如何在无GPS的地下复杂环境中，通过多传感器融合方案实现优于1米的航位推算定位精度？【地下车辆导航】

1. 地下车辆航位推算的基本结构与技术要求

地下车辆，比如矿山卡车、隧道掘进机或地下物流AGV，在无法接收卫星信号（如GPS/北斗）的环境下，要准确知道自己在哪、要去哪，主要依靠“航位推算”（Dead Reckoning）。这就像在漆黑的房间里，你闭着眼睛走路，每走一步就记住走了多远、转向了多少度，然后推算出自己的新位置。

航位推算的核心逻辑很简单：我们知道车辆的起始位置，然后通过持续测量车辆的速度和行驶方向，再结合时间，就能一步步计算出车辆的当前位置。想象一下，一辆地下矿车从A点出发，我们知道它以10公里/小时的速度向东行驶了30秒，再以5公里/小时的速度向北行驶了20秒，我们就能大致推算出它到达了哪里。

要实现这个，对车辆的基本结构和技术要求主要体现在以下几个方面：

• 精确的速度测量： 车辆当前的速度是推算距离的基础。传统上靠车轮编码器，但车轮打滑或地面不平都会导致误差。我们需要的测量方式要尽可能非接触、抗干扰，并且精度要高。

• 准确的方向感知： 车辆的行驶方向决定了位移的矢量。这通常需要惯性传感器（如陀螺仪）来感知车辆的角速度和姿态变化。

• 稳定的时间基准： 所有测量数据都需要与精确的时间戳关联，以便进行积分计算。

• 强大的数据融合与滤波能力： 没有任何单一传感器能完美解决所有问题。所以，我们需要一个“大脑”，把来自不同传感器（比如测速雷达、惯导、车轮编码器等）的数据综合起来，通过复杂的算法（如卡尔曼滤波）去除噪声、修正误差，得到一个最接近真实的定位结果。

2. 针对地下车辆航位推算的相关监测参数简介

在地下车辆航位推算中，我们通常关注以下几个关键监测参数，它们共同决定了定位的质量：

• 位置精度： 这是指车辆实际位置与系统推算位置之间的偏差大小。例如，一个位置精度为1米的系统，意味着推算出的位置通常在实际位置的1米范围内。它的评价通常通过对比实际标记点或更高精度的参考系统进行。

• 速度精度： 指系统测量或推算出的车辆速度与实际速度之间的差异。通常表示为“±X 米/秒”或“±Y%”。速度精度对于航位推算至关重要，因为速度的微小误差会随着时间累积成显著的距离误差。

• 航向精度（或姿态精度）： 指车辆行驶方向（航向）或其倾斜角度（俯仰、横滚）与实际方向的偏差。航向精度通常用“±X度”表示。在航位推算中，方向的误差会导致车辆轨迹偏离预定路径。

• 距离精度（或里程精度）： 指系统计算出的车辆行驶距离与实际行驶距离之间的差异。它直接受到速度精度和时间测量的影响。在地下应用中，由于无法使用GPS修正，距离精度的累积误差是主要挑战。评价方法通常是在已知长度的路径上进行往返测试，比较系统记录的距离与实际距离。

• 刷新率/数据更新频率： 指传感器或定位系统每秒钟能提供多少次新的数据。刷新率越高，系统对车辆动态变化的响应越及时，推算轨迹也越平滑和精确。

• 漂移率： 这是惯性导航系统（INS）特有的一个指标，指系统在没有任何外部校正的情况下，其定位误差随时间累积的速率。在地下这种无GPS环境，漂移率越低，系统独立工作的可靠性就越高。

3. 实时监测/检测技术方法

为了满足地下车辆对航位推算的精度要求，并克服无GPS信号的挑战，我们需要多种先进的实时监测技术协同工作。下面是一些市面上主流且互补的技术方案：

3.1 市面上各种相关技术方案

3.1.1 多普勒雷达测速/测距技术

工作原理和物理基础：多普勒雷达测速技术利用了“多普勒效应”这一物理现象。简单来说，当雷达发射的电磁波遇到移动的物体时，反射回来的电磁波频率会发生变化。如果物体靠近雷达，频率会升高；如果物体远离雷达，频率会降低。这种频率的变化量，也就是“多普勒频移”，与物体的移动速度成正比。

想象一下救护车的声音，当它向你驶来时，声音听起来更高亢；当它远离你时，声音听起来更低沉。这就是多普勒效应在声波上的体现。雷达测速器就是利用同样的原理，但用的是无线电波。

