有效的巷道环境感知对于地下智能车辆导航至关重要。井下巷道中的粉尘污染和复杂地形对量化通行风险构成了关键挑战：(1) 激光雷达点云中粉尘噪声的过度滤波可能会无意中去除有价值的信息。(2) 井下巷道的封闭性和无序性使得平面信息无法充分表征空间约束。针对这些挑战，本文提出了一种构建地形风险体素并评估煤矿巷道可通航性的方法。首先，结合图像特征的改进粒子滤波进行两阶段粉尘滤除。其次，应用 D-S 理论融合并评估三维巷道风险，构建 3D 地形风险体素。最后，识别可通航空间并量化其特征以评估通行风险。实验表明，所提出的粉尘滤波算法在主要井下区域实现了 96.7% 的平均准确率。D-S 理论有效地构建了巷道地形风险体素，实现了对巷道通行风险的可靠定量评估。
Yan et al. (Thu,) 对这一问题进行了研究。