1、2IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛1.縮略語 2.智慧礦山網聯自動駕駛應用3.智慧礦山網聯自動駕駛作業場景與典型業務4.智慧礦山網聯自動駕駛應用總體技術架構 5.總結與展望6.主要貢獻單位P1P2P5P15P34P36目錄 IMT-2020(5G)推進組于2013年2月由中國工業和信息化部、國家發展和改革委員會、科學技術部聯合推動成立，組織架構基于原IMT-Advanced推進組，成員包括中國主要的運營商、制造商、高校和研究機構。推進組是聚合中國產學研用力量、推動中國第五代移動通信技術研究和開展國際交流與合作的主要平臺。IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛1IM

2、T-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛LTE-V2X基于LTE的車聯網無線通信技術 (Long Term Evolution - Vehicle to Everything)MEC多接入邊緣計算(Multi-access Edge Computing)4G第四代移動通信技術(the 4th Generation mobile communication technology)1. 縮略語LTE長期演進(Long Term Evolution)5G第五代移動通信技術(5th-Generation)2IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2.1 概念內涵采礦業是我國國民經濟的基

3、礎和支柱產業，而礦山智慧化是當前采礦業發展的重要趨勢1。一般而言，智慧礦山是指將現代信息、控制技術與采礦技術融合，在紛繁復雜的資源開采信息背后找出最高效、安全、環保的生產路徑，智能化地響應生產過程中的各種變化和需求。智慧礦山的首要目標是高效、安全和環保，而礦卡的自動駕駛應用可以減少剝離、裝卸、運輸等露天礦山上關鍵生產環節的人工需求，并實現生產環節之間的高效協同，助力智慧礦山建設。具體而言，一方面，自動駕駛應用可以解決礦卡司機需要長時間面對噪聲、浮塵、震動等的問題；另一方面，減少以至杜絕相關環節因人為因素導致的安全生產事故，并降低司機用工及車輛維護成本，提升礦山整體的作業效率2。此外，礦山場景復

4、雜度較公共交通場景相對簡單（人員嚴格管控、礦車行駛限速嚴格控制、行駛路線相對固定），礦卡的自動駕駛應用也相對容易實現。智能化與網聯化協同是當前國內礦卡自動駕駛發展的主流技術路線。借助5G、LTE-V2X等網聯技術，可以讓礦卡實現車與路、車與車、車與管理平臺的全方位連接，實現網聯化自動駕2. 智慧礦山網聯自動駕駛應用駛，從而讓礦卡處于最優化的工作狀態。具體包括：礦卡可以根據管理平臺智能化的路徑調度指令，實現礦卡與礦卡之間、礦卡與挖掘機間的高效協同，提升作業的安全性與效率；礦卡可以根據管理平臺對行駛狀態監測數據的分析，實現變速、制動、油門、轉向等系統智能化線控，較人為操作更為精細與科學，減少輪胎磨

5、損和燃油消耗，增加車輛工作時長；管理平臺可以通過礦卡車軸稱重傳感器，實時遠程監測車輛載重數據，判斷車輛的使用效率并作出最優化調度調整。2.2 發展態勢從國際看，礦山自動化、智能化相關研究起步較早。在上世紀90年代，加拿大、美國、芬蘭、澳大利亞等國家即開始推動采礦各環節的自動化技術發展，以解決勞動力成本高昂且勞動力短缺的問題，并陸續提出了“數字礦山”、“智慧礦山”概念。在此背景下，一些國外企業較早開展露天礦山的自動駕駛應用研發，目前該應用已相對成熟。美國卡特彼勒、日本小松等工程機械企業在澳大利亞、智利、巴西等多地的露天礦通過部署由智能網聯礦卡、通信網絡、系統平臺組成的礦卡自動駕1從采礦技術的角度

6、來區分，采礦基本可分為兩種形式，一種是地表采礦，即露天開采，另一種是地下采礦，簡稱坑采。本白皮書中所稱的礦山自動駕駛是指露天礦中的礦用卡車的自動駕駛。2據澳大利亞鐵礦石出口商FMG集團測算，其137臺自動駕駛礦車生產效率比傳統人工運輸提升了30%，數據來源：https:/ 案例與模式隨著測試和試商用的逐漸展開，國內智慧礦山網聯自動駕駛的應用案例逐漸增多，并且體現出智能化和網聯化協同發展，以網聯技術促進自動駕駛應用落地的特征。例如，踏歌智行聯合包頭鋼鐵集團、中國移動、華為、北方重工等共同打造“5G網絡條件下基于無人駕駛的智慧礦山建設”項目，在內蒙古包頭白云鄂博稀土礦區開展應用示范，并與國家電投、

7、中環協力等企業合作在多個礦區推動技術落地；慧拓智能與國家能源集團、航天重工等聯合開展工信部“特定場景車聯網應用管理和支撐服務系統應用示范”項目建設，同時與大唐國際寶利煤礦等企業合作，落地礦山場景下網聯自動駕駛應用；躍薪智能與華為積極合作，在洛陽鉬礦開發應用基于5G技術的遠程遙控駕駛挖掘機。圖2-1：國內企業積極探索智慧礦山自動駕駛3https:/ 智慧礦山網聯自動駕駛作業場景與典型業務利進行，還存在作業保障（加油補水、維修保養等）場景。而從智能網聯應用的角度出發，為實現上述作業流程，提高自動駕駛的效率和安全性，則需要礦卡遠程遙控駕駛、礦卡與其他工程機械之間作業協同、礦卡行駛路徑規劃等應用的支撐