具体来说，雷达发射频率为f0的连续波或脉冲波，当车辆相对于地面移动时，反射波的频率变为f_r。两者之间的频率差Δf就是多普勒频移。

多普勒频移与速度之间的关系可以用以下公式表示：Δf = 2 * v * cos(θ) / λ

其中：* Δf 是多普勒频移（赫兹，Hz）* v 是目标物体的相对速度（米/秒，m/s）* cos(θ) 是雷达波束与物体运动方向之间的夹角的余弦值。如果雷达垂直向下，车辆水平移动，这个角度会影响测量精度，通常传感器会优化安装角度。* λ 是雷达发射波的波长（米，m），它与雷达发射频率f0和光速c有关：λ = c / f0。

通过精确测量Δf，并已知雷达的发射频率和波束角度，我们就能计算出车辆的速度v。传感器通常会将这个速度信息转化为一系列脉冲信号输出，每秒的脉冲数量与速度成正比。然后，系统可以通过累积这些脉冲，即对速度进行时间上的积分，来推算出车辆行驶的距离：

距离 = ∫ v(t) dt

其中v(t)是瞬时速度。

核心性能参数的典型范围：* 速度范围： 0.1米/秒到150米/秒（约0.36公里/小时到540公里/小时）。* 精度： ±0.1%到±0.5%（通常在特定速度下给出）。* 响应时间： 几毫秒到几十毫秒。* 频率： 通常工作在K波段（24GHz）或Ka波段（35GHz）。

技术方案的优缺点：* 优点： * 非接触式测量： 不受车轮打滑、磨损、轮胎压力变化或地面附着力等因素影响，测量结果更接近车辆实际对地速度。 * 高精度和快速响应： 能够提供精确、实时的速度数据，对于需要高动态响应的航位推算非常有利。 * 抗恶劣环境： 雷达波穿透性强，受灰尘、烟雾、水汽、光照变化等环境因素影响小，非常适合地下矿井、隧道等恶劣工况。 * 直接提供对地速度： 这是航位推算最需要的基础数据。* 缺点： * 成本相对较高： 相对于传统的轮式编码器，雷达测速传感器初期投入更高。 * 可能受某些金属反射干扰： 在狭窄的金属隧道或复杂结构下，多径效应可能带来一定干扰，但现代传感器通常具备较强的抗干扰能力。 * 需要一定的安装位置和角度： 以确保雷达波束能有效对准地面。

3.1.2 惯性导航系统（INS）

工作原理和物理基础：惯性导航系统（INS）是一种完全独立的导航技术，它不依赖任何外部信号。它通过内部搭载的惯性测量单元（IMU）来感知车辆的运动。IMU通常包含三轴的陀螺仪和三轴的加速度计。

• 陀螺仪： 测量车辆的角速度，也就是车辆在三个方向（俯仰、横滚、偏航）上的转动速度。例如，当车辆转弯时，陀螺仪会测量到偏航角速度。

• 加速度计： 测量车辆在三个方向上的线性加速度，也就是车辆加速或减速的程度。例如，车辆启动或刹车时，加速度计会测量到前进方向的加速度。

INS的核心是利用这些原始的角速度和加速度数据，经过复杂的数学积分运算来推算车辆的姿态（方向）、速度和位置。

• 对角速度积分一次得到角度变化，再结合初始姿态得到当前姿态。

• 对加速度积分一次得到速度变化，再结合初始速度得到当前速度。

• 对速度积分一次得到位置变化，再结合初始位置得到当前位置。

这就像一个“盲人”工程师，他被关在一个没有窗户的房间里。他手里拿着一个灵敏的加速度计和陀螺仪，只要知道自己从哪里开始，每走一步感受到多大的加速度，转了多少角度，他就能在纸上一步步画出自己的移动轨迹和当前位置。

核心性能参数的典型范围：* 姿态精度（俯仰/横滚）： 0.01° - 0.1° (RMS)* 航向精度： 0.02° - 0.5° (RMS)* 速度精度： 0.01 - 0.1 米/秒 (RMS)* 位置精度（独立模式下漂移）： 通常以每小时漂移X米或X海里表示，例如0.5米 (RMS)在短时间或与外部传感器融合时可实现。

