露天矿无人驾驶是我国煤矿智能化建设的关键一步
煤炭行业作为我国重要的传统能源行业，是我国国民经济的重要组成部分，其智能化建设直接关系我国国民经济和社会智能化的进程。煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心，对提升煤矿安全生产水平、改善生产效率、保障稳定供应等具有重要意义。
华为将人工智能、云计算、车联网、智能驾驶、高精地图等技术，与现代煤炭开采深度融合，实现了露天矿无人驾驶矿车采-运-排全流程持续作业，并实现了商用部署。这将大幅提升矿山生产作业安全性、避免人身伤亡事故，实现从传统刚性作业调度向智能化灵活调度转变，同时有效解决矿车驾驶员招工难、运营成本高、生产效率提升难等问题。
露天矿无人驾驶实现规模化商用，
需做足技术储备
目前，我国L4级露天矿无人驾驶技术在多地已经进入了测试和试商用阶段。
尽管如此，露天矿无人驾驶从小规模测试，向全场景、全流程延伸，走向真正的无人化（安全员下车）和7X24可持续作业的规模化商用，依旧面临诸多挑战：
1：持续作业需考虑全业务流程场景
在采-运-排核心流程之外的场景中，如车辆加油/充电、辅助车辆混行、全路段避障、避炮等，也要具备无人驾驶能力。场景复杂度大幅提升，自动驾驶长尾问题愈加显著，算法高效迭代成为基本需求。
2：不同的工况特点会对技术的可靠性和通用性带来显著挑战。
相对于充分整备的测试环境道路，无人驾驶作业系统和车辆要能有效应对异形排土场、综合调度、陡坡、急弯、狭窄采掘作业平台等“不大理想”的作业环境。
3：大规模生产作业，对无人驾驶作业系统提出更高要求。
随作业车辆数量、作业规模和效率的提升，采掘作业面变化速度加快，对作业任务调度、高精地图动态更新、作业点位动态分配、精准路径规划、防止路径冲突等都提出了更高的要求。
4：运维运营在商用阶段容易成为技术短板。
在商用阶段，拥有一套支持车辆状态监控，故障预警、且具备故障快速定界定位，以及运营分析能力的智能运维运营平台，是非常必要的。
基于车路云协同，
华为打造露天矿无人驾驶商用解决方案
实现露天矿无人驾驶作业不仅要解决自动驾驶问题，还需要打通无人驾驶车辆和作业生产系统，形成完整的无人化生产作业体系。华为融合智能驾驶和ICT技术解决方案，联合伙伴基于车、路、云协同打造了露天矿无人驾驶商用解决方案：
车端：
华为和车辆制造企业合作完成车辆（机械）智能化改装，并提供智能驾驶计算平台MDC、高性能车规级激光雷达、毫米波雷达和摄像头，以及矿车自动驾驶算法。
路侧：
通过路侧基础设施和RTK基站实现精准组合定位和V2X超视距感知。
云端：
通过矿山业务管理系统、车队调度管理系统和高精度动态业务地图服务实现多车、多编组无人化作业的统筹调度；通过自动驾驶监管运营服务提供智能化车辆运维和运营分析能力；通过自动驾驶云服务，可以基于车辆端传感器数据实现自动驾驶算法的持续优化和迭代。
华为露天矿无人驾驶解决方案总体架构
基于车路云协同的露天矿无人驾驶解决方案将带来三大价值：
01、实现端到端无人化高效作业
打造“云上大脑”，实现多车统筹调度、全场景开展无人化作业。
02、提供更高的安全性和可靠性
基于“上帝视角”在规划层面避免路径冲突和多车死锁，通过路侧设施实现全局态势感知，改善盲区障碍物检测能力。
03、可快速实现自动驾驶算法的持续迭代
随车辆持续运行，可基于传感器采集的数据，在云端高效开展算法优化。
华为露天矿无人驾驶解决方案的五大亮点
一、提升矿山特有场景的感知能力
在露天矿无人驾驶作业过程中，感知算法面临诸多挑战：
1、沙尘环境下实现落石等小目标的精准检测；
2、矿山挡墙与地面边界精准语义分割挑战较大；
3、目标检测训练样本量少，训练、学习和模型泛化难。
