陕煤集团神木红柳林矿业有限公司（简称陕红柳林煤矿）辅助运输系统主要以无轨胶轮车、单轨吊、电机车为主，肩负着公司井下生产作业的物料、设备、人员的运输职 责。煤矿井下运输流程复杂、环节众多，车辆在井下执行任务过程中存在监管困难、驾驶风险、运输及管理效率低等问题。为确保煤矿井下安全高效生 产，根据智慧化煤矿的发展战略要求，亟需开展井下智能辅助运输系统建设。红柳林煤矿通过建设智 能辅助运输系统，对改善井下辅助运输环境，降低安全驾驶风险，提高辅助运输管理效率，实现辅助运输整体降本增效目标起到了积极的推进作用。
智能辅助运输系统简介
整体架构
智能辅助运输系统是基于云计算、大数据、 物联网、移动互联网、人工智能等新一代信息技 术，以UWB精准定位系统和地图服务平台为基 础，实现井下车辆位置、行驶状态、运行参数等的 全程监控；以云服务、车载终端、井下站点终端、 手机移动端为载体，依托井下4G网络，实现多终 端响应、多终端互联；通过AI智能图像分析、多 终端数据共享整合等手段切实改善辅助运输体验。 智能辅助运输系统整体架构如图1所示。
图1智能辅助运输系统整体架构
系统功能
智能辅助运输系统主要由电脑管理端、移动 APP端、车载终端、井下站点终端4部分组成（图 2）。电脑管理端主要为提高辅助运输管理效率、 便捷用车申请、查询历史数据等；移动APP端主要 为便于井下叫车；车载终端主要为采集车辆运行实 时数据、车辆运行监控、司机行为AI分析、安全驾驶提醒等；井下站点终端主要为井下集中上下人站点叫车服务。
通过多终端配合，实现对井下无轨胶轮车的 用车派车智能调度，车辆运行记录监控，车辆维修保养全流程监管，车辆违章监管，司机疲劳驾驶预警，车辆全生命周期纳管，井下车辆人员实时定位展示等，为辅助红柳林煤矿井下作业车辆管理的降 本增效及生产安全提供支持。
图2智能辅助运输系统展示
智能化辅助运输系统实践应用
井下车辆全程监控
智能辅助运输系统通过对接UWB精准定位系 统，获取车辆实时坐标数据，采用2D/3D GIS地图的展示方式（图3、图4）,在地图上展示车辆在 井下的实时位置及车辆上行或下行的运行状态，同 时将车载终端采集的车辆实时运行参数在地图上以点击车辆的方式展示。车队及管理人员能一目了然 地掌握车辆在井下的实时状态，便于调度中心对车 辆进行精准调度。
图3 2D GIS地图车辆信息展示
图4 3D GIS地图车辆信息展示
对于处在任务中的车辆，智能辅助运输系统 通过GIS坐标最短路径规划算法结合系统内预设的 路网数据，为任务车辆自动规划从起始点至目的地 的最短行驶路线（图5）；并且实时监控车辆是否在规划路线上行驶，当司机偏离路径时，给出路径 偏离的提醒，便于管理者对井下辅助运输车辆的工作状态、任务执行效率等进行监管。
基于井下实时定位技术，通过单位时间坐标距离算法，对车辆的超速、闯红灯等违章行为进行监管，并抓取违章数据上传至系统，实现对违章行为的记录。通过先进的定位技术手段对违章行为实 现监控管理全覆盖，保障了辅助运输的安全运行。
图5 系统最短路径规划展示
智能调度
车辆实行“两单”管理，申请单和派车单分 别对应车辆申请、执行2个阶段，适应车辆的计划 用车和临时用车2种情况。通过“两单”方式实现 车辆日常调度使用全过程记录，可有效落实用车管理制度。
智能辅助运输系统根据用车人提交的用车申请，按照车辆的状态、驾驶员在岗状态，以及驾驶 员驾驶的车辆类型等条件，自动筛选出符合条件的车辆及驾驶员；调度中心及时掌握用车信息，并可手工修改已派车辆和驾驶员信息。
