矿山车辆智能化技术创新与应用示范”专题
针对矿用电机车无人驾驶系统在井下封闭狭长、电磁干扰强、人车混行、作业耦合等复杂工况下的安全控制难题，笔者基于5G+WiFi 混合网络架构，从本质安全设计出发，围绕系统安全防护体系、通信数据安全机制、机车精准定位与信号安全闭锁、车载行车安全防护、放矿装车精准对位与自动防护5大环节，构建覆盖感知、决策、控制、防护、闭锁的全链条安全模型。核心技术遵循“故障?安全”、冗余容错、主动预警、闭锁互锁原则，采用多源异构信息融合、双网冗余热备、位置驱动切换、联锁闭环防护及作业全程闭锁等方案。经在安徽开发矿业有限公司井下?425 m 水平工程实践表明，该体系能有效降低通信中断、定位漂移、误操作、碰撞及溢料等风险，满足矿山安全规程和智能矿山建设要求。
文章来源：《智能矿山》2026年第7期“矿山车辆智能化技术创新与应用示范”专题
第一作者：徐自军，高级工程师，现任合肥工大高科信息科技股份有限公司副总经理，主要从事工业铁路信号安全监控、矿山井下移动目标安全管控与工业生产运输装备及系统智能化相关研究工作。E-mail：xuzijun@hfut.edu.cn
作者单位：合肥工大高科信息科技股份有限公司；安徽省工业铁路安全控制技术与装备重点实验室；安徽开发矿业有限公司；常州科研试制中心有限公司
引用格式：徐自军，黎钊，邢星，等.矿用电机车无人驾驶运输系统安全管控技术解析与探讨[J].智能矿山，2026，7(7):75-82.
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随着矿山智能化推进，井下轨道运输正由人工驾驶向无人驾驶转型。矿用电机车无人驾驶融合无线通信、精准定位、环境感知、自动控制、信号联锁与智能调度，可减人增效、降低事故风险，是《金属非金属矿山智能化建设指南（2025年版）》的重点内容。但井下巷道狭长、多径衰落，存在电磁干扰、粉尘、潮湿、有害气体等恶劣因素，且机车、轨道、信号、道岔、供电、放矿等多设备协同复杂，任一环节失效均可能引发事故。因此需构建系统性、多层次、闭环化的安全控制体系，实现从感知到执行、防护、闭锁的全流程保障。当前研究多聚焦局部技术，缺乏全作业环节安全控制的系统梳理，尤其在一体化防护方面不足。依托安徽开发矿业有限公司工程实践，以安全控制为主线，解析各环节机制与策略，旨在形成完整、可落地、可推广的安全控制技术体系。
矿用电机车无人驾驶运输系统总体架构与安全设计原则
1.1 系统总体架构
矿用电机车无人驾驶运输系统采用分布式分层架构，由地面调度中心、井下融合通信网络、轨旁测控设备、车载控制系统及放矿装车作业系统5部分组成，实现"车-地""车-车""车-设备/人"间的实时互联与协同控制。
地面调度中心集成调度管理、远程驾驶、视频监控、数据存储及信号联锁决策等功能。井下通信以工业以太环网为骨干，采用5G+WiFi融合覆盖，结合轨旁UWB定位基站，保障高可靠低时延传输与精准定位。轨旁层部署信号机、转辙机、计轴器、定位信标及门禁装置，实现进路联锁、位置校准与区域安全管控。车载层以车载控制器（mVOBC）为核心，融合激光雷达、视觉、惯导、UWB及双链路无线终端，驱动牵引制动执行机构，完成自主运行、障碍感知与安全防护。放矿装车系统由振动放矿机、放矿控制器、料位监测及对位检测装置构成，实现精准对位、作业闭锁与自动装矿。系统整体以安全为核心、通信为纽带、定位为基础、联锁为保障、执行为支撑，形成闭环控制体系（图1）。
图1 矿用电机车无人驾驶运输系统结构
