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目前，我国多数煤矿的主煤流运输系统基本实现了连续化、机械化和自动化，这对主运输巷道内的安全监控与巡检效率提出了更高要求，安控类巷道巡检机器人的研发及应用需求由此日益兴旺。当前巷道巡检机器人主要采用悬挂轨道式巡检方式，但受限于视角问题，无法巡检位置较低被遮挡的设备，难以满足井下巷道及设备的全方位巡检需求。为此，亟需研发一种更加灵活机动的轮式巡检机器人，通过与轨道式巡检机器人配合使用，以期实现对井下主运巷道及其内部设备的全方位巡检。本文面向煤矿井下主运巷道全方位机器人巡检技术需求，通过对井下巷道巡检场景的分析确定了巡检机器人的系统结构，重点对机器人的可越障行走机构进行了分析与设计。为满足轮式机器人在巷道特殊地形条件下的行走性能要求，分别建立了履带式、轮履式、摇臂式三种行走系统的量化模型，利用德尔菲法与网络分析法对机器人行走系统性能进行了综合分析，结果表明：基于摇臂式行走机构的机器人移动底盘在井下巷道环境内的行走适应性最佳。最后，面向煤矿井下主运大巷地形特点及运输装备环境，搭建了井下巷道模型，在实验室内开展模拟巷道内的机器人巡检试验，结果表明：摇臂式轮式巡检机器人在坡道、台阶、沟道的行走测试中均表现出良好的环境适应性，能够满足对煤矿井下巷道及其内部主要设备的巡检需求，从而为实现井下主运巷道全方位机器人巡检提供了理论与技术支撑。
目前，我国多数煤矿的主煤流运输系统基本实现了连续化、机械化和自动化，这对主运输巷道内的安全监控与巡检效率提出了更高要求，安控类巷道巡检机器人的研发及应用需求由此日益兴旺。当前巷道巡检机器人主要采用悬挂轨道式巡检方式，但受限于视角问题，无法巡检位置较低被遮挡的设备，难以满足井下巷道及设备的全方位巡检需求。为此，亟需研发一种更加灵活机动的轮式巡检机器人，通过与轨道式巡检机器人配合使用，以期实现对井下主运巷道及其内部设备的全方位巡检。本文面向煤矿井下主运巷道全方位机器人巡检技术需求，通过对井下巷道巡检场景的分析确定了巡检机器人的系统结构，重点对机器人的可越障行走机构进行了分析与设计。为满足轮式机器人在巷道特殊地形条件下的行走性能要求，分别建立了履带式、轮履式、摇臂式三种行走系统的量化模型，利用德尔菲法与网络分析法对机器人行走系统性能进行了综合分析，结果表明：基于摇臂式行走机构的机器人移动底盘在井下巷道环境内的行走适应性最佳。最后，面向煤矿井下主运大巷地形特点及运输装备环境，搭建了井下巷道模型，在实验室内开展模拟巷道内的机器人巡检试验，结果表明：摇臂式轮式巡检机器人在坡道、台阶、沟道的行走测试中均表现出良好的环境适应性，能够满足对煤矿井下巷道及其内部主要设备的巡检需求，从而为实现井下主运巷道全方位机器人巡检提供了理论与技术支撑。
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柔模砼墙沿空留巷工作面覆岩垮落结构与砼墙的稳定性是留巷成功与否的关键。因此，以大柳塔煤矿52606柔模砼墙沿空留巷工作面为研究背景，运用物理模拟和理论分析相结合的方法，分析工作面开采过程中覆岩垮落结构，计算留巷围岩稳定与复用阶段砼墙的支护阻力，确定不同留巷阶段砼墙的安全系数。结果表明：在相似模拟实验中，两工作面回采结束后，砼墙上方覆岩垮落呈短悬臂梁结构，且砼墙侧垮落角均大于煤壁侧垮落角；沿空巷道顶板第一次断裂位置位于采空区上方砼墙一侧，第二次断裂位置位于已形成悬臂梁结构的上位覆岩中，并得到计算砼墙支护阻力所需的力学参数；不同采动影响阶段砼墙的稳定状态与砼墙的极限载荷和实际载荷之比N有关，工作面回采过程中保证N >1则砼墙不会发生失稳破坏。该研究结果可为我国柔模砼墙沿空留巷工作面砼墙失稳判定和顶板控制提供重要的理论依据。
