2026智慧矿山无人驾驶解决方案

政策脉络×产业生态×应用场景×标准化建设2026智慧矿山无人驾驶解决方案目

录(一)智慧矿山无人驾驶的概念与生态(二)智慧矿山无人驾驶作业场景与典型业务(三)智慧矿山无人驾驶总体技术架构及应用方案(四)结束语2国内从“十五五”时期开始，智慧矿山相关政策密集出台

◆2025国务院《全国矿产资源规划(2016-2020年)》加快建设数字化、智能化、自动化矿山◆2025国办《安全生产“十五五”规划》强调“机械化换人、自动化减人”◆2025科技部《“十五五”资源领域科技创新专项规划》

支持“智慧矿山”相关技术研发◆2020发改委《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》

提出到2025年，实现露天煤矿无人化运输国内相继涌现出了一批工程机械企业、自动驾驶科技企业、信息通信企业投身到智慧矿山无人驾驶技术研究和产业化应用当中智慧矿山是建立在现代信息通信技术应用的基础上，实现物物、物人、人人的全面信息集成和主动感知、分析，

并快速做出响应处理的矿山系统。智慧矿山首要目标是安全、高效、清洁和经济，无人驾驶是智慧矿山的重要

组成部分。◆从上世纪90年代开始，部分国外企业已经开始无人驾

驶矿用卡车的研发◆美国卡特、日本小松等工程机械企业已经在澳大利亚、

智利、巴西等多地的露天矿实现了无人驾驶矿卡商业

化应用◆卡特的无人驾驶矿卡已经行驶近3500万公里，物料运

输量达到10亿吨1.智慧矿山无人驾驶的概念与生态国外起步较早，已经成熟商业化国内政策引领，产业化进程加速3安全事故频发司机招聘困难管理成本高昂人员严格管控矿车行驶限速

行驶路线固定内蒙古踏歌联合移动、华为、包头钢铁开展无人矿卡

示范

中国地图

山西慧拓打造无人矿卡运营示范样板适合自动驾驶降低人工成本减少安全事故提升生产效率陕西国能集团西湾煤矿，无人矿卡河南华为、跃薪、洛阳钼矿开发远程遥控驾驶挖机新疆慧拓落地无人矿卡应用审阳号：GS/2016)1600号

自然资源部监韧1.智慧矿山无人驾驶的概念与生态清晰的应用需求和商业模式：工程机械整车厂和自动驾驶科技公司开展应用探索，为采矿企业提供整体解决方案，产业总体处于测试和试商用阶段目

录(一)智慧矿山无人驾驶的概念与生态(二)智慧矿山无人驾驶作业场景与典型业务(三)智慧矿山无人驾驶总体技术架构及应用方案(四)结束语52.1智慧矿山无人驾驶作业场景遵循露天矿山开采作业流程，矿山无人驾驶

生产作业场景可以基本为：◆

装载作业◆

运输作业◆

卸载作业◆

作业保障卸载区(排土作业)排

土

场一辆挖掘机一辆推土机

四辆运输车满载行驶

空载行驶装载区(剥离作业)忙

贮62.1智慧矿山无人驾驶作业场景装载作业：无人驾驶矿卡：广播本车的实时位置、速度、方向、

加速度等信息装载设备(挖机):需了解矿卡的实时行驶任务，并将自身的位置、朝向等信息广播出去云平台：需和矿卡、挖掘设备沟通明确整个装载协作

流程中

心

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位

限

务故

障

监

测高精

地

图

智能调度核

心

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思

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融协

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作

业运输作业：无人驾驶矿卡：广播本车的实时位置、速度、方向、加

速度等信息，同时需与其他矿卡、路侧感知设备、云平

台进行信息交互路侧设备：与矿卡进行信息交互云控制中心：矿卡行驶路线调度。发现矿卡异常时远程

遥控，并发送报警消息到路侧设备及其他相关车辆中

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测智能调席2.1智慧矿山无人驾驶作业场景卸载作业：无人驾驶矿卡：广播本车的实时位置、速度、方向、

