权利要求

1.一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，包括：

自主采矿决策单元，被配置为在虚拟环境中利用强化学习和运筹学算法对开采方案进行模拟与对比分析，对采矿计划、设备调度及爆破参数进行优化，生成决策方案以预判生产瓶颈;

虚拟-真实交互与控制单元，被配置为通过物联网技术实现数字孪生模型与真实设备的实时交互，对设备故障进行预测和诊断，并为无人驾驶矿卡及远程操控钻机提供测试与训练环境;

多维高保真孪生体构建单元，被配置为集成地质勘探数据、无人机测绘数据及设备参数，创建包含地质结构、地形地貌、采矿设备及生产环境的露天矿山数字孪生模型;

数字孪生模型单元，被配置为基于物理建模和机器学习算法，建立包含矿体、设备及工艺流程的动态模型，以反映露天矿的物理状态和运行规律，并支持从单个设备到矿区的多尺度协同作业仿真;

预测性生态调度规划单元，被配置为基于矿车流量调用上述单元进行超实时推演;监测路面健康度指标;在所述路面健康度指标低于可通行阈值时，生成预警式重规划指令;

虚实偏差在线自校准单元，被配置为采集真实车辆运行数据;与虚拟同位置车辆的响应进行残差分析;在残差超过拟合容忍度时，利用迭代优化算法反向调整所述全局动态地质图谱构建单元中的体素物理属性;

全局动态地质图谱构建单元，被配置为基于矿区地质勘探数据与无人机扫描数据，将矿区空间进行体素化分割;为体素赋予物理属性标签;配置读写接口以接收更新数据;维护随时间动态演化的全局地质数据库;

随动体素场交互单元，被配置为以虚拟车辆几何中心为锚点，提取周围预设范围内的体素数据;构建随动体素场;通过土力学参数映射模型将所述物理属性标签转换为计算参数;结合车辆状态数据执行地面力学解算;输出路面反作用力信号及介质形变信号;

车-路物理属性双向耦合与记忆单元，连接所述随动体素场交互单元与所述全局动态地质图谱构建单元，被配置为接收所述介质形变信号;执行正向环境重塑以将形变转化为体素属性变更量;通过所述读写接口将所述体素属性变更量强制写回所述全局动态地质图谱构建单元。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述物理属性标签包含含水饱和度、初始剪切模量及松散系数;所述含水饱和度定义土壤内部水分占比以表征土壤粘滞性;所述松散系数定义单位体积内土壤颗粒的紧密程度以用于计算压实沉陷量;所述读写接口被配置为允许实时修改特定体素的属性值。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述土力学参数映射模型被配置为将所述物理属性标签映射转换为Bekker-Wong模型所需的计算参数;所述计算参数包括内聚力、内摩擦角及土壤变形模量;所述随动体素场交互单元被配置为基于车辆瞬时轴重、轮胎花纹参数以及所述计算参数，执行Bekker-Wong模型的实时近似解算;所述路面反作用力信号包括滚动阻力和剪切阻力;所述介质形变信号包括沉陷深度和剪切位移量。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述车-路物理属性双向耦合与记忆单元执行正向环境重塑的具体逻辑包括：将所述介质形变信号中的沉陷深度转化为体素高度的削减量;将压实效应转化为所述体素松散系数的降低量;所述体素属性变更量被写回后，触发所述随动体素场交互单元读取更新后的物理属性，以产生随路面状态演化的动力学响应。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述真实车辆运行数据包括车轮转速差和悬架压缩量;所述迭代优化算法被配置为计算车辆响应残差关于土壤物理属性的灵敏度，按照残差下降的方向以动态步长生成环境参数修正因子，并在当前时间步内进行重仿真验证;所述拟合容忍度是基于历史高精度测试数据统计得出的允许误差范围。

6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述路面健康度指标是由平均车辙深度和滚动阻力系数加权得出的综合评判参数;所述可通行阈值是依据车辆底盘最小离地间隙及最大爬坡动力设定的数值;所述超实时推演被配置为在主数据库的独立沙盒副本中加速仿真过程以预测未来特定时间窗内的路面状态。

7.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述预警式重规划指令包含负载均衡策略;所述负载均衡策略包括强制指令后续重载车辆绕行以保护路面，或者降低通过车辆的载重上限;所述预警式重规划指令被配置为输出至矿山调度中心。

