道路清掃車上裝作業機構智能化控制發展趨勢

吉林大學汽車工程學院 閔海濤 張明智 于遠彬

鄭州宇通重工有限公司 閻備戰

針對道路清掃車的國內外發展現狀及趨勢進行了總結，提出了道路清掃車半自動化的觀點，并對影響傳統道路清掃車能源損耗的主要因素和影響道路清掃車作業功率的因素進行了分析，提出智能化道路清掃車作業功率控制系統，并進行了關鍵技術的設計。

隨著我國近年來經濟快速發展以及國家對基礎設施的大力投入，我國城鎮化率逐步上升，同時人們對城市衛生環境的需求也不斷上升，據統計，截至2018年年末，城市道路清掃保潔面積為94.44億m2，復合增長率約為9.00%。道路清掃保潔面積變化曲線如圖1所示，2017年上半年度，我國環衛車總產量為4.7萬輛（+32.43%），預計2020年增加需求30萬輛。由此可見，市場對城市環衛車的性能需求也在逐年上升[1]。

城市環衛車的出現不僅解放了更多的人力資源，同時也能滿足更高的清掃要求：環衛車的掃地吸塵系統相當于人工的6～40倍。但是，由于現階段環衛車智能化水平低、能量損耗大、仍需大量的人工操作與干預，已經不能適應智能化發展的需要。隨著生活環境清潔衛生要求的提高，城市路面的清掃保潔工作已由傳統人工清掃的低效率作業方式向清掃效率高和效果好的機械作業發展。

圖1 道路清掃保潔面積變化曲線

國內外環衛車發展現狀

現階段環衛車主要為清掃、垃圾回收一體化的傳統燃油環衛車，燃油消耗量大同時有較大的能源損耗，而新能源環衛車能實現環保、低能耗等需求，相比于燃油環衛車，新能源環衛車使用成本降低50%～80%，混合動力類環衛車節油率可達25%～65%，純電動環衛車節油率達100%[2]，故國內外企業都致力于采用新能源清掃車代替傳統燃油清掃車，以期望降低清掃車燃油消耗。我國也在大力推進新能源環衛車尤其是純電動環衛車的發展[3]，但是新能源環衛車卻無法減少作業過程中產生的非必要能源損耗，要想從根本上減少非必要能源損耗，未來環衛車的技術優化必然要向智能化與信息化靠攏。

目前國內外先進的環衛車都在不斷提高其智能化水平，例如美國公司生產的環衛車能夠通過溫度、液位、壓力、距離、貨重等多種傳感器采集環衛車智能控制所需的各種數據信息，并由中央控制器進行加工處理，進一步控制執行機構完成相應的功能，可以實現垃圾箱自動裝卸垃圾、避障警示等多種功能。國內環衛車研發起步比較晚，但大部分環衛車也已經實現自動上裝卸載作業，到目前為止國內外無人駕駛環衛車數量仍然屈指可數。雖然深度學習、機器視覺的迅速發展，促進了無人駕駛汽車行業的研究進程，不僅是傳統汽車公司，各大互聯網巨頭也紛紛投入大量人力物力研發智能汽車。作為汽車行業的重要組成部分，環衛車的智能化進度也在快速推進[4]。據媒體報道，沃爾沃無人駕駛環衛車已經在瑞典投入運營，將被用于垃圾回收等環節，此外國內企業也在積極地進行無人駕駛環衛車領域的探索——百度早在2017年9月就聯合智行者推出了國內首款無人駕駛環衛車。

現階段國內外推出的無人駕駛環衛車對底盤與上裝系統進行了一定程度的自動化集成與智能化控制，采用機電液一體化集成設計方案，并加入了智能決策和控制，但是由于忽視了整車平臺的工作穩定性，在優化設計方面存在一定的缺陷：在上裝系統方面，其自動控制僅僅依賴于單一傳感技術，需手動開啟且控制量單一，缺乏多執行器之間的聯動與協調控制，無法應對復雜工況下的工作，且無法根據路面作業工況實時檢測，因此，現有智能環衛車的整體智能化水平和集成化控制程度亟需提高，以實現現階段對智能環衛車的要求。