8、。圖3-1：智慧礦山自動駕駛實際生產作業場景6IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛3.1 作業場景3.1.1 裝載作業場景1、場景概述裝載作業場景，是指空載的自動駕駛礦卡依次行駛至裝載作業點，裝載設備（如挖掘機、電鏟等）將物料裝載至礦卡的車斗，礦卡再依次離開作業點的場景。在該場景下，礦卡、挖掘設備、云平臺需要溝通明確整個裝載協作流程（包括協同入場、裝載、出場等步驟）。礦卡可以根據云平臺規劃的路徑和對周圍環境的感知，自動行駛至裝載區，同時明確自身的作業任務，并將自車的實時狀態信息（包括位置、速度、方向、加速度等）和任務信息實時發送至裝載設備。同時，裝載設備也需將自身的位置、朝向等信

9、息發送至礦卡，從而實現作業過程的高效配合。如果自動駕駛礦卡出現異常情況（如自車無法避開的路障），礦卡緊急制動，并發送告警信息到挖掘機、周圍車輛和云平臺以避免危險作業，并由云平臺遠程接管以脫離困境。應用場景如下圖所示：圖3-2：自動駕駛裝載作業場景7IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果該場景下，自動駕駛礦卡與裝載設備之間的流程協作交互和故障報警通知可以有效保證在安全作業前提下高效、有序完成裝載作業。避免礦卡與裝載設備、其他車輛發生事故，降低安全風險。3.1.2 運輸作業場景1、場景描述運輸作業場景，是指自動駕駛礦卡在礦區道路上按照云平臺規劃的路徑，結合環境感知信息自動行

10、駛的作業場景。行駛過程中，礦卡通過與其他車輛（包括無人/有人車輛）、路側設備、云平臺進行信息交互，實現碰撞預警、超視距感知等功能，提升行駛安全性。類似地，如果發現異常情況，需要由云平臺遠程接管礦卡。應用場景如下圖所示：圖3-3：自動駕駛運輸作業場景8IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果在實際礦區運輸作業場景中，自動駕駛礦卡除保證自身正常行駛外，還與其他礦卡和各種有人車輛（工程輔助車、指揮車）、智能路側設備進行信息交互。在云平臺的統一調度下，所有車輛高效有序地運行，提高整體運輸效率，延長有效運輸時間。3.1.3 卸載作業場景1、場景描述卸載作業場景，是指滿載的自動駕駛礦

11、卡依次行駛至卸載作業點并將物料卸載，然后由卸載設備（如推土機、裝載機等）整理物料，礦卡駛離進入下一次“采、運、排”作業循環。在該場景下，礦卡、卸載設備、云平臺需要溝通明確整個卸載協作流程（包括協同入場、卸載、出場等步驟）。礦卡可以根據路徑規劃和對周圍環境的感知，自動行駛至卸載區，同時明確自身的作業任務，并將自車的實時狀態和任務信息發送至卸載設備。卸載設備也需將自身的位置等信息發送至礦卡，從而實現作業過程的高效配合。類似地，如果發現異常情況，需由云平臺遠程接管礦卡。應用場景如下圖所示：圖3-4：自動駕駛卸載作業場景9IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果該場景下，自動駕駛

12、礦卡與卸載設備之間的流程協作交互和故障報警通知可以有效保障在安全作業前提下高效、有序地卸載作業。避免礦卡與有人駕駛工程機械發生事故的風險。3.1.4 作業保障場景1、場景描述作業保障場景，是指自動駕駛礦卡行駛至特定區域進行加油補水、維修保養等保障作業。在作業過程中，云平臺定期安排礦卡的保養或檢修任務。此外，當礦卡實時檢測到油量、水量不足或自身故障時，需與云平臺協調，及時規劃加油補水任務。礦卡根據云平臺規劃的路徑，結合環境感知信息，自動行駛至相應的作業保障區域。相關配套設施根據云平臺的指令，及時配合礦卡的作業保障任務，提高保障作業的效率。類似地，如果發現異常情況，需由云平臺遠程接管礦卡。應用場景

13、如下圖所示：圖3-5：自動駕駛作業保障場景10IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果該場景下，自動駕駛礦卡的流程調度可以有效對礦卡進行作業保障操作，提升礦卡的妥善率，避免發生事故，保障安全作業。3.2 典型應用3.2.1 遠程遙控駕駛1、業務描述遠程遙控駕駛，是指自動駕駛礦卡在遇到特殊路段或緊急情況時，通過遠程接管處理的方式使車輛能夠繼續行駛或移動到安全位置。遠程接管方式包括響應式接管和緊急接管兩種。響應式接管是指當礦卡遇到無法處理的狀況時，向平臺發送遠程接管請求，平臺接到請求后立刻開始遠程接管；緊急接管是指遙控駕駛平臺接收車端實時上傳的狀態信息，主動發現車輛異常并發出