8.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，其特征在于，所述数字孪生模型单元还被配置为模拟危险工况，所述危险工况包括设备碰撞、边坡失稳及人员闯入;所述虚拟-真实交互与控制单元还被配置为对所述危险工况进行超前预警与可视化提示，并支持远程接管。

说明书

技术领域

[0001]本发明涉及智慧矿山开采与自动驾驶仿真测试技术领域，具体为一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统。

背景技术

[0002]在当前的露天矿自主采矿模拟环境中，仿真系统通常需要构建虚拟矿区场景以测试矿山开采、无人驾驶矿卡的感知、决策与控制算法;

为实现这一目标，现有方案普遍将地形环境简化为静态刚体表面，采用无记忆的瞬时碰撞模型进行动力学解算。虽然此类方案能够满足基础的几何通过性验证，但由于其忽略了露天矿山开采过程中多源异构数据及岩土介质的时变特性，无法对土壤含水饱和度、松散系数等物理属性进行动态表征，也难以模拟降雨入渗、水分蒸发以及车辆反复碾压导致的车辙沉陷与压实硬化等累积性物理变化。这种静态化的处理方式导致仿真环境缺乏状态记忆能力，虚拟车辆无法获得诸如陷入泥泞、打滑或颠簸等真实的力学反馈，造成仿真结果与物理现实存在显著偏差，严重制约矿山长期开采与短期动态调度的无缝衔接与协同优化;因此，如何构建具备物理保真度与双向交互能力的动态演化模型，以解决因忽略介质时变特性而导致的仿真失真问题，成为亟需解决的技术问题。

发明内容

[0003]为解决上述技术问题，本发明提供一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，具体而言，本发明的技术方案包括：

自主采矿决策单元，被配置为在虚拟环境中利用强化学习和运筹学算法对开采方案进行模拟与对比分析，对采矿计划、设备调度及爆破参数进行优化，生成决策方案以预判生产瓶颈;

虚拟-真实交互与控制单元，被配置为通过物联网技术实现数字孪生模型与真实设备的实时交互，对设备故障进行预测和诊断，并为无人驾驶矿卡及远程操控钻机提供测试与训练环境;

多维高保真孪生体构建单元，被配置为集成地质勘探数据、无人机测绘数据及设备参数，创建包含地质结构、地形地貌、采矿设备及生产环境的露天矿山数字孪生模型;

数字孪生模型单元，被配置为基于物理建模和机器学习算法，建立包含矿体、设备及工艺流程的动态模型，以反映露天矿的物理状态和运行规律，并支持从单个设备到矿区的多尺度协同作业仿真;

预测性生态调度规划单元，被配置为基于矿车流量调用上述单元进行超实时推演;监测路面健康度指标;在所述路面健康度指标低于可通行阈值时，生成预警式重规划指令;

虚实偏差在线自校准单元，被配置为采集真实车辆运行数据;与虚拟同位置车辆的响应进行残差分析;在残差超过拟合容忍度时，利用迭代优化算法反向调整所述全局动态地质图谱构建单元中的体素物理属性;

全局动态地质图谱构建单元，被配置为基于矿区地质勘探数据与无人机扫描数据，将矿区空间进行体素化分割;为体素赋予物理属性标签;配置读写接口以接收更新数据;维护随时间动态演化的全局地质数据库;

随动体素场交互单元，被配置为以虚拟车辆几何中心为锚点，提取周围预设范围内的体素数据;构建随动体素场;通过土力学参数映射模型将所述物理属性标签转换为计算参数;结合车辆状态数据执行地面力学解算;输出路面反作用力信号及介质形变信号;

车-路物理属性双向耦合与记忆单元，连接所述随动体素场交互单元与所述全局动态地质图谱构建单元，被配置为接收所述介质形变信号;执行正向环境重塑以将形变转化为体素属性变更量;通过所述读写接口将所述体素属性变更量强制写回所述全局动态地质图谱构建单元。

[0004]优选的，物理属性标签包含含水饱和度、初始剪切模量及松散系数;所述含水饱和度定义土壤内部水分占比以表征土壤粘滞性;所述松散系数定义单位体积内土壤颗粒的紧密程度以用于计算压实沉陷量;所述读写接口被配置为允许实时修改特定体素的属性值。