同時，由于無人駕駛環衛車目前還存在很多不足，現階段的無人駕駛環衛車主要應用于公園、小區、廣場等封閉式或半封閉式場景中，不能真正實現“上路”作業，想要大規模普及甚至取代人工駕駛的環衛車還需要很久。

由此看來，現階段環衛車的優化不能只著眼于無人駕駛，而應注重應用智能化技術降低環衛車能源損耗，即能夠根據具體作業工況實時檢測并提供最優的執行器功率選取，以實現環衛車半自動化。這不僅能為環衛車完全智能化打下基礎，同時也能滿足現階段在大范圍內降低能耗的需求。

道路清掃車智能優化

傳統道路清掃車進行道路清掃時，駕駛員根據具體作業工況在操作面板上依據經驗進行風機、掃盤以及高壓水泵擋位的選取，控制各執行器的清掃擋位，如圖2所示，但是人工選取作業擋位存在不準確、易受駕駛員個人習慣影響等問題，并且在實際作業中，根據大多數駕駛員操作習慣，選取的清掃擋位往往比實際所需擋位高，而相鄰擋位掃盤轉速相差20～40rad/min，高一擋位風機功率大約為低一檔位風機功率的一倍，擋位選取不合理會造成很大的能量損失。

圖2 傳統道路清掃車擋位控制

此外，由于水泵不同擋位之間損耗功率差別較小，故道路清掃車智能化優化目標應為最優掃盤、風機擋位的選取。

1.作業擋位影響因素的選取

城市道路清掃車作業工況較為復雜，城市道路存在紙屑、果皮、樹葉、塑料袋等各類生活垃圾，如圖3所示。

圖3 各類生活垃圾

道路清掃車需通過掃盤、風機將道路垃圾清掃并且回收，試驗表明，垃圾種類不同時，所需的最低掃盤擋位、最低風機擋位不盡相同。由此在智能化選取道路清掃車作業擋位時，應將路面垃圾物種類作為影響作業擋位選取的主要因素。

同時，若路面垃圾種類單一，垃圾數與執行器功率成正比，即單一種類垃圾物占地體積越大所需執行器功率（擋位）也隨之增大，故同時選取單一種類垃圾物占地體積比即覆蓋率作為影響作業擋位選取的主要因素。

2.智能化作業功率控制系統

為達到智能化選取道路清掃車作業擋位的目的，在傳統道路清掃車作業功率控制裝置的基礎上，添加攝像頭、車載級工控機Nuvo-5095GC、車載直流電源以及上裝集成控制器，構建智能化作業功率控制系統。攝像頭通過GigE接口與工控機連接，車載直流電源分別給車載工控機及攝像頭供電，車載工控機通過CAN接口與上裝集成控制器連接，上裝集成控制器通過數字I/O接口與掃盤、風機以及高壓水泵連接，如圖4所示。攝像頭用于實時獲取路面垃圾物圖像，車載級工控機識別攝像頭傳遞的圖像，通過CAN接口將識別信息傳遞給控制器，控制器包括底盤集成控制器以及上裝集成控制器，用于接收工控機的指令并向對應的執行器輸出數字I/O信號，控制執行器動作。

圖4 智能化作業功率控制系統

通過智能化作業功率控制系統，工控機可接收攝像頭傳來的道路垃圾物分布狀態信息并進行決策，并將決策信息通過CAN接口發送至上裝集成控制器控制各執行器作業檔位的選取，如圖5所示，由此，便能采用智能化決策代替傳統道路清掃車駕駛員決策，以實現高準確度、低能耗的目的。

圖5 智能化決策

3.關鍵技術設計

在智能化功率控制流程中，關鍵技術為：a. 工控機對視頻流信息的識別；b. 工控機根據識別信息得到所需執行器功率；c. 底盤/上裝協同控制。下面分別針對這幾點進行介紹。