1.2 安全设计核心原则
矿用无人驾驶运输系统的安全设计必须严格遵循井下本质安全与故障导向安全原则，主要包括以下6项。
（1）故障-安全原则
任何单点故障、通信中断、传感器失效、执行机构异常，均应导向安全状态，实现自动停车、切断动力、启动制动，以点带面区域闭锁，联动声光报警预警。
（2）冗余容错原则
关键模块包括通信链路、定位单元、控制单元、电源、速度检测、制动系统采用双冗余或多冗余配置，确保单一故障不引发系统瘫痪或安全问题。
（3）主动防护原则
通过环境感知、位置预判、状态监测提前识别风险，实现主动减速、主动停车、主动隔离，而非被动响应事故。
（4）闭锁互锁原则
进路、信号、道岔、供电、对位、放矿等环节严格建立互锁关系，禁止敌对进路、违规操作、越权指令与非预期动作。
（5）实时性与可靠性原则
控制指令、定位数据、状态反馈、报警信息的传输时延、丢包率、冗余校验满足矿山安全指标，确保控制闭环与实时稳定。
（6）矿用本质安全原则
车载、井下设备满足矿用要求型式要求，适应粉尘、潮湿、腐蚀性气体与强电磁干扰环境。
无人驾驶系统安全防护体系
安全防护是保障无人驾驶运输长期稳定运行的基础工程，覆盖硬件安全、软件安全、网络安全、操作安全、应急安全5个维度，形成立体化、多层次、可自愈的安全防护体系。
2.1 硬件安全防护
硬件安全以冗余、可靠、矿用合规、失效安全为目标。车载控制器采用双CPU冗余热备，支持故障自动切换，切换时间满足实时性要求。感知系统采用激光雷达与视觉双配置，结合惯导多源校验，避免单传感器失效。通信采用5G+WiFi双链路同时在线，实现链路级冗余备份。供电配备车载后备电源及空压气包，确保断电后维持安全制动、通信与报警。速度采集采用双传感器冗余，单故障可快速识别并触发安全机制。
执行机构遵循失效安全设计。制动系统电制动与机械制动冗余，失电或欠压自动抱闸；受电弓配置位置检测与电压监测，异常时自动导向安全；驻车机构具备无电无气自动驻车，防止溜车；变频器内置过流、过压、过载、短路保护，通信中断时立即导向安全侧状态。
2.2 软件与操作安全防护
软件系统采用分层隔离架构，调度层、控制层、执行层相互独立，故障不扩散。系统设置多级权限管理机制，不同角色对应不同操作范围，防止越权操控。远程操作台配置工位检测传感器，操作员脱岗超过设定时间自动触发报警并进入安全作业状态。控制手柄采用冗余采集回路，避免断线、短路、混线引发误动作。
系统具备全程自诊断与状态监测能力，对控制器、传感器、通信链路、执行机构进行周期性自检，对故障进行分级处理：轻微故障实时报警，严重故障自动减速，致命故障立即紧急停车。所有操作、故障、通信、切换行为均记入日志，存储时长满足可追溯要求。
2.3 应急安全防护
应急安全以快速响应、强制优先、导向安全为目标。系统设置多级物理急停按钮，包括地面调度台、远程操作台、车载急停、轨旁急停，任何急停指令具备最高优先级，执行机构立即切断动力、启动制动、驻车闭锁。
"车-地"通信中断超过设定时间，系统自动停止速度输出，必要时受电弓降弓保持；通信中断超时则进入安全预设状态。电力异常、架线断电、车载电源掉电、传感器完全失效、姿态异常、前方障碍物等紧急条件均触发对应的应急安全动作，确保机车在任何意外工况下均能保持安全预设状态。
通信数据安全机制
通信系统是无人驾驶的神经中枢，井下复杂环境易导致信号衰减、切换抖动、时延波动、数据丢包，因此必须构建高可靠、低时延、强安全、可冗余的通信数据安全机制。
3.1 5G+WiFi双网冗余通信架构
