宋朝忠，鐘應(yīng)鵬

[摘? ? 要]因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)智能及無(wú)人化將無(wú)人駕駛技術(shù)視為產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵手段，所以大量裝備制造產(chǎn)業(yè)公司開(kāi)始接觸并逐漸開(kāi)設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行無(wú)人駕駛設(shè)備研發(fā)。農(nóng)機(jī)、貨運(yùn)、清掃等行業(yè)都是自動(dòng)駕駛方案業(yè)務(wù)的目標(biāo)客戶。此項(xiàng)目開(kāi)發(fā)完成后，裝備制造產(chǎn)業(yè)公司可基于無(wú)人系統(tǒng)與多家不同領(lǐng)域的裝備制造商簽訂合作協(xié)議，實(shí)現(xiàn)群體智能化改裝方案銷(xiāo)售;隨著無(wú)人專用車(chē)系統(tǒng)的成熟和推廣，其將承接更多的無(wú)人駕駛改裝方案的開(kāi)發(fā)任務(wù)。文章以此為基礎(chǔ)進(jìn)行探討，以期為其他學(xué)者提供參考。

[關(guān)鍵詞]群體智能;無(wú)人專用車(chē);系統(tǒng);導(dǎo)航技術(shù)

[中圖分類(lèi)號(hào)]TO271 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]2095–6487（2021）12–000–03

Research on Navigation Technology of Swarm

Intelligent Unmanned Special Vehicle System

Song Chao-zhong，Zhong Ying-peng

[Abstract]Industrial intelligence and unmanned technology regard unmanned driving technology as a key means of industrial upgrading. A large number of equipment manufacturing industry companies have begun to contact and gradually set up projects for the research and development of unmanned equipment. Industries such as agricultural machinery， freight transport， and cleaning are all target customers for the autonomous driving solution business. After the development of this project is completed， it can sign cooperation agreements with many equipment manufacturers in different fields based on the unmanned system to realize the sales of group intelligent modification solutions; as the unmanned special vehicle system matures and promotes， it will undertake more unmanned vehicles. The task of developing a human-driving modification program. The article will conduct in-depth discussion on this basis in order to provide reference.

[Keywords]swarm intelligence; unmanned special vehicle; system; navigation technology

1 導(dǎo)航定位系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)

要想一個(gè)無(wú)人專用車(chē)在道路上可以安全行駛，設(shè)定好導(dǎo)航定位系統(tǒng)是非常重要的。導(dǎo)航定位系統(tǒng)從車(chē)輛行駛開(kāi)始直到車(chē)輛到達(dá)標(biāo)準(zhǔn)地點(diǎn)，這期間所有的行程位置都務(wù)必是可知的，并且可以被用戶準(zhǔn)確無(wú)誤地查詢到。因此，設(shè)定智能無(wú)人專用車(chē)的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)是極其重要的。而這就需要應(yīng)用到無(wú)線定位技術(shù)準(zhǔn)確地核實(shí)車(chē)輛行駛過(guò)的地點(diǎn)，并且在特殊情況下可以實(shí)時(shí)跟進(jìn)與追蹤。然而，目前無(wú)線定位系統(tǒng)還沒(méi)有絕對(duì)完善，其主要包括視覺(jué)行駛定位系統(tǒng)以及超寬帶定位系統(tǒng)（ultrawideband，UWB）等。