柔模砼墙沿空留巷工作面覆岩垮落结构与砼墙的稳定性是留巷成功与否的关键。因此，以大柳塔煤矿52606柔模砼墙沿空留巷工作面为研究背景，运用物理模拟和理论分析相结合的方法，分析工作面开采过程中覆岩垮落结构，计算留巷围岩稳定与复用阶段砼墙的支护阻力，确定不同留巷阶段砼墙的安全系数。结果表明：在相似模拟实验中，两工作面回采结束后，砼墙上方覆岩垮落呈短悬臂梁结构，且砼墙侧垮落角均大于煤壁侧垮落角；沿空巷道顶板第一次断裂位置位于采空区上方砼墙一侧，第二次断裂位置位于已形成悬臂梁结构的上位覆岩中，并得到计算砼墙支护阻力所需的力学参数；不同采动影响阶段砼墙的稳定状态与砼墙的极限载荷和实际载荷之比N有关，工作面回采过程中保证N >1则砼墙不会发生失稳破坏。该研究结果可为我国柔模砼墙沿空留巷工作面砼墙失稳判定和顶板控制提供重要的理论依据。
<摘要>(21)
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针对侧向厚硬悬顶下临空巷道围岩变形大、失稳风险高的问题，本文以大同马脊梁煤矿3810工作面运输巷为工程背景，调研了现场变形破坏特征；建立厚硬侧向悬顶力学模型，确定合理切顶位置理论值为内错煤柱3.98m，并对其影响因素进行分析。建立UDEC数值计算模型，反演分析了厚硬悬顶长度及切顶位置对煤柱垂直应力分布、破坏深度以及围岩变形破坏特征的影响规律，揭示了厚硬侧向悬顶致灾及切顶卸压控制机理。结合理论分析及模拟结果，提出了厚硬悬顶水压致裂切顶技术方案及其关键参数并成功应用于现场工程实践。现场试验结果表明：巷道两帮变形量最大为600mm，顶板下沉量最大为277mm；与未切顶区段的巷道变形相比分别减小39.6%（两帮）、31.8%（顶板），有效降低了巷道返修工程量，确保了煤炭安全高效生产。
针对侧向厚硬悬顶下临空巷道围岩变形大、失稳风险高的问题，本文以大同马脊梁煤矿3810工作面运输巷为工程背景，调研了现场变形破坏特征；建立厚硬侧向悬顶力学模型，确定合理切顶位置理论值为内错煤柱3.98m，并对其影响因素进行分析。建立UDEC数值计算模型，反演分析了厚硬悬顶长度及切顶位置对煤柱垂直应力分布、破坏深度以及围岩变形破坏特征的影响规律，揭示了厚硬侧向悬顶致灾及切顶卸压控制机理。结合理论分析及模拟结果，提出了厚硬悬顶水压致裂切顶技术方案及其关键参数并成功应用于现场工程实践。现场试验结果表明：巷道两帮变形量最大为600mm，顶板下沉量最大为277mm；与未切顶区段的巷道变形相比分别减小39.6%（两帮）、31.8%（顶板），有效降低了巷道返修工程量，确保了煤炭安全高效生产。
<摘要>(18)
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以往多针对单一煤层开采导水裂隙带高度研究，但鲜见对于巨厚煤层开采覆岩导水裂缝带发育高度预测工作，本文以新疆准南煤田硫磺沟煤矿（9-15）工作面为研究区，定量评价了巨厚煤层在综放分层开采条件下覆岩裂隙场的发育特征和演化规律，采用机器学习方法，构建了基于粒子群优化算法的支持向量机回归（PSO-SVR）的导水裂隙带高度预测模型。研究表明：巨厚煤层工作面分层综放开采其裂隙演化总体呈现为4个阶段：升维阶段、降维阶段、稳定阶段和波动阶段。其中，受采动影响顶板覆岩破断垮落，分形维数快速上升。而上覆岩层压实，分形维数逐渐降低。此外，PSO-SVR模型相关系数R大于0.95，且平均绝对误差、平均偏差和均方根误差较小，且模型预测值与实测值绝对误差为12.52m，相对误差为4.86%，表明PSO-SVR模型能够有效、准确地进行巨厚煤层开采导水裂隙带高度预测。
以往多针对单一煤层开采导水裂隙带高度研究，但鲜见对于巨厚煤层开采覆岩导水裂缝带发育高度预测工作，本文以新疆准南煤田硫磺沟煤矿（9-15）工作面为研究区，定量评价了巨厚煤层在综放分层开采条件下覆岩裂隙场的发育特征和演化规律，采用机器学习方法，构建了基于粒子群优化算法的支持向量机回归（PSO-SVR）的导水裂隙带高度预测模型。研究表明：巨厚煤层工作面分层综放开采其裂隙演化总体呈现为4个阶段：升维阶段、降维阶段、稳定阶段和波动阶段。其中，受采动影响顶板覆岩破断垮落，分形维数快速上升。而上覆岩层压实，分形维数逐渐降低。此外，PSO-SVR模型相关系数R大于0.95，且平均绝对误差、平均偏差和均方根误差较小，且模型预测值与实测值绝对误差为12.52m，相对误差为4.86%，表明PSO-SVR模型能够有效、准确地进行巨厚煤层开采导水裂隙带高度预测。