[0005]优选的，土力学参数映射模型被配置为将所述物理属性标签映射转换为Bekker-Wong模型所需的计算参数;所述计算参数包括内聚力、内摩擦角及土壤变形模量;所述随动体素场交互单元被配置为基于车辆瞬时轴重、轮胎花纹参数以及所述计算参数，执行Bekker-Wong模型的实时近似解算;所述路面反作用力信号包括滚动阻力和剪切阻力;所述介质形变信号包括沉陷深度和剪切位移量。

[0006]优选的，车-路物理属性双向耦合与记忆单元执行正向环境重塑的具体逻辑包括：将所述介质形变信号中的沉陷深度转化为体素高度的削减量;将压实效应转化为所述体素松散系数的降低量;所述体素属性变更量被写回后，触发所述随动体素场交互单元读取更新后的物理属性，以产生随路面状态演化的动力学响应。

[0007]优选的，真实车辆运行数据包括车轮转速差和悬架压缩量;所述迭代优化算法被配置为计算车辆响应残差关于土壤物理属性的灵敏度，按照残差下降的方向以动态步长生成环境参数修正因子，并在当前时间步内进行重仿真验证;所述拟合容忍度是基于历史高精度测试数据统计得出的允许误差范围。

[0008]优选的，路面健康度指标是由平均车辙深度和滚动阻力系数加权得出的综合评判参数;所述可通行阈值是依据车辆底盘最小离地间隙及最大爬坡动力设定的数值;所述超实时推演被配置为在主数据库的独立沙盒副本中加速仿真过程以预测未来特定时间窗内的路面状态。

[0009]优选的，预警式重规划指令包含负载均衡策略;所述负载均衡策略包括强制指令后续重载车辆绕行以保护路面，或者降低通过车辆的载重上限;所述预警式重规划指令被配置为输出至矿山调度中心。

[0010]优选的，所述数字孪生模型单元还被配置为模拟危险工况，所述危险工况包括设备碰撞、边坡失稳及人员闯入;所述虚拟-真实交互与控制单元还被配置为对所述危险工况进行超前预警与可视化提示，并支持远程接管。

[0011]本发明通过构建一个与物理矿山并行运行、交互映射的露天矿自主采矿模拟系统，实现从经验驱动到数据与模型驱动的采矿活动，从被动响应到主动预控的转变，为露天矿的安全、高效、绿色、智能化开采提供了全新的技术路径，与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

1、提高采矿效率，增强安全性;通过自主路径规划、多设备智能协同调度、实时仿真和优化决策，提高设备作业循环效率及矿石回收率;数字孪生模型可模拟危险工况，对设备碰撞、边坡失稳、人员闯入等风险进行超前预警与可视化提示，辅助制定安全预案。

[0012]2、降低试错成本，提升管理决策水平;在虚拟环境中进行方案验证，避免实际生产中的试错成本;新设备或工艺可先在数字孪生模型中测试，再应用于实际生产;同时为矿山管理者提供直观的可视化界面，支持多维度数据分析和决策。

[0013]3、本发明通过构建全局动态地质图谱及车-路物理属性双向耦合单元，突破了传统仿真中地形为静态刚体的局限;系统建立了环境记忆机制，能够将车辆运行导致的沉陷及压实效应转化为体素属性变更量并回写至数据库，呈现出累积性的物理变化;这种车辆改变环境、环境反作用于车辆的共生演化机制，有效解决了因忽略岩土介质时变特性而导致的仿真失真问题;

4、本发明设置了虚实偏差在线自校准单元，建立了基于数据驱动的参数自适应修正机制;通过采集真实车辆运行数据与虚拟响应进行残差分析，利用迭代优化算法反向调整地质图谱中的体素物理属性，直至误差收敛;这种闭环校准确保了仿真环境能够随实际作业数据的积累而自动更新，保证了数字孪生模型与物理现实在力学响应上的一致性与可信度;

5、本发明利用随动体素场交互单元实现了高效的力学解算;该单元摒弃全图实时计算模式，仅提取虚拟车辆周围的局部体素数据构建随动场，并将物理标签实时映射为土力学模型计算参数;这种设计在保证地面力学解算精度的同时，显著降低了计算负荷，能够输出精准的路面反作用力及介质形变信号，满足了复杂矿山场景下仿真系统的实时性要求;

6、本发明集成了环境气象演化模块与预测性生态调度规划单元，实现了全要素的超实时推演。系统不仅能模拟降雨入渗及蒸发对土壤特性的影响，还能预测未来窗口内的路面健康度演变;在路面退化至临界状态前触发预警式重规划指令，实施负载均衡或绕行策略，实现了以路面保护和全局效率为导向的主动式车辆调度，提升了矿山运营的安全性与经济性。