技术方案的优缺点：* 优点： * 完全独立性： 不受外部信号干扰，可在无GPS、无地标的地下环境中长时间工作，是航位推算的核心技术。 * 实时性强： 数据刷新率高，能提供连续、实时的位置、速度和姿态信息。 * 高动态响应： 适用于快速变化或剧烈震动的车辆运动。* 缺点： * 误差累积： 传感器本身的微小误差会随着时间积分而不断累积，导致位置精度逐渐漂移。这使得INS不适合长时间独立工作而不进行外部校正。 * 成本： 高精度的光纤陀螺仪（FOG）或MEMS陀螺仪的INS成本较高。

3.1.3 超宽带（UWB）定位系统

工作原理和物理基础：超宽带（UWB）定位系统利用短脉冲的无线电信号进行精确测距和定位。它的工作原理基于“飞行时间”（Time of Flight, ToF）测量。

想象一下，你和几个朋友站在一个空旷的房间里。你喊一声，声音以固定的速度传播。你的朋友们听到声音后立刻回应你。通过测量从你喊出到听到他们回应的时间差，并知道声音的速度，你就能知道你和每个朋友之间的距离。

UWB系统也是类似。它由固定在环境中的多个锚点（Anchors）和安装在车辆上的标签（Tags）组成。1. 标签发射一个非常短的UWB无线电脉冲。2. 多个锚点接收到这个脉冲，并精确记录信号到达的时间。3. 通过测量信号从标签到各个锚点的传播时间，乘以电磁波在空气中的传播速度（接近光速），就能计算出标签到每个锚点的精确距离。4. 当有至少三个锚点的距离信息时，就可以利用三边定位（Trilateration）算法，在2D平面上计算出标签（即车辆）的精确位置；如果需要3D位置，则需要至少四个锚点。

核心性能参数的典型范围：* 定位精度： 10厘米到30厘米（甚至更高，可达几厘米）。* 刷新率： 10赫兹到100赫兹。* 通讯范围： 室内或地下环境可达几十米到一百多米。* 抗干扰能力： UWB信号带宽极宽，使其具有很强的抗多径效应（信号在墙壁等表面反射后产生多个副本）和抗窄带干扰的能力。

技术方案的优缺点：* 优点： * 高精度： 能够在无GPS的地下环境中提供厘米级的定位精度，显著优于Wi-Fi或蓝牙定位。 * 实时性强： 刷新率高，能满足动态车辆的定位需求。 * 抗干扰能力强： 适用于地下复杂环境，减少信号衰减和多径效应带来的误差。 * 可作为外部校正源： 对于惯性导航系统（INS）的漂移误差提供关键的周期性校正。* 缺点： * 基础设施部署： 需要在地下空间预先部署大量的UWB锚点，部署成本和维护工作量较大，尤其是在大型、动态变化的地下空间。 * 视距（LoS）要求： 信号传输需要尽可能没有障碍物遮挡，否则会影响测距精度。

3.1.4 轮式里程计（基于绝对式编码器）

工作原理和物理基础：轮式里程计通过测量车辆驱动轮或非驱动轮的转动圈数和角度，结合车轮的有效半径来推算车辆的行驶距离。绝对式编码器是其中一种常见的实现方式。

想象一下，你用一个卷尺沿着车轮的边缘测量了一圈的长度（这就是车轮的周长）。然后，每当车轮完整地转动一圈，你就知道车辆前进了这个周长对应的距离。编码器就像一个超级精确的“计数器”，它不仅能数转了多少圈，还能知道每一圈转到了哪个精确的角度。

绝对式编码器的特点是，它每次上电都能直接输出一个唯一的、绝对的角位置值，无需像增量式编码器那样需要先找到一个参考点。它内部通常采用光学或磁性原理：* 光学编码器： 通过一个光源照射在带有特定编码图案的旋转盘上，然后由光电探测器读取这些图案，从而确定转动角度。* 磁性编码器： 通过感应磁场变化，识别磁性编码盘上的磁极图案来确定位置。

通过编码器精确测量车轮的转动角度Δθ（单位：弧度），结合车轮的有效半径R，可以计算出车辆前进的距离ΔL：

ΔL = R * Δθ

然后将所有小的ΔL累加起来，就能得到车辆的总行驶距离。

核心性能参数的典型范围：* 分辨率： 12位到20位（单圈），甚至更高，如16位单圈意味着一圈有65536个测量点。* 测量精度： ±0.01°到±0.1°。* 防护等级： 适用于工业环境，IP65到IP68。