华为通过特有的技术，能在小样本数据量的情况下，完成感知模型的训练，并实现了很好的泛化。华为的感知算法具有极强的环境适应能力，提升了在不同作业环境下技术的可靠性和通用性。这大大降低了数据采集的要求和算法训练的难度，提升了沙尘环境下目标精准检测的能力，具备远距离人车识别、挡墙边界和高度精准识别、地面起伏检测、土砾或小石块（10cm*10cm@20米）检测等，提升行驶安全性。
矿山扬尘环境下目标检测
二、提供全工况下精细化的车辆规控能力
华为可在各种工况场景下实现“一车一模型”的精细化的规划控制能力，实现高速巡航、精准停车、主动避障、安全跟车、直角弯、重载长坡等场景。针对不同车辆，不同载重状态，系统会开展车辆响应的一致性检测，以提升规控算法在不同工况下的鲁棒性。
在采装区，可以在25米的狭窄采装位实现作业，并基于车铲协同实现精准对位停车。在运输阶段，基于车云协同，可动态完成矿山道路全路段的平整度检测，并引导车辆在颠簸路面主动降速。
此外，车辆还能自主跨越或躲避坑洼、落石，并实现车辙均匀碾压。在排土区，能应对不规则的异形排土场，实现排土位科学规划和精准停靠，此外还具备排土位残留渣土和排土挡墙断裂检测预警能力，车辆会主动避开并上报云端调度推土机完成挡墙修复。
各种工况下精细化的车辆规划控制能力
三、打造云端“最强大脑”，实现多车作业智能调度、提升矿山特有场景的感知能力
为实现生产作业全过程的无人化，华为打造云端大脑，提供作业任务下发、作业区域分配、编组安排、待装位/排土位规划、车铲协同作业等能力，除了这些基本能力外，还具备以下优势：
01、云端可基于车端感知数据众包，
实现高精度业务地图的分钟级快速更新。
矿区道路高精地图动态更新
作业点位以及排土线可以自动更新，保障采装区和排土区的精准对位。矿区道路的高精地图也能跟随作业点位的推进和变化，在达到设定的距离阈值时实现自动更新。
02、支持均衡排土，也可支持异形排土场
云端可以依据挡墙边缘自动计算排土位
（支持均衡排土和异形排土场）
03、通过长短路径精准规划
提升多车协同作业的安全性
长路径为车辆指引完整的作业路径，短路径规划则是云端为避免多车轨迹冲突而提供的动态指引，大幅提升了无人驾驶的安全性。
04、支持全场景作业调度能力，
提升商用运营阶段系统可用性
可支持避炮、加油等作业场景；同时支持灵活的手动调度，以快速应对各类突发情况；能应对车端失去定位信息或通讯断连等特殊情况的处理。
05、基于车路云协同，
可实现车辆超视距感知和风险预警
对于道路上的静态物体，车端会向云端上报感知信息，云端汇聚多车感知信息后会形成风险预警，提示其他车辆进行避让。
四、提供自动驾驶监管运营服务，
为常态化作业提供基础保障
在商用阶段，智能化运维运营是保障常态化作业的基础能力。华为在云端构建自动驾驶监管运营服务，提供以下能力：
1：提供自动驾驶车辆状态监管能力。
2：支持车辆健康自检、故障告警、故障智能诊断和分析。
3：提供矿山作业运营数据智能分析能力。
五、基于车端数据，
实现自动驾驶算法持续优化
为实现算法的高效迭代，华为自动驾驶云服务提供了一条完整高效的开发、训练和评测工具链。包括：
1：为模型训练提供自动化数据流水线服务能力，覆盖从数据采集、数据回放、智能化难例挖掘、智能标注、生成增量数据集，到模型训练整个开发过程。
2：提供自动驾驶规控算法云仿真平台，支持矿车动力学仿真，融合了功能安全分析，可加快自驾算法场景迁移，提升矿山场景规控算法迭代效率。
3：积累了高质量的矿山特有场景训练数据集和仿真场景库。
4：基于云端海量资源，模型训练和仿真测试（日行千万公里）非常高效。
自动驾驶云服务通过数据、标注和仿真服务加速算法迭代
从试商用到常态化运营，露天矿无人驾驶系统需要经得起严苛环境和复杂工况的千锤百炼。在技术创新和应用的道路上没有一蹴而就，唯有持之以恒才能厚积薄发，华为砥志研思、锐意进取，与煤矿业主和行业伙伴共同推动无人驾驶作业的规模化、常态化商业应用，为打造安全、高效、可靠的智慧矿山奠定坚实基础。