1.1 常用定位系統(tǒng)在無(wú)人駕駛導(dǎo)航定位中的分析

1.1.1 衛(wèi)星定位

無(wú)人駕駛領(lǐng)域的定位導(dǎo)航方法有GPS定位、衛(wèi)星導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航、激光雷達(dá)定位導(dǎo)航以及視覺(jué)定位導(dǎo)航等。GPS定位系統(tǒng)使用的測(cè)量方式是三角測(cè)量，即通過(guò)測(cè)量當(dāng)前位置距離3個(gè)不同坐標(biāo)的距離時(shí)，就可以定位智能無(wú)人駕駛汽車(chē)在行駛過(guò)程中的當(dāng)前位置?？偟脕?lái)說(shuō)，GPS定位系統(tǒng)主要由衛(wèi)星、地面控制系統(tǒng)和用戶設(shè)備3部分構(gòu)成。衛(wèi)星分布在世界各地的控制站，分布范圍廣泛。GPS定位系統(tǒng)存在2個(gè)問(wèn)題：在信號(hào)較差的地方會(huì)影響其精度，更新頻率較低（10次/s），這對(duì)快速移動(dòng)的無(wú)人駕駛車(chē)輛會(huì)造成很大的誤差。一輛以60 km/h速度運(yùn)行的汽車(chē)，在0.1s內(nèi)造成的誤差接近2 m。這在使用衛(wèi)星定位中的圖像定位時(shí)，容易導(dǎo)致定位點(diǎn)信號(hào)丟失或容易受到干擾，使車(chē)輛位置產(chǎn)生偏差，因此，不能只針對(duì)目前以新型衛(wèi)星定位圖像移動(dòng)定位系統(tǒng)應(yīng)用為主的一輛無(wú)人駕駛車(chē)輛直接進(jìn)行衛(wèi)星圖像定位。

厘米級(jí)差分高精度定位的觀測(cè)方程式集中在一起可組成一個(gè)如下的矩陣方程：

其中M-1個(gè)相互獨(dú)立的雙差載波相位測(cè)量值表達(dá)為等式左邊，各個(gè)雙差周整模糊度值Nur，基線向量bur就能從該方程中求解。

1.1.2 慣導(dǎo)定位

要了解什么是慣性導(dǎo)航，首先需要將這個(gè)詞組拆分成兩個(gè)部分，即導(dǎo)航+慣性。導(dǎo)航解決了人們從一個(gè)地方到另一個(gè)地方的方向問(wèn)題。慣性，最開(kāi)始源于牛頓力學(xué)，是指物體具有保持其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)不變的屬性。具有物體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息記錄的功能。而其位置信息可以說(shuō)就是通過(guò)加速度信息積分得出的，可以算作是一個(gè)“副產(chǎn)物”。慣性導(dǎo)航具有自備性及可靠性。即慣性導(dǎo)航在使用過(guò)程中，不需要依賴外界幫助就能很大程度上完成定位工作。例如太陽(yáng)黑子爆發(fā)就有可能影響衛(wèi)星信號(hào)的接收，但是對(duì)于慣性導(dǎo)航來(lái)說(shuō)，其受到的干擾很小。并且具備自備性的導(dǎo)航設(shè)備，只有慣導(dǎo)一種。

1.1.3 視覺(jué)里程算法定位

相比GPS的被動(dòng)定位和對(duì)有源信號(hào)的需求，視覺(jué)SLAM更注重實(shí)現(xiàn)無(wú)人車(chē)對(duì)未知無(wú)源環(huán)境的主動(dòng)感知，實(shí)現(xiàn)自身實(shí)時(shí)定位和路徑規(guī)劃，更好地完成實(shí)時(shí)避障和自動(dòng)導(dǎo)航任務(wù)?；谥悄軣o(wú)人駕駛車(chē)輛的實(shí)用性來(lái)說(shuō)，相比昂貴的激光雷達(dá)，視覺(jué)傳感器具有更低的構(gòu)造成本和更豐富的信息采集量，具有體型小，便于安裝配置的優(yōu)勢(shì)。

1.1.4 超帶寬定位

超寬帶定位是一種廣泛使用了提高報(bào)文信息到達(dá)率和時(shí)間差的新型移動(dòng)無(wú)線通信定位技術(shù)。用這種UWB定位方式對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)定位，需要一個(gè)被標(biāo)準(zhǔn)定位的通信終端、一個(gè)普通參考定位基站以及至少3個(gè)普通參考基站。這個(gè)新的UWB定位終端就被稱為一個(gè)UWB定位標(biāo)簽（tag），UWB標(biāo)簽定位使用方式設(shè)計(jì)示意圖如圖1所示。

