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吉林大学教授王健：V2X技术在无人矿山中的应用及测试场景库和系统
2018-12-12 21:22:44· 来源：智车科技
本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨，旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企
本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨，旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企业的交流、搭建合作平台，通过活动促进汽车零部件产业创新转型升级、打造更具竞争力的整零协同创新关系，助力实现向汽车强国的转变。
2018年12月7日-8日，以“创新驱动、技术引领”为主题的2018第六届“汽车与环境”创新论坛在上海·安亭正式举办。本次论坛完整覆盖汽车行业技术领域的研讨，旨在进一步促进整车企业与零部件企业之间对技术发展趋势的探讨、加强汽车行业专家之间的交流互动、增强整车与零部件企业的交流、搭建合作平台，通过活动促进汽车零部件产业创新转型升级、打造更具竞争力的整零协同创新关系，助力实现向汽车强国的转变。以下是吉林大学计算机学院教授、博导王健在本次论坛上的发言：
吉林大学计算机学院教授、博导王健
今天听了很多很高大上的报告，我分享一下我们公司在实际落地工程上的一些经验。给大家看一个这个月我们在内蒙煤矿遇到的一个情况，挖矿灰特别大，摄象头就会被挡住，这个视觉方案是不起作用了，然后激光雷达比较昂贵，现在一个具体的方案就是用通信的方案来解决。
目前在矿场没有90后，80后的都很少，在矿上对人的需求就非常迫切。它是一体化的管理，在整个解决方案里面通信是起到非常核心的作用，所有状态的监控，所有数据的采集，所有控制指令的下发。这个里边是没有摄象头的。我们会用无人机遥感整个道路，测绘出高精度地图，把地图存在云端，在云端进行一体化管理。
挖掘机都是无人化挖掘的，这个是均匀化的挖掘。当挖非均匀材质的时候不能无人化。我们会根据高精地图绘制完成后，在云端做规划，直接在云端做决策控制车进行执行。我们公司投入了很大的精力在做集群系统。
重点讲一下为什么做挖矿这件事，假设一个矿有350台车，不管是重卡还是宽体都算上，一台车是2个司机，矿基本是24小时运行，每个司机工作11个小时左右，从6点钟开始工作。司机每个月工资差不多7-9千元不等，按照8千来算，一个月工资就是560万人民币，乘12个月，一个矿上一年的支出是6720万人力费，一个车按两年来算，因为从新车买来两年以后这个车一般会有些损耗，乘2，两年的人力成本支出就是1.3个亿。
它的设备成本我们要改造无人车，变成线控，加通信装置，加一定的控制装置，定位装置，平均38万左右，同样要1.3个亿，这意味着两年可以回收整个无人矿山所有的无人成本，投入一次，两年之内都回收回来，这是能省多少钱。
另外是能多赚多少钱，刚刚我说了一句话，一旦上了无人矿山，以后24小时不休息。两班倒中间有一个午休，从12点到1点是吃饭时间，所有的车全部停下来，一个小时矿山是停工的，意味着一个小时的时间如果说原来挖煤一个小时一般差不多可以挖两次，半个小时挖一次。挖两趟350台车，拉45吨，煤价每吨500元，一天就能帮他多赚出1575万元，如果是挖土，按方来算，一立方70元，挖土一个中午一小时挖掉245万元的土方，两个合二为一，乘上12个月，乘上24天。所有的车一个月不是满负荷工作，除节假日、下雨，休息七天，一个月工作24天，乘上去之后，用无人车拉煤能帮你多赚45亿，如果说挖土能帮你多赚7个亿。
摄象头我们在用的时候，挖掘机倒土镜头就会被遮住，就看不到，我们前面加一个罩可以洒水，洒完水之后一小时之内都是可以工作的，洒多了过一小时全部模糊了，再撒还模糊，慢慢就模糊掉了，再喷水就没有用了。
这是无人挖掘和重卡在一起，把煤挖上来，挖到土坯场，然后给到重卡，然后运到站台把煤运走这样的一个方案，这个方案决定了我们的测试场景。我们的车现模拟很难，因为那个车很大。你没有办法像我们乘用车一样到测试场跑一下，因为那个刹车你如果说急刹很容易把那个大的刹车刹坏了，在对于这种无人矿场做测试的时候，我们现在的方案都是采用虚拟化的测试方案。先在模拟器上跑，跑完之后才能上真的车做实验。
完成几个场景，完成自动装载，完成空载行驶，完成重载行驶，完成自动卸载。我们的车满载是110吨，拉满以后重载限速是30公里/每小时，测试这种情况下它的两车会车，煤的道横看大概有20多米的宽，两车会车的时候就很容易把对向车道的车当成是你要防碰撞的，AEB就会触发出来，要测试一下什么样的一个算法，让两边的会车在没有雷达的情况下，能够支撑在矿上让两个车在30公里/小时安全运行。
做这个无人矿场的时候，我发现场景库决定了产品所应用的场景，比如说现在针对于矿山设计出一个场景库出来，我来测试这个矿厂。但是这个矿山的场景库只能用于测试矿山的产品，你拿去做成车就不好用，只能决定在矿山这个场景的使用方法。
我现在对场景库的理解是决定了一个产品应用场景的，我们就做了一个这样的东西，这个是我们现在用来做V2X测试的一个场景库的方法，我们现在在矿区里面踩路，矿区的路相对设计是有严格规范的，比如说坡度、宽度、盘旋都是严格的，能够罗列出来把它全部求取出来，功能很简单，装载、卸载、空载、满载四个工况列出来，我们参数速度、刹车距离把这些都设计好以后，就形成了一个可以针对于矿用车辆完成的一个V2X技术方案下的一个测试场景库。然后把这些基本要素组成写好，这个是我要测的各个参数，对所有参数都是放在虚拟场景库里面的。
这是做的另外一个事情，我们帮甲方实现基于V2X无人驾驶能力，甲方就会问一个非常重要的问题，他关心的是我有了V2X之后，这个产品本身增加了哪些卖点，他们要求我们再去做一个基于V2X无人驾驶商品评价的研究，到底哪个方面评价，这个东西加了V2X有多好，没有加有什么坏处。
这个就是我们被测物，硬件设备、软件设备、测试工况。我们测试切入的点注入的是原始信号，还是真值，测试原始信号是传感器一同测，真值是测的背后的传感算法，或者算法本身看你输入的情况不一样。
这是我们现在的一个实际产品，一个台架。前面看到的表格会选出场景出来，通过发射设备发出来，经过信号源衰落，衰落给被测物，把它们合在一起完成整个V2X测试。
这是一个主测车，这是一个被测车，你在上位机把你要测试的工况都设置好，经过它进行衰落，这个衰落模型可以调，这个上位机可以动态的下发参数。把这个信号下发给被测物，被测物给他一个预警，然后再回来形成一个闭环的报告，记录什么时间有一个什么样的工况，被测物是改不了的，这个是由这个天线产生出一个人造出来的位置，欺骗被测物产生一个动态的比例出来。
这个是实测的结果，这个信号完全是一个实验室环境，通过上位机的闭环能够把信号激发出来，捕捉到这个弹窗什么时间弹出来的，查到底是漏报还是误报。这个是信通院的环境，这个是IMA的算法，测它的工况。大家做过Simulink都明白，可以生成代码放到盒子里。这边是所有的参数，谢谢大家。
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