diào)度前，需要充分考察礦區(qū)的地理環(huán)境（地圖技術(shù)），全面考慮采運(yùn)排設(shè)備的位置（路徑規(guī)劃），結(jié)合管控避免車(chē)輛扎堆、堵車(chē)等現(xiàn)象（交通控制）等。

3.1 地圖技術(shù)

不同的礦區(qū)，具有不同的地形條件，能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人運(yùn)輸?shù)氖滓獥l件就是需要構(gòu)建露天礦的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，地圖技術(shù)是實(shí)現(xiàn)露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度的基礎(chǔ)的、必要的支撐技術(shù)，主要包括地圖采集、地圖編輯、地圖更新技術(shù)。

1）地圖采集技術(shù)。針對(duì)礦區(qū)特點(diǎn)將露天礦的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)分為2 大部分，即行駛區(qū)和作業(yè)區(qū)。一般通過(guò)激光雷達(dá)、組合慣導(dǎo)等傳感器進(jìn)行礦區(qū)道路數(shù)據(jù)采集；隨著開(kāi)采或卸載平面的移動(dòng)，作業(yè)區(qū)邊界將經(jīng)常發(fā)生變化，可以利用無(wú)人機(jī)輔以采集新的邊界，保持作業(yè)面內(nèi)地圖數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新與同步。

2）地圖編輯技術(shù)。對(duì)采集后的道路坐標(biāo)數(shù)據(jù)、道路高程數(shù)據(jù)、道路邊界數(shù)據(jù)等地圖數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)文件或網(wǎng)絡(luò)傳輸可導(dǎo)入地圖編輯和處理系統(tǒng)之中進(jìn)行加工處理。

3）地圖更新技術(shù)。系統(tǒng)對(duì)編輯完成后的地圖按照版本控制的方式與終端地圖進(jìn)行同步，主要分為3 種情況：①中心的地圖版本更新之后主動(dòng)通知車(chē)輛端進(jìn)行版本更新；②在線(xiàn)車(chē)輛端采用地圖版本周期性檢查的方式與中心進(jìn)行同步；③車(chē)輛端通過(guò)開(kāi)機(jī)自檢與中心比對(duì)地圖版本，不一致則更新。多重機(jī)制保障車(chē)端與機(jī)群管理和調(diào)度中心地圖的一致性。

3.2 路徑規(guī)劃

無(wú)人礦卡調(diào)度路徑優(yōu)化首先是要建立露天礦運(yùn)輸?shù)缆废到y(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，然后在此路網(wǎng)基礎(chǔ)上，利用路徑規(guī)劃算法求解最佳路徑。最佳路線(xiàn)多根據(jù)圖論、運(yùn)籌學(xué)中最短路徑的算法進(jìn)行求解，常用的算法有迪杰斯特拉算法（Dijkstra）、弗洛伊德算法（Floyd）、A＊等。

迪杰斯特拉算法比較適用于露天礦行駛區(qū)的路徑規(guī)劃求解。行駛區(qū)主要指露天礦中的運(yùn)輸干線(xiàn)，連接重要出入口、備停區(qū)以及各個(gè)作業(yè)面的入場(chǎng)點(diǎn)和出場(chǎng)點(diǎn)的行車(chē)道路。依照該算法，將采集的車(chē)道進(jìn)行分段，利用區(qū)段構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)的邊，區(qū)段與區(qū)段銜接點(diǎn)構(gòu)建為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，可選每個(gè)區(qū)段的距離視為權(quán)重，這樣可把露天礦的行駛區(qū)路網(wǎng)轉(zhuǎn)化為帶權(quán)的有向。

行駛區(qū)的行車(chē)路線(xiàn)大部分是確定的，往往數(shù)月或者數(shù)年才會(huì)發(fā)生變化，但是作業(yè)區(qū)則情況不同，運(yùn)輸?shù)缆冯S著生產(chǎn)作業(yè)的推進(jìn)（裝載點(diǎn)、卸載點(diǎn)的移動(dòng)等）而頻繁變化。作業(yè)面內(nèi)的路徑規(guī)劃需要適配新的計(jì)算資源。系統(tǒng)考慮作業(yè)面內(nèi)無(wú)人礦卡行駛特征，提出結(jié)合車(chē)輛的動(dòng)力學(xué)模型的A＊算法。該算法關(guān)鍵點(diǎn)在于對(duì)節(jié)點(diǎn)的估價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，可達(dá)到的點(diǎn)必須滿(mǎn)足：①達(dá)到該點(diǎn)的路徑車(chē)輛可行駛，比如轉(zhuǎn)向角度小于車(chē)輛的最大轉(zhuǎn)向角；②到達(dá)該點(diǎn)的路徑上不能有障礙物。此外，針對(duì)復(fù)雜作業(yè)面場(chǎng)景，為了減少搜索次數(shù)，系統(tǒng)計(jì)算資源中引入諸多曲線(xiàn)優(yōu)化算法（Reeds－Shepp 曲線(xiàn)、回旋曲線(xiàn)等）以加快計(jì)算可行駛路徑，并且路線(xiàn)更為平滑。

3.3 交通控制

無(wú)人礦卡調(diào)度是分配挖掘機(jī)與多臺(tái)礦卡的協(xié)調(diào)合作權(quán)，服務(wù)于礦山設(shè)備集群化運(yùn)營(yíng)。為了提高通行效率、保障行車(chē)安全，交通控制技術(shù)必不可少。交通控制技術(shù)主要通過(guò)建立管控仲裁列表，按照制定的交通規(guī)則，協(xié)助無(wú)人礦卡進(jìn)行自動(dòng)行駛控制。該技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛車(chē)輛的行車(chē)許可實(shí)時(shí)計(jì)算和分配：對(duì)交叉路口進(jìn)行自動(dòng)交通管控；根據(jù)不同權(quán)重對(duì)通行車(chē)輛進(jìn)行路權(quán)控制；對(duì)發(fā)生異常情況的車(chē)輛進(jìn)行及時(shí)的介入管控。

