筒仓雷达自动装车系统是一种融合激光雷达、AI算法、PLC控制与定量计量技术的智能化散装物料装车方案，已广泛应用于煤炭、砂石、水泥等行业，实现无人值守称重、精准定量装载、高效安全的装车作业。

一、系统组成与工作原理

硬件组成

激光雷达（如H1X三维轮廓扫描雷达、32线雷达）：实时扫描车厢位置、边缘、料堆高度及形状，生成高精度点云数据。

雷达料位计：监测筒仓内物料高度，防止空仓或溢出。

PLC/工控机：接收雷达数据，联动控制给料机、闸阀、溜槽等设备。

地磅/定量仓：实时称重，确保装载量精准。

辅助系统：语音提示、LED屏、视频监控（如红外对射检测车辆位置）。

工作流程

车辆识别：激光雷达建模车辆尺寸与姿态，AI算法过滤无效数据（如车头），提取车斗精确参数。

自动装料：系统根据预设装载量，动态调节闸阀开度与皮带速度，雷达实时监测料堆高度，达到上限时自动关闭下料口。

防偏载与提示：通过点云分析物料堆积形态，AI调整溜槽位置，语音指挥司机前进/倒退，避免偏载或撒料。

二、技术优势

无人化：减少人工干预，单班可节省3-6名工人，年节约成本超40万元。

高效率：单车装车时间缩短5-6分钟，效率提升30%。

高精度：激光雷达+AI算法实现毫米级检测，避免超载/欠载。

强适应性：抗粉尘、低温等恶劣环境，适用于煤矿、港口、砂石场等。

三、典型应用案例

新疆能源某煤矿：部署3个筒仓、12个放煤口，系统与运销平台对接，实现全流程无人装车。

砂石骨料行业：集成一卡通支付、远程监控，装车流程全自动化。

四、未来趋势

多传感器融合：结合雷达、视觉、红外技术，提升复杂场景（如隔板车厢）的适应性。

AI深度学习：通过持续训练车型数据，优化算法对异形车厢的识别精度。

综上，筒仓雷达自动装车系统通过激光雷达与AI的深度结合，解决了传统装车的人力依赖、效率低下等问题，成为智慧矿山、智慧港口的核心技术之一。