Aufgrund der relativ unzugänglichen Umgebung im Bergbaugebiet ist die Fahrstrecke festgelegt und die Fahrgeschwindigkeit langsam, aber die Arbeitsbedingungen sind komplex und die Umgebung ist rau. Daher wurde der unbemannte Transport von Bergbau-LKWs im Bergbaugebiet schnell gefördert und in großem Umfang in der Bergbauszene eingesetzt.
Es wird davon ausgegangen, dass 2020-2025 der wichtigste Zeitraum für den Aufbau des autonomen Fahrens in chinesischen Bergbaugebieten ist und das Marktvolumen 100 Milliarden beträgt.
Als "Augen" der unbemannten Bergbau-Lkw hat LiDAR die Vorteile hoher Präzision, großer Reichweite und hoher Stabilität. Es bietet eine hochstabile Wahrnehmung und genaue Erkennung für unbemannte Bergbau-Lkw unter rauen Arbeitsbedingungen und gewährleistet die Sicherheit der Fahrzeuge unter komplexen Arbeitsbedingungen.
Bei der Arbeit im Bergbau ist der Staub jedoch allgegenwärtig und bedeckt nicht nur allmählich die Oberfläche des LiDAR, sondern bildet auch einen Staubnebel, der wie ein Vorhang die "Augen" der unbemannten Minenfahrzeuge verdeckt und die Erfassungsqualität des LiDAR beeinträchtigt und sogar zu Fehleinschätzungen durch die unbemannten Fahrzeuge führt. Daher ist die Beeinträchtigung der LiDAR-Wahrnehmung durch Staub ein schwieriges Problem, mit dem die Industrie im tatsächlichen Betrieb unbemannter Minenfahrzeuge konfrontiert ist.
Die Ingenieure von LSLiDAR haben sich lange Zeit intensiv mit dem Einsatz von unbemannten Bergbau-LKW beschäftigt. Nach jahrelanger Forschung haben sie eine große Anzahl von vergleichenden Experimenten und Berechnungen zu den Eigenschaften von Staub- und Punktwolkenalgorithmen durchgeführt und eine Reihe von LiDAR-Staubfilteralgorithmen entwickelt, die für die Betriebsbedingungen von Minenfahrzeugen geeignet sind. Dieser Satz von Algorithmen kann mit jedem LiDAR von LSLiDAR kombiniert werden, das auf unbemannte Fahrzeuge montiert wird, um das Problem der Wahrnehmungsgenauigkeit des unbemannten Fahrens in staubigen Umgebungen wie Bergbaugebieten zu lösen, die Betriebseffizienz und Sicherheit des unbemannten Fahrens zu verbessern und zum ersten Mal die Probleme der unbemannten LiDAR-Anwendung in Bergbaugebieten zu durchbrechen.
Vor der Optimierung des Staubalgorithmus
Staub, Grubenwagen Staubwolken können erkannt werden
Steinkohlenasche kann nachgewiesen werden
Nach der Optimierung des Staubalgorithmus
Staub wird für die Entfernung optimiert Kohleasche wird identifiziert und entfernt
Nachdem sich der Staub verzogen hat, wird der Boden erkannt und die Bodenlinie tritt allmählich hervor.
Aus dem Punktwolkenbild ist ersichtlich, dass das LSLiDAR-LiDAR große Staubpartikel erkennen und entfernen kann, wodurch die Belastung durch die Filterung durch den Host-Computer verringert wird; wenn die Objekte in mittlerer und weiter Entfernung nicht durch Ruß blockiert sind, können die Objekte in mittlerer und weiter Entfernung immer noch erkannt werden.