14、報警信號提醒人工接管。遠程駕駛中心通過5G大帶寬通信實時獲取車載和路側成像設備高清視頻，并將基于5G網絡低時延的特性將控制信號下發到車端，實現對車輛的遠程接管。應用場景如下圖所示： 圖3-6：遠程遙控駕駛應用11IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果基于5G通信的遠程緊急遙控接管可以有效保證在特殊情況下的自動駕駛礦卡接管行駛或移位。避免礦卡發生事故，降低安全風險，并同時保證整體生產作業的連續平穩進行。3.2.2 作業協同1、業務描述作業協同，是指自動駕駛礦卡與挖機、推土機等其他工程機械設備之間的關于裝載/卸載作業的協同。在當前技術條件下，挖掘機和推土機依然采取有人駕駛模

15、式，但其可以通過與礦卡的協同提高作業效率。挖機、推土機可以將設備運行數據上傳至云平臺，利用云平臺的運輸智能調度功能，實現與礦卡的作業流程協同。同時，挖機或推土機車載終端安裝協同作業管理系統，通過在挖機或推土機上部署傳感器實現對設備姿態和位置的監控，并與礦卡系統間通過LTE-V2X直連通信，實現裝載模式設置、裝載點設定，從而實現引導礦卡就位、裝載/卸載完成后引導礦卡出場，提高裝載/卸載作業效率，確保裝載過程符合露天礦山工藝流程。2、預期效果結合云平臺的作業指令，自動駕駛礦卡和其他機械設備對裝載/卸載作業流程實現協同管理，使礦卡能夠高效、準確、安全地完成入場、裝載/卸載與離場等工作。3.2.3 路

16、徑規劃1、業務描述路徑規劃，是指云平臺基于地圖信息、車輛實時狀態、綜合感知信息等，集群調度決策算法計算自動駕駛礦卡行駛路徑，通過無線通信為礦卡提供行駛路徑規劃和行駛引導。礦山的道路隨著采、排作業開展會不定期的進行變化，尤其是采掘面和排土場的變化頻率很大，需要進行全局路徑規劃；同時考慮到特定情況下導致不能循跡行駛的情況，需要進行局部路徑規劃。全局路徑規劃，由云平臺依據高精地圖生成全局路徑規劃文件后下發至無人礦卡，礦卡根據全局路徑文件進行循跡行；局部路徑規劃，在特定情況下無法循跡行駛時，由礦卡依據自身環境感知數據及決策控制算法實時生成路徑進行避障繞行、裝載卸載區協同作業的行為。2、預期效果基于指揮

17、中心的全局路徑規劃可以保證所有車輛的穩定有序可靠運行，實現系統指揮調度功能，自動駕駛礦卡依據路徑循跡行駛?；诘V卡自身決策的局部路徑規劃保證車輛在周圍環境與高精地圖出現偏差或道路上出現障礙物時保障單車的持續作業能力，提高礦卡的執行效率。3.2.4 車與車碰撞預警1、業務描述車與車碰撞預警是支撐自動駕駛礦卡在行駛12IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果碰撞預警可以有效避免自動駕駛礦卡行駛過程因為視野盲區或者礦山特殊環境造成的傳感器失靈（例如揚塵導致可見光相機無法識別、金屬礦電磁特性影響毫米波雷達工作）導致的追尾事故的產生。3.2.5 道路狀況提醒1、業務描述道路狀況預警

18、，是指路側設備通過傳感器將道路障礙物（如落石、遺撒物等）、路面狀況（如積水、結冰等）等道路狀況的感知信息，通過5G網絡實時上傳至云平臺，由云平臺進行智能分析，平臺再將道路事件信息實時發送給可能受影響的自動駕駛礦卡；或者通過路側部署的邊緣計算平臺在本地分析感知信息，在由路側通信終端將道路事件信息通過LTE-V2X直連通信的模式發送給可能受影響的礦卡，從而避免事故發生。應用場景如下圖所示：圖3-7：車與車碰撞預警應用過程中，避免與正前方車輛出現追尾碰撞危險。礦卡與正前方車輛通過LTE-V2X直連通信的方式實時交互位置、方向角、速度、加速度等信息。當存在碰撞危險時，礦卡可以依據前車信息及時做出決策，

19、避免碰撞事故發生，提高自動駕駛安全性。應用場景如下圖所示：13IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、預期效果道路狀況提醒可以通過路側感知設備與云平臺/邊緣計算平臺的配合，向周圍自動駕駛礦卡發送道路危險狀況信息，使礦卡間接獲取前方道路事件的具體信息，擴展了礦卡對周邊環境的感知范圍。為受影響范圍內的礦卡提供更多的決策與執行時間，提高安全性。圖3-8：道路狀況提醒應用14IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛3.3 典型應用與作業場景對應關系15IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛智慧礦山網聯自動駕駛應用的總體技術架構包括“智能網聯礦卡、車聯網、云平臺”三個

