無人駕駛運礦車車速控制算法研究

霍光 劉秀梅 范洋洋 何亞屏

[摘要]針對電動輪礦卡的速度控制系統存在大滯后、非線性度高、建模困難等問題，提出一種基于模糊控制的速度控制算法。綜合考慮速度的跟隨性能和控制量的平順性，并對期望車速、道路坡度、油門踏板控制量等進行平順化。所提出的算法應用于無人駕駛的電動輪礦卡。通過實車無人駕駛測試表明，所提出的算法能夠有效的對無人駕駛電動輪礦卡的車速進行控制。

關鍵詞：無人駕駛;電動輪礦卡;車速控制;模糊控制;平順化

1引言

目前，露天礦存在工作環境惡劣、招工難、人員管理困難、安全性低等問題。礦卡運輸過程的無人駕駛功能是智慧礦山的重要組成部分，電動輪礦卡則是露天礦的重要運輸車型。電動輪礦卡與常規貨車的傳動系統存在重大差異，導致在無人駕駛應用中，對車速的控制比較困難。本文主要對電動輪礦卡的車速控制進行研究，提出了一種算法，用來解決無人駕駛應用中電動輪礦卡的車速控制問題。

2無人駕駛電動輪礦卡車速控制介紹

電動輪礦卡傳動系統的結構決定了其傳動系統存在大滯后、高度非線性、建模困難等問題。在無人駕駛應用中，電動輪礦卡的車速控制尤為重要。傳統的以車速跟隨誤差為唯一控制目標的算法，會造成控制信號調節頻繁、發動機冒黑煙、車速無法穩定等問題。這些問題會導致發動機、發電機和電動機的工作條件惡劣，對其造成不良影響，并最終影響礦卡的使用壽命。

3速度控制算法設計

3.1 電動輪礦卡速度控制簡介

在無人駕駛應用中，為了實現礦卡的驅動和制動控制，對礦卡進行了改造，在無人駕駛控制器中設計了電壓輸出電路來模擬原車上油門踏板和電制動踏板的電壓信號輸出，電動輪礦卡的運行路況顛簸以及礦卡本身的特性共同決定了礦卡車速控制的速度控制誤差與控制量的平順性兩個指標是相互矛盾。達到比較小的速度控制誤差，造成油門和電制動反復調節的現象和速度控制誤差。

本文提出的速度控制算法采用模糊控制器來兼顧速度控制誤差和控制量的平順性。并對期望車速、道路坡度、油門踏板和電制動踏板的控制量等進行平順化。以期達到良好的控制效果。

3.2 控制算法設計

礦卡速度控制算法的流程圖如圖2所示。

3.2.1 基礎控制量計算

基礎控制量計算模塊是一個模糊控制器[4]，控制器的輸入為期望車速vd和路面坡度s，輸出為油門踏板開度的控制量a和制動踏板開度的控制量b。對于電動輪礦卡，在行駛過程中，制動基本通過電制動來實現，所以制動踏板的控制量為電制動踏板的控制量。

在該模糊控制器中，輸入量vd的模糊集論域為[0， 30]，坡度s的模糊集論域為[-0.15，0.15]，a和b的模糊集論域都為[0，1]。vd、a和b的模糊子集為{ZE， PS， PM， PB， PVB}，s的模糊子集為{NB， NS， ZE， PS， PB}。

模糊控制規則是模糊控制的核心，是根據經驗和大量人工實驗獲得的[4]。

3.2.2 修正控制量計算

基礎控制量可以使礦卡在平路和上下坡路面上保持穩定的車速，但會存在速度控制誤差，在某些工況下，誤差會比較大。為了消除速度控制誤差，在基礎控制量上加入了修正控制量。修正控制量也是采用模糊控制計算的，模糊控制器的輸入為速度控制誤差和速度誤差的變化率，其中e=vd-v，v為實際車速。為對時間的導數。模糊控制器的輸出為油門踏板和電制動踏板的修正控制量a和b。

3.2.3 總的控制量計算

油門踏板和電制動踏板總的控制量按式（1）進行計算。

由于基礎控制量和修正控制量都是采用模糊控制算法計算得到，可能會出現油門和電制動控制量都大于0的情況，針對這種情況，對控制量進行如式（2）所示的處理，其中af和bf為油門踏板和電制動踏板的最終控制量，為載荷系數，空載時為1;滿載時，取為大于1的正數。

式（2）可以保證油門和電制動不會同時起作用，另外當控制量比較小時不對執行機構進行控制，防止控制量在油門和電制動之間來回跳變。

3.3 控制量的平順化

為了使控制算法能夠達到良好效果對期望車速在不同的路段，由于道路的路面條件和道路曲率的影響，期望車速不同，對期望車速的變化處采用斜坡過渡，以避免期望車速的突變，進而導致控制量的突變，道路坡度通過路徑文件中的路徑點的高度信息計算得到，由于礦區道路路面造成路徑文件中采集的高度信息有比較大的波動，會造成基礎控制量的計算出現比較大的波動。如圖3所示，原始數據存在比較大的波動，虛線為處理后的數據，由圖中可見在數據的最后一段，原始數據波動比較大，處理之后的數據直接是一條直線，將波動消除。處理后的數據直接寫入到路徑文件用于車輛的速度控制。

油門踏板和電制動踏板控制量的平順化與期望速度的平順化類似，也是采用斜坡過渡的方式。

4實車驗證

對電動輪礦卡進行了線控化改造，并進行無人駕駛實驗，對上述的控制算法進行驗證。在礦區運輸作業過程中，滿載上坡和空載下坡是典型的工作場景。? 主要針對這兩種工作場景進行驗證。滿載上坡工況的測試結果如圖5所示，從圖中可以看出，油門踏板的調節比較平順，不存在高頻的反復調節。由于是滿載上坡工況，油門基本達到100%的開度，電制動踏板開度全程為0。速度的跟隨符合算法預期的效果。

空載下坡工況的測試結果如圖6所示，從圖中可以看出，整個過程主要是電制動踏板在工作，只有起步階段和中間坡度比較小的一段油門踏板起作用，油門踏板和電制動踏板的調節平順，整體速度跟隨效果也比較好。

5結論

針對無人駕駛應用中，電動輪礦卡的速度控制系統存在大滯后、非線性度高、建模困難等問題，設計了基于模糊控制的速度控制算法，經過實車實驗驗證了算法的有效性。采用所述算法，礦卡的油門踏板和電制動踏板調節平順，電傳動系統的工作狀態良好，車速跟隨性能也能滿足無人駕駛的要求。

參考文獻

[1] 凌月明等. 2018中國礦產資源報告[M]. 地址出版社， 2018

[2] 譚章祿， 吳琦. 智慧礦山理論與關鍵技術探析[J]. 中國煤炭， 2019， 30-40.

[3] 劉向杰， 周孝信， 柴天佑. 模糊控制研究的現狀與新發展[J]. 信息與控制， 1999， 28（4）：283-292.

[4] 王述彥， 師宇， 馮忠緒. 基于模糊PID控制器的控制方法研究[J]. 機械科學與技術， 2011， 30（1）：166-172.