3.1 作業工況識別

由于具體工況的識別是為了更加準確地確定上裝功率的大小，故工況識別過程中，只需針對性地識別出對上裝功率影響最大的垃圾物種類以及單一垃圾物覆蓋率兩個參數即可。

首先，針對垃圾物種類的識別可應用現階段廣泛使用的圖像處理算法，而圖像處理算法中以神經網絡算法最為全面、智能，故擬采用Faster-Rcnn算法構建路面垃圾物智能識別模型。

其次，構建覆蓋率識別模型時，由于路面環境復雜，每一幀圖像信息可能存在噪聲、陰影、光斑等干擾因素，故應對圖像進行陰影剔除以及圖像去噪處理，進一步地，為了獲取垃圾物的覆蓋率信息，應將垃圾物單獨分割出來，即分割目標（垃圾物）與背景（路面），最后進行垃圾物覆蓋率判斷，得到每一種類垃圾物的占比及其覆蓋率，作業工況識別流程如圖6所示。

圖6 作業工況識別流程圖

3.2 上裝功率的確定

在實際作業時，對于掃盤、風機的要求不盡相同，掃盤功率受路面狀態、垃圾親水性影響較大，而風機擋位受垃圾物種類、質量影響較大，若將兩個執行器統一構建一個功率控制模型，則功率控制不能達到其最優效果，仍存在較大的誤差以及功率損失，故應針對掃盤構建掃盤功率擬合模型、針對風機制定風機擋位選取規則。

掃盤功率擬合模型構建過程如下：

a. 試驗獲取多組不同工況下的掃盤功率；

b. 采用主成分分析算法對輸入變量進行降維處理；

c. 采用線性回歸算法擬合主成分與掃盤功率之間的函數關系，得到掃盤功率擬合模型。

風機擋位選取規則制定過程如下：

a. 試驗獲取各個組合某一覆蓋率下單類垃圾質量mi、體積Vi，其中，下標表示第i類垃圾，i=1,2,3,4,5，由此可得到單類垃圾覆蓋率與質量、體積對應表。

b. 采用盤掃將垃圾掃成一長條狀，計算可得第i類垃圾盤掃后的堆狀垃圾長Li：

式中，w為堆狀垃圾寬度，h為堆狀垃圾高度。

c. 計算第i類垃圾對應的上裝系數：

定義單類垃圾上裝系數θi為：

式中，vc為清掃車清掃車速。

d. 得到n類垃圾混合后的等效上裝系數θn：

由此可得到風機擋位-等效上裝系數θn關 系表。

3.3 底盤/上裝協同作業

此外，由于道路清掃車清潔城市道路是一個動態過程，即道路清掃車需兼顧車輛自身的運動以及上裝動作，這便引發了環衛車又一典型問題：車過后垃圾是否能夠完全清掃干凈？

由此，需對道路清掃車行駛車速進行智能調控，調控時應滿足以下幾點原則：

a. 當攝像頭視野范圍內垃圾物種類及覆蓋率超出一定閾值時應降低車速甚至停下道路清掃車進行路面保潔工作；

b. 當攝像頭視野范圍內無垃圾、難清掃垃圾物少時可適當增大行駛車速；

c. 車速的調控應以保證清潔度為前提。

結語

近年來隨著我國經濟水平的不斷發展，城市道路清掃車數量逐年增加，同時道路清掃車帶來的能量損耗問題也日益顯著，本文針對道路清掃車能量損耗問題分析了國內外環衛車發展現狀以及趨勢，提出了道路清掃車半自動化的觀點，這不僅能為道路清掃車完全智能化打下基礎，同時也能滿足現階段在大范圍內降低能耗的需求。

同時在此基礎上，對傳統道路清掃車能源損耗來源進行分析，發現傳統道路清掃車能源損耗主要來自于駕駛員依據經驗選擇高擋位作業功率，并根據此問題分析道路清掃車典型作業環境，將垃圾物種類以及單一垃圾物覆蓋率作為影響因素，并且提出了智能化環衛車作業功率控制系統，為后續的算法工作奠定了基礎。