20、層面以及相應的安全保障體系，其中礦卡車輛具備自車感知與通信、決策和執行等能力，與其他設施之間基于5G、LTE-V2X多模車聯網實現通訊傳輸，云平臺協同控制、路徑規劃等能力，而安全保障體系確保礦卡自動駕駛應用安全可靠地運行。智能網聯礦卡包括車體和車載智能化設備，智能化設備包括5G/LTE-V2X通信終端、攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、車載定位、車載計算平臺等設備，實現信息傳輸、環境感知和智能決策等，例如攝像頭、激光雷達等傳感設備進行環境融合感知完成障礙物檢測, 車載高精度定位系統采用融合定位方法以滿足不同環境下的定位需求。車聯網基于5G和LTE-V2X系統實現車與車、4. 智慧礦山網聯自動駕駛應

21、用總體技術架構車與路、車與云平臺的信息傳輸。5G系統包括基站、核心網等部分，支持實現車和云平臺之間控制數據、狀態數據的傳輸。LTE-V2X直連通信主要實現車與車之間、車與路之間關于車輛狀態、道路狀態等數據的傳輸。云平臺實現礦山場景信息的融合分析，構建虛擬礦山運輸作業模型，面向不同應用場景提供作業調度、路徑規劃、聯合決策和協同控制，可以實現遠程駕駛、自動駕駛的業務管理，同時作為應用總入口，承接各類信息回傳和指令下發，并為業務規劃網絡路徑。安全保障體系包括信息安全保障和功能安全保障，信息安全保障面向端、管、云三個層級提供相應的安全保障支持，功能安全則面向概念、系統、硬件和軟件四個過程提升功能安全保

22、障。圖4-1：智慧礦山網聯自動駕駛總體架構16IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛圖4-2：智能網聯礦卡車載系統4.1 智能網聯礦卡車輛與民用智能網聯車輛類似，智能網聯礦卡主要包括通信感知定位、決策規劃和控制等主要車載系統。但是由于礦山工況的特殊性和運輸作業屬性，智能網聯礦卡車載系統的技術特性又與一般的智能網聯車輛存在差別。4.1.1 通信、感知與定位在露天礦山場景中，智能網聯礦車須自主完成在裝載區、主干路、卸載區等區域的行駛作業，車輛的通信、感知與定位子系統負責提供周邊環境信息、定位信息以及云平臺的指令。礦山場景的以下特點為通信、感知與定位提出了較高要求：礦區工作溫度最低可至零

23、下45；礦區風力較強，風沙、揚塵導致部分感知設備失效； 礦區道路顛簸比較嚴重，車載感知設備抖動嚴重，容易導致感知數據精度下降；對于作業區域比較低洼或山體遮擋嚴重的工況，定位信號強度容易受到干擾。針對以上礦山場景的特殊性，需考慮車載通信、感知設備的耐低溫性能或加裝保溫裝置，并采用感知融合方式應對礦區下復雜的環境變化：首先，智能網聯礦卡的感知模塊通常采用多傳感器融合技術，包括毫米波雷達、激光雷達和攝像頭等，實現對車輛周邊障礙物的位置、速度、軌跡、類別等屬性的探測。同時，通過裝備5G和LTE-V2X通信終端來獲得其他車輛、路側和云平臺發送的交通環境信息（包括周圍車輛的運行狀態、周圍道路環境等），從而

24、實現礦卡車輛的超視距感知，克服感知受限或遮擋嚴重的困難場景（如交叉口、裝/卸載作業區）。其次，考慮到多徑干擾和更新頻率低等問題，智能網聯礦卡的定位模塊將17IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛采用基于GPS/北斗定位技術并結合慣性傳感器（IMU）進行數據融合，以此實現更好的定位效果。對于長時間定位信號丟失的情況，還可以使用激光雷達點云SLAM（即時定位與地圖構建）或視覺里程計的定位方法，通過多種定位方式融合以達到更精準的定位精度。4.1.2 規劃與決策規劃與決策子系統是智能網聯礦卡的關鍵系統之一。為了承載自動駕駛的業務應用，規劃與決策子系統首先根據云平臺規劃的任務和路徑明確當前任

25、務，同時接收到傳感器和通信終端的環境信息之后，對當前環境作出分析，然后對控制單元下達指令。決策與規劃子系統基本可分為以下四個部分。1、信息決策模塊車輛行駛過程中需要時刻感知外界信息，規劃與決策系統首先需要接收車輛感知單元（激光雷達、毫米波雷達及視覺等）信息、V2X（V2I、V2V等）信息、本車當前定位信息等多傳感器融合后的信息，依據感知和通信設備輸出的外界環境與自身行駛道路規劃做出預測，確保行車過程的安全。行車路徑上出現障礙物或其他車輛等數據后提給路徑規劃模塊進行局部路徑規劃。2、路徑規劃模塊礦山的道路隨著“采”、“排”作業的開展會不定期的進行變化，尤其是采掘面和排土場的變化頻率很大，云平臺進

