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　　礦山場(chǎng)景沒有典型道路的結(jié)構(gòu)化特征，傳統(tǒng)的軌跡分析方法往往難以處理“人工駕駛礦卡”和“無人駕駛礦卡”混行的復(fù)雜交互。人工駕駛礦卡行車軌跡相比無人駕駛礦卡變化頻繁且多樣，導(dǎo)致不確定性增加，預(yù)測(cè)和決策的難度大幅增加。

　　無人駕駛礦卡與人工駕駛礦卡混行

　　2025年，易控智駕團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出了IMR（IterativeMode-World Weighted Regression for Multi-Agent Trajectory Prediction）框架，該框架可有效區(qū)分各類行為模式（如超車、會(huì)車、避讓等），在模式間建立起更加清晰的界限，為無人駕駛礦卡提供更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和決策支持，提升車輛交互流暢性，包括增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性、有效減少碰撞風(fēng)險(xiǎn)以及提高作業(yè)效率，從而有力推動(dòng)了場(chǎng)景擴(kuò)展和整體業(yè)務(wù)效率提升。

　　目前，帶有該軌跡預(yù)測(cè)技術(shù)的算法版本已逐步部署應(yīng)用，并帶來了顯著效果。

　　復(fù)雜交互場(chǎng)景適應(yīng)能力提升：該版本部署后，宜化五彩灣礦區(qū)一號(hào)露天煤礦的混行路口通行時(shí)間顯著減少，實(shí)現(xiàn)了與無終端人工駕駛礦卡的安全、流暢混合運(yùn)行。

　　交互行為表現(xiàn)優(yōu)化：無人駕駛礦卡不合理剎車行為大幅減少。以某典型采煤無人駕駛場(chǎng)景為例，單位里程內(nèi)發(fā)生重剎、中剎和輕剎的頻率降幅分別達(dá)10.0%、43.2%和50.9%，降低了礦卡部件的損耗。

　　未來，易控智駕將持續(xù)深耕無人駕駛核心技術(shù)研發(fā)，提升無人駕駛礦卡在復(fù)雜場(chǎng)景適應(yīng)力和運(yùn)行效率。

　　來源：易控智駕
　　整理：協(xié)會(huì)宣傳工作部
　　初審：董萌
　　復(fù)審：尹曉荔
　　終審：吳培國(guó)
　　編輯：趙利祥