煤炭作为全球大多数国家的主要能源,一直备受重视。最近二十年,随着信息网络技术与自动控制技术的不断发展,基于工业互联网的井下车辆自主行驶将逐渐成为井下无人化技术的关键一环。本文主要以井下无人车辆为研究对象,在覆盖有工业互联网的井下局部区域内,对车辆自主行驶中涉及到的实时视频采集、地图构建与自主定位、实时避障等技术进行研究。具体研究成果如下:(1)分析了基于光纤环网与无线Mesh网络的井下工业互联网网络架构和光纤环网、无线Mesh网络在井下通信的优越性。在此网络架构下,将整个工业互联网分为4层,以光纤环网作为骨干传输网络,无线Mesh网络作为局部区域网络,提高了井下综采区等局部区域中的工业互联网覆盖率。(2)以井下工业互联网为数据传输基础,利用Android开发工具,设计编写了基于Android系统的井下车辆移动端视频采集与行驶控制客户端。通过该客户端,可以实现局部区域中井下车辆周围环境视频的采集与车辆行驶方向的控制。搭建了实验车辆,在实验车辆与Android设备上成功验证了客户端各项功能。(3)针对井下特殊环境,提出了基于路标与摄像头的井下局部区域车辆自主定位方法。将带有条形码的地标部署在井下局部区域的巷道墙壁两侧,利用车载摄像机对地标进行定位与识别,结合提出的空间三维定位模型,实现了井下车辆的自主定位并在实际巷道中验证了该定位方法的可行性。同时利用车载激光雷达与ROS系统绘制了实验环境的巷道地图,可为井下车辆后续的导航实现提供基础。(4)基于分层模糊控制算法,提出一种井下局部区域车辆实时避障方法。通过运用Mamdani模糊控制法,设计了具体的模糊规则并提出了分层模糊控制器,在Matlab上的仿真和实验车辆上的实际测试表明该分层模糊控制系统能有效减小井下局部区域车辆避障时的判断次数,从而减少了计算量,提高了系统准确度。本文在井下工业互联网构架下,对井下局部区域内的车辆环境视频采集与行驶控制客户端设计、车辆自主定位方法、环境地图建立与实时避障技术进行了理论研究和实际场景验证。上述工作对进一步实现井下局部区域内的车辆自主行驶与监控有重要价值。