地面無人平臺技術發展與應用探討

范晶晶

摘 要：無人駕駛技術的蓬勃發展，使得地面無人平臺在軍用和民用領域得到廣泛的應用。本文針對地面無人平臺的潛在應用場景，對無人系統的整體方案進行介紹，并討論無人平臺落地應用所涉及的環境感知、高精定位與高精地圖、決策規劃、車輛控制、人機交互、系統安全、網聯通信關鍵技術。最后，結合在“跨越險阻2018——陸上無人系統挑戰賽”中的技術實踐經驗，對無人平臺推廣應用存在的挑戰進行探討和展望。

關鍵詞：地面無人平臺;系統方案;關鍵技術

1 前言

隨著信息通信技術的發展，智能無人系統與傳統地面運載工具相結合的智能地面無人平臺得到越來越廣泛的應用[1-3]。軍用方面，可用于武裝作戰、后勤補給、班組伴隨、邊防巡邏，用于班組伴隨的1噸級無人平臺，和執行戰地偵察任務的小型無人平臺。民用方面，可用于消防救災、社區巡邏、交通巡檢、電力巡檢、危化品巡檢、工業生產、排爆防暴等。

2 無人平臺系統方案

面向自主伴隨和/或特定區域自主駕駛適用場景和功能需求，我方進行無人平臺系統方案的設計和各項關鍵模塊功能的開發，并已形成完整解決方案。基于該方案，參加了“跨越險阻2018——陸上無人系統挑戰賽”，同時向客戶交付的200kg級、500kg級小型無人平臺，也在地方公安巡邏執法場景中應用落地。

2.1 整體方案

該整體方案包含線控平臺、硬件平臺、軟件平臺、模塊化交付方案、系統級交付方案，并可根據需求進行定制和裁剪。具體如下：

（1）線控平臺：包括輪式車輛平臺和履帶式車輛平臺，涵蓋100kg級至1噸級，均具備CAN通信控制接口，采用車規級控制器，保證實時性和安全性。

（2）硬件平臺：包括車載計算單元、雷達（激光、毫米波、超聲波）、相機（自然光、紅外光）、GPS/北斗導航設備、IMU慣性測量單元、拉線傳感器和HMI人機交互終端。其中，拉線傳感器為自主開發，具備距離、方位測量能力，可適用于班組伴隨場景中的牽引控制。

（3）軟件平臺：包括SLAM同步定位與建圖、行人識別、可通行區域識別、行為決策與路徑規劃、路徑跟蹤等模塊。其中，SLAM同步定位與建圖可在野外未知環境中，在跟隨引導員行走過程完成一次性建圖，保證回程過程中的高精度定位;行人識別可在草地、砂石路、泥濘路、坡道等野外環境中，穩定識別前方引導員，實現車輛對行人的穩定跟蹤。上述功能在“跨越險阻2018——陸上無人系統挑戰賽”實際使用，表現優異。

（4）模塊交付：包括定位與建圖模塊、行人識別模塊、可通行區域識別模塊、決策與規劃模塊、路徑跟蹤模塊。采用模塊化設計的優點在于，采用統一固化的接口，可根據不同系統需求，完成獨立的拼圖式開發并快速集成。

（5）系統交付：包括自主跟隨系統、自主跟隨+一鍵返航系統、指定線路自主駕駛系統、指定區域自主駕駛系統。可作為完整的無人系統模塊，參與更高層級系統的整合與應用，例如車隊、車群等應用場景。

2.2 硬件架構

以“跨越險阻2018——陸上無人系統挑戰賽”的無人平臺為例，基于比賽任務需求和無人系統各個功能要求，無人上裝的各項配置及總布置示意圖如圖1。其中，定位采用高精度組合導航，傳感方案主要采用多線激光雷達、前視相機、環視相機，計算平臺采用工控機。

2.3 軟件架構

無人系統的軟件架構如下，包括定位、感知、HMI、決策、規劃、車控等模塊，各模塊的主要任務如下：

（1）感知模塊：引導員識別、靜態/動態障礙物識別、圖像識別、可通行區域識別等。

（2）定位模塊：SLAM同步定位與建圖、歷史軌跡生成、參考軌跡生成等。

（3）決策模塊：任務規劃，如自主跟隨、前突偵察、一鍵返航等;行為規劃，如連續跟隨行駛、靠邊停車、中心轉向等。

（4）規劃模塊：全局路徑規劃、局部路徑規劃、動作序列規劃、脫困路徑規劃等。

（5）人機交互模塊：接收開關/按鈕輸入信號;車輛狀態、圖像信息接收與顯示等。

（6）車輛控制模塊：車輛啟動、停止、速度閉環、轉向控制、制動、擋位控制等。

3 未來展望

面向大規模推廣應用，地面無人平臺仍面臨諸多問題。技術方面，復雜場景感知，特別是惡劣天氣、惡劣環境的感知和目標識別，制約無人平臺的實際使用效果;未知環境中的建圖和定位問題，也尚待完善;同時，車輛的高精度控制，特別是高速、大曲率工況下的精確控制，也尚有提升空間;無人系統的故障安全技術尚不完善等。另一方面，結合實際使用需求，無人平臺也面臨傳感器成本高昂、使用條件苛刻、續航里程較短、需要與上裝作業系統融合等問題。面向未來，團隊將以“車輛+上裝+智能+網聯”為方向，逐項克服關鍵技術難題的同時，以場景落地需求為牽引，逐步實現無人平臺的落地應用。

參考文獻：

[1]余雪瑋，趙熙俊，蘇波.地面無人平臺體系架構研究綜述[J].車輛與動力技術，2019（1）：8-15.

[2]王金梅，龐曉賓.地面無人作戰平臺武器系統技術分析及展望[J]. 兵工學報，2010（s2）：163-166.

[3]李寧，郭江華，藍偉.基于多線激光雷達的非結構化道路感知技術研究[J].車輛與動力技術，2017（3）：8-14.