引言：煤矿无轨辅助运输技术起源于西方，经过几十年的发展，西方国家已形成了相对完善的煤矿无轨运输产业链。与之相比，我国煤矿无轨运输技术的起步较晚，但发展迅速，特别是在智能化方面取得了显著进展。智能无轨辅助运输技术不仅提高了煤矿运输效率，还降低了安全风险，为煤矿的可持续发展奠定了坚实基础。

1煤矿智能无轨辅助运输技术现状

1.1技术创新与应用

1.1.1技术创新方面

煤矿智能无轨辅助运输技术创新是煤矿行业发展的重要方向之一，它涉及多个方面的技术创新和应用，旨在提高煤矿运输效率、保障运输安全，并推动煤矿行业的智能化、自动化发展。以下将详细阐述煤矿智能无轨辅助运输技术创新的主要方面。

（1）智能化感知与控制技术创新

煤矿智能无轨辅助运输技术创新的核心之一是智能化感知与控制技术的突破。传统的煤矿运输系统往往依赖于人工操作和简单的控制系统，存在着效率低下、安全隐患等问题。而智能化感知与控制技术则可以通过高精度传感器、智能控制系统等手段，实现对运输车辆的实时感知和精准控制。

具体而言，智能化感知技术可以通过安装于车辆上的各类传感器，实时获取车辆的位置、速度、载重等信息，并将其传输至中央控制系统。中央控制系统则可以通过对这些信息的分析处理，实现对车辆的远程监控和调度。同时，智能控制系统还可以根据实时数据和预设规则，自动调整车辆的行驶状态和运行参数，实现运输过程的自动化和智能化。

（2）运输装备智能化改造升级

煤矿智能无轨辅助运输技术创新还包括对运输装备的智能化改造升级。传统的运输装备往往功能单一、操作繁琐，难以满足现代煤矿生产的需求。因此，通过对运输装备进行智能化改造升级，可以提高其运输能力、降低能耗和减少故障率。可以通过安装智能导航系统和自动驾驶技术，使运输车辆能够自主规划行驶路线、自动避障和自动停车，从而提高运输效率并减少人工干预。此外，还可以采用先进的动力系统和节能技术，降低车辆的能耗和排放，促进煤矿的绿色生产。

（3）大数据与云计算技术的应用

煤矿智能无轨辅助运输技术创新还充分利用了大数据与云计算技术的优势。通过收集和分析运输过程中的大量数据，可以揭示运输过程中的规律和问题，为优化运输方案和提高运输效率提供有力支持。具体而言，可以通过建立大数据平台，实时收集并存储运输过程中的各种数据，包括车辆运行状态、运输量、能耗等。然后利用云计算技术对这些数据进行处理和分析，提取出有价值的信息和规律。这些信息可以用于优化运输计划、预测运输需求、评估运输效果等方面，为煤矿的决策提供科学依据。

（4）物联网与移动互联网的融合应用

煤矿智能无轨辅助运输技术创新还体现在物联网与移动互联网的融合应用上。通过物联网技术，可以将运输装备、传感器、控制系统等连接起来，形成一个互联互通的网络，实现信息的实时共享和协同工作。

借助移动互联网技术，可以实现远程监控、远程调度和远程维护等功能。工作人员可以通过手机或电脑等终端设备，随时随地查看运输设备的运行状态、接收报警信息并进行相应的处理。这种融合应用不仅提高了运输过程的可视化和可控性，还降低了维护成本和提高了工作效率。

煤矿智能无轨辅助运输技术创新涵盖了智能化感知与控制技术、运输装备智能化改造升级、大数据与云计算技术的应用以及物联网与移动互联网的融合应用等多个方面。这些创新技术的应用将推动煤矿运输系统向智能化、自动化方向发展，提高运输效率、保障运输安全，并为煤矿行业的可持续发展提供有力支撑。

1.1.2应用方面

（1）智能辅助运输系统建设：许多煤矿已经开始建设智能辅助运输系统，通过引入智能化设备和系统，实现对运输过程的全面监控和优化。例如，利用智能调度系统实现对运输车辆的精准调度，避免车辆空闲和拥堵；利用智能安全防护系统实现对运输过程的安全监控和预警，降低事故风险。

