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电子信息技术

需求背景

我国千万吨级煤矿52处，煤矿总产能超40亿吨/年，其中90%以上为井工矿，智能化改造迫在眉睫。国内矿山50,000座以上，大型矿山5,000多座，井工矿占比高达90%，几千亿市场空间。井工矿安全及用工问题日益突出，矿山运输事故每年过百起，涉事矿区正常采销影响严重，驱动自动驾驶技术服务市场快速发展。国家能源局颁布红头文件，明确将智能化列为矿区评分标准，其中“井下无轨胶轮车实现常态化无驾驶，增加3-5分。“ 该评分将直接挂钩矿区开采量，确保智能化落地实施…

需解决的主要技术难题

一：安全问题突出：国家安全监管政策下，若发生安全事故死亡，所属矿区需停产整顿，涉事矿区将承受上亿损失，无人化智能改造迫在眉睫；井工矿运输和通风系统复杂、双向风门、坡道等狭窄区域倒车错车难度大，普通自动驾驶技术方案难以解决；二：经济效应低下：井下招工难问题日益突出，司机老龄化严重，年轻人从业意愿低，存在严重断档，我国矿业的采掘、运输、选矿仍以传统人工管控为主，司机和燃油成本不断攀升，整体经济效益低下，人工运输模式经营成本难以管控，矿区利润不断压缩。三：无人驾驶方案技术壁垒高：井下无卫星、长巷道、低照度，且环境有水汽、高温、高湿等问题，导致车端传感器定位精度差，自动驾驶难以实现，一般自动驾驶方案需要增加大量的基础设施投建，补充单车本身定位缺陷，成本高。

期望实现的主要技术目标

A.能够深度学习激光雷达点云与视觉/毫米波雷达点云相结合，有效检测道路起伏和井壁识别，在低能见度复杂环境下实现精准感知。B.能够实现多模式初始定位标定，实现建模边界后，通过增量、地图扫描更新进行场景实时优化，提高算法鲁棒性。C.能够突破矿山恶劣的水雾、灰尘等极端场景，实现全域、全态的环境感知定位。D.能够借鉴多年军用非结构化道路车辆控制开发经验，实现车辆在矿山环境的精准控制。E.能够基于Open Drive协议的拓扑地图构建，并结合激光三维点云与局部几何模型构建。F.能够智能路侧补盲，预判轨迹，拥堵预警，实时监测状态并分析决策，可实现41目标识别，20+场景播发决策，有效降低事故率。

需求解析

解析单位：“科创中国”创业投资专业科技服务团（北京创业投资协会） 解析时间：2023-09-06

杨清皓

陕西科技创业投资管理有限公司

合伙人

综合评价

行业内场景数据积累最丰富的无人驾驶厂商，通过ADAS前装与后装业务，积累数据反哺车辆自适应算法及多级制动算法等，使感知端更智能，虚警率更低。国内第一家实现井工矿落地实施的无人驾驶厂商，通过SLAM、雷达感知及算法优化定位，突破非标场景感知难点，实现无信号组合导航定位。国内第一批过测公司，雷达及核心传感器皆为自研，具备军品级交付能力和品控实力，融合算法更深入，成本优势更突出。

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