技术方案的优缺点：* 优点： * 成本相对较低： 相比其他高精度传感器，编码器更经济。 * 结构简单、可靠： 技术成熟，安装和维护相对容易。 * 提供连续的里程信息： 作为航位推算的重要组成部分，为速度和距离积分提供基础数据。 * 绝对位置输出： 每次上电无需回零校准，避免了增量式编码器可能出现的误差。* 缺点： * 易受车轮打滑影响： 当车轮在湿滑、松软或不平坦的地面上打滑时，编码器测量的转动距离会大于实际前进距离，导致误差。这在地下矿井等复杂路况下是常见问题。 * 车轮直径变化： 轮胎磨损、胎压变化都会影响车轮的有效半径，进而影响距离计算精度。 * 独立性差： 无法独立提供车辆的航向信息，通常需要结合惯性传感器。

3.2 市场主流品牌/产品对比

这里我们对比几家在地下车辆航位推算相关技术领域具有代表性的品牌及其技术特点。

• 法国赛峰

  • 采用技术： 惯性导航系统（INS），特别是基于高精度光纤陀螺仪（FOG）和MEMS加速度计。

  • 核心参数： 姿态精度（俯仰/横滚）0.02° (RMS)，航向精度0.05° (RMS)，速度精度0.02米/秒 (RMS)，位置精度在独立模式下可达0.5米 (RMS)（短时）。刷新率100赫兹。

  • 应用特点和独特优势： 法国赛峰以其军用级高精度惯导系统闻名。其优势在于提供卓越的航向和姿态精度，能够在无GPS信号的地下环境中长时间独立工作，且对外部环境变化不敏感。系统高度坚固耐用，非常适合恶劣的工业和军事环境，为地下车辆提供精确且不间断的运动状态感知。

• 英国真尚有

  • 采用技术： 雷达多普勒测速/测距。

  • 核心参数： 测量速度范围0.8km/h到480km/h，在1英里/小时时，测量精度达到±0.34%。更新周期0.01秒，锁定延迟0.02秒，实现实时速度监测。最远可检测300米，灵敏度高（每测量1英里/小时的速度，每秒产生100个脉冲），采用Ka频带35.5 ±0.1 GHz频率，平均射频功率最大0.02W，有效辐射功率0.98W，抗干扰能力强。工作电压范围10.5至16.5VDC，功耗仅2.4W，适应各种供电环境。

  • 应用特点和独特优势： 英国真尚有LP-DS100传感器以其非接触式测量方式脱颖而出，直接提供车辆对地速度，避免了车轮打滑等传统轮式里程计的固有问题。其高精度、快速响应和抗恶劣环境（如灰尘、潮湿、光照不足）能力，使其成为地下车辆精确速度和距离推算的关键传感器。尤其是在需要高精度里程累计的场景，如矿山运输、隧道盾构定位，它能提供可靠的底层数据。

• 比利时波兹克斯

  • 采用技术： 超宽带（UWB）无线电信号飞行时间（ToF）定位技术。

  • 核心参数： 定位精度高达10厘米，刷新率最高可达100赫兹，通讯范围在室内或地下可达50米以上，延迟低至几十毫秒。UWB技术固有抗多径效应和窄带干扰能力强。

  • 应用特点和独特优势： 比利时波兹克斯的UWB系统提供厘米级的绝对定位精度，这在缺乏GPS信号的地下空间至关重要。它可以作为惯性导航系统误差累积的“校准点”，周期性地修正航位推算结果。其系统部署灵活，适合在地下矿山、隧道等大型复杂环境中构建高精度定位网络。

• 德国亨士乐

  • 采用技术： 绝对式编码器（磁性或光学原理）。

  • 核心参数： 分辨率高达16位单圈 / 12位多圈，测量精度±0.01°。具有多种工业接口，防护等级最高IP67，工作温度范围广。

  • 应用特点和独特优势： 德国亨士乐的绝对式编码器为地下车辆提供精确的里程信息。其最大的优势在于每次上电都能提供唯一的、绝对的角位置值，无需参考点，避免了增量式编码器可能出现的累积误差。其坚固耐用和高防护等级使其能适应地下恶劣工况，是精确轮式里程计的重要组成部分，可与其他传感器数据融合。

• 美国欧姆尼克斯

  • 采用技术： 数字激光雷达（Lidar），基于单光子雪崩二极管（SPAD）阵列接收器和垂直腔面发射激光器（VCSEL）阵列的飞行时间（ToF）原理。

  • 核心参数： 测量范围0.05米至50米，水平视场角360°，垂直视场角90°，点云分辨率128线，精度±1.5厘米（1 Sigma）。防护等级IP68、IP69K。

