目录摘要一、引言：矿山定位与乘用车定位的本质差异二、矿山场景定位核心难点拆解2.1 露天矿场景痛点2.2 地下矿井场景痛点三、各类定位传感器单元技术原理、优劣与适用场景3.1 GNSS‑RTK：提供露天矿全局绝对坐标3.2 IMU惯性测量单元：保障定位输出连续性3.3 激光雷达SLAM：卫星信号丢失时依靠环境特征定位3.4 UWB超宽带定位：地下矿井的绝对坐标基准3.5 轮速里程计四、多源融合核心逻辑：动态可信度加权，而不是简单叠加传感器五、产业落地真实应用案例案例1：中煤平朔露天矿北斗RTK+IMU融合钻机无人驾驶案例2：鞍钢弓长岭露天矿无人宽体矿卡案例3：井下煤矿IMU‑激光‑UWB因子图融合定位方案六、完整工程代码实现：矿山多源定位扩展卡尔曼滤波EKF实现七、总结与行业展望参考文献CSDN标签摘要矿山无人驾驶场景下，定位是整套无人运输系统的基础前提。露天矿深坑边坡遮挡卫星、粉尘干扰、采掘作业带来道路动态变化；地下矿井完全无卫星信号，传统乘用车GNSS‑RTK定位方案无法直接复用。矿山定位追求的核心目标不只是静态厘米级精度，更强调传感器失效条件下定位不中断、高可靠。本文系统拆解露天矿山、地下矿山定位痛点，分别解析GNSS‑RTK、IMU惯性导航、激光雷达SLAM、UWB超宽带基站定位的技术原理、优缺点，结合国内矿山量产落地案例，讲解动态可信度驱动的多源融合定位架构，同时提供完整工程化Python扩展卡尔曼滤波多传感器融合定位代码，对矿山智驾算法开发、特种无人车定位方案选型提供工程参考。关键词：矿山智驾；无人矿卡；多源融合定位；GNSS‑RTK；IMU；激光SLAM；UWB；扩展卡尔曼滤波；露天矿；井下无人驾驶