26、行全局路徑規劃后自動駕駛礦卡按照路徑任務進行循跡行駛，在采掘面和排土場或者前方需要障礙物需要繞行時，根據信息決策模塊輸入的信息，自車對可行駛區域進行局部路徑規劃。3、任務決策模塊根據“采、運、排”作業業務流程，智能網聯礦卡會劃分不同的任務狀態，并需要細化不同任務狀態時需執行的控車操作。在“采”、“排”場景下，根據高精地圖及環境信息進行局部路徑規劃、依據生成路徑行駛、與其他工程機械車輛進行協同交互作業等。在主干道路進行行駛過程中，在全局路徑指引下，依據高精地圖和環境信息（包括其他車輛、障礙物等），做出具體的行為決策（循跡、避障繞行、停車等待、請求遠程接管等）。4、故障決策模塊故障決策模塊在礦卡行

27、駛過程中通過車內通信網絡（如CAN總線）獲取車身狀態信息，同時對自動駕駛相關各模塊進行實時狀態監測，出現異常事件時根據其對自動駕駛的影響程度進行停車等待人工排查、請求平臺調度至維修區進行維修或者進行其他可保證自動駕駛穩定可靠運行的操作。4.1.3 控制1、線控化控制18IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛整車功能線控化是智能網聯礦卡實現自動駕駛的重要技術路徑之一，主要由車輛的控制系統通過電信號實現包括線控轉向、線控驅動、線控制動、線控貨箱升降等功能，車輛控制系統通過車內通信網絡與車載自動駕駛規劃與決策系統對接，實現車載規劃與決策系統對整車的控制。而車輛的運行數據，如車速、載重、胎

28、壓、水溫、電機功率、系統電壓、故障報警等，由整車控制系統采集并通過車內通信網絡與規劃與決策系統對接，再經過通信設備與外界交互。車載線控需要實現以下控制功能：線控轉向，通過電信號控制轉向油缸動作并實時反饋轉向角度，實現前軸轉向的閉環控制。線控驅動，通過電信號控制驅動檔位和油門，實現驅動功能的線控化。線控制動，礦用卡車制動功能一般包含行車制動、駐車制動、緊急制動、裝載制動等，均通過電信號實現控制。線控貨箱升降，通過電信號控制貨箱升降系統的電比例閥組實現舉升、迫降、鎖止、浮動四個檔位的線控功能。圖4-3：自動駕駛礦用卡車線控示意圖19IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛2、基于駕駛機器

29、人的線控化控制對于無法直接通過車內通信網絡對接線控控制系統的存量車輛，可以進行基于駕駛機器人的線控化控制，使之達到滿足自動駕駛應用的條件?；隈{駛機器人的線控化控制主要是通過外部執行機構和整車控制器（VCU）設計開發，在自動駕駛模式下替代原有有人操作產生的信號實現車輛的線控化控制，從而實現車輛的自動駕駛?；跈C器人的線控化控制包括：轉向機器人，通過VCU電信號控制轉向機器人動作并實時反饋轉向角度，實現前軸轉向的閉環控制。緊急制動機器人，通過VCU電信號控制緊急制動機器人動作并實時反饋踏板開度，實現緊急制動的閉環控制。貨箱升降機器人，通過VCU電信號控制貨箱升降機器人動作實現舉升、迫降、鎖止、浮

30、動四個檔位的控制功能。油門行車制動控制，通過VCU D/A輸出信號控制油門制動實現油門和行車制動的控制功能。通過VCU 線控驅動實現檔位、駐車制動和裝載制動的控制功能。圖4-4：自動駕駛礦用卡車線控化控制示意圖（a）基于駕駛機器人的線控化改造（b）轉向機器人實物20IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛4.2 支持智慧礦山網聯自動駕駛應用的車聯網4.2.1 網聯框架面向礦山自動駕駛應用的網絡架構設計，一方面需要考慮到礦區不同工作區的特征和通信需就蜂窩通信而言，可以根據礦區蜂窩網絡覆蓋情況，初期4G覆蓋，逐步增加5G覆蓋，以支持高清視頻上傳、遙控接管等功能。車和云之間通過4G/5G網

31、絡實現感知數據與控制信息交互。部分業務數據可以通過核心網上傳到云端應用服務，實現多礦區綜合管理。針對5G網絡的大帶寬優勢而言，在礦區作業環境下，可求，另一方面結合5G、LTE-V2X、多接入邊緣計算（MEC）等技術的發展現狀，考慮多種通信技術相結合以支持礦區不同業務的需求。整體網絡架構由車載端、路側端、基站、多接入邊緣計算平臺MEC作為本地數據處理中心和本地應用服務、核心網以及云端應用服務組成。以通過5G網絡將高清視頻監控數據上傳到本地控制中心，實現控制中心對遠程遙控的接管。具體礦車內攝像頭采集到的高清視頻通過5G CPE、5G基站，上傳至MEC平臺；與此同時，路側攝像頭采集工作區視頻，通過礦