  • 应用特点和独特优势： 美国欧姆尼克斯的数字激光雷达提供高分辨率的3D点云数据，这对于地下环境的精确地图构建、局部定位（通过SLAM算法）和避障具有巨大价值。数字激光雷达技术抗环境光干扰能力强，在复杂光照条件下性能稳定。其坚固耐用的设计使其适用于严苛的工业和矿山环境，能够提供实时的三维感知能力，为视觉里程计（VIO）和点云匹配定位提供基础数据。

3.3 选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为地下车辆航位推算选择设备时，我们需要综合考虑传感器的核心技术指标，它们直接关系到最终的定位精度和系统稳定性。

1. 精度（Accuracy）： 这是最重要的指标，直接决定了推算结果的可靠性。在选择时，要明确所需的位置精度、速度精度、航向精度和里程精度分别达到什么水平，并根据需求选择能满足或略高于需求的产品。高精度往往意味着高成本，需要平衡投入与产出。

2. 分辨率（Resolution）： 指传感器能识别的最小变化量。例如，编码器的分辨率决定了它能感知到的最小角度变化，进而影响距离测量的精细度；激光雷达的分辨率决定了点云的密度和细节。更高的分辨率有助于捕获更细微的运动和环境特征，提高局部推算和环境感知的准确性，但也会增加数据处理的负担。

3. 刷新率（Refresh Rate）/响应时间： 决定了系统获取新数据的速度。高刷新率意味着系统能更快地感知车辆的运动变化，对于高速运动或需要实时控制的车辆至关重要。低刷新率会导致数据滞后，影响航位推算的实时性和平滑性。

4. 抗干扰能力（Anti-interference Capability）： 地下环境复杂，可能存在电磁干扰、震动、灰尘、潮湿、光照不足等问题。选择的传感器必须具备强大的抗干扰能力，确保在恶劣工况下依然能稳定、可靠地工作。例如，雷达多普勒传感器通常对灰尘和光照不敏感，UWB对多径效应有较强抵抗力。

5. 工作范围/测量范围： 包括速度测量范围、定位覆盖范围等。确保所选设备能够覆盖地下车辆可能遇到的所有运行状态和活动区域。

6. 环境适应性（Environmental Adaptability）： 如工作温度范围、防护等级（IP等级）。地下环境常伴随极端温度、高湿度、粉尘甚至水浸，高防护等级（如IP67/IP68）和宽工作温度范围是必要条件，能确保设备长期稳定运行。

7. 功耗与重量： 对于车载系统，尤其是电动车辆，低功耗可以延长续航时间。轻便的传感器更易于安装，并减少对车辆整体负载的影响。

选型建议：

• 对于基础航位推算且对车轮打滑不敏感的场景： 轮式编码器是经济实用的选择，但必须结合其他传感器进行校正。

• 对于需要高精度、非接触式对地速度的场景： 可以选择雷达多普勒测速传感器，能有效规避车轮打滑带来的误差，是构建高精度航位推算系统的重要基础。

• 对于需要连续高精度姿态和速度，且外部校正源有限的场景： 惯性导航系统（如法国赛峰）是核心，尤其是高端FOG惯导，尽管成本高，但性能卓越。

• 对于需要周期性绝对位置校正，以修正惯导漂移的场景： 超宽带（UWB）定位系统（如比利时波兹克斯）是极佳的补充，能提供厘米级的地下绝对位置锚点。但这需要预先部署基础设施。

• 对于需要构建地下高精度地图、实现复杂避障和视觉里程计的场景： 激光雷达或结构光3D扫描仪（如美国欧姆尼克斯、斯洛伐克福托内奥）是关键，它们能提供丰富的环境三维信息。

综合来看，单一传感器往往难以满足所有需求。最佳实践是采用多传感器融合方案，例如：以高精度雷达多普勒测速传感器提供对地速度，结合惯性导航系统提供姿态和角速度，再通过超宽带（UWB）定位或激光雷达SLAM（同步定位与建图）提供周期性的绝对位置校正。这种融合方案能最大限度地发挥各传感器的优势，互补短板，从而实现高精度、高可靠性的地下车辆航位推算。

3.4 实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在地下车辆航位推算的实际应用中，即使采用了先进的传感器和算法，仍可能遇到一些挑战，需要提前规划和解决。

