採掘場は比較的閉塞的な環境のため、走行ルートは決まっており、走行速度も遅いが、作業条件は複雑で過酷な環境である。そのため、採掘場における採掘車の無人搬送が急速に推進され、採掘現場での大規模な適用が始まっています。
2020-2025年が中国鉱区の自律走行に関する重要な建設期間であり、市場規模は1000億にも及ぶと理解されています。
無人採掘車の「目」として、LiDARは高精度、長距離、高安定性という利点を備えています。過酷な作業環境下にある無人採掘トラックに対して、高い安定性と正確な検知を実現し、複雑な作業環境下での車両の安全性を確保します。
しかし、鉱山環境での作業では、いたるところに粉塵が存在し、LiDARの表面を徐々に覆っていくだけでなく、前方に粉塵ミストを形成し、まるで無人採掘車の「目」をカーテンで覆うかのように、LiDARの検出品質に影響を与え、さらには無人走行車の誤判定につながることがあります。そのため、実際の無人採掘車の環境運用において、粉塵がLiDARの認識に与えるハードインパクトは、業界が直面する難しい課題となっています。
LSLiDARのエンジニアは、長い間、無人採掘トラックの運行現場に深く関わってきました。長年の探求の結果、彼らはダストと点群アルゴリズムの特性について多くの比較実験と計算を行い、採掘トラックの運転条件に適したLiDARダストフィルタリングアルゴリズム群を形成してきました。このアルゴリズムセットは、LSLiDARの任意のLiDARと組み合わせて無人走行車に搭載することで、採掘場などの粉塵環境における無人走行の認識精度の問題を解決し、無人走行の運用効率と安全性を高め、国内のLiDAR無人化適用の問題を採掘場で初めて打開することが可能です。
ダストアルゴリズムの最適化前
粉塵、マイントラック 粉塵点群の検出が可能です。
石炭灰の検出が可能
ダストアルゴリズムの最適化後
粉塵は除去のために最適化されている 石炭灰は特定され、除去されている
粉塵が飛散した後、地面を検知し、徐々に地肌ラインが出る
点群画像から、LSLiDAR LiDARは大きな埃を識別して除去し、ホストコンピュータによるフィルタリングの負担を軽減していることがわかります。中距離と遠距離の対象物が煤で遮られていない場合、中距離と遠距離の対象物を検出することは可能です。