<摘要>(21)
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煤矸识别技术是实现智能化放顶煤的关键。针对目前单一信息源煤矸识别不准或应用技术受限的问题，提出了一种基于图像与振动信号多信息融合的煤矸识别模型，包括图像特征提取模块、振动特征提取模块以及特征融合模块。采用全连接层的ResNet-18网络作为图像特征提取模块，采用一维卷积网络（1D-CNN）获取振动信号特征，之后通过多头注意力机制和多层LSTM网络实现双通道特征融合，用于强化各通道重要特征信息的表达。搭建放顶煤相似模拟平台，还原综放面多源信息环境，采集大量煤矸图像与煤矸振动数据。实验结果表明：多源特征融合模型平均识别准确度达到98.72%，相比传统单一的ResNet、MobilenetV3、1D-CNN、LSTM网络高出4.60%、7.96%、5.37%、4.58%和6.11%，相比近年来部分学者自主提出改进的煤矸识别模型EMD-RF、IMF-SVM与CSPNet-YOLOv7在识别精度方面分别高出4.18%、4.45%和3.46%，验证了多源融合在煤矸识别的有效性和优越性，提升了复杂环境下煤矸识别的准确性。
煤矸识别技术是实现智能化放顶煤的关键。针对目前单一信息源煤矸识别不准或应用技术受限的问题，提出了一种基于图像与振动信号多信息融合的煤矸识别模型，包括图像特征提取模块、振动特征提取模块以及特征融合模块。采用全连接层的ResNet-18网络作为图像特征提取模块，采用一维卷积网络（1D-CNN）获取振动信号特征，之后通过多头注意力机制和多层LSTM网络实现双通道特征融合，用于强化各通道重要特征信息的表达。搭建放顶煤相似模拟平台，还原综放面多源信息环境，采集大量煤矸图像与煤矸振动数据。实验结果表明：多源特征融合模型平均识别准确度达到98.72%，相比传统单一的ResNet、MobilenetV3、1D-CNN、LSTM网络高出4.60%、7.96%、5.37%、4.58%和6.11%，相比近年来部分学者自主提出改进的煤矸识别模型EMD-RF、IMF-SVM与CSPNet-YOLOv7在识别精度方面分别高出4.18%、4.45%和3.46%，验证了多源融合在煤矸识别的有效性和优越性，提升了复杂环境下煤矸识别的准确性。
<摘要>(33)
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地下水库中的煤柱坝体稳定性对地下煤矿安全开采至关重要，开挖扰动对煤柱坝体造成机械性损伤，储存水位变化使煤柱处于浸泡和干燥的环境中。本文重点研究了煤试样经过干湿循环处理后，在差速循环荷载作用下的力学特征，试验共设计四组（干湿循环40次、10次，一直浸泡，自然状态），两种试验路径（快加慢卸，慢加快卸）。重点分析了煤试样应变、割线模量、泊松比随循环次数的演化规律，结果表明：加载模式对煤样的力学性质影响明显，煤样在模式1加载条件下比模式2出现更大的峰值和残余应变；在整个循环阶段没有发生破坏的煤试样，在模式1加载中产生了更大的割线模量增量；泊松比在前几个循环级为缓慢增加，到最后两个或破坏前的循环级中快速增大，经过干湿循环的煤样泊松比增量高于自然状态下的煤样。这些试验结果可为地下水库中的煤柱坝体稳定性设计提供安全方面的指导，以增强煤柱坝的稳定性和安全性。
地下水库中的煤柱坝体稳定性对地下煤矿安全开采至关重要，开挖扰动对煤柱坝体造成机械性损伤，储存水位变化使煤柱处于浸泡和干燥的环境中。本文重点研究了煤试样经过干湿循环处理后，在差速循环荷载作用下的力学特征，试验共设计四组（干湿循环40次、10次，一直浸泡，自然状态），两种试验路径（快加慢卸，慢加快卸）。重点分析了煤试样应变、割线模量、泊松比随循环次数的演化规律，结果表明：加载模式对煤样的力学性质影响明显，煤样在模式1加载条件下比模式2出现更大的峰值和残余应变；在整个循环阶段没有发生破坏的煤试样，在模式1加载中产生了更大的割线模量增量；泊松比在前几个循环级为缓慢增加，到最后两个或破坏前的循环级中快速增大，经过干湿循环的煤样泊松比增量高于自然状态下的煤样。这些试验结果可为地下水库中的煤柱坝体稳定性设计提供安全方面的指导，以增强煤柱坝的稳定性和安全性。