采用工业以太环网作为有线骨干，具备链路自愈能力，为无线通信提供稳定回传。车载同时搭载5G CPE+WiFi客户端，形成双链路热备：纯WiFi区域以WiFi为主链路；纯5G区域以5G为主链路；混合覆盖区域根据位置与链路通信质量智能优选。
网络切换基于机车精准位置，结合信号强度、时延、丢包率综合判决，采用先连接后断开的平滑切换策略，避免控制中断。双网冗余通信中，划定混合网络区与纯5G、纯WiFi区的切换参考区域（图2）。系统通过以下3种机制实现链路自愈。
图2 5G+WIFI网络混合分布示意
（1）混合网络区采用双发选收策略，关键业务数据包同时在5G和WiFi链路发送，接收端择优取用，单链路瞬间中断不影响数据接收。
（2）周期性发送应用层心跳包检测链路可达性，并实时统计信号强度、信噪比、丢包率、重传率等质量指标。在混合区域边界，设置动态切换门限（如连续3次心跳丢失，或丢包率/重传率>10%，或时延>100 ms），避免瞬时抖动导致误切换。
（3）结合定位基站与机车实时位置，仅当机车驶入特定切换区域时方触发切换判断，减少不必要的网络切换。该方案可保障通信链路的高可用性与稳定性。
矿用电机车无人驾驶运输系统做以下3类切换机制判断（图3），避免混合区域网络频繁切换，优选高质量通信网络链路，提升用户网络使用体验。
图3 网络切换逻辑流程
（1）基于位置划定稳定切换区间，结合网络连通性连续Ping检测及通信质量监测判断链路稳定性，只有在链路稳定达标后才判定该链路通信正常，具备切换条件。
（2）系统记忆上次网络链路状态，在车辆驶入混合网络区时，在2种网络均正常时，非必要不切换，优先利用原有链路通信。
（3）根据现场链路状态性能，优先选择通信时延低、可用带宽大的网络。
3.2 通信数据传输安全
"车-地"关键数据包括控制指令、定位信息、车况数据、报警信号采用加密传输、流水号时间戳及冗余校验机制，通过心跳包实时监测链路连通性。系统对下行指令采用单链路下发，避免重复指令导致执行异常；对车载上行数据采用双链路接收，任一链路有效即可采信，提高数据可用性。
为保障实时性，矿用电机车无人驾驶运输系统对数据进行优先级划分：控制指令与报警信息为最高优先级，视频流为次优先级，确保关键数据优先传输、时延可控。
3.3 通信故障安全兜底机制
通信安全的核心在于故障可识别、中断可兜底、恢复可平稳。当通信链路出现抖动、误码、延迟超标时，矿用电机车无人驾驶运输系统启动滤波与超时判断机制，不立即切换；当链路持续异常达到阈值，则自动切换至备用链路；当双链路同时中断，系统立即进入预设安全状态：切断动力、平稳制动、驻车降弓、本地声光报警、区域广播闭锁，直至通信恢复。该机制从通信层面彻底消除因网络不稳定导致的失控风险，为无人驾驶提供通信安全兜底。
机车精准定位与信号安全闭锁技术
精准可靠的位置信息是无人驾驶安全运行的基础，严格完善的信号闭锁是轨道运输避免冲突的根本保障，二者共同构成"位置-信号"联动安全体系。
4.1 多源融合高精度定位技术
采用UWB超宽带定位、惯性导航、车速采集、定点信标校准、计轴校验构成多源融合定位方案。用UWB实现初始化高精度全局位置解算，为系统提供位置基准。惯性导航用于检测机车姿态、速度与位移，弥补车轮采集数据失信、UWB信号遮挡失校缺陷，并提供掉道、侧翻等姿态异常判断依据。定点信标布置于井下关键位置，周期性消除定位累积误差。计轴器检测车轴数量、行进方向，建立安全可信的行车闭锁进路区间，与精准定位推算结果相互校验，提升位置可靠性、安全性。