加速度等信息卸载设备(推土机):需了解矿卡的实时行驶任务，

并将自身的位置、速度、方向等信息广播出去云平台：需和矿卡、推土机沟通明确整个装载协作流

程中

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业作业保障：无人驾驶矿卡：广播本车的实时位置、速度、方向、加

速度等信息，同时向云控制中心请求进行保障作业。云平台：为矿卡规划执行保障作业的路径，并向保障作

业区域发出相关任务规划。中

心

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度8路径规划：◆

矿山的道路随着采、排作业开展会不定期的进行变化◆由云平台依据高精地图生成全局路径后下发至无人矿卡，矿卡在整个作业场景根据平台提供的全局路径

文件进行循迹行◆矿卡在遇到特殊路端或其他紧急情况，需要进行远程接管处理。◆控驾驶平台实时接收车端上传视频及状态信息，支持主动发现车辆异常的功能，并发出报警信号。◆驾驶员将根据车辆上传行驶视频，将控制信号下发到车端，实现车辆的紧急接管。◆通过在挖机或推土机上部署传感器实现对设备姿态和位置的监控，并通过与无人矿卡系统间的V2X通信，

为无人矿卡规划入场/出场路径、引导无人矿卡就位、装载/卸载完成后引导无人矿卡出场。◆矿卡和矿卡之间可以通过V2X通信实现行驶意图的共享，实现行驶过程中的协同，避免碰撞事故的发生。2.2智慧矿山无人驾驶典型业务作业协同：远程遥控：9装载作业运输作业卸载作业作业保障技术需求远程控制√√√√端：上行数据采集/传送、下行数据解析

和转换、模式切换(自动驾驶/远程控制

)

;管：5G大带宽、低时延、高可靠特定；LTE-V2X周期性广播信息；云：视频监控、数据管理/分析、自动报

警、智能调度；协同作业√√√端：上行数据采集/传送、下行任务指令管：蜂窝通信支持端侧与云平台互通，LTE-V2X周期性广播消息云：协同作业管理、入场/出场路径规划、实时状态监测路径规划√√√端：高精地图，感知边界及障碍物信息管：蜂窝通信支持端侧与云平台互通；云：高精地图，车辆位置数据及作业状

态2.2典型业务与作业场景关系1U目

录(一)智慧矿山无人驾驶的概念与生态(二)智慧矿山无人驾驶作业场景与典型业务(三)智慧矿山无人驾驶总体技术架构及应用方案(四)结束语113.

智慧矿山无人驾驶总体技术架构智慧矿山无人驾驶总体技术架构从三个层次进行构建，提供“车端、网络、云平台”协同的一体化无人驾驶服务，车端和云平台之间基于立体网

络实时通讯传输，实现安全、高效组合。·车端包括车体和车载智能化设备，实现智能感知、

决策与控制·

网络基于LTE-V2X和5G系统构建车与车、车

与路、车与云平台的信息传输·云平台提供联合决策和协同控制，实现远程驾驶、

自动驾驶的业务管理和网络信息管理管理

平台云ServerGNSS传输网络管路侧传感器端RSU/

基站边缘计算平台123.1智慧矿山无人驾驶车辆◆无人驾驶矿卡车端主要包括定位与感知、决策规划和控制等主要车载智能系统◆但是由于矿山工况的特殊性和运输作业的属性，无人驾驶矿卡的车载系统技术特性又与其他类型的自动

