CN111601276A - 一种基于5g的矿区无人运输***及其卸载协同控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于5G矿区无人运输***及其卸载协同控制方法，采用5G通讯模块高速率、低延时的绝对优势进行信息传输，实现了云平台与无人矿车、智能推土机的实时信息传输；基于5G无人驾驶运输平台，通过定位技术、感知技术、路径规划技术和深度学习方法，确保无人驾驶矿车安全、精准地停靠在卸载区域，实现了无人驾驶矿车与推土机的高效、协同作业控制。

Description

一种基于5G的矿区无人运输***及其卸载协同控制方法

技术领域

本发明属于矿用运输车辆无人驾驶技术领域，尤其涉及一种基于5G的矿区无人运输***及其卸载协同控制方法。

背景技术

随着5G通讯、传感检测、云计算等高新技术的发展，无人驾驶技术成为全球汽车工业发展的主流趋势，并率先在矿区等封闭场景内落实应用，对传统矿山生产运营模式做出时代性改变。通常，矿区生产作业主要包括穿孔、***、采装、运输和排土等流程，其中排土流程是在矿车、铲车安全定位的基础上，由矿车沿期望规划路径到达卸载区域卸载矿料，由推土机辅助清理卸载区域边缘残留矿料，整个卸载过程依靠矿车与推土机之间的密切协同配合。但由于4G通讯设备高延时和低速率的性能特点，车辆间的实时信息通讯受限，使得无人驾驶技术在矿区仅实施于矿车或推土机等单车运输***，车车协同作业尚需人工参与分配，生产效率较低，无法满足智慧矿山生产作业流程一体化机制。

5G无人驾驶运输***是5G多模通信技术与无人驾驶运输***技术的深度融合。与4G网络条件相比，5G通讯具备极高速率、极大容量以及极低时延的优势特性，满足无人驾驶运输平台与矿车、推土机以及矿车与推土机之间信息通讯的实时性要求，保证矿车与推土机之间卸载协同作业的有序进行。

现有技术虽然提出了一种无人矿卡运输管理平台，但其通讯方式并不是5G通信方式，且没有对矿料卸载协同控制提出详细解决方案。

发明内容

为了解决上述已有技术存在的不足，本发明结合5G通讯技术优势以及矿车与推土机卸载协同作业的需求，提出一种基于5G矿区无人运输***及其卸载协同控制方法，提高矿区矿料卸载效率，实现无人矿车与智能推土机的卸载协同控制。本发明的具体技术方案如下：

一种基于5G的矿区无人运输***，其特征在于，包括云平台、无人矿车、智能推土机，5G通讯模块；所述无人矿车上安装第一车载终端、第一车辆感知模块、第一车辆控制模块以及第一车辆定位模块，所述智能推土机上安装第二车载终端、第二车辆感知模块、第二车辆控制模块以及第二车辆定位模块；其中，

所述云平台用于与所述无人矿车上的所述第一车载终端、所述智能推土机上的所述第二车载终端信息交互、信息处理以及历史数据存储，并对所述无人矿车进行路径规划调度；

所述5G通讯模块用于所述云平台与所述无人矿车、所述智能推土机进行信息传输；

所述第一车载终端用于接收和处理所述云平台、所述第一车辆感知模块、所述第一车辆控制模块以及所述第一车辆定位模块的信息；所述第二车载终端用于接收和处理所述云平台、所述第二车辆感知模块、所述第二车辆控制模块以及所述第二车辆定位模块的信息；

所述第一车辆感知模块和所述第二车辆感知模块均包括激光雷达和毫米波雷达，用于感知周围环境信息；

所述第一车辆控制模块用于接收所述第一车载终端控制指令，控制所述无人矿车自主行驶；所述第二车辆控制模块用于接收所述第二车载终端控制指令，控制所述智能推土机自主行驶；