附图说明

[0014]下面结合附图和实施例对本发明作进一步解释：

图1是本发明系统的结构图。

具体实施方式

[0015]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

[0016]实施例1：

请参阅图1，一种基于数字孪生的露天矿自主采矿模拟系统，包括：

自主采矿决策单元，被配置为在虚拟环境中利用强化学习和运筹学算法对开采方案进行模拟与对比分析，对采矿计划、设备调度及爆破参数进行优化，生成决策方案以预判生产瓶颈;

虚拟-真实交互与控制单元，被配置为通过物联网技术实现数字孪生模型与真实设备的实时交互，对设备故障进行预测和诊断，并为无人驾驶矿卡及远程操控钻机提供测试与训练环境;

多维高保真孪生体构建单元，被配置为集成地质勘探数据、无人机测绘数据及设备参数，创建包含地质结构、地形地貌、采矿设备及生产环境的露天矿山数字孪生模型;

数字孪生模型单元，被配置为基于物理建模和机器学习算法，建立包含矿体、设备及工艺流程的动态模型，以反映露天矿的物理状态和运行规律，并支持从单个设备到矿区的多尺度协同作业仿真;

预测性生态调度规划单元，被配置为基于矿车流量调用上述单元进行超实时推演，监测路面健康度指标，在所述路面健康度指标低于可通行阈值时，生成预警式重规划指令;

虚实偏差在线自校准单元，被配置为采集真实车辆运行数据，与虚拟同位置车辆的响应进行残差分析，在残差超过拟合容忍度时，利用迭代优化算法反向调整所述全局动态地质图谱构建单元中的体素物理属性;

全局动态地质图谱构建单元，被配置为基于矿区地质勘探数据与无人机扫描数据，将矿区空间进行体素化分割，为体素赋予物理属性标签，配置读写接口以接收更新数据;同时集成环境气象演化模块，被配置为接入实时气象站数据，基于土壤水文模型计算降雨入渗及蒸发效应;维护随时间动态演化的全局地质数据库;

随动体素场交互单元，被配置为以虚拟车辆几何中心为锚点，提取周围预设范围内的体素数据;构建随动体素场，通过土力学参数映射模型将所述物理属性标签转换为计算参数，结合车辆状态数据执行地面力学解算，输出路面反作用力信号及介质形变信号;

车-路物理属性双向耦合与记忆单元，连接所述随动体素场交互单元与所述全局动态地质图谱构建单元，被配置为接收所述介质形变信号，执行正向环境重塑以将形变转化为体素属性变更量，通过所述读写接口将所述体素属性变更量强制写回所述全局动态地质图谱构建单元。

[0017]在本实施例的系统架构中，全局动态地质图谱构建单元构成了整个仿真环境的数据基石;针对传统仿真中地形仅为静态刚体表面的技术痛点，该单元在初始化阶段，执行高精度的体素化分割逻辑，将由矿区地质勘探数据与无人机扫描数据构成的连续三维空间，离散化为具备独立寻址能力的微小体积单元;在此数据结构基础上，该单元为每一个体素实例化一组物理属性标签，该标签不仅包含基础的材质标识，更涵盖了决定土壤力学行为的关键参数集合，从而赋予虚拟环境以物理保真度;该单元配置的读写接口采用了具备原子操作特性的数据交互协议，能够接收下游单元反馈的动态更新请求，并实时覆写特定坐标体素的属性值;这种设计使得该单元维护的不仅仅是一张静态地图，而是一个随作业过程不断演化、具备状态记忆能力的全局地质数据库;

当虚拟车辆投入运行时，随动体素场交互单元作为连接环境与车辆动力学的实时计算枢纽，摒弃了全图实时计算的高耗能模式;该单元以虚拟车辆的几何中心为动态锚点，利用空间索引算法实时检索并提取车辆周围预设范围内的体素数据，构建局部的随动体素场;在该局部场域内，单元内部集成的土力学参数映射模型立即介入，将体素携带的物理属性标签转译为动力学计算所需的本构参数;结合车辆当前的瞬时状态，该单元执行地面力学解算，输出两路关键信号：一路是用于驱动车辆动力学模型、决定车辆姿态变化的路面反作用力信号;另一路则是量化车辆对路面造成的物理破坏的介质形变信号;