<摘要>(15)
2024, 50(10): 1-11, 20.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18221
摘要: 矿井移动通信系统、人员和车辆定位系统等的研发和布置，需进行矿井无线传输特性分析，优选无线工作频段，优化无线通信基站和定位分站布置。在矿井拐弯巷道、分支巷道、辅助运输大巷、掘进巷道、综采工作面中进行了350 MHz～6 GHz较大频率范围的无线传输测试，并对测试结果进行了分析，揭示了矿井无线传输特性：① 拐弯巷道中无线传输频率越低，衰减越小，其中350 MHz～900 MHz频段的无线传输衰减最小。② 分支巷道中无线传输频率越低，衰减越小，其中350 MHz～900 MHz频段的无线传输衰减最小。③ 辅助运输大巷中700 MHz～900 MHz频段的无线传输衰减最小。④ 掘进巷道中700 MHz～900 MHz频段的无线传输衰减最小。⑤ 综采工作面中433 MHz～1300 MHz频段的无线传输衰减最小。⑥ 在巷道断面相同的情况下，拐弯巷道中的无线传输衰减小于分支巷道，支巷发射的分支巷道中的无线传输衰减小于主巷发射的分支巷道。巷道拐弯和分支均增加了无线传输衰减。提出了煤矿井下无线通信系统的优选工作频段与天线在拐弯和分支巷道中的最佳布置方式：① 煤矿井下无线通信系统的工作频段应优选700 MHz～900 MHz。② 为减小巷道拐弯和分支对无线传输的影响，无线通信基站和定位分站及其天线应设置在拐弯巷道的拐点和分支巷道的分支点。研究成果已被中华人民共和国能源行业标准NB/T 11546—2024《煤矿用5G通信系统通用技术条件》、NB/T 11523—2024《煤矿用5G通信基站》和NB/T 11547—2024《煤矿用5G通信基站控制器》应用。
2024, 50(10): 12-20.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070048
摘要: 针对矿用车辆在狭窄、弯曲及有未知障碍物的井下巷道中的路径规划效率低的问题，提出了一种融合简化可视图(SVG)和A*算法的全局路径规划算法DVGA*。在构建真实环境点云地图基础上，连接车辆在不同视点下的可视切点，动态生成SVG；将可视切点依次存入OPEN表作为节点，根据A*算法估价函数选取路径最短情况下的节点加入CLOSED表，得到最优路径点并存储路径，同时删除OPEN表中的其余节点，循环此过程，直到OPEN表中出现终点；最后利用路径平滑算法进一步减少路径节点数量，从而提高路径规划效率。实验结果表明，与完整可视图+A*算法、SVG+A*算法及SVGCA*算法对比，DVGA*算法对复杂长距离路径的规划时间最短，平均路径长度分别缩短了10.79 % ，6.26% 和2.86%，具有更强的适应性和更高的规划成功率。井下试验结果表明：在巷道宽度变换区域和躲避静态障碍物时，相比SVGCA*算法，DVGA*算法规划的路径更加平滑；躲避动态障碍物时，DVGA*算法能够及时进行路径纠正，保证了路径规划的时效性和稳定性；在复杂多变的巷道环境中，DVGA*算法的规划时间和路径长度相比SVGCA*算法分别减少了11.51%和1.54%，具有更高的环境适应性和稳定性。
2024, 50(10): 21-28.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.18209
摘要: 同时定位与地图构建（SLAM）是无人驾驶关键技术，现有SLAM技术在煤矿巷道环境下存在累计误差大、漂移等问题。提出一种巷道环境特征辅助的惯性测量单元（IMU）与激光雷达融合SLAM算法。利用IMU观测数据预测点云运动状态并进行运动补偿，减少由设备运动引起的点云畸变；通过点云配准得到雷达里程计位姿变换信息，构成雷达里程计约束；提取巷道侧壁和地面点云并进行平面拟合，构成环境约束；基于IMU预积分约束、雷达里程计约束和环境约束，采用因子图优化方法完成激光雷达与IMU紧耦合，实现对巷道三维场景的高精度重建和无人驾驶车辆定位。仿真实验表明，巷道环境特征辅助的IMU与激光雷达融合SLAM算法的绝对轨迹均方根误差为0.116 2 m，相对轨迹均方根误差为0.040 9 m，定位精度较常用的LeGO−LOAM算法和LIO−SAM算法有所提升。真实环境测试结果表明，该算法具有良好的建图效果，未出现漂移和拖尾现象，具有较强的环境适应性和鲁棒性。