所述第一车辆定位模块为安装于所述无人矿车上的GPS天线，通过串口连接在所述第一车载终端的输入端，用于所述无人矿车定位；

所述第二车辆定位模块为安装于所述智能推土机上的GPS天线，通过串口连接在所述第二车载终端的输入端，用于所述智能推土机定位。

基于无人运输***的卸载协同控制方法，其特征在于，所述卸载协同控制方法包括以下步骤：

S1：无人矿车的第一车辆定位模块和智能推土机的第二车辆定位模块实时采集自身位置信息，分别通过串口传输至所述第一车载终端和所述第二车载终端，并分别由第一车载终端和第二车载终端通过5G通讯模块实时上传至云平台；

S2:云平台处理更新步骤S1获取的位置信息，根据历史存储信息获取当前时刻卸载区域入口位置和满载无人矿车的位置；

S3:云平台以步骤S2的当前时刻满载无人矿车位置为起点、卸载区域入口位置为终点规划行驶路径，并将规划路径分别发送至每辆满载无人矿车的第一车载终端；

S4：满载无人矿车由第一车辆感知模块感知路况、第一车辆控制模块控制车体按照步骤S3的规划路径行驶至卸载区域入口处排队等候卸载矿料；

S5：卸载区域入口处满载无人矿车的第一车载终端向智能推土机的第二车载终端发送是否允许驶入的询问信息；

S6：智能推土机确定满载无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，具体方法为：

S6-1:智能推土机通过第二车辆感知模块感知矿物存储坑边缘的矿物堆放状况，并将感知信息传至云平台；

S6-2：基于深度学习方法根据历史信息数据训练获取矿物堆放状况识别模型，输出矿物存储坑边缘处矿物堆放量最少的堆放区域边缘位置H；

S6-3：确定矿物堆放区域边缘位置H处最凸出边缘点的切线L；

S6-4：与步骤S6-3的切线L平行且垂直距离等于安全距离d的直线L’为满载无人矿车末端可停靠卸载位置，停靠方位角信息为无人矿车车身垂直于步骤S6-3的切线L且车头背对矿物堆放区域边缘的方位角；

S7：卸载区域入口处满载无人矿车为可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则智能推土机的第二车载终端直接向首辆驶入无人矿车发送允许驶入指令和步骤S6获得的无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息；

卸载区域入口处满载无人矿车不是可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则判断前一辆已卸载无人矿车是否驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围，若已经驶出则向入口处无人矿车的第一车载终端发送允许驶入指令和无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，若尚未驶出则等待已卸载无人矿车驶出正常卸载工作范围；

S8：以云平台下传的规划路径信息为期望路径，由第一车辆控制模块控制无人矿车沿期望路径驶入可停靠卸载位置；

若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车不是首辆驶入满载无人矿车，则下传的规划路径信息为前一辆无人矿车上传的历史轨迹；若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车是首辆驶入满载无人矿车，则所述下传的规划路径计信息算方法如下：

S8-1：确定无人矿车可行驶的规划路径范围：

延伸无人矿车在所述卸载区域入口处车身中部纵向轴线L1和无人矿车可停靠卸载位置处的车身中部纵向轴线L2得到车身朝向夹角θ₃，两轴线在夹角θ₃之间的区域范围即为无人矿车可行驶的规划路径范围；

S8-2:确定规划路径范围内的可行驶路径集合Φ＝{p₁,p₂...,p_n}，p₁，p₂，...，p_n分别为n个可行驶路径，所有可行驶路径区段半径r_i满足r_i≥r_min，且路径坐标点(X_j,Y_j,Z_j)、矿山边缘点(X_k,Y_k,Z_k)以及卸载区域边缘点(X_l,Y_l,Z_l)满足条件(1)，r_min为无人矿车车身的最小物理转弯半径，d为最小安全距离，条件(1)为：

S8-3：在可行驶路径集合中选取长度最小的路径作为下传的规划路径p_choose，即：p_choose＝min Φ；

S9：无人矿车按照期望路径行驶过程中，根据第一车辆感知模块实时感知周围路况，并将路况信息和车辆实际路径信息通过5G通讯模块实时传输至云平台，由云平台存储至无人矿车历史路径信息模块中；