作为本发明实现车路协同演化的逻辑核心，车-路物理属性双向耦合与记忆单元建立了从车辆行为反馈至环境属性的闭环链路;在接收到介质形变信号后，该单元立即启动正向环境重塑逻辑，依据形变数据计算出体素高度的几何削减量以及内部物理属性的变更量;该单元通过前述读写接口，将这些变更量强制写回全局动态地质图谱构建单元的对应存储地址中;这一回写操作确立了环境的记忆机制，使得路面状态能够记录每一次车辆通行的历史影响，从而在后续仿真中呈现出累积性的物理变化，彻底区别于无记忆的瞬时碰撞模型;

为确保仿真系统的参数可信度，虚实偏差在线自校准单元建立了一套基于数据驱动的参数自适应修正机制;该单元持续采集真实矿卡在物理世界运行时的CAN总线数据，并将其与虚拟车辆在数字孪生场景下同位置的响应数据进行同步比对;当两者之间的残差超过了基于统计学确定的拟合容忍度时，系统判定当前环境参数存在失真;该单元触发迭代优化算法，计算残差相对于土壤物理属性的灵敏度梯度，并沿误差下降方向动态调整全局图谱中的体素属性，即仅锁定真实车辆当前时刻GPS轨迹所覆盖的空间坐标范围，对该范围内的特定体素进行局部属性更新，而保持其余未交互区域的体素属性不变，若在同一校准时间窗内存在多条真实轨迹覆盖同一体素，则以时间戳最新的车辆响应数据为准执行覆盖更新;直至仿真响应回归至置信区间内;

位于决策顶层的预测性生态调度规划单元，利用上述高保真的物理演化模型进行超前推演;该单元以高于实时的速率运行仿真内核，预测未来时间窗口内路面状态的演变趋势;在推演过程中，该单元实时监测综合反映道路质量的路面健康度指标，一旦该指标预示某路段将退化至不可通行的临界状态，即自动触发预警式重规划指令，输出至矿山调度中心，实现以路面保护和全局效率为导向的主动式车辆调度;

多维高保真孪生体构建单元作为数据底座，集成了地质、测绘与设备参数;数字孪生模型单元基于物理引擎与人工智能算法，实现了物理世界向虚拟世界的实时映射;自主采矿决策单元作为系统的决策中枢，在零风险的虚拟环境中进行高频次的试错与寻优;虚拟-真实交互与控制单元则打通了虚实边界，支持远程接管与预测性维护;这四个单元与前述的全局动态地质图谱构建单元及车-路物理属性双向耦合单元相结合，共同实现了从微观土壤力学到宏观矿山调度的全流程智能化管控;

本实施例通过上述各单元的有机协作，实现了露天矿山开采过程中一种车辆改变环境、环境反作用于车辆的共生演化机制，解决了现有采矿技术中因忽略岩土介质时变特性而导致的仿真失真问题。

[0018]实施例2：

物理属性标签包含含水饱和度、初始剪切模量及松散系数;所述含水饱和度定义土壤内部水分占比以表征土壤粘滞性;松散系数定义单位体积内土壤颗粒的紧密程度以用于计算压实沉陷量;所述读写接口被配置为允许实时修改特定体素的属性值。

[0019]在本实施例的详细配置中，全局动态地质图谱构建单元所管理的物理属性标签被精确定义为描述非结构化路面力学特性的核心参数向量;含水饱和度是一个取值范围在之间的无量纲参数，用于精确定量土壤孔隙中水分的填充比例;

该参数在模型中具有双重演化机制：通过所述环境气象演化模块随降雨积累而升高或随日照蒸发而降低，具体而言，系统采用Green-Ampt入渗模型计算随时间累积的降雨入渗量以增加含水饱和度，并利用Penman-Monteith公式结合气温、湿度及风速数据估算土壤水分蒸发速率以降低含水饱和度;该参数在模型中直接关联土壤的粘滞系数与抗剪强度，是表征雨后泥泞路面与干燥硬化路面动力学差异的关键因子;初始剪切模量则定义了土壤在未受扰动状态下抵抗剪切变形的刚度特性，单位通常为兆帕，其数值依据地质勘探的钻孔取样数据初始化，并在后续仿真中随扰动而动态衰减或强化;松散系数是一个描述单位体积内土壤颗粒排列紧密程度的标量，其基准值来源于现场原位测试数据，该参数直接决定了在相同轴重载荷下，路面发生塑性形变的幅度;

