Разработка процедуры адаптивной настройки лидарных датчиков автономных карьерных самосвалов

Автор(ы): Немирович М.А., Сиземов Д.Н., Темкин И.О.

Выпуск: 122

Рубрика: Управление подвижными объектами и навигация

Год: 2026

Библиография: Немирович М.А., Сиземов Д.Н., Темкин И.О. Разработка процедуры адаптивной настройки лидарных датчиков автономных карьерных самосвалов // Управление большими системами. - 2026. - Вып. 122. - С.348-373.

Дата опубликования: 31.07.2026

Ключевые слова: автономный карьерный самосвал, лидар, восприятие окружения, оптимизация параметров, машинное обучение, безопасность движения

Аннотация: Исследуется влияние параметров настройки инструментов восприятия окружения автономными карьерными самосвалами (лидарных датчиков) на безопасность движения и производительность автономных карьерных самосвалов. Предлагается оригинальный подход к решению задачи повышения эффективности работы бортовых лидаров за счет вычисления наилучших в текущей ситуации с позиций баланса между безопасностью и производительностью настроек лидарного детектора с использованием карты ложных препятствий, позволяющий адаптивно настраивать системы восприятия в реальных условиях ведения открытых горных работ. В качестве целевых показателей настройки рассмотрены две ключевые метрики: доля устранённых ложных препятствий и доля пропущенных истинных объектов. На основе данных реальной эксплуатации выполнено построение различных аппроксимационных параметрических и непараметрических моделей: MLP, Random Forest, RBF, RANSAC, CNN. Предложено и реализовано использование эволюционного алгоритма для поиска глобального максимума эффективности при произвольном шаге настройки лидарного детектора. Полученные результаты демонстрируют применимость предложенного подхода в качестве основы для разработки модулей автоматической подстройки параметров восприятия в реальном времени и подтверждают необходимость комплексного анализа параметров лидарного детектора и карты ложных препятствий для повышения эффективности автономных горнотранспортных систем.

Author(s): Nemirovich M., Sizemov D., Temkin I.

Article title: Development of a procedure for adaptive tuning of lidar sensors of autonomous mining dump trucks

Issue: 122

Year: 2026

Keywords: autonomous mining truck, lidar, environment perception, parameter optimization, machine learning, traffic safety

Abstract: This article examines the impact of lidar sensor settings on autonomous mining trucks' safety and productivity. A novel approach to improving onboard lidar performance is proposed. This approach calculates the optimal lidar detector settings for a given situation, balancing safety and productivity, using a false obstacle map. This approach enables adaptive tuning of the perception systems in real-world open-pit mining conditions. Two key metrics are considered as tuning targets: the proportion of false obstacles eliminated and the proportion of true objects missed. Based on real-world operational data, various parametric and nonparametric approximation models are constructed: MLP, Random Forest, RBF, RANSAC, and CNN. An evolutionary algorithm is proposed and implemented to find the global maximum efficiency with a smaller parameter sampling step. The obtained results demonstrate the applicability of the proposed approach as a basis for developing modules for automatic adjustment of perception parameters in real time and confirm the need for a comprehensive analysis of the lidar detector parameters and the false obstacle map to improve the efficiency of autonomous mining transport systems.