S10：无人矿车卸载完成后，记为空载无人矿车，云平台向空载无人矿车的第一车载终端下发无人矿车卸载位置至卸载区域出口处的规划路径，由空载无人矿车的第一车辆控制模块控制执行，至此无人矿车完成卸载工作；

S11：智能推土机再次判断空载无人矿车驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围后，由云平台向智能推土机下发其当前位置至可停靠卸载位置的规划路径，由智能推土机的第二车辆控制模块控制执行；

S12：智能推土机到达可停靠卸载位置后，控制推铲将矿物存储坑边缘的残留矿物推入矿物存储坑内，智能推土机在当前可停靠卸载位置完成作业后进入步骤S5，至此完成一整轮卸载协同控制作业方式，进行下一辆满载无人矿车的卸载流程。

本发明的有益效果在于：

1.本发明采用5G通讯模块高速率、低延时的绝对优势进行信息传输，实现了云平台与无人矿车、智能推土机的实时信息传输。

2.本发明通过定位技术、感知技术、路径规划技术和深度学习方法，确保无人驾驶矿车安全、精准地停靠在卸载区域，实现了无人驾驶矿车与推土机的高效、协同作业控制。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1为本发明的卸载协同控制方法工作流程图；

图2为本发明的基于5G的矿区无人运输***示意图；

图3为本发明的无人矿车可行驶规划路径确定方法示意图。

附图标号说明：

1-矿物存储坑；2-矿物存储坑边缘；3-矿山；4-排队等候的无人矿车。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图2为本发明的基于5G的矿区无人运输***示意图，一种基于5G的矿区无人运输***，包括云平台、无人矿车、智能推土机，5G通讯模块；无人矿车上安装第一车载终端、第一车辆感知模块、第一车辆控制模块以及第一车辆定位模块，智能推土机上安装第二车载终端、第二车辆感知模块、第二车辆控制模块以及第二车辆定位模块；其中，

云平台用于与无人矿车上的第一车载终端、智能推土机上的第二车载终端信息交互、信息处理以及历史数据存储，并对无人矿车进行路径规划调度；

5G通讯模块用于云平台与无人矿车、智能推土机进行信息传输；

第一车载终端用于接收和处理云平台、第一车辆感知模块、第一车辆控制模块以及第一车辆定位模块的信息；第二车载终端用于接收和处理云平台、第二车辆感知模块、第二车辆控制模块以及第二车辆定位模块的信息；

第一车辆感知模块和第二车辆感知模块均包括激光雷达和毫米波雷达，用于感知周围环境信息；

第一车辆控制模块用于接收第一车载终端控制指令，控制无人矿车自主行驶；第二车辆控制模块用于接收第二车载终端控制指令，控制智能推土机自主行驶；

第一车辆定位模块为安装于无人矿车上的GPS天线，通过串口连接在第一车载终端的输入端，用于无人矿车定位；

第二车辆定位模块为安装于智能推土机上的GPS天线，通过串口连接在第二车载终端的输入端，用于智能推土机定位。

如图1所示，无人运输***的卸载协同控制方法，其特征在于，卸载协同控制方法包括以下步骤：

S1：无人矿车的第一车辆定位模块和智能推土机的第二车辆定位模块实时采集自身位置信息，分别通过串口传输至所述第一车载终端和所述第二车载终端，并分别由第一车载终端和第二车载终端通过5G通讯模块实时上传至云平台；