读写接口的设计不仅实现了数据的双向流通，更具备微秒级的数据吞吐能力，允许在仿真步长内对特定体素的上述属性值进行实时修改;这种动态修改机制确保了当重载矿车经过导致土壤压实或搅动时，数字孪生模型能够即时更新底层的物理描述，从而在下一次计算循环中呈现出与物理现实一致的力学响应。

[0020]实施例3：

土力学参数映射模型被配置为将所述物理属性标签映射转换为Bekker-Wong模型所需的计算参数;所述计算参数包括内聚力、内摩擦角及土壤变形模量;所述随动体素场交互单元被配置为基于车辆瞬时轴重、轮胎花纹参数以及所述计算参数，执行Bekker-Wong模型的实时近似解算;所述路面反作用力信号包括滚动阻力和剪切阻力;所述介质形变信号包括沉陷深度和剪切位移量;

在此实施例中，随动体素场交互单元内部集成的土力学参数映射模型充当了地质数据与动力学模型之间的转译器;该模型所需的转译逻辑库是在系统初始化阶段构建的：首先通过对矿区不同典型区域进行现场原位剪切试验与钻孔取样，获取土壤物理属性，如含水饱和度、密度等与力学本构参数，如内聚力、内摩擦角等的实测数据集;进而利用机器学习算法或多元非线性回归分析，建立从物理属性标签到Bekker-Wong模型参数的映射关系库;在仿真运行时，该模型采用预先标定的非线性回归函数或多维插值查找表，将体素携带的物理属性标签精确映射为Bekker-Wong地面力学模型所必须的本构参数组：内聚力、内摩擦角以及土壤变形模量;

基于上述转换后的参数，结合车辆当前的瞬时轴重载荷分布、轮胎花纹的几何特征，该单元执行Bekker-Wong模型的实时近似解算;为满足实时性要求，解算过程采用离散化接触面元法，将轮胎-土壤接触区域划分为若干微元进行受力积分;最终输出的路面反作用力信号被分解为阻碍车辆前进的滚动阻力矢量和提供牵引力或导致侧滑的剪切阻力矢量;同时输出的介质形变信号则包含精确量化的沉陷深度数值和剪切位移量数值;这一过程实现了从微观土壤属性到宏观车辆动力学响应的精确因果推演。

[0021]实施例4：

车-路物理属性双向耦合与记忆单元执行正向环境重塑的具体逻辑包括：将所述介质形变信号中的沉陷深度转化为体素高度的削减量;将压实效应转化为所述体素松散系数的降低量;所述体素属性变更量被写回后，触发所述随动体素场交互单元读取更新后的物理属性，以产生随路面状态演化的动力学响应。

[0022]为了实现高保真的环境演化，车-路物理属性双向耦合与记忆单元执行了一套严格的正向环境重塑算法;在接收到介质形变信号后，该单元立即进行几何与物理层面的双重更新计算：在几何层面，将沉陷深度数值直接转化为对应体素网格顶点的高度削减量，从而在视觉与几何模型上刻画出真实的车辙形态;在物理层面，依据土壤压实理论，将车辆施加的压实效应转化为体素松散系数的降低量，该降低量与沉陷深度呈非线性正相关，其计算逻辑遵循预设的经验公式：，其中为松散系数降低量，为土质调节系数，为相对于初始未扰动地形表面的累积沉陷深度，为大于1的硬化指数，通常取1.5-2.0;意味着受压后的土壤密度增加、承载力增强;当这些体素属性变更量被强制写回全局地质数据库后，系统即刻触发数据同步机制;当后续车辆驶入同一区域，或同一车辆的后轮驶入前轮留下的轨迹时，随动体素场交互单元将读取到更新后的物理属性;这使得后续车轮的受力计算不再基于初始路面，而是基于被重塑过的路面，从而产生诸如循迹行驶阻力降低或脱困难度增加等随路面状态演化的复杂动力学响应，精准复现了真实的物理交互过程。

[0023]实施例5：

真实车辆运行数据包括车轮转速差和悬架压缩量;所述迭代优化算法被配置为计算车辆响应残差关于土壤物理属性的灵敏度，按照残差下降的方向以动态步长生成环境参数修正因子，并在当前时间步内进行重仿真验证;所述拟合容忍度是基于历史高精度测试数据统计得出的允许误差范围。