系統(tǒng)針對(duì)露天礦無(wú)人運(yùn)輸場(chǎng)景，設(shè)計(jì)了一套路權(quán)管理機(jī)制。行駛區(qū)域按照一定的規(guī)則劃分成多個(gè)路段，用唯一的路段編號(hào)進(jìn)行標(biāo)識(shí)。機(jī)群管理和調(diào)度中心（交通安全管控模塊）負(fù)責(zé)每一路段路權(quán)的管理和分配。路權(quán)管理交互圖如圖6。

圖6 路權(quán)管理交互圖

3.4 智能調(diào)度

智能調(diào)度是實(shí)現(xiàn)露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度最核心的技術(shù)。在充分考慮露天礦區(qū)的地理環(huán)境和地質(zhì)狀況的情況下，將生產(chǎn)作業(yè)過(guò)程中的各種參數(shù)（如設(shè)備數(shù)量、各作業(yè)面距離、裝卸時(shí)間、裝載能力等）進(jìn)行動(dòng)態(tài)考察，并根據(jù)“采運(yùn)排”條件的變化以及任務(wù)排班的要求，對(duì)多種調(diào)度方法做出合理的優(yōu)化組合，以達(dá)到最佳的調(diào)度方案。其目的是在采運(yùn)排設(shè)備一定的情況下，最大限度減少礦山設(shè)備的非生產(chǎn)等待時(shí)間，提高無(wú)人運(yùn)輸運(yùn)營(yíng)效率。

智能調(diào)度關(guān)鍵問(wèn)題在于車(chē)流規(guī)劃和實(shí)時(shí)調(diào)度2個(gè)階段：①車(chē)流規(guī)劃是基于數(shù)學(xué)規(guī)劃理論，在受多個(gè)約束條件下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)規(guī)劃，用于確定所需運(yùn)輸設(shè)備的最佳規(guī)模，它是實(shí)時(shí)調(diào)度的根據(jù)；②實(shí)時(shí)調(diào)度是在應(yīng)用從礦區(qū)常見(jiàn)的幾個(gè)生產(chǎn)調(diào)度角度設(shè)定的調(diào)度準(zhǔn)則的前提下，依據(jù)車(chē)流規(guī)劃安排，根據(jù)礦區(qū)實(shí)時(shí)的運(yùn)行情況找到一個(gè)適合礦區(qū)生產(chǎn)的整體調(diào)度最佳方案，是多種調(diào)度方法有機(jī)結(jié)合和優(yōu)化分配。

系統(tǒng)的車(chē)流規(guī)劃是結(jié)合露天礦無(wú)人礦卡場(chǎng)景特征設(shè)計(jì)?；诟哳l的礦卡位置、速度、載重、朝向等信息，利用大數(shù)據(jù)流式計(jì)算技術(shù)，分析每條道路上交通流密度，獲取道路實(shí)時(shí)擁堵信息；融入道路擁堵情況，計(jì)算礦山中每個(gè)裝載點(diǎn)和卸載點(diǎn)之間的最優(yōu)路徑，進(jìn)一步獲取每條最優(yōu)路徑的最佳流量。實(shí)時(shí)調(diào)度以車(chē)流規(guī)劃為基礎(chǔ)，根據(jù)系統(tǒng)中出現(xiàn)的隨機(jī)情況按照不同的規(guī)則進(jìn)行派車(chē)。實(shí)時(shí)調(diào)度本著盡量實(shí)現(xiàn)車(chē)流規(guī)劃之原則，但是實(shí)際運(yùn)行后不可避免導(dǎo)致車(chē)流的變化。因此，需要再次更新車(chē)流信息，兩者交疊運(yùn)行、不斷迭代優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的最優(yōu)。

系統(tǒng)資源層支持多種調(diào)度準(zhǔn)則：除常規(guī)的最早裝車(chē)法、最大卡車(chē)法、最大電鏟法、最小飽和度法、固定配車(chē)法，還支持比率法，基于產(chǎn)量完成度派車(chē)，提供對(duì)設(shè)備的調(diào)度優(yōu)先級(jí)進(jìn)行設(shè)置的功能。在不同的礦區(qū)條件下，根據(jù)運(yùn)輸狀況的變化，綜合各調(diào)度準(zhǔn)則，確定具體準(zhǔn)則的選用，可以使系統(tǒng)在不同場(chǎng)景下取得最優(yōu)調(diào)度效果。

4 結(jié)語(yǔ)

露天礦無(wú)人化運(yùn)輸在市場(chǎng)需求、國(guó)家政策、技術(shù)成熟度、行業(yè)配套諸多因素疊加的背景下持續(xù)推進(jìn)與發(fā)展，合理的調(diào)度在露天礦無(wú)人化運(yùn)營(yíng)過(guò)程愈發(fā)重要。在露天礦無(wú)人運(yùn)輸新場(chǎng)景下，傳統(tǒng)的調(diào)度方法適配不足，需要新的改進(jìn)與突破。對(duì)此提出了一套適用于露天礦無(wú)人運(yùn)輸場(chǎng)景的智能調(diào)度解決方案，給出了露天礦無(wú)人礦卡調(diào)度體系的基本框架，并對(duì)該架構(gòu)的6 個(gè)層次進(jìn)行了闡述，論述了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的4 個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)各個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了說(shuō)明，研究結(jié)果為無(wú)人礦山智能調(diào)度建設(shè)的總體設(shè)計(jì)思想。