S2:云平台处理更新步骤S1获取的位置信息，根据历史存储信息获取当前时刻卸载区域入口位置和满载无人矿车的位置；

S3:云平台以步骤S2的当前时刻满载无人矿车位置为起点、卸载区域入口位置为终点规划行驶路径，并将规划路径分别发送至每辆满载无人矿车的第一车载终端；

S4：满载无人矿车由第一车辆感知模块感知路况、第一车辆控制模块控制车体按照步骤S3的规划路径行驶至卸载区域入口处排队等候卸载矿料；

S5：卸载区域入口处满载无人矿车的第一车载终端向智能推土机的第二车载终端发送是否允许驶入的询问信息；

S6：智能推土机确定满载无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，具体方法为：

S6-1:智能推土机通过第二车辆感知模块感知矿物存储坑边缘的矿物堆放状况，并将感知信息传至云平台；

S6-2：基于深度学习方法输出矿物存储坑边缘处矿物堆放量最少的堆放区域边缘位置H，如图3所示，标记H处对应的矿物存储坑边缘位置即为矿物堆放量最少的堆放区域边缘位置H，矿物堆放量最小的区域位置识别模型获取方法如下：

S621:矿物堆放量最小的区域位置识别样本采集：

矿物堆放区样本数据采集自卸载区域的监控视频，通过人工标注，在拍摄有矿物存储坑边缘堆放矿物的图片上标注出矿物堆放量最小的位置区域，按此类方法获取一组矿物堆放量最小的区域位置识别样本集，为了增加样本的多样性，增强模型的泛化能力，采集样本在白天、晚上、晴天、阴天等各种条件下进行；

S622：设计深度学习网络结构，对上述样本集进行预训练：

本发明设计的深度学习网络结构指Caffe-SSD网络结构，通过调整学习参数，随机选取70％样本集为训练集，剩余30％样本集为测试集，以矿物存储坑边缘堆放矿物图片为输入，以其标注的图片为输出，对网络结构进行训练和测试，获取矿物堆放量最小的区域位置识别模型；

S6-3：确定矿物堆放区域边缘位置H处最凸出边缘点的切线L；

S6-4：与步骤S6-3的切线L平行且垂直距离等于安全距离d的直线L’为满载无人矿车末端可停靠卸载位置，停靠方位角信息为无人矿车车身垂直于步骤S6-3的切线L且车头背对矿物堆放区域边缘的方位角；

S7：卸载区域入口处满载无人矿车为可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则智能推土机的第二车载终端直接向首辆驶入无人矿车发送允许驶入指令和步骤S6获得的无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息；

卸载区域入口处满载无人矿车不是可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则判断前一辆已卸载无人矿车是否驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围，若已经驶出则向入口处无人矿车的第一车载终端发送允许驶入指令和无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，若尚未驶出则等待已卸载无人矿车驶出正常卸载工作范围；

S8：以云平台下传的规划路径信息为期望路径，由第一车辆控制模块控制无人矿车沿期望路径驶入可停靠卸载位置；

若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车不是首辆驶入满载无人矿车，则下传的规划路径信息为前一辆无人矿车上传的历史轨迹；

若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车是首辆驶入满载无人矿车，则下传的规划路径信息计算方法如下：

S8-1：确定无人矿车可行驶的规划路径范围：

如图3所示，延伸无人矿车在卸载区域入口处车身中部纵向轴线L1和无人矿车可停靠卸载位置处的车身中部纵向轴线L2得到车身朝向夹角θ₃，两轴线在夹角θ₃之间的区域范围即为无人矿车可行驶的规划路径范围；

S8-2:确定规划路径范围内的可行驶路径集合Φ＝{p₁,p₂...,p_n}，p₁，p₂，...，p_n分别为n个可行驶路径，所有可行驶路径区段半径r_i满足r_i≥r_min，且路径坐标点(X_j,Y_j,Z_j)、矿山边缘点(X_k,Y_k,Z_k)以及卸载区域边缘点(X_l,Y_l,Z_l)满足条件(1)，r_min为无人矿车车身的最小物理转弯半径，d为最小安全距离，条件(1)为：

图3中的p₁为路径区段半径等于无人矿车车身的最小物理转弯半径r_min的可行驶路径，p₂、p_n为路径坐标点满足条件(1)的可行驶路径，图3中仅画出了部分可行驶路径，在p₁与p₂之间以及p₂与p_n之间同时存在无数条可行驶路径。