[0024]在本实施例中，虚实偏差在线自校准单元通过实时处理多维传感器数据来消除仿真模型的系统性误差;采集的真实车辆运行数据聚焦于反映车路交互特征的核心指标：车轮转速差和悬架压缩量;该单元内部运行的迭代优化算法采用基于梯度的参数寻优策略;算法计算仿真输出与真实数据之间的响应残差，由于地质参数映射涉及离散操作，算法采用有限差分法对当前工作点的土壤物理属性进行微小摄动，从而近似求解该残差相对于当前土壤物理属性的数值灵敏度矩阵;

依据数值灵敏度分析结果，算法沿残差数值梯度的方向，利用自适应调整的动态步长生成环境参数修正因子，对地质图谱中的参数进行微调;修正后，系统在当前时间步内立即触发重仿真验证，直至残差收敛至预设的拟合容忍度范围内;该拟合容忍度并非随意设定，而是基于对海量历史高精度测试数据的统计分析，确定的在传感器噪声基底之上的允许误差范围;这一机制确保了仿真环境能够随实际作业数据的积累而自动校准，持续提升物理模型的真实度。

[0025]实施例6：

路面健康度指标是由平均车辙深度和滚动阻力系数加权得出的综合评判参数;所述可通行阈值是依据车辆底盘最小离地间隙及最大爬坡动力设定的数值;所述超实时推演被配置为在主数据库的独立沙盒副本中加速仿真过程以预测未来特定时间窗内的路面状态。

[0026]在此实施例中，预测性生态调度规划单元引入了量化的评价体系来指导生产决策;路面健康度指标被定义为一个归一化的综合评分，其计算逻辑是基于平均车辙深度和滚动阻力系数的加权求和;权重因子的设定通常依据矿山运营的侧重点进行配置;可通行阈值则是依据车辆物理极限设定的硬性约束边界：其下限值由车辆底盘最小离地间隙决定，上限值关联于车辆满载状态下的最大爬坡动力;

超实时推演功能通过调用高性能计算资源，将仿真时钟频率设定为物理时间的倍数，从而在极短时间内完成对未来特定时间窗内路面状态演化的预测;需要特别说明的是，在启动超实时推演之前，系统会创建当前全局动态地质图谱的独立沙盒副本，所述推演过程中的体素属性变更仅作用于该沙盒副本，推演结束后释放该副本，从而确保未来的预测性计算不会覆写或污染当前实时同步的主全局地质数据库;这种前瞻性的推演能力使得调度系统能够提前识别出潜在的道路瓶颈，实现了从故障后维修到基于状态预警的维护模式升级。

[0027]实施例7：

预警式重规划指令包含负载均衡策略;负载均衡策略包括强制指令后续重载车辆绕行以保护路面，或者降低通过车辆的载重上限;所述预警式重规划指令被配置为输出至矿山调度中心。

[0028]当预测结果显示某路段的路面健康度即将跌破安全阈值时，预测性生态调度规划单元生成的预警式重规划指令将激活高级别的负载均衡策略;该策略旨在通过主动干预交通流来延长道路服务寿命;在路面出现早期疲劳征兆时，强制指令后续的高载重车辆绕行其他健康路段，仅允许空载或轻载车辆通行，从而分散对脆弱路基的集中应力破坏;或者，在无法绕行的情况下，动态下发指令降低通过该区域车辆的载重上限，以减少单次通行产生的剪切破坏累积;该指令经过封装后，通过工业通讯协议直接输出至矿山调度中心的人机交互界面或自动调度服务器，确保物理层面的预测能够实时转化为生产层面的管控措施，最大化矿山整体运营效率。

[0029]实施例8：

数字孪生模型单元还被配置为模拟危险工况，危险工况包括设备碰撞、边坡失稳及人员闯入;虚拟-真实交互与控制单元还被配置为对危险工况进行超前预警与可视化提示，并支持远程接管;

本实施例重点说明系统的安全保障机制;数字孪生模型单元不仅模拟正常作业，还基于物理引擎模拟各类危险工况，如在暴雨导致土壤抗剪强度降低时的边坡失稳风险，或多车协同作业时的设备碰撞风险;虚拟-真实交互与控制单元将这些不可见的物理风险转化为可视化提示，实时发送给矿山调度中心;当自主采矿决策单元无法处理极端工况时，系统通过虚拟-真实交互与控制单元无缝切换至人工远程接管模式，确保生产安全。

[0030]应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

说明书附图(1)