使用每個(gè)參考UWB基站標(biāo)簽進(jìn)行每次標(biāo)簽數(shù)據(jù)定位時(shí)，經(jīng)過(guò)一系列的處理，經(jīng)過(guò)標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫(kù)的解析，UWB到各個(gè)基站參考者到基站的標(biāo)簽數(shù)據(jù)沒(méi)有時(shí)間差，當(dāng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行解析計(jì)算后得出來(lái)后的時(shí)間差數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽數(shù)量最小長(zhǎng)度大于或數(shù)據(jù)長(zhǎng)度最大等于3 h時(shí)，可直接選擇利用數(shù)據(jù)計(jì)算公式。

建立四元二次微分方程標(biāo)簽組，解析計(jì)算方法求得了UWB 4個(gè)標(biāo)簽的交點(diǎn)位置。

UWB基站定位的位置精度在厘米數(shù)量級(jí)，能夠完全滿足很多無(wú)人駕駛智能車(chē)輛對(duì)基站定位的各種需求。UWB基站定位這種方式高度完全依賴整個(gè)UWB基站，建設(shè)過(guò)程成本高昂，在很多無(wú)人駕駛智能車(chē)輛中不一定建議單獨(dú)安裝使用，而UWB基站定位這種方式用來(lái)進(jìn)行基站定位。

1.2 無(wú)人駕駛導(dǎo)航定位設(shè)計(jì)

本文分析使用捷聯(lián)衛(wèi)星慣導(dǎo)定位、捷聯(lián)車(chē)和慣導(dǎo)衛(wèi)星定位、機(jī)器駕駛視覺(jué)學(xué)和里程碑計(jì)算法慣導(dǎo)定位和捷聯(lián)UWB慣導(dǎo)定位4種系統(tǒng)方式相互聯(lián)結(jié)合的慣導(dǎo)定位系統(tǒng)方式，能夠同時(shí)使一輛無(wú)人駕駛車(chē)輛在各種高速道路上實(shí)現(xiàn)高標(biāo)準(zhǔn)精度慣導(dǎo)定位。將衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)與慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)等聯(lián)合進(jìn)行使用，共同作用于無(wú)人駕駛車(chē)的行駛過(guò)程中，是最優(yōu)的無(wú)人駕駛導(dǎo)航定位設(shè)計(jì)方案。這些定位導(dǎo)航系統(tǒng)經(jīng)過(guò)一系列的改進(jìn)與融合應(yīng)用，能夠從很大程度上上取長(zhǎng)補(bǔ)短，避免了各自的缺點(diǎn)，融合成一個(gè)集成型的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，如此應(yīng)用與智能無(wú)人駕駛汽車(chē)上，增加行駛的安全保障。將衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與視覺(jué)導(dǎo)航想組合應(yīng)用，可以從很大程度上通過(guò)算法的數(shù)據(jù)分析，確定出行駛過(guò)程中的前后方車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)情況等因素，并且對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，可以從很大程度上避免了智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的交通安全事故的發(fā)生，保證了交通安全。然而，在信號(hào)不通暢的地方，如底下隧道，如果單純使用衛(wèi)星定位系統(tǒng)進(jìn)行智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的定位工作，是不可靠的。因?yàn)樾l(wèi)星自動(dòng)定位系統(tǒng)可能會(huì)從很大程度上失去智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的信號(hào)源，從而對(duì)智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的準(zhǔn)確位置不能精準(zhǔn)進(jìn)行定位。因此，可以讓UWB衛(wèi)星定位系統(tǒng)與其融合，可以從很大程度上讓智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的定位更加準(zhǔn)確。在此種汽車(chē)混合自動(dòng)定位應(yīng)用模式下，無(wú)人駕駛車(chē)輛系統(tǒng)能夠輕松實(shí)現(xiàn)車(chē)輛持續(xù)高速低精度混合定位。汽車(chē)混合自動(dòng)定位系統(tǒng)示意如圖2所示。