图4—图7中多源融合输出的定位数据直接用于进路区间占用出清判断、进路申请、动态限速控制、防碰撞计算、矿区机车溜口精准对位控制是所有安全逻辑的基础输入。
4.2 信号安全闭锁体系
信号联锁遵循进路独占、敌对互锁、安全优先、状态联动原则，实现轨道运输有序可控。
（1）进路联锁闭锁
同一进路同一时刻仅允许一列机车占用，敌对进路严格互锁，道岔、信号机、轨道区段、门禁状态必须满足联动条件，进路方可开放。
（2）信号控制闭锁
红灯禁止通行，黄灯减速谨慎行车，绿灯允许通行，轨道计轴器区间进路可提供有人、无人驾驶车混合运行期间的信号安全保障。
（3）道岔控制闭锁
道岔未锁闭、位置不正确则禁止开放进路；机车接近道岔前系统自动校核道岔状态，即使越过防护信号机，异常则也禁止通过，确保安全。
（4）架线供电闭锁
架线分区控制，与信号进路建立行车闭锁，敌对区间禁止行车以及检修、故障、紧急情况下可远程切断对应区域供电。
（5）人车混行闭锁
人员进入无人驾驶区域，基于精确定位数据、车载防碰撞预警装置，门禁触发报警，机车自动减速停车，确保人车安全隔离。
4.3 位置-信号联动安全控制
机车实时位置与信号系统深度联动：机车根据位置、作业计划自动派发申请进路、开放信号；系统根据位置实时计算前后车安全距离、动态限速，小于安全距离则强制减速停车；在网络切换区域，机车位置触发双网平滑切换机制，实现位置驱动的通信智能选择。位置-信号闭锁机制从根源上避免追尾、侧撞、闯信号、占道行驶等重大风险。
车载行车安全防护技术
车载控制器是无人驾驶的核心，其安全防护能力直接决定行车安全。
5.1 驾驶模式安全闭锁
矿用电机车无人驾驶运输系统支持就地驾驶、就近遥控、远程驾驶3种模式，模式切换仅允许在停车状态下执行，远程驾驶必须在通信链路稳定、状态正常、调度授权许可的前提下建立控制链路，否则无法激活远程操控。
5.2 速度与运行安全控制
矿用电机车无人驾驶运输系统实施多级限速。机车启动前鸣笛预警并确认车况路况通信正常。运行中取调度限速、区间静态限速、移动授权动态限速三者的最小值为允许速度。超速达阈值声光报警，超限则自动降速至防护曲线，失控时紧急制动。停车优先平稳减速，速度为零后自动驻车防溜。
5.3 障碍物识别与主动避障
矿用电机车无人驾驶运输系统融合固态激光雷达与视觉感知技术。固态激光雷达提供远距离、高精度、抗干扰的障碍物点云数据，视觉感知技术提供视频图像与辅助识别，为行车进路建立空间侵限轮廓线（图8、图9）。系统对轨道内、轨道旁目标进行分类判别，在设定侵限阈值内检测到行人或障碍物立即减速、停车、报警，直至障碍消除。
图8 融合感知识别轨道线和机车
图9 融合感知识别轨道线和行人
5.4 车载核心安全防护功能
车载系统具备完善的安全防护能力。防追尾/防相撞、防掉道、防溜车、防超速、防通信失效、防传感器故障、防架线异常。所有安全规则以硬逻辑与软逻辑双重实现，动作指令优先级明确：紧急停车最高，依次为急停、驻车制动、减速停车、限速运行，确保任何危险条件下机车均能导向安全。
放矿装车精准对位与自动防护技术
放矿装车是无人驾驶运输系统的典型作业环节，涉及机车溜口精准对位、放矿控制、料位监测、联动闭锁，是生产事故易发环节，必须实现精准、自动、安全的全过程控制。
6.1 精准对位控制
自动放矿系统以溜口视频和UWB定位为核心，结合车皮图像识别，实现与机车蠕动的高精度对位；双深度学习模型并行感知料位并交叉校验，提升动态放矿识别可靠性；机车进入装矿区自动减速并点动调整，视频实时监控满溢度，确保对位误差满足作业要求。