32、區路由器和5G CPE、5G基站，也上傳至MEC平臺。該MEC平臺直接與礦山的遠程遙控中心相連，視圖4-5：智慧礦山的網絡架構設計21IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛圖4-6：遠程遙控駕駛應用的網絡框架頻數據直接本地分流至遠程遙控中心，無需傳至核心網，降低傳輸時延。根據這些視頻感知信息，借助5G系統低時延高可靠的通信能力，就LTE-V2X直連通信而言，在車端安裝車載通信設備OBU，路邊安裝路側通信設備RSU，從而支持車-車、車-路之間可以通過LTE-V2X直連通信技術實現信息交互：車-車之間直連通信：支持前向碰撞預警、車輛間作業協同等；車和智能路側設備通信：支持道路狀況提醒、

33、感知融合等。MEC平臺可支持礦山本地業務數據處理和本地應用服務，例如視頻分析、高精度定位、LTE-V2X設備和連接管理、感知數據融合遠程遙控中心發出控制指令，實時遠程遙控自動駕駛礦卡。處理等，礦山的本地業務服務可以直接連到MEC平臺，實現業務的本地化。結合4G/5G 蜂窩通信和LTE-V2X直連通信不同技術特性，LTE-V2X直連通信將可以更多地支持車-車、車-路之間的連接協同，提升自動駕駛礦卡行駛的安全性與作業的高效性，5G蜂窩通信則將更好地支持車和云平臺之間地高速、可靠、低時延的信息交互，支撐實現遠程駕駛等應用。22IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛4.2.2 網絡部署建議

34、礦山自動駕駛系統對效率與安全有很高的要求，需要實現設備隨時隨地在線，對礦區的網絡覆蓋、可靠性、延遲、帶寬提出很高的要求?；诋斍凹夹g條件，目前礦山存在以下幾種典型的網絡部署方案：1、4G網絡宏站覆蓋方案4G移動蜂窩網絡是當前覆蓋最全面的網絡，通過數個4G宏站就可實現對礦坑（約3-5平方公里）完全覆蓋。目前4G移動蜂窩網已是成熟網絡，所以該方案適合于需要大面積覆蓋但對帶寬和時延沒有很高要求的業務。2、5G網絡宏站覆蓋方案在礦區范圍內部署5G基站，通過5G網絡覆蓋解決熱點地區業務量大、時延要求高的業務需求。另外由于礦區持續開采，逐漸形成垂直落差較大的場景。5G的大規模陣列天線可實現垂直方向的波束賦

35、形，結合電調天線可減少地形遮擋產生的覆蓋盲區。對于工作面有大型設備遮擋，少數需要補盲的場景，可以使用拖車移動基站+微波傳輸實現礦區內補盲。3、4G/5G混合組網部署利用4G宏站覆蓋面積的優勢，可以在熱點地區部署5G基站作為4G網絡的補充，時延要求較高的業務終端可通過搭載5G模組，實現與5G基站之間超低時延的數據交互。對已經部署4G網絡的礦區疊加5G網絡，通過4G、5G統一核心網的NSA架構，可實現4G與5G的無縫切換，以及4G+5G上行鏈路聚合增強。礦區的自動駕駛通常是伴隨與其他信息化業務一起發生的，4G/5G網絡的多業務QoS機制可實現一張網承載礦區信息礦的多樣業務（語音、視頻、控制），保證

36、自動駕駛業務的高優先級，保證高可靠。4、LTE-V2X路側RSU部署LTE-V2X技術提供車-車、車-路的直連通信,對礦山自動駕駛車輛的安全行駛，以及與有人車輛共存提供了保障。對于礦區作業的車輛包括挖掘機、推土機、運輸車等，車上均裝載支持LTE-V2X PC5直連通信的OBU。同時，在礦區采坑內/外道路沿途布置支持LTE-V2X PC5直連通信的RSU。車輛在工作/行駛過程中可以通過PC5直連通信周圍車輛以及路邊RSU進行通信。圖4-7：智慧礦山車-車及車-路直連通信23IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛經測算，每1km道路配置4個RSU節點可以實現信號全覆蓋，包括采坑內所有道

37、路以及采坑外一定范圍的道路，保證工作車輛從采坑外到進入采坑開始作業的全過程都能和至少一個RSU進行PC5直連通信。圖4-8：智慧礦山RSU布置場景24IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛4.3 支持智慧礦山網聯自動駕駛應用的云平臺4.3.1 平臺功能需求云平臺承載著智慧礦山的運營管理和服務提供能力，針對礦山“采、運、排”業務場景，云平臺需要滿足的主要功能包括：實時采集包括RSU消息、攝像頭和雷達感知信息、天氣環境信息、定位信息等全方位數據；通過基于大數據、智能學習等技術手段進行融合分析，打造能夠主動感知、預測、分析、并快速做出正確處理的業務模型，面向裝載/卸載、運輸、保障等應用場

38、景提供聯合決策和協同控制，實現對礦區作業車輛的自動駕駛、編隊行駛等業務、以及對業務的監管調度。礦區高精地圖包含道路、邊坡等信息要素，支持路徑規劃、前向碰撞預警等功能。車輛、基礎設施和用戶認證管理幫助平臺對礦區所有車輛、基礎設施進行登記認證，便于車隊管理和網絡管理，用戶則能夠通過身份標識隨時查詢車輛的工作狀態。云平臺承接各類信息的回傳和指令下發，因此需要對提供全方位的安全保障。4.3.2 平臺總體框架圖4-9：智慧礦山平臺框架25IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛通過車輛與駕駛環境的全面信息聚合和應用，將云計算、智能傳感、通信網絡、定位、地圖等技術融合和智能計算，自動駕駛云平臺支

