Nenavadni nakladalnik
Z razvojem in uporabo tehnologije 5G in brezpilotne tehnologije vožnje so bile uporabljene tehnologije brezpilotnih vožnje z odprtimi jamami, brezpilotnimi vožnjami in podzemnimi električnimi lokomotivi. Podzemni brezpilotni nakladalnik ima funkcije samodejnega zaznavanja podzemnih okoljskih informacij, zbiranja podatkov, avtonomne in natančne navigacije, gradnje zemljevidov rudarskih mest in samodejnega načrtovanja poti. Enkratni brezpilotni nakladalnik, ki ga je Sandvik iz Švedske predstavil za avtomatizirani nakladalnik in tovornjak, lahko doseže polavtomacijo vseh funkcij obratovanja in spremljanja nakladalnika in je bil uporabljen v podzemnih rudnikih. [15]
Tehnologija usmeritve vedra
Metode za preučevanje nadzora poti vedra vključujejo nadzor položaja, metode, ki temeljijo na vedenju, nadzor impedance, nadzor sprejemanja, metode umetne inteligence in metode učnega učnega učenje. Glede na različne kontrolne metode so metode nadzora na poti vedra razdeljene v dve kategoriji.
(1) Nadzor poti vedra na podlagi povratnih informacij o sili: Proces samodejnega nalaganja zahteva jasno merjenje spremenljivk predmeta in nadzor spremenljivk objekta, da lahko nakladalčni vedro izvajajo izkopavanje v najkrajši in najnižji poti porabe. Ta metoda je primerna za nalaganje enotnih materialov.
(2) Nadzor poti, ki temelji na učenju: Od leta 1980 do 1987 je tehnologija umetne inteligence (AI) začela zlato dobo. Leta 1996 so ZDA v nepredvidljivem mehkem okolju izvedle simuliran test avtonomnega izkopavanja robota. Rezultati so pokazali, da je bil njegov izkopavanje primerljiv s učinkom človeškega operaterja, vendar je bil v času izkopa in učinkovite obremenitve slabši od človeškega operaterja. Švica, ZDA in druge države so preučevale uporabo strojnega učenja pri nadzoru strgalcev in dosegale dobre rezultate v določenih okoljih in pogojih.