自动放矿系统运行中，AI视觉感知模型实时推理关键目标（图10），以不同颜色方框标识：浅蓝色为振动放矿机，深蓝色为车仓，绿色为车仓内矿石料位并显示匹配度。基于各关键目标间的相对位置，算法计算放矿机与锚定车仓水平方向左右侧边缘差值（图中示例=98、=57）。对位控制策略根据对位方向需求，当需要右对位时，控制电机车前后移动使值稳定在预设范围；左对位时则使值稳定在预设范围，实现精准闭环控制。
图10 放矿对位控制
为验证感知可靠性，实际测试目标检测模型（图11），结果显示车仓和料位的识别准确率均>98%，在井下复杂光照和粉尘条件下仍保持稳定，具备可靠的感知能力，为装矿作业安全及防撒料、防溢料提供有效保障。
图11 目标检测模型测试结果
6.2 放矿作业自动控制
放矿流程严格顺序闭锁：机车对位完成→止矿压板打开→振动放矿机启动→点动蠕动推进装车→满载停止→放矿机关闭→止矿压板落下→机车驶离。任何步骤不满足则无法进入下一步，防止跑矿、溢料、错序操作。系统支持远程操控与自动控制装矿2种模式，远程模式采用点动触发与超时自动停止的安全逻辑；自动模式根据装车料位满溢度、车皮位置实现全自动装矿。
6.3 放矿装车安全防护
机车在无架线装矿区段可自动升降受电弓，平稳通过作业区，保障连续作业安全。装矿作业建立多重防护：机车未在放矿区域或车皮对位不准禁止放矿；通信中断立即停止放矿；人员进入作业区立即停机；放矿机过载、过热、过流自动保护；设置最大连续放矿时间，防止设备过热；装矿过程机车锁定蠕动运行模式，作业完成方可解锁。
工程应用效果与安全性能分析
笔者所述安全控制技术在安徽开发矿业有限公司井下-425 m区域得到系统验证。双网冗余通信在5G+WiFi重叠区切换平稳、无中断，丢包率和时延满足安全指标；多源融合定位精度可靠，支撑联锁、防碰撞、升降受电弓及溜口对位；信号闭锁兼容有人/无人混行，无占道、冲突或误放信号；车载主动避障、超速及接近预警有效；装矿对位精准，无溢料、错序或违规启动。系统整体满足安全规程，可实现长期稳定无人化运行，实测数据验证了矿用电机车无人驾驶运输系统的各项性能指标（图12~16）。
图12 5G与WiFi网络切换
图13 溜井放矿溜口精准对位
图14 人车接近扫描检测
图15 车车接近扫描检测
图16 车辆精确定位、按联锁
问题分析与优化方向
（1）融合激光SLAM与视觉里程计，提升UWB盲区定位连续性与初始定位可信度。
（2）引入机器学习预测链路质量，优化网络切换平稳性。
（3）增强点云滤波与视觉抗干扰，提升粉尘低光照下感知鲁棒性。
（4）基于历史数据与AI模型，实现风险预判、自适应调速与预测性维护。
（5）建立数字孪生模型，支撑设备健康评估、隐患预警与运维一体化管理。
09
结语
矿用电机车无人驾驶安全管控是多设备、多环节的系统工程。笔者围绕系统防护、通信安全、定位与信号闭锁、车载行车防护、装矿对位5大环节，构建以冗余容错为基础、主动防护为核心、联锁闭锁为保障、故障安全为底线的全流程安全体系。通过双网冗余通信、多源融合定位、信号联锁、车载主动防护及装矿闭环闭锁，实现各环节安全保障。相关方案在安徽开发矿业-425 m区域工程应用效果良好，能有效应对井下复杂风险，满足智能矿山无人化需求。后续将融合新一代通信、AI与数字孪生，提升主动、预测与智能安全水平，推动矿山本质安全进程。
编辑丨李莎
审核丨赵瑞
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