矿山开采智能化已经成为大势所趋，将自动驾驶技术与辅助运输装备相结合
，大力研究探索辅助运输无轨胶轮车无人驾驶技术在煤矿井下的应用

，对提升系统运输效率

，降低运输成本
，实现安全高效运输具有重要的实际意义。但煤矿无轨胶轮车无人驾驶技术研究与应用起步晚、难度大、要求高，依旧存在技术上和使用环境上的瓶颈
。

  (一)存在问题

  通过研究和探索
，在无轨胶轮车无人驾驶系统运行过程中还存在一些影响车辆安全行驶的问题需要解决。

  1)井下巷道存在积水，面积大于3m2，深度大于20cm时，路面会对激光雷达的反射造成较大影响，精度会明显下降。

  2)井下条件恶劣，环境光线黑暗，粉尘、水雾较多，对摄像头的视野造成较大影响，影响视频识别功能
。

  3)巷道粉尘及水雾对激光雷达的激光束造成阻塞，对检测范围影响较大
。

  4)井下巷道狭窄且不同区域的地面高度存在较大差异，对无人驾驶系统的响应速度和环境适应性有更高的要求;较大坡度与凹凸不平的地面，对点云去除地面算法的考验增大。

  (二)无人驾驶系统未来展望

  随着煤矿智能化建设的不断深入开展，井下辅助运输无轨胶轮车无人驾驶技术正在扮演着越来越重要的角色
，必将成为辅助运输未来发展的主要方向。在井下辅助运输无轨胶轮车无人驾驶技术上的研究与探索，是在深入贯彻“少人则安
、无人则安”智慧矿山理念的一次重要科研创新实践
，针对井下“长廊效应”、无卫星定位信号、低照度等复杂工矿环境与煤矿防爆本安要求
，实现井下无轨胶轮车自动驾驶，为行业发展积累了可借鉴的宝贵经验。

  但要实现无人驾驶技术在煤矿井下大范围常态化成熟应用，还需要不断加大研究和探索力度
，采用新技术
、新设备去解决亟待解决的问题。比如
：针对煤矿井下环境恶劣，水汽和粉尘制约激光雷达精度
，激光雷达成本高，采集数据不完整，恶劣环境下对障碍物目标识别难度大的问题，可考虑采用4D光场技术进行弥补，通过光场技术采集和还原矢量光线，利用单目工业相机实时获取四维矢量信息
，并生成三维点云和二维纹理信息

，提供高维度数据，确保在潮湿和粉尘环境下无人驾驶系统具有稳定的表现，推动煤矿井下无轨胶轮车无人驾驶系统早日普及应用。