01

多传感器融合的SLAM定位技术

针对矿区场景，本项目开发了一种基于激光雷达、惯性导航、卫星导航与轮速计的多传感器融合的 SLAM 定位系统。当卫星搜星数与搜星质量较高时，以卫星导航的结果来修正 SLAM 过程的累积误差，避免长时间运行后的定位漂移；当卫星导航质量较差时，以已建好的局部点云地图为参考，通过激光雷达 SLAM 实现同时定位与地图构建，针对激光雷达帧率较低的情况，通过高频惯性导航的预积分，实现高频运动状态估计与插补，从而实现可靠、准确的高频定位输出。

02

多源异构传感器的融合感知技术

本项目开发了一种基于多激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器（可见光+热红外）等多源异构传感器融合的感知系统，综合利用各种传感器的优势，例如激光雷达在测距上的精准性，毫米波雷达对于灰尘、雨雾的穿透性，可见光+热红外视觉传感器在日/夜两种光线条件下的识别能力，通过深度学习技术、机器视觉技术、点云处理技术等，实现恶劣环境下对于工程机械、行人、落石、凹坑等的可靠识别。

03

多重冗余的线控底盘技术

不同于开放道路的乘用车或商用车，矿用卡车的线控化程度极低，为了实现矿用卡车的无人驾驶，需要先实现底盘线控。作为自动驾驶的小脑与神经系统，矿车线控底盘的安全性对于整个无人驾驶矿车的安全性起着至关重要的作用。为了保证功能安全，本项目开发了多重冗余的线控底盘系统，包括：冗余控制器、冗余总线、冗余制动、冗余转向，保障矿车在部分部件失效的情况下，依然可以安全运行。通过最优路径算法以及局部动态规划技术实现车铲协同，从单一设备智能到机器人集群作业。

04

自动换电车-站协同技术

构建融合无线网和Lora的双路通讯系统，实现实时车-站通讯，确保换电流程精准高效，包括预约、验证、精准停车及自动化换电操作。通过多传感器融合SLAM定位及激光测距技术，实现20cm以内高精度停靠。支持5分钟内重载上坡环境下快速换电，下坡时利用能量回收技术反充电池。结合云端调度平台与智能算法，按产能优先原则制定充换电计划，优化矿山作业效率。