39、持實現礦山作業的數字化、智能化的管理。云平臺架構包括以下幾個層面：基礎資源層為數據的存儲管理、計算分析提供基礎的硬件環境。數據源層主要包括車輛自身和行駛的狀態信息、道路環境消息（包括RSU、攝像頭、雷達、氣象感知）、礦山作業區域的高精度地圖。另外，云平臺具備可擴展性，可與第三方平臺對接獲取外部數據。數據交互支撐層主要是將采集到的交通環境多維數據做融合分析，建立適用于礦山作業園區路網環境的算法及模型，并動態地基于實時數據對模型進行調整。應用層面主要基于數據建模處分析，形成對自動駕駛作業車輛的運行狀態進行日常監測和調度管控，并基于建模分析實現故障預警，為車輛安全可靠的運行提供及時、合理的決策建議。

40、當遇到緊急情況時，平臺接管車輛的操作權進行遠程操控。用戶層為礦山業主單位、運營商、平臺開發商等提供礦區作業直觀的呈現、用戶可以直觀地了解礦區整體運行情況，也可以查詢具體的車輛、路側設備、基站等的工作狀態。4.3.3 平臺功能模塊云平臺采集自動駕駛作業車輛信息（車輛自身信息、行駛狀態信息、車端感知設備信息、定位信息）以及道路環境感知信息（RSU消息、攝像頭和雷達的路況感知數據、氣象傳感器數據等），并對這些數據進行統一的存儲、智能分析等管理應用，基于全方位的數據融合分析支持智慧礦山網聯自動駕駛應用。云平臺分為基礎類、功能類和展示類三大類，其中基礎類主要包括車輛、基礎設施和用戶認證管理模塊，功能類包

41、括數據融合處理模塊、智能運營和監管模塊和遠程控制模塊，展示類主要包括平臺可視化模塊。1、車輛、基礎設施和用戶認證管理模塊車輛身份認證，包括車輛類型、編號等信息，在作業時間周期內，車輛擁有唯一的身份識別ID，便于平臺的監管、調度、查詢等操作；為礦山業主、網絡運營商、平臺開發商等單位進行各自的權限認證，比如礦山業主可以查詢當前運營車輛數量、作業時長、開采量和運輸量等；網絡運營單位可以實時了解基站、RSU以及其他道路基礎設施的工作狀態，第一時間鎖定存在故障的設備。2、數據融合處理模塊采集到的車輛行駛信息、道路感知信息、高精度定位信息等數據進行預處理，包括網聯數據與多傳感器數據時空對齊，將多維度數據特

42、征空26IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛間歸一化，數據關聯性分析等。算法方面，采用大數據、人工智能、機器學習等技術手段，構建車-路協同環境下全局的算法模型架構，實現平臺對礦山作業區域的全局實時運行環境的管控。3、智能運營和監管模塊智能網聯礦卡與其他工程機械車需要在云平臺的統一指揮下開展相關的生產作業。對于作業車輛，云平臺提供行駛的決策建議、控制參數、最優線路規劃、以及故障預警等信息，以實現車輛順利完成作業任務以及不同車型之間的高效協作；車輛的具體作業任務和行駛路徑需要平臺統一的監管和調配，并在行駛過程中對礦山作業場景突發事件對車輛進行臨時的調度等功能。對于網絡設備和道路基礎設

43、施，平臺需要監測其工作狀態，如有工作異常需要及時反饋報警信息，對處于故障設備覆蓋范圍內的作業車輛發出報警信息避免危險發生。4、遠程控制模塊該功能主要是作為遇到特殊路段或其他緊急情況時的一種必要的補充功能。當作業車輛遇到緊急情況時發起遠程控制請求，并將車輛的ID、實時位置、速度、方向等信息上報給后端的云控制中心，控制中心及時響應并遠程接管該車輛的操控權，前進、倒車、制動、轉向等操作指令通過基站網絡下發給車輛執行系統，幫助車輛行駛到安全區域，從而避免危險情況發生。為了保證業務的順利平穩進行，要求平臺遠程接管的響應時間要盡可能的短。5、平臺可視化模塊平臺展示界面能夠將礦山全局的態勢信息直觀地呈獻給用

44、戶，包括：車輛相關：當前作業車輛的種類、車輛總數量和在線數量、作業時長、行駛里程、開采量和運送量等；網絡和道路設施：基站、RSU、攝像頭、雷達、氣象感知設備的位置、數量、工作狀態、以及網絡上/下行速率、總的數據吞吐量等。27IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛平臺側安全在智慧礦山網聯自動駕駛系統安全防護體系中，云安全平臺安全防護平臺端自身系統安全和業務安全，包括部署防火墻、入侵檢測等網絡系統以及部署安全審計等業務安全系統。云平臺自身系統安全和業務安全可以分為管理和技術兩個層面。首先，在技術方面，需要按照分層基于安全域的劃分，從物理基礎設施、虛擬化、網絡、4.4 智慧礦山網聯自動駕