2024, 50(10): 29-37.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024050058
摘要: 矿用无人驾驶车辆的工作环境光照条件复杂，行人检测经常出现漏检现象，导致矿用无人驾驶车辆可靠性及安全性不足。针对巷道光照条件复杂的问题，提出了一种弱光图像增强算法：将弱光图像由RGB图像空间分解为HSV图像空间，通过Logarithm函数对亮度分量先进行光照，再通过双边滤波器去除噪声；采用形态学对饱和度分量进行闭操作，再通过高斯滤波器滤除噪声；将图像转换回RGB图像空间，通过半隐式ROF去噪模型对图像再次进行去噪，得到增强图像。针对行人检测存在漏检、精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv3的矿用无人驾驶车辆行人检测算法：采用密集连接块取代YOLOv3中的Residual连接，提高特征图利用率；采用Slim−neck结构优化YOLOv3的特征融合结构，使得特征图之间能够进行高效的信息融合，进一步提高对小目标行人的检测精度，并利用其内部特殊的轻量化卷积结构，提高检测速度；加入轻量级的卷积注意力模块（CBAM）增强算法对目标类别和位置的注意程度，提高行人检测精度。实验结果表明：① 提出的弱光图像增强算法能够有效提高图像可见度，图像中行人的纹理更加清晰，并具有更好的噪声抑制效果。② 基于增强后图像的矿用无人驾驶车辆行人检测算法的平均精度达95.68%，相较于基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别算法、YOLOv5、YOLOv3算法分别提高了2.53%，6.42%，11.77%，且运行时间为29.31 ms。③ 基于增强后图像，YOLOv3和基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别算法出现了漏检和误检的问题，而矿用无人驾驶车辆行人检测算法有效改善了该问题。
2024, 50(10): 38-52.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070010
摘要: 无人驾驶是矿山智能化关键技术之一，其中即时定位与地图构建（SLAM）技术是实现无人驾驶的关键环节。为推动SLAM技术在矿山无人驾驶领域的发展，对SLAM技术原理、成熟地面SLAM方案、现阶段矿山SLAM研究现状、未来矿山SLAM发展趋势进行了探讨。根据SLAM技术所使用的传感器，从视觉、激光及多传感器融合3个方面分析了各自的技术原理及相应框架，指出视觉和激光SLAM技术通过单一相机或激光雷达实现，存在易受环境干扰、无法适应复杂环境等缺点，多传感器融合SLAM是目前最佳的解决方法。探究了目前矿山SLAM技术的研究现状，分析了视觉、激光、多传感器融合3种SLAM技术在井工煤矿、露天矿山的适用性与研究价值，指出多传感器融合SLAM是井工煤矿领域的最佳方案，SLAM技术在露天矿山领域研究价值不高。基于现阶段井下SLAM技术存在的难点（随时间及活动范围积累误差、各类场景引起的不良影响、各类传感器无法满足高精度SLAM算法的硬件要求），提出矿山无人驾驶领域SLAM技术未来应向多传感器融合、固态化、智能化方向发展。
2024, 50(10): 53-61, 89.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070056
