為應對礦山智能化發展需求，推動露天礦山無人駕駛運輸領域的技術革新與產業升級，踏歌智行聯合國內頂尖科研機構，正式發布“露天礦區無人駕駛場景閉環仿真測試系統MineSim”。

政策引領露天礦智能化風潮

在全球科技革新浪潮迭起、經濟競爭日益激烈的時代背景下，我國積極布局產業智能化轉型。2024年4月，國家礦山安監局等七部門在聯合發布的《關于深入推進礦山智能化建設促進礦山安全發展的指導意見》中提出，到2026年，全國煤礦智能化產能占比不低于60%，煤礦、非煤礦山危險繁重崗位作業智能裝備或機器人替代率分別不低于30%、20%；2030年，建立完備的礦山智能化技術、裝備、管理體系，實現礦山數據深度融合、共享應用，推動礦山開采作業少人化、無人化。為達成這一目標，政策大力提倡以數字化、網絡化、智能化為方向，探索建立國家級煤礦信息大數據分析與共享交換平臺。同步推進網絡安全和煤礦智能化發展，加快工業互聯網和車聯網、新一代通信技術、云計算、大數據、人工智能、虛擬現實等現代信息技術在煤炭工業領域的推廣應用。

露天礦區無人駕駛場景閉環仿真測試系統MineSim發布

面向露天礦區規模化無人駕駛運輸這一重大產業需求，踏歌智行秉持培育新質生產力的堅定理念，積極響應國家號召，攜手北京航空航天大學、同濟大學、香港理工大學等頂尖科研機構，重磅發布“露天礦區無人駕駛場景閉環仿真測試系統MineSim”。

在當今數字化科研時代，開源數據與共享研究工具已成為推動科技進步的關鍵因素。MineSim 憑借其強大的開源特性，為行業發展注入了新的活力。它以踏歌智行服務的眾多露天礦區海量真實場景數據為基礎，構建了一個規模龐大、覆蓋全面的露天礦區無人駕駛場景數據庫，為礦區自動駕駛方案的大規模場景閉環測試提供了真實、豐富的仿真環境。通過在場景驅動的閉環仿真系統中反復測試，能夠快速驗證礦區無人駕駛方案的可行性和穩定性，大幅縮短研發周期。

同時，MineSim支持露天礦區無人駕駛安全關鍵場景生成，可模擬各種極端、復雜和危險的場景，讓無人駕駛礦車在虛擬環境中迭代優化，從而提升其在實際運行中的應對能力和安全性。此外，MineSim支持場景為中心的端到端自動駕駛、規劃任務神經網絡化等礦區無人駕駛研究領域的前沿探索，為研究人員提供了一個功能強大、靈活多變的研究平臺，加速相關領域的科研進程，推動露天礦山無人駕駛運輸系統向智能化、端到端等先進技術的邁進。

踏歌智行依托大量實際場景提出場景閉環仿真測試方案

踏歌智行針對露天礦區復雜環境中無人駕駛礦車面臨的諸多挑戰，精心打造了 MineSim 這一專屬露天礦場景的閉環仿真測試系統，其卓越的設計和先進的功能，為礦區自動駕駛任務的研究和開發提供了堅實的技術保障。MineSim不僅提供了可重復的測試環境和場景數據，還通過構建礦區場景庫、閉環仿真引擎、綜合指標評估體系和豐富場景可視化功能，為礦區無人駕駛任務的研究和開發提供強有力的支持。

圖 露天礦區無人駕駛場景閉環仿真測試系統MineSim構建過程

1. 礦區場景庫：來自真實礦區的大量場景數據組成動靜態障礙物場景庫，為場景數據驅動的端到端無人駕駛任務提供數據支撐。

2. 閉環仿真引擎：作為系統的核心，仿真引擎負責加載和解析場景庫中的場景數據，并依次測試預測-規劃-運動控制、端到端無人駕駛算法，實現礦車運動學模型更新和周圍車輛狀態的交互式更新，確保場景閉環仿真測試的準確性和可靠性。

3. 綜合指標評估體系：用于評估無人駕駛礦車在不同場景下的表現，提供安全、平順、效率、任務完成度等綜合量化指標，助力研究人員優化算法和策略。

4. 豐富的場景可視化功能：通過直觀的2D和3D可視化工具，用戶可以實時觀察礦車在仿真環境中的運行狀態及各模塊數據曲線，便于調試和分析。

圖 露天礦區場景閉環仿真測試系統MineSim系統架構

圖 來自露天礦區真實場景數據組成場景庫

MineSim的獨特設計充分考慮了露天礦區的特殊復雜環境，如重型礦用卡車執行機構響應滯后、不規則道路邊界、異形交叉路口和頻繁坡度變化等非結構化場景特征。踏歌智行整合了大量來自礦區真實運行的場景數據，分別構建了動態障礙物場景庫和靜態障礙物場景庫。這些豐富多樣的場景庫如同一個龐大的虛擬實驗場，可廣泛應用于開發和測試無人駕駛礦車與有人駕駛礦車的交互式策略、靜態障礙物繞行策略以及基于學習的端到端行駛等各類無人駕駛任務，大大增強了系統的實用性和適應性。

圖 場景2D可視化工具

圖 場景3D可視化工具

MineSim的廣泛應用及影響

MineSim不僅為露天礦區無人駕駛研究提供了可重復使用的測試工具和基準，還為推進非城市和非結構化道路環境無人駕駛研究提供了技術平臺支撐。研究成果“MineSim: A scenario-based simulation test system and benchmark for autonomous trucks in open-pit mines”已被交通安全領域頂級期刊Accident Analysis & Prevention收錄發表。

此外，MineSim中的場景數據和測試工具已集成至自動駕駛仿真測試公共服務平臺——OnSite，并應用于2024年“第二屆Onsite自動駕駛算法挑戰賽”（第二賽道：非結構化道路場景）。該挑戰賽由國家自然基金委指導，由同濟大學、國家智能網聯汽車創新中心等機構聯合主辦，吸引了來自全球超過70所大學和機構的300多支隊伍參與。

圖 學術論文發表

圖 自動駕駛仿真測試公共服務平臺OnSite非結構化道路測試

參考：

1.Chen Zhifa, Yu Guizhen, Chen Peng, et al. MineSim: A scenario-based simulation test system and benchmark for autonomous trucks in open-pit mines[J]. Accident Analysis & Prevention, 2025, 213: 107938.

2.項目主頁：https://buaa-trans-mine-group.github.io/minesim

3.自動駕駛仿真測試公共服務平臺OnSite：www.onsite.com.cn

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