45、駛安全防護體系4.4.1 信息安全 智慧礦山網聯自動駕駛系統中以密碼技術為基礎，基于PKI體系，從“云、管、端”三個層次構建安全防護體系，如下圖所示：圖4-10：智慧礦山網聯自動駕駛信息安全防護體系系統、應用、數據等層面進行綜合防護；其次，在管理方面，應覆蓋云平臺、云服務、云數據的全生命周期，對平臺安全維護、安全事件、安全風險、業務連續性等方面進行管理。在技術層面基于安全域的劃分，可采用合理的手段進行全面的安全防護。對于DDoS攻擊，可以采用高性能硬件設備防護南北向攻擊，采用虛擬化異常流量監測設備對東西向DDoS攻擊進行監測，并與云平臺28IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛協同

46、進行安全防護。采用物理/虛擬化防火墻進行不同粒度的邊界隔離和防護，通過入侵檢測設備進行網絡異常檢測，采用漏洞掃描設備進行云平臺、虛機的安全評估。管理層面為有效保障安全訪問，可以采用堡壘機進行安全控制和防護。同步可以在WEB主機上部署網頁防篡改系統、防病毒系統等。上述所有設施都可以由云安全管理平臺進行統一管理，并提供用戶訪問界面。終端安全終端安全防護需要考慮的安全要素較多，理想的防護模型如下圖所示：圖4-11：終端安全防護模型29IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛在智慧礦山網聯自動駕駛系統OBU及RSU側，應當遵循安全生命周期管理原則，對應的終端設備在設計、開發、測試、部署、召回

47、等環境考慮信息安全基本要求及融入，同時考慮對所有通訊對象的通訊及交互安全。在硬件設計及封裝方面，充分考慮系統的工作環境及物理安全要求，采用基本的防拆卸及防調試手段提升對關鍵硬件接口、通訊過程、對象的惡意分析調試難度。通過密碼模塊構建可靠的信任基礎，貫穿系統安全設計。對關鍵操作系統、中間件及軟件程序進行系統加固及安全部署管理，通過密碼模塊對操作系統、中間件及軟件程序做啟動、更新和安裝驗證，同時利用可靠的代碼簽名技術和流程，保障系統和應用軟件運行安全。在不影響功能安全的基礎上，實施系統及軟件安全加固防護：對系統權限、接口等做最小權化權限設置，通過技術手段防止系統權限失控；對公開漏洞及高風險漏洞及時

48、修補；通過軟件保護技術提升惡意攻擊者對關鍵算法、系統應用的分析難度。在與其它自動駕駛系統單元通訊認證過程中，依賴可靠的流程及密碼學技術實現數字證書終端安全管理，確保身份根存儲安全，對關鍵敏感數據加密存儲、傳遞。同時，通過網絡監測技術實時監測終端安全狀態，對不正常終端及失控終端做到及時預警。通信安全在智慧礦山網聯自動駕駛系統安全防護體系中，通信安全防護內容主要包含車與車、車與路邊交通設施之間基于PC5接口的直聯通信安全，以及車、路邊交通設施與云端自動駕駛平臺之間基于Uu接口的蜂窩通信安全。 （a）基于蜂窩通信的安全防護機制智慧礦山網聯自動駕駛的車、路與自動駕駛平臺之間基于Uu接口的蜂窩通信，需保

49、證通信過程中終端身份，網絡接入和數據傳輸的安全。車、路端可通過安全接入終端與網絡建立基于IPSec、TLS等標準安全通信協議的安全連接，基于數字證書系統和鑒權管理系統實現雙向身份認證，確保通信過程中終端身份可信和數據傳輸的安全可靠。圖4-12：蜂窩通信安全體系結構30IMT-2020(5G)推進組智慧礦山5G自動駕駛（b）基于直連通信的安全防護機制智慧礦山網聯自動駕駛過程中，需要保證車與車之間、車與路邊交通設施之間基于PC5接口交互數據完整可信，安全可靠?？山⒒赑KI的通信安全身份認證保障體系，實現對通信實體的安全證書管理，提供安全身份認證服務（具體建設方式可參見IMT-2020（5G）推

50、進組發布的LTE-V2X安全技術白皮書）。PKI基礎設施包括建立對智慧礦山自動駕駛系統中相關實體身份全生命周期管理的機制和系統，為每個實體建立業務所需的身份標識；建立公鑰密碼設施，為每個實體簽發數字證書，實現數字證書管理的各項功能，通過數字證書的管理實現身份的管理，為實體安全通信和安全交互提供基礎；建立密鑰管理基礎設施，對智慧礦山自動駕駛系統中相關實體的密鑰進行管理，包括密鑰的產生、激活、存儲、分發、撤銷、更新、銷毀、歸檔等。通過使用數字證書作為車載設備、交通設施的數字身份憑證，實現雙方身份鑒別認證；同時，通過數據摘要、數字簽名等手段保證通信數據的完整性和有效性，保障PC5直連通信身份可信、數