（2）新型无轨运输设备的应用：随着技术的进步，新型无轨运输设备如智能电动轮式装载机、无人驾驶矿用卡车等也逐渐在煤矿中得到应用。这些设备不仅提高了运输效率，还降低了人工成本和安全风险。

1.2智能化系统建设

车辆精确定位与地图服务平台：利用UWB精准定位系统和地图服务平台，实现对井下车辆位置的实时监控和精准定位。这有助于管理人员掌握车辆的实时状态，并为后续的智能调度和路径规划提供数据支持。多终端响应与互联：以云服务、车载终端、井下站点终端、手机移动端为载体，依托井下4G网络，实现多终端响应、多终端互联。这种设计使得管理人员可以通过各种终端随时随地对运输过程进行监控和管理。

智能调度与路径规划：通过AI智能图像分析、多终端数据共享整合等手段，实现对运输车辆的智能调度和路径规划。这不仅可以优化运输流程，提高运输效率，还可以避免拥堵和空闲，降低运输成本。车辆状态监测与维护：利用传感器和数据分析技术，对运输设备的运行状态进行实时监测和预警。一旦发现异常情况，系统可以自动进行故障诊断和报警，帮助管理人员及时发现并解决问题，确保运输过程的安全稳定。智能化控制系统：通过引入人工智能技术，实现运输车的自主导航、智能调度等功能。同时，系统还可以对运输过程进行智能优化，提高运输效率和质量。

1.3存在问题与挑战

技术方面来说，在井下复杂的环境中，实现车辆的高精度定位和导航是一个技术难题。由于存在巷道狭窄、地面高度差异大、积水等问题，激光雷达和摄像头等传感器可能受到干扰，影响定位精度和导航效果。传感器和智能算法的局限性。目前传感器技术还不够成熟，容易受到井下环境的影响，导致数据不准确。同时，智能算法在处理复杂场景时也可能存在局限性，需要进一步研究和优化。应用环境问题上，煤矿井下存在粉尘、水雾、黑暗等恶劣条件，对设备的稳定性和使用寿命造成较大影响。此外，巷道布局和地面状况也可能对运输设备的行驶和停靠造成困难。设备兼容性与标准化问题上，不同厂家生产的无轨辅助运输设备可能存在兼容性问题，导致在集成和互联方面存在困难。同时，由于缺乏统一的标准和规范，不同煤矿在智能化系统建设方面可能存在差异，影响系统的互通性和可扩展性。

2关键技术与创新点

2.1无人驾驶技术

无人驾驶技术在煤矿智能无轨辅助运输中的应用是关键技术之一。环境感知技术是关键的一环。这涉及通过雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器来识别和判断周围环境信息。对于无人驾驶矿车而言，它需要通过这些传感器感知道路信息、车辆位置、障碍物以及周围的其他车辆，为决策提供数据支持。特别是在矿区这种特殊环境中，无人驾驶车辆还需要具备对特殊路况、天气条件以及夜间环境的感知能力。导航定位技术也是无人驾驶技术的核心。这包括通过GPS、惯性导航等技术实现无人驾驶矿车的精准定位和路径规划。对于无人驾驶车辆来说，准确的定位是实现自主导航和避障的基础，而路径规划则能够确保车辆在复杂的矿区环境中安全、高效地行驶。决策与控制系统也是无人驾驶技术的重要组成部分。在煤矿环境下，无人驾驶矿车需要根据实时感知的环境信息以及预设的运输任务，进行智能决策，如选择最佳行驶路径、控制车速、实现精准停靠等。同时，控制系统还需要确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性，如应对突发情况、避免碰撞等。安全与纠错技术同样不可忽视。无人驾驶矿车在行驶过程中可能会遇到各种意外情况和故障，因此必须具备强大的安全机制，能够及时处理各种突发情况，确保运输过程的安全。