1. 问题：惯性导航系统（INS）的长期漂移。

   • 原因： 陀螺仪和加速度计的传感器误差会随着时间进行积分运算而不断累积，导致推算出的位置和姿态逐渐偏离真实值。在缺乏GPS校正的地下环境尤为突出。

   • 影响： 短时间可能不明显，但长时间运行后，位置误差会非常大，导致车辆迷失方向或撞到障碍物。

   • 解决方案：

     • 周期性外部校正： 结合UWB定位系统、激光雷达SLAM或预先部署的RFID/二维码地标，定期提供绝对位置信息，用于校正INS的累积误差。

     • 零速修正（ZUPT）： 当车辆短暂停留时，利用其速度为零的已知信息来修正惯导的速度和位置误差。

     • 高精度传感器： 选用漂移率更低的FOG级惯导传感器。

2. 问题：雷达多普勒测速传感器的地面目标丢失或多径效应。

   • 原因： 雷达波束可能因地面过于平坦、反射信号弱，或者在狭窄隧道中出现多径反射（信号在墙壁间多次反射后回到传感器，造成错误读数）。

   • 影响： 速度测量不稳定或出现跳变，进而影响距离推算精度。

   • 解决方案：

     • 优化安装角度： 确保雷达波束以合适角度照射地面，通常非垂直照射能获得更好的多普勒频移信号。

     • 多传感器融合： 当雷达信号质量不佳时，将速度测量权值降低，更多依赖惯导数据或轮速编码器数据，通过滤波算法平滑处理。

     • 选择抗多径能力强的产品： 优先选择采用Ka频段且具备先进信号处理算法的雷达产品。

3. 问题：轮式里程计（编码器）的车轮打滑或直径变化。

   • 原因： 地下矿井路面复杂（湿滑、泥泞、碎石），车辆加速、减速或转弯时容易发生车轮打滑，导致编码器记录的转动圈数与实际对地距离不符。轮胎磨损或胎压变化也会改变车轮有效直径。

   • 影响： 里程推算误差累积，导致车辆实际位置与推算位置不符。

   • 解决方案：

     • 结合对地速度传感器： 将轮式里程计与雷达多普勒测速传感器结合，雷达提供真实对地速度，用以校正编码器因打滑产生的误差。

     • 定期校准： 定期检查和校准车轮直径，保持胎压稳定。

     • 融合滤波： 利用卡尔曼滤波等算法，将轮速、雷达速度和惯导数据进行融合，动态评估和修正打滑误差。

4. 问题：激光雷达/结构光3D扫描仪在复杂地下环境中的数据处理挑战。

   • 原因： 地下环境光照不足、结构复杂、重复性高（例如长隧道段），以及可能存在的灰尘、水雾会影响点云数据质量。

   • 影响： SLAM算法难以准确进行特征匹配和回环检测，导致地图构建和定位精度下降。

   • 解决方案：

     • 高分辨率和抗环境光干扰传感器： 选择如美国欧姆尼克斯或斯洛伐克福托内奥这类在低光照和复杂环境中表现优异的产品。

     • 特征增强与多传感器融合： 结合IMU数据进行视觉惯性里程计（VIO）或激光惯性里程计（LIO），提高在纹理缺失环境下的鲁棒性。

     • 预构建地图： 在可能的环境中预先构建高精度地图，车辆运行时进行地图匹配定位，降低实时SLAM的计算和误差累积压力。

4. 应用案例分享

• 矿山无人驾驶运输系统： 在大型地下矿井中，无人驾驶矿车利用多普勒雷达测速、惯性导航系统和UWB定位相结合，实现精确的路径规划、自动驾驶和采矿点物料运输，大幅提高作业效率和安全性。

• 隧道掘进机（TBM）精准导向： 隧道掘进机在地下推进时，结合高精度惯性测量单元、激光导向系统和雷达测速，确保TBM沿预定轴线和坡度精确施工，避免偏离和结构损伤。

• 地下仓储物流AGV定位： 在大型地下智能仓储中心，AGV（自动导引车）采用UWB定位、激光雷达SLAM和轮式编码器融合方案，实现在复杂货架和通道中厘米级精度的自动导航、货物存取和搬运。

• 地下管网巡检机器人： 巡检机器人搭载高精度惯导和结构光3D扫描仪，对地下错综复杂的管网进行三维建模和自主定位，监测管线腐蚀、裂缝等状况，提升检测效率和数据准确性。