S8-3：在可行驶路径集合中选取长度最小的路径作为下传的规划路径p_choose，即：p_choose＝min Φ；

S9：无人矿车按照期望路径行驶过程中，根据第一车辆感知模块实时感知周围路况，并将路况信息和车辆实际轨迹信息通过5G通讯模块实时传输至云平台，由云平台存储至无人矿车历史轨迹信息模块中；

S10：无人矿车卸载完成后，记为空载无人矿车，云平台向空载无人矿车的第一车载终端下发无人矿车卸载位置至卸载区域出口处的规划路径，由空载无人矿车的第一车辆控制模块控制执行，至此无人矿车完成卸载工作；

S11：智能推土机再次判断空载无人矿车驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围后，由云平台向智能推土机下发其当前位置至可停靠卸载位置的规划路径，由智能推土机的第二车辆控制模块控制执行；

S12：智能推土机到达可停靠卸载位置后，控制推铲将矿物存储坑边缘的残留矿物推入矿物存储坑内，智能推土机在当前可停靠卸载位置完成作业后进入步骤S5，至此完成一整轮卸载协同控制作业方式，进行下一辆满载无人矿车的卸载流程。

本发明的矿物存储坑也可以是破碎站。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

在本发明中，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上，除非另有明确的限定。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于5G的矿区无人运输***，其特征在于，包括云平台、无人矿车、智能推土机，5G通讯模块；所述无人矿车上安装第一车载终端、第一车辆感知模块、第一车辆控制模块以及第一车辆定位模块，所述智能推土机上安装第二车载终端、第二车辆感知模块、第二车辆控制模块以及第二车辆定位模块；其中，

所述云平台用于与所述无人矿车上的所述第一车载终端、所述智能推土机上的所述第二车载终端信息交互、信息处理以及历史数据存储，并对所述无人矿车进行路径规划调度；

所述5G通讯模块用于所述云平台与所述无人矿车、所述智能推土机进行信息传输；

所述第一车载终端用于接收和处理所述云平台、所述第一车辆感知模块、所述第一车辆控制模块以及所述第一车辆定位模块的信息；所述第二车载终端用于接收和处理所述云平台、所述第二车辆感知模块、所述第二车辆控制模块以及所述第二车辆定位模块的信息；

所述第一车辆感知模块和所述第二车辆感知模块均包括激光雷达和毫米波雷达，用于感知周围环境信息；

所述第一车辆控制模块用于接收所述第一车载终端控制指令，控制所述无人矿车自主行驶；所述第二车辆控制模块用于接收所述第二车载终端控制指令，控制所述智能推土机自主行驶；

所述第一车辆定位模块为安装于所述无人矿车上的GPS天线，通过串口连接在所述第一车载终端的输入端，用于所述无人矿车定位；

所述第二车辆定位模块为安装于所述智能推土机上的GPS天线，通过串口连接在所述第二车载终端的输入端，用于所述智能推土机定位。

2.基于权利要求1所述的无人运输***的卸载协同控制方法，其特征在于，所述卸载协同控制方法包括以下步骤：

S1：无人矿车的第一车辆定位模块和智能推土机的第二车辆定位模块实时采集自身位置信息，分别通过串口传输至所述第一车载终端和所述第二车载终端，并分别由第一车载终端和第二车载终端通过5G通讯模块实时上传至云平台；

