露天矿车自动驾驶：图卷积神经网络如何让道路边界无所遁形

以下文章来源于矿山自动驾驶，作者AMT

IntelMining科普改编

*原文引用：秦学斌, 许爱珍, 周毓凡. 基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法[J]. 金属矿山, 2025, 54(3): 181-.

在露天矿场上，一辆辆无人驾驶的矿车穿梭往来，它们高效、安全地完成着矿石的运输任务，成为现代矿业的一道亮丽风景线。然而，要实现这些矿车的自动驾驶，一个至关重要的技术难题亟待解决——如何准确、快速地检测出道路边界，确保矿车在复杂的矿场环境中行驶安全？今天，就让我们通过西安科技大学电气与控制工程学院秦学斌副教授等发表在《金属矿山》期刊上的论文——《基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法》，探索这项技术背后的奥秘。

一、矿山自动驾驶的挑战与机遇

露天矿场环境复杂多变，道路边界模糊不清，且时常伴有尘土飞扬、光照不均等不利因素，这些都对自动驾驶车辆的感知能力提出了极高的要求。传统的道路边界检测方法，如基于图像处理的技术，在光照良好、道路结构清晰的情况下尚能发挥一定作用，但在露天矿场这种极端环境下，其准确性和鲁棒性便大打折扣。因此，寻找一种更加高效、准确的道路边界检测方法，成为推动露天矿车自动驾驶技术发展的关键。

二、图卷积神经网络：从理论到实践的跨越

图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）作为一种新兴的深度学习技术，近年来在图像处理、社交网络分析等领域展现出了巨大的潜力。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，GCN能够直接处理非结构化的图数据，通过聚合邻域节点的信息来提取特征，从而在处理复杂网络结构的数据时具有显著优势。

在露天矿车道路边界检测的任务中，研究人员巧妙地将GCN应用于点云数据的处理上。点云数据，即通过激光雷达等传感器获取的三维空间点集合，能够精确描述矿场环境的几何结构。然而，点云数据本身是无序的，且存在大量的噪声和冗余信息，如何从中提取出有用的特征成为了一大挑战。

三、算法解析：从点云到道路边界的精准勾勒

点云数据预处理：

论文首先利用kd-tree算法和基于体素化的八叉树滤波算法构成的复合索引结构，对原始点云数据进行精简和滤波。这一步骤如同为点云数据做了一次“大扫除”，去除了异常点和高噪声点，保留了道路边界的关键信息。通过对比实验，复合索引结构的滤波方法相比单一的kd-tree或八叉树滤波，不仅滤波后的点云数减少了70%，耗时缩短了约50%，而且点云数据特征的完整率高达96.97%，正确率也优于单独使用的滤波算法。

三维 kd-tree 的切割示意

八叉树结构

复合索引结构滤波流程

地面点云分割：

接下来，论文采用基于K-means聚类的图卷积神经网络对精简后的点云数据进行地面点提取。K-means聚类算法将数据点划分为不同的簇，每个簇代表地面上的一个区域。而图卷积神经网络则进一步提取这些簇之间的空间关系，通过聚合邻域节点的信息来增强特征的表达能力。经过训练，GCN模型能够准确地将地面点与非地面点区分开来，为后续的道路边界检测打下坚实基础。

K-means 聚类示意

地面点云分割流程

道路边界检测：

在得到地面点云后，论文采用最小二乘法将其拟合成一个最优平面。同时，对非地面点云进行聚类分析，并通过三角网格化处理求出每个三角面的法向量。通过比较这些法向量与地面法向量之间的夹角，剔除那些与地面相差较大的三角面，保留下的三角面则构成了非地面区域的曲面。最后，通过计算地面平面与非地面曲面的交线，即可得到道路边界线。

非结构化道路边界示意

四、实验验证：性能卓越

为了验证所提算法的有效性，研究人员在国网能源哈密煤电有限公司大南湖二号露天煤矿进行了实地测试。实验结果表明，该算法在直线道路和弯道上的检测率分别达到了93.96%和91.14%，显著高于传统的高度阈值算法和改进RANSAC算法。同时，在召回率和F1值等评价指标上，该算法也表现出了明显的优势。这意味着，在实际应用中，该算法能够更准确地检测出道路边界，为露天矿车的自动驾驶提供更加可靠的安全保障。

不同滤波方法效果

实际结构化道路边界线

实际非结构化原始道路

实际非结构化道路边界线

五、应用前景：矿山智能化转型的加速器

随着矿山智能化转型的加速推进，无人驾驶矿车已成为未来矿业发展的重要方向。而道路边界检测作为无人驾驶矿车感知环境、规划路径的关键技术之一，其准确性和鲁棒性直接关系到矿车的行驶安全和运输效率。本文所提的基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法，凭借其卓越的性能和广泛的应用前景，有望成为推动矿山智能化转型的重要力量。

一方面，该算法可以显著提高无人驾驶矿车的感知能力，使其在复杂多变的矿场环境中行驶更加安全、稳定。另一方面，通过减少人工干预，降低人力成本，提高运输效率，该算法还有助于矿山企业实现降本增效的目标。此外，随着技术的不断进步和数据的不断积累，该算法还有望进一步优化和完善，为矿山智能化转型提供更加坚实的技术支撑。

六、科技赋能，开启矿山新时代

在科技日新月异的今天，我们有幸见证了深度学习技术在矿山领域的广泛应用和深远影响。基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法的提出，不仅为无人驾驶矿车的自动驾驶技术提供了新的解决方案和技术支撑，更为矿山智能化转型注入了新的活力和动力。我们有理由相信，在未来的日子里，随着这项技术的不断成熟和推广应用，露天矿车的自动驾驶将变得更加安全、高效、智能。而这一切的背后，正是科技赋能的力量在推动着矿山行业不断向前发展，开启一个全新的矿山新时代。

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