要約
近年、インテリジェント車両の動作計画において重要な成果が上げられています。
しかし、典型的な非構造化環境として、露天掘りは、その複雑な操業条件と不利な環境要因のため、あまり注目されていません。
この研究では、シミュレーション プラットフォーム、テスト ベンチマーク、信頼できる堅牢な動作プランナーを含む、露天掘り鉱山における無人輸送のための包括的なパラダイムが提案されています。
\textcolor{red}{最初に、我々は、マルチセンサー融合法による自律型鉱山トラック用のFusionPlannerと呼ばれるマルチタスク動作計画アルゴリズムを提案し、無人輸送の横方向と縦方向の両方の制御タスクを適応させます。
次に、MiningNav と呼ばれる新しいベンチマークを開発します。このベンチマークは、露天掘り鉱山の輸送道路におけるよく訓練されたアルゴリズムの信頼性と堅牢性を評価するための 3 つの検証アプローチを提供します。
最後に、露天掘り採掘シナリオ用に特別に設計された新しい高忠実度シミュレータである並列採掘シミュレータ (PMS) を紹介します。
PMS を使用すると、ユーザーは 1 台のトラックの制御と複数台のトラックのスケジュール設定の両方の観点から露天掘り鉱山の輸送を管理および制御できます。} \textcolor{red}{FusionPlanner のパフォーマンスは PMS の MiningNav によってテストされており、実証結果は次のことを示しています。
衝突とプランナーの乗っ取りの数が大幅に減少しました。
当社の無人輸送パラダイムにより、鉱山トラックは 24 時間継続的な無人輸送における信頼性と堅牢性に一歩近づくことが期待されます。
要約(オリジナル)
In recent years, significant achievements have been made in motion planning for intelligent vehicles. However, as a typical unstructured environment, open-pit mining attracts limited attention due to its complex operational conditions and adverse environmental factors. A comprehensive paradigm for unmanned transportation in open-pit mines is proposed in this research, including a simulation platform, a testing benchmark, and a trustworthy and robust motion planner. \textcolor{red}{Firstly, we propose a multi-task motion planning algorithm, called FusionPlanner, for autonomous mining trucks by the Multi-sensor fusion method to adapt both lateral and longitudinal control tasks for unmanned transportation. Then, we develop a novel benchmark called MiningNav, which offers three validation approaches to evaluate the trustworthiness and robustness of well-trained algorithms in transportation roads of open-pit mines. Finally, we introduce the Parallel Mining Simulator (PMS), a new high-fidelity simulator specifically designed for open-pit mining scenarios. PMS enables the users to manage and control open-pit mine transportation from both the single-truck control and multi-truck scheduling perspectives.} \textcolor{red}{The performance of FusionPlanner is tested by MiningNav in PMS, and the empirical results demonstrate a significant reduction in the number of collisions and takeovers of our planner. We anticipate our unmanned transportation paradigm will bring mining trucks one step closer to trustworthiness and robustness in continuous round-the-clock unmanned transportation.
arxiv情報
著者 | Siyu Teng,Luxi Li,Yuchen Li,Xuemin Hu,Lingxi Li,Yunfeng Ai,Long Chen |
発行日 | 2023-08-14 04:18:07+00:00 |
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