S2:云平台处理更新步骤S1获取的位置信息，根据历史存储信息获取当前时刻卸载区域入口位置和满载无人矿车的位置；

S3:云平台以步骤S2的当前时刻满载无人矿车位置为起点、卸载区域入口位置为终点规划行驶路径，并将规划路径分别发送至每辆满载无人矿车的第一车载终端；

S4：满载无人矿车由第一车辆感知模块感知路况、第一车辆控制模块控制车体按照步骤S3的规划路径行驶至卸载区域入口处排队等候卸载矿料；

S5：卸载区域入口处满载无人矿车的第一车载终端向智能推土机的第二车载终端发送是否允许驶入的询问信息；

S6：智能推土机确定满载无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，具体方法为：

S6-1:智能推土机通过第二车辆感知模块感知矿物存储坑边缘的矿物堆放状况，并将感知信息传至云平台；

S6-2：基于深度学习方法根据历史信息数据训练获取矿物堆放状况识别模型，输出矿物存储坑边缘处矿物堆放量最少的堆放区域边缘位置H；

S6-3：确定矿物堆放区域边缘位置H处最凸出边缘点的切线L；

S6-4：与步骤S6-3的切线L平行且垂直距离等于安全距离d的直线L’为满载无人矿车末端可停靠卸载位置，停靠方位角信息为无人矿车车身垂直于步骤S6-3的切线L且车头背对矿物堆放区域边缘的方位角；

S7：卸载区域入口处满载无人矿车为可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则智能推土机的第二车载终端直接向首辆驶入无人矿车发送允许驶入指令和步骤S6获得的无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息；

卸载区域入口处满载无人矿车不是可停靠卸载位置的首辆驶入满载无人矿车，则判断前一辆已卸载无人矿车是否驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围，若已经驶出则向入口处无人矿车的第一车载终端发送允许驶入指令和无人矿车可停靠卸载位置及停靠方位角信息，若尚未驶出则等待已卸载无人矿车驶出正常卸载工作范围；

S8：以云平台下传的规划路径信息为期望路径，由第一车辆控制模块控制无人矿车沿期望路径驶入可停靠卸载位置；

若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车不是首辆驶入满载无人矿车，则下传的规划路径信息为前一辆无人矿车上传的历史轨迹；若步骤S7卸载区域入口处满载无人矿车是首辆驶入满载无人矿车，则所述下传的规划路径计信息算方法如下：

S8-1：确定无人矿车可行驶的规划路径范围：

延伸无人矿车在所述卸载区域入口处车身中部纵向轴线L1和无人矿车可停靠卸载位置处的车身中部纵向轴线L2得到车身朝向夹角θ₃，两轴线在夹角θ₃之间的区域范围即为无人矿车可行驶的规划路径范围；

S8-2:确定规划路径范围内的可行驶路径集合Φ＝{p₁,p₂...,p_n}，p₁，p₂，...，p_n分别为n个可行驶路径，所有可行驶路径区段半径r_i满足r_i≥r_min，且路径坐标点(X_j,Y_j,Z_j)、矿山边缘点(X_k,Y_k,Z_k)以及卸载区域边缘点(X_l,Y_l,Z_l)满足条件(1)，r_min为无人矿车车身的最小物理转弯半径，d为最小安全距离，条件(1)为：

S8-3：在可行驶路径集合中选取长度最小的路径作为下传的规划路径p_choose，即：p_choose＝minΦ；

S9：无人矿车按照期望路径行驶过程中，根据第一车辆感知模块实时感知周围路况，并将路况信息和车辆实际路径信息通过5G通讯模块实时传输至云平台，由云平台存储至无人矿车历史路径信息模块中；

S10：无人矿车卸载完成后，记为空载无人矿车，云平台向空载无人矿车的第一车载终端下发无人矿车卸载位置至卸载区域出口处的规划路径，由空载无人矿车的第一车辆控制模块控制执行，至此无人矿车完成卸载工作；

S11：智能推土机再次判断空载无人矿车驶出可停靠卸载位置的正常卸载工作范围后，由云平台向智能推土机下发其当前位置至可停靠卸载位置的规划路径，由智能推土机的第二车辆控制模块控制执行；

S12：智能推土机到达可停靠卸载位置后，控制推铲将矿物存储坑边缘的残留矿物推入矿物存储坑内，智能推土机在当前可停靠卸载位置完成作业后进入步骤S5，至此完成一整轮卸载协同控制作业方式，进行下一辆满载无人矿车的卸载流程。

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