2.2智能调度与协同作业

智能调度系统能够根据煤矿生产需求、车辆状态、运输环境等因素，实现对运输设备的智能调度和协同作业。通过优化运输路径、减少空驶时间、提高装载效率等方式，进一步提高运输效率。智能调度主要是通过先进的计算机技术和智能化管理系统，对各类资源进行智能化调度管理，以实现高效、安全、稳定的运行和优质的服务。在生产制造、交通运输和能源供应等领域，智能调度系统能够优化资源配置，提高生产效率，减少资源浪费，并且可以帮助企业及时查找问题原因，减少损失。协同作业则强调多人或多系统之间的协作，共同完成某项任务或工作。在研发端常见的业务场景中，协同作业能够支持用户通过发送功能实现个人业务数据由他人协同作业，共同完成某一业务需求，提高研发作业效率。在智能交通系统中，协同作业与智能调度相结合，通过交通数据的采集与处理、交通流预测与控制以及智能调度算法，实现对交通资源的合理分配和调度，优化交通系统的运行效率。智能调度与协同作业的结合可以在多个方面产生积极的影响。

2.3大数据分析与决策支持

矿智能无轨辅助运输技术中的大数据分析与决策支持是提升运输效率、确保安全运营的关键环节。通过大数据分析，可以深入挖掘运输过程中的各种数据，为决策支持系统提供有力的数据支撑，从而实现运输系统的优化与智能化。大数据分析可以帮助煤矿企业全面了解无轨辅助运输设备的运行状态。通过收集设备运行数据，如行驶速度、载重情况、故障记录等，进行实时分析和处理，可以及时发现潜在问题，预测设备寿命，制定更加精准的维护计划，避免设备故障导致的生产中断。大数据分析可以用于优化运输路径和调度方案。通过对历史运输数据的分析，可以找出运输过程中的瓶颈和拥堵点，优化运输路径，减少运输时间和成本。同时，结合实时路况信息和车辆状态，可以制定更加合理的调度方案，确保车辆的高效利用和运输任务的顺利完成。大数据分析还可以帮助煤矿企业提升运输安全性。通过对车辆行驶轨迹、驾驶员行为等数据的分析，可以识别出潜在的安全隐患和风险因素，制定相应的安全预警和预防措施。同时，结合事故案例和数据分析结果，可以对运输过程中的安全风险进行定量评估，为决策提供更加科学的依据。在决策支持方面，大数据分析可以为煤矿企业提供全面的数据支持和决策依据。

3煤矿智能无轨辅助运输技术政策支持与产业协同

煤矿智能无轨辅助运输技术的发展受益于政策的大力支持以及产业间的协同合作。从政策支持的角度看，各级政府对煤矿智能化建设给予了高度重视。例如，国务院在新国发2号文中明确提出推动能源等基础设施智能化改造升级、加快智能采掘技术攻关的要求。贵州省政府也发布了相关文件，明确提出了推进煤矿智能开采、加快推进机械化、智能化升级改造的目标，并制定了具体的实施方案和建设指引。这些政策不仅为煤矿智能无轨辅助运输技术的发展提供了明确的指导方向，还为相关企业和研究机构提供了资金支持和税收优惠等激励措施，有力推动了技术的研发和应用。产业协同也是推动煤矿智能无轨辅助运输技术发展的重要因素。在技术创新方面，煤矿智能无轨辅助运输技术涉及多个领域的知识和技术，包括防爆柴油机清洁燃烧技术、无人驾驶技术、智能调度与协同作业等。这些技术的研发和应用需要不同领域的企业和研究机构进行深度合作，共同攻克技术难题。同时，产业链上下游企业之间的协同合作也至关重要，如设备制造商、软件开发商、运营商等需要紧密配合，共同推动技术的商业化应用。

结束语： 

随着科技的不断进步和智能化趋势的深入发展，煤矿智能无轨辅助运输技术将持续创新与演进，为煤矿行业的安全生产和高效运营提供强有力的支撑。大数据分析与决策支持作为其中的关键环节，不仅有助于提升运输效率和安全性，更能为煤矿企业的决策提供科学、合理的依据。煤矿智能无轨辅助运输技术将在技术创新和应用场景拓展方面取得更加显著的成果。同时，随着大数据、人工智能等技术的深度融合，决策支持系统也将更加智能化、精准化，为煤矿企业的可持续发展注入新的动力。

参考文献：

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[3] 王青海,安拓非煤矿山井下智能运输系统技术开发与应用.北京市,金诚信矿业管理股份有限公司,2022-12-09.