驾驶车辆存在差别例如：·矿区道路颠簸严重，车载传感器设备抖

动严重，容易导致传感器数据精度下降，

具有很大的安全隐患·矿区工作温度最低可至-45℃,需考虑

传感器的耐低温性能或加装保温装置·

矿

区风沙较强，风沙导致部分传感器失

效·对于作业区域比较低洼或山体遮挡严重

的工况，定位信号强度容易受到干扰决策规划调度决筛模炔信决策模块路径规划模炔任务策模块多源信息感知激光/毫米波雷

达视觉V2X定位数据控制转向驱动制动故障夫策模炔13面向智慧矿山的网络架构设计，一方面需要考虑到矿区不同工作区的环境特征

和通信需求，另一方面需要结合5G、MEC、LTE-V发展现状，考虑多种通信技术融合支持矿区不同业务的需求。网络部署仅5G蜂窝网支持4G、5G蜂窝网均支持C-V2X

PC-5直连通信施三方应用与服务RSU核心网迷经核心网的数据流本地分流的数据5G/4G蜂窝基站3.2支持智慧矿山无人驾驶的通信网络业务应用远程遥控驾驶

路径规划

作业协同Uu卸载区Uu矿区道路Uu排土区直连通信装载区LTE-VPC5LTE-V

PC5高精

定位V2X

管理视频

分析信息

融合路

侧传感器LTE-V

PC5智慧矿山应用蜂窝通信RSU14·5

G网络，通过数个宏站就可实现对矿坑(3-5平方公里)的网络覆盖，降低运维难度。·

针对矿区垂直落差较大的场景，5G的大规模阵列

天线可实现垂直方向的波束赋形，结合电调天线可

减少地形遮挡产生的覆盖盲区。·

矿区的无人驾驶伴随与其他业务一起发生，多业务

QoS机制可实现一张网承载矿区信息矿的多样业务

(语音、视频、控制),保证自动矿卡远程驾驶等

业务的优先级，保证高可靠。·C-V2X提供车与路、车与车的直接通信，包

括挖掘机、推土机、运输车等，车上均装载

支持LTE-VPC5直连通信的OBU。·

同时，在矿区采坑内/外道路沿途布置RSU。

每公里配置4个RSU节点，包括采坑内所有

道路以及采坑外一定范围的道路。LTE-V采掘平台路侧节点3.2支持智慧矿山无人驾驶的通信网络协同/互补采坑内采坑外出

发地15通过车辆与驾驶环境的全面信息

聚合和应用，将云计算、智能传

感、通信网络、定位、地图等技

术融合和智能计算，实现矿山作

业的数字化、智能化的管理。◆

车辆、基础设施和用户认证

管理模块◆

数据融合处理模块◆

智能运营和监管模块◆

远程控制模块◆

平台展示模块参数设置

数据模型大数据实时计算框架环境感知数据

定位(地图)数据私有云虚拟化平台(整合CPU、内存、存储、网络)存储

网络

其他硬件应用层数据交互支撑数据源3.3智慧矿山无人驾驶云平台用户层矿山业主单位运营管理单位平台研发单位数据存储其他系统对接数

据挖掘机，来矿车装载作业

矿区运输作业数据处理路财设备数据数据采集集成车状态数据作业车辆的日常监控、运行状态、路径规划等以及基础设施的监测管理运输车队远程接管推士车卸载作

业参数设置标准规范体系基础资源作业保障计算163.4智慧矿山无人驾驶信息安全与功能安全硬件安全要求硬件架构设计硬件详细设计SPFMLEMPMHF硬件层面软件安全要求软炸架构设计软性年元设计软件代码没计软件层面技术安全要求系统架构设计技术安全概念系统层面密胡管理数据安全通信加密协议分析数据保护系统加固密码模块HAZA分析安全目标FTTI+ASIL+55功能安全更求+

初步架构功能安全凝急概念阶段边界防护安全审计数字证书管理认证鉴权安全接入IPS身份管理加密机管理访间控制流量

监

测云

管

端功能安全设计过程信息安全防护体系身份认证远程升级信任恨管理智慧矿山无人驾驶

云平台边界防护安全启动应用安全功能安全设计过程17无人驾驶无人驾驶在露天矿智能化建设方案实践效果一次停靠成功率>99%平均横向误差：0.12m;