摘要: 矿用车辆实现无人驾驶依赖于准确的环境感知，激光雷达和相机的结合可以提供更丰富和准确的环境感知信息。为确保激光雷达和相机的有效融合，需进行外参标定。目前矿用本安型车载激光雷达多为16线激光雷达，产生的点云较为稀疏。针对该问题，提出一种矿用激光雷达与相机的无目标自动标定方法。利用多帧点云融合的方法获得融合帧点云，以增加点云密度，丰富点云信息；通过全景分割的方法提取场景中的车辆和交通标志物作为有效目标，通过构建2D−3D有效目标质心对应关系，完成粗校准；在精校准过程中，将有效目标点云通过粗校准的外参投影在逆距离变换后的分割掩码上，构建有效目标全景信息匹配度目标函数，通过粒子群算法最大化目标函数得到最优的外参。从定量、定性和消融实验3个方面验证了方法的有效性：① 定量实验中，平移误差为0.055 m，旋转误差为0.394°，与基于语义分割技术的方法相比，平移误差降低了43.88%，旋转误差降低了48.63%。② 定性结果显示，在车库和矿区场景中的投影效果与外参真值高度吻合，证明了该方法的稳定性。③ 消融实验表明，多帧点云融合和目标函数权重系数显著提高了标定精度。与单帧点云相比，使用融合帧点云作为输入时，平移误差降低了50.89%，旋转误差降低了53.76%；考虑权重系数后，平移误差降低了36.05%，旋转误差降低了37.87%。
2024, 50(10): 62-67, 79.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024050067
摘要: 可通行区域识别是矿山无人驾驶技术中的重要环节。露天矿山道路场景具有道路边界模糊不清及路面平坦度不一等特征，使用传统同心圆地面分割模型进行矿山道路平面拟合时容易出现可通行区域与车辆不连通及帧间可通行区域识别结果不一致等误分类问题。提出了一种基于时空连续补偿的矿山道路可通行区域识别方法。首先，基于同心圆模型对矿山道路建模，并利用主成分分析方法进行多平面拟合，获取初始可通行区域分割结果；然后，基于空间连通性，分别利用区域生长方法和基于密度的噪声应用空间聚类方法对初始可通行区域进行区域连通性滤波及点连通性滤波，得到符合空间连通性的可通行区域；最后，基于时间区域一致性对不同点云帧中可通行性不一致的不稳定区域进行滤除，先根据正态分布变换方法构建栅格地图，再利用时间稳定权重判断栅格稳定性，最终通过区域栅格投影实现不稳定区域的滤除。矿山场景中测试结果表明：该方法的准确率为93.44%，较现有主流方法提升2.27%；召回率为99.14%，较现有主流方法提升8.26%。该方法不仅在不连通区域中具有良好的空间连通性，还在崎岖区域内具有良好的时序稳定性。
2024, 50(10): 68-79.
doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2024070017
摘要: 露天矿无人驾驶自卸车面临道路等级低且坡道弯道多、车辆载质量大且变化范围宽等恶劣运输工况，现有车辆运动控制策略多面向普通道路环境，无法直接将现有车辆控制策略应用于矿山自卸车。针对上述问题，提出了一种基于预瞄误差与分层反馈的露天矿无人驾驶自卸车横−纵向协同控制系统。横向控制以线性二次型调节器（LQR）为基础，运用前馈控制器降低稳态误差，采用模糊控制器实现自适应调整预瞄距离，以提高路径跟踪控制精度；纵向控制建立分层反馈式纵向速度控制器，分别采用模型预测控制和模糊PID反馈控制，并建立车辆驱动及制动逆向模型，降低自卸车载质量与道路坡度改变对纵向速度追踪的影响。仿真结果表明：① 车辆实际速度和期望速度误差在2%以内，说明自卸车在空载下坡与满载上坡2种工况下的速度跟踪效果能够满足要求。② 由于横−纵向协同控制能够针对路径曲率的不同实时调节车辆速度，在2种工况下，自卸车横−纵向协同控制器相比于单一横向控制都获得了更高的路径跟踪精度，同时也提高了自卸车的操纵稳定性。实验结果表明：① 空载下坡时的横向误差峰值为0.019 9 m，方向误差峰值为0.184 0 rad，误差增大均发生在弯道处，但误差波动范围较小，能够保证试验车对期望路径的跟踪。② 负载上坡时的横向误差峰值为0.016 8 m，方向误差峰值为0.071 4 rad，误差变化趋势与空载下坡试验相反，但误差仍在合理范围内，试验车的跟踪效果良好。③ 2个误差峰值均小于空载下坡试验，验证了不同速度对横向控制精度的影响规律。
