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基于BDS的無人駕駛垃圾運輸車設計及關鍵技術研究

2019-09-10 07:22:44馬慧陳云程侯志賢
科學導報·科學工程與電力 2019年7期

馬慧 陳云程 侯志賢

【摘 要】隨著國民人均消費水平的增加,垃圾產量在逐年上升,合理有效地處理垃圾成為亟待解決的難題。尤其在夜晚作業時,隨著可見度的下降與天氣狀況的改變,作業難度隨之增加,降低作業效率的同時增加了人工成本。針對現代生活中垃圾處理的現狀、夜晚運輸垃圾存在的困難以及夜晚作業的特點,結合北斗衛星導航系統發展現狀,提出了基于BDS的無人駕駛垃圾運輸車實現了垃圾運輸車自動導航駕駛、精確定位以及在惡劣環境中進行作業。本文給出了系統組成與整體技術路線,實現了定時、定點自動清理垃圾,減輕了工作人員在夜晚作業的負擔,并為城市智能化發展提供了可能。

【關鍵詞】BDS;垃圾運輸車;夜晚作業;無人駕駛

1引言

隨著我國現代化進程的推進,經濟快速發展與國民消費水平的提高產生了大量垃圾,尤其是城市人口密集區域及其周邊地區的垃圾堆積問題尤為突出。經調查,每個垃圾中轉站需要管理員、駕駛員、操作工、清潔工等共6人,尤其在夜晚作業時,可見度的下降與惡劣的工作環境,降低了工作效率并增加了市政開支。我國北斗衛星導航系統(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)是我國自行研制的全球衛星導航系統,能在其覆蓋范圍內提供足夠精確的定位信息。本文提出一種基于BDS的無人駕駛垃圾運輸車,1-2個操作人員即可解決全城的垃圾運輸問題,工作效率約為人工清理時的90-120倍。

2現狀分析

2.1作業時間

據初步統計,工作日期間,80%的城市居民的工作時間在8點到18點之間。考慮到白天道路路況的復雜性,因此,城市垃圾運送系統在該時段屬于非活躍狀態;相應地,每日23:00-次日8:00時段,城市垃圾運送系統處于活躍狀態,尤其是凌晨1:00-3:00,屬一天中路況最為優良的時段,行駛條件優良,且由于垃圾的味道刺鼻,這一時段運輸垃圾對居民的影響也最小。

2.2作業次數

垃圾產出量隨區域的變化呈現不同的特點。以泰安市泰山景區為例,人員活動情況呈現較為明顯的季節性變化:旅游淡季垃圾產出量較少,垃圾運輸車日均工作一次即可完成任務;相應地,旅游旺季垃圾產出量較多,尤其是國家法定節假日期間,垃圾產出量將倍增,據報道,2018年五一節假日期間,游客人數達到13萬人次,是平時的幾倍甚至幾十倍,日均工作2-3次方可完成任務。具體工作數還應根據各區域的實際情況而定。

3總體設計

基于BDS的無人駕駛垃圾運輸車主要由自主導航系統、實時動態定位系統、車輛視覺系統、交通標志識別系統、動態避障系統組成。

3.1系統組成

自主導航系統主要指垃圾運輸車的夜晚精準導航,能夠幫助車輛在陌生的環境中準確駕駛。根據已經設定好的路線與定位的垃圾中轉站位置,實現無人駕駛情況下的垃圾運輸。由于作業時間的特殊性,夜晚行人較少,其他車輛車速較快,無人駕駛垃圾運輸車應靠近道路邊緣并以為25Km/h的時速行駛,以減少交通事故的發生率;利用BDS實現定位與自動導航,自動到達垃圾中轉站清理垃圾;結合紅綠燈識別技術、避障技術、雷達傳感器等保證運輸過程的可靠性和穩定性。

3.2系統工作流程

總體工作流程示意圖如下所示:

3.3路徑規劃

路徑規劃是無人駕駛垃圾運輸車實現準確躲避障礙物、安全穩定駕駛的基礎,路徑規劃的目的是為無人駕駛垃圾運輸車提供最優路徑[9]。路徑規劃可以從兩方面來建立:全局規劃與局部規劃。全局規劃是從行駛路線的全局著眼,利用已有的數字地圖,無需考慮約束條件,人為規劃可行區域以及全局最優路徑。由于垃圾運輸車的作業時間為凌晨,此時路況良好,無需考慮障礙物、路徑寬度、路徑曲率等信息,但也不可避免地存在突發狀況,此時則需要局部規劃路徑,因此采用全局規劃為主、局部規劃為輔共同作用于無人駕駛垃圾運輸車,規劃處一條最優的行駛期望路徑。

4.關鍵技術

4.1 定位技術

基于RTK的定位方法:RTK是利用載波相位差分進行實時動態相對定位的技術。黃永帥等人在武漢、重慶兩地分別對千尋北斗地基增強網絡的RTK定位服務進行了性能測試。結果表明,其定位性能能夠達到實時RTK厘米級。

4.2信號傳輸

信號傳輸主要包括運輸車(垃圾運輸車的簡稱,下同)與中轉站之間的信號傳輸、運輸車與操控室之間的信號傳輸、操控室與中轉站之間的信號傳輸。

無人駕駛垃圾運輸車系統的信號傳輸[4]示意圖如下所示:

結語

本文綜述了基于BDS的無人駕駛垃圾運輸車的研究,規劃了無人駕駛垃圾運輸車的組成,包括定位系統、導航系統、識別系統、避障系統以及信號傳輸模塊。在消費水平日益提高的今天,垃圾處理成為城市智能化發展的關鍵一環,合理地解決垃圾處理與運輸問題是發展的必然趨勢。無人駕駛垃圾運輸車的出現,一方面降低了人力成本損耗,提高了工作效率,減輕了環衛人員在惡劣環境中的工作負擔;另一方面,減少了市政建設的投資,在維護良好環境的同時,推動了智慧城市的建設與發展。

參考文獻:

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[6]張夢巍. 智能無人駕駛車輛路徑跟蹤及底層控制方法研究[D].沈陽理工大學,2018.

(作者單位:山東科技大學)

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