平均纵向误差：0.18m;

停车误差>1m:<1%```markdown

```

*1.采装：众包地图+AI装载位与对位路径规划，解决采装面动态变化问题，精准停靠关键挑战·采装面动态变化(

如JN项目，3天推进30米)作业面地图更新不及时装载位需要随挖机位置变化装载位工况变化，车铲一次对准停靠难核心技术随挖机位置，Al生成最优单/双边装载位·

众车激光雷达数据采集云端地图+车端SLAMAI感知，

实时更新采装作业区域地图车铲对位，Al自适应路径规划，精准停靠自动生成装载位·

秒级更新、装载位朝向设计，·Al自适应搜索算法·狭窄场景的高效路径规划作业面众包地图，

实时更新挖机人工指定转载位·

手动装载位，效率低考虑最优出场效率··2.运输：多传感器融合感知叠加AI算法，保证40m大风扬尘下持续作业，增加有效作业时长关键挑战运输道路经常遇到辅助车辆、故障车辆停靠，绕障异常停车多；·

路面落石块大质硬，绕障效率不好；短时间内天气快速变化，道路扬尘大、能见度差，环境感知难度大。实践效果在大风扬尘，40m能见度下可正常作业150

m范围稳定感知车辆；100m范围稳定感知行人；100

m距离感知0.5m*0.5m*0.5m

通用动态障碍物；50m范围感知0.3m*0.3m*0.3m

通用静态障碍物。78·

融合感知：激光雷达+摄像头+毫米波多套硬件叠加Al算法，提升可靠性

LIDAR类通信抗噪算法：有效过滤扬尘团雾等，提升极端天气感知检测视觉准确性

Camera

检测Al仿真优化：利用数据仿真、数据增强等方法，通过仿真提升

Radar

Radar对噪声的鲁棒性

检

测全场景实时环境感知

遇故障车辆，借道绕行遇到落石，确认安全后借道绕行路面信息坑洼、平整度、车道线等动态降碍物车辆、行人、牲畜等核心技术LIDAR扬尘环境跟车行驶静态障碍物土墙、落石、围栏等预测3.排土：排土线动态感知与排土位智能规划，精准停靠，多重机制保障排土安全关键挑战排土线随作业质量动态变化，有效排土位需要实时更新·

排土场需要定期维护，推土机并行工作土墙质量如果不达标，有安全风险核心技术实践效果精准停靠，一次性排空率>90%,支持二次举斗排土平均横向误差0.04m,平均纵向误差0.12m,

7

5

管

.排土位精准停靠·

优化算法识别不规则土墙模型同时输出挡墙高度(分辨率0.02m,

平均高度

误差<0.1m)智能生成排土区域排土位·

众包构图，实时更新排土区路沿Al算法自动生成排土区，动态规划有效排土位，保证一次排土质量Al感知检测，安全排土土墙碰撞检测、压土墙坡角检测、压土墙

高度检测，保障在挡墙质量不好时仍能安全停靠4.运营运维：激光雷达+惯导+北斗RTK多源融合定位，解决定位信号丢失后安全运行问题关键挑战·

环境问题：卫星/RTK信号不稳，环境参考特征少，导致定位能力缺失·

各类传感器问题：传感器硬件故障，位姿变化导致数据延迟或丢失，数据噪声大、精度低

(如低速下的轮速值)核心技术多源融合定位技术：解决单一传感器失效问题，如RTK丢失、里程计漂移、IMU

噪声、地图匹配失败等数据置信度评估：传感器置信度建模、在线评估以及交叉验证，自动剔除不良观测数据，提高定位稳定性和精度采装区融合定位排土区SLAM实时地图构建实践效果单一传感器失效和复杂环境定位可靠性>99.9%,定位误差<15CM巡航道路可不依赖RTK6关键挑战重载运输导致车辙深，路面维护成本高，车辆降速效率低长坡道作业频