对于井下站点和移动APP提交的用车需求，结合GIS地图和UWB精准定位系统，调度中心可以实时查询上行且完成任务的空载车辆，实现精准调度，节约用车成本。在用车紧急的情况下，可由调度中心进行紧急调度功能，直接调派人员和车辆。 在车辆完成调度任务收车后，实现用车费用的自动结算，优化了原有纸质单据结算方式，有效地减少了结算的工作量。智能调度流程如图6所示。
智能调度的应用实践在一定程度上解决了井下车辆无法调度、监管困难的问题，缩短了用车申请到派车的时间。同时大幅改善了井下作业人员升井用车体验，为提高井下生产效率起到一定的积极作用。
图6 智能调度流程
维修保养过程全监控
红柳林煤矿原有的维修保养流程为纸质审批 方式，需要找人签字。审批过程缓慢，存在审批未完成，待维修车辆积压，以及纸质文件归档后易丢失损坏，维修责任无法划清等情况，不利于对维修成本的控制。
通过对维修保养流程的分析，将审批流程全 部电子化、系统化。从发起维修申请开始，对车辆损坏位置及需维修更换的备品备件，以图片、备注描述的形式进行记录，管理者可以快速了解车辆损 坏情况，进行快速审批及维修费用管理控制。同时，也对备品备件的使用进行有效管控。通过大数 据清洗手段，统计每辆车的历史维修次数及维修费用合计，为车辆生命周期管理提供数据支持。对于需要保养的车辆，进行计划安排的功能模块开发， 计划生效后会提醒相对应的负责人，自动记录超 期保养的车辆，通过对车辆保养全覆盖监控，能 够有效预防车辆故障。车辆维修保养展示流程如图7所示。
维修保养过程全监控的应用实践切实在车辆 维修过程中起到了积极作用，大幅减少了维修保 养的审批时间，提高了管理效率。对车辆维修数 据的整合有利于对车辆故障原因的分析和车辆问题追溯。
图7 车辆维修保养流程
车辆生命周期管理
车辆建立1车1档管理方式，通过一系列的技术、经济、组织措施，对车辆采购、安装、使用、 维护、维修、加油、计划、更新、报废的全过程进行管理，使车辆寿命周期利用率最高。车辆生命周 期管理示意如图8所示。
通过全方位覆盖车辆运营管理各个环节，把 车辆、人员及服务全部囊括在车辆的生命周期内， 为车辆及人员管理等提供数字化手段，实现运营价值最大化。
车辆配件出入库管理，以及关联车辆维修与保养记录，对接车辆检测系统，车辆检测线一方面可以实现对每辆入井车辆的制动、侧滑、照明、尾气等数据检测，提高车辆安全运行状态；另一方面 车辆检测线数据实时上传至智能辅助运输系统，通过长期对车辆整体数据进行比对、分析，获取车辆 的检测记录，统计车辆所有数据，辅助车辆管理。
图8车辆生命周期管理示意
驾驶行为AI分析
为降低辅助运输驾驶过程中，因司机主观因 素导致的安全风险，通过车载终端摄像头拍摄的视 频流进行处理，应用物联网技术、AI智能分析技术，对司机驾驶行为进行实时AI分析。驾驶行为 AI分析整体流程如图9所示。抓取打哈欠、左顾右盼、低头、闭眼等存在驾驶安全风险的行为（图10），通过车载终端进行语音广播提醒，促使司 机集中精力驾驶；并将疲劳驾驶、分心驾驶等行为 数据通过移动4G/5G上传至云服务器存储，便于车队管理者对辅助运输驾驶安全的监管，做到有理有 据，对辅助运输安全驾驶起到积极作用。
图9 驾驶行为AI分析整体流程
图10疲劳驾驶抓拍
结语
通过智能辅助运输系统的建设和应用，在一 定程度上解决了红柳林煤矿在辅助运输过程中的监 管问题，优化了辅助运输的管理流程，有效提高了 辅助运输的管理效率。截至目前，通过智能辅助运 输系统的实践应用，对辅助运输的运输成本、维修 保养成本、管理成本均做到了有效控制；通过简化 流程，实现了无纸化办公等；在安全方面，通过智 能辅助运输系统集成的AI智能算法，在一定程度 上降低了司机疲劳驾驶、分心驾驶等主观因素导致 的安全风险。
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