Herkömmliche Kohlebergbaumethoden weisen eine Reihe von Problemen auf, wie z. B. häufige Bergbaukatastrophen, hohe Arbeitskosten, gefährliche Arbeitsumgebungen und Schwierigkeiten bei der Verbesserung der Bergbaueffizienz. Dies gefährdet nicht nur die sichere Produktion, sondern führt auch zu einer massiven Verschwendung von Ressourcen und Energie sowie negativen Auswirkungen auf den Umweltschutz. Um diese Herausforderungen anzugehen, beginnen Unternehmen zu erkennen, dass Automatisierung der zukünftige Entwicklungstrend ist. Der Einsatz autonomer Bergbaufahrzeuge kann die Sicherheit und betriebliche Effizienz verbessern und den Wandel der Branche hin zu Intelligenz proaktiv vorantreiben.
Beim Einsatz von Muldenkippern im Bergbaugebiet gibt es viele tote Winkel, was eine Herausforderung für sicheres Fahren darstellt. Die Installation von LiDAR kann das Problem des toten Winkels von Bergbaufahrzeugen im Bergbaugebiet lösen und ein omnidirektionales Umweltbewusstsein und eine Erkennung des toten Winkels erreichen. Durch die 3D-Kartierung der Umgebung und die Erkennung von Objekten innerhalb und um den Weg herum kann LiDAR detaillierte Umgebungsinformationen liefern, versteckte Gefahren durch tote Winkel wirksam reduzieren und die Sicherheit von Bergbaufahrzeugen verbessern.
Kombination des Multisensor-Fusion-Wahrnehmungssystems von LSLiDAR, Integration von LiDAR, Millimeterwellenradar und Kamera, um Komplementarität von Multisensorfunktionen zu erreichen. Dies gewährleistet Redundanz für sicheres autonomes Fahren und ermöglicht eine stabile omnidirektionale Wahrnehmung der Umgebung im 360°-Bereich. Gleichzeitig erstellt die LS-3D SLAM-Technologie in Kombination mit GPS und Trägheitsnavigation hochpräzise Punktwolkenkarten, um eine genaue Positionierung und autonome Navigation zu erreichen. Darüber hinaus werden führende neuronale Netzwerkalgorithmen verwendet, um Zielattribute durch Deep Learning genau zu identifizieren und Umgebungsinformationen in Echtzeit auszugeben.
Im Vergleich zu öffentlichen Straßen sind Straßen in Bergbaugebieten stärker nachteiligen Faktoren wie extrem kaltem Klima, viel Staub und holprigen Straßen ausgesetzt. In Bergbaugebieten kann die Temperatur auf unter minus 40 °C sinken und die Straßen sind vergleichsweise unebener und holpriger. Darüber hinaus gibt es auf den Straßen des Bergbaugebiets viel Staub, was das tägliche Fahren von Bergbaufahrzeugen vor Herausforderungen stellt.
Der LiDAR von LSLiDAR wurde strengen Zuverlässigkeitstests unterzogen. Es verfügt über ein Solid-State-Strukturdesign mit hohen Schutzstufen (IP68 und IP6K9K) und einem breiten Arbeitstemperaturbereich von -40 °C bis 85 °C. Ob bei extremer Kälte, großen Staubmengen oder extremen Temperaturen, der LSLiDAR behält stets eine hohe Zuverlässigkeit und Stabilität bei und bietet eine hervorragende Umgebungswahrnehmung und Datengenauigkeit.
LSLiDAR hat durch umfangreiche Vergleichsexperimente und Berechnungen von Staub- und Nebeleigenschaften mit Punktwolkenalgorithmen eine Reihe von LiDAR-Staub- und Nebelfilteralgorithmen entwickelt, die auf die Staub- und Nebelprobleme abzielen, denen Bergbau-LKWs, -Fahrzeuge und -Roboter während der Fahrt und des Betriebs begegnen. Es liefert kontinuierlich stabile und genaue Messdaten, um den Herausforderungen von Straßen in Bergbaugebieten gerecht zu werden und einen sicheren und effizienten Betrieb zu gewährleisten.
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