2 智能車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了有效實(shí)現(xiàn)汽車(chē)無(wú)人駕駛自動(dòng)車(chē)輛從目標(biāo)起始指定位置自動(dòng)加速行駛并直至到達(dá)目標(biāo)指定位置，無(wú)人駕駛自動(dòng)車(chē)輛系統(tǒng)要充分應(yīng)用自動(dòng)駕駛定位導(dǎo)航、路徑路線規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)姿勢(shì)決策和速度控制等功能，對(duì)系統(tǒng)模塊進(jìn)行各種模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)，無(wú)人小車(chē)駕駛硬件控制系統(tǒng)總體框圖設(shè)計(jì)如軟件圖3所示。

2.1 選擇主控芯片

主控系統(tǒng)模塊器件芯片外設(shè)器件是用于實(shí)現(xiàn)汽車(chē)無(wú)人駕駛自動(dòng)操控系統(tǒng)車(chē)輛的重要一個(gè)核心部件，需要同時(shí)使用結(jié)合外圍汽車(chē)主控模塊器件，因此，選擇的汽車(chē)主控模塊芯片外設(shè)器件應(yīng)必須同時(shí)具有一個(gè)新的fsmc總線接口協(xié)議串行接口作為通用汽車(chē)自動(dòng)主控系統(tǒng)模塊外設(shè)芯片。

2.2 小車(chē)系統(tǒng)電源設(shè)計(jì)

電機(jī)小車(chē)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的電壓為12 V，屏幕顯示電源工作電壓為5 V。因此，小車(chē)驅(qū)動(dòng)電池就是采用12 V輸出電壓進(jìn)行輸出的小車(chē)電池，以便提供給小車(chē)系統(tǒng)各個(gè)電源模塊同時(shí)使用。并且其最大功率輸出投入電流設(shè)定為1.5 A，最大功率輸出投入功率分別設(shè)定為7.5 W和4.95 W，經(jīng)過(guò)對(duì)兩款小車(chē)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電源功耗情況進(jìn)行綜合分析我們可以明顯發(fā)現(xiàn)，兩款小車(chē)電源控制芯片同樣能夠?yàn)檎麄€(gè)小車(chē)系統(tǒng)提供一個(gè)足夠的最大功率投入輸出，并且具有一定的最大功率輸出裕量。

2.3 定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該自動(dòng)定位管理模塊的當(dāng)前衛(wèi)星定位精度信息范圍約2.5 m，首次上車(chē)輸入衛(wèi)星定位后的持續(xù)時(shí)間定位精度為32 s。自動(dòng)定位管理模塊在運(yùn)載車(chē)輛首次上車(chē)完成通電后，會(huì)自動(dòng)對(duì)其文件進(jìn)行定位文件格式初始化，初始化定位工作進(jìn)行完成后，定位數(shù)據(jù)會(huì)被傳送給電腦，車(chē)載電腦按照相同或與其對(duì)應(yīng)的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)解碼格式對(duì)其進(jìn)行文件解碼后并計(jì)算當(dāng)前定位精度數(shù)據(jù)，解碼后的計(jì)算定位工作進(jìn)行完成后再由車(chē)載電腦自動(dòng)分析獲得了該模塊車(chē)輛的當(dāng)前各個(gè)定位點(diǎn)的位置精度信息。

機(jī)器人的視覺(jué)圖像通過(guò)各種攝像頭接口，可以同時(shí)采集不同的圖像信息訊號(hào)，而所采集的圖像訊號(hào)及顏色深度應(yīng)具有高分辨率。以利于提高對(duì)物體重要特征的辨識(shí)度，降低由各種不同圖像系統(tǒng)信號(hào)采集而出現(xiàn)的圖像信號(hào)誤差。本文研究的系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)主要采用了一款基于ovcmos多種圖像信號(hào)傳感器及其接口制作的多種不同攝像頭輸出信號(hào)系統(tǒng)ov5640。其最大輸出功率可同時(shí)輸出多個(gè)不同像素的圖像，支持jpg、png、tif等多種不同圖像格式的圖像訊號(hào)信息同時(shí)輸出。

2.4 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)

單片的電機(jī)設(shè)計(jì)能夠直接控制電機(jī)輸入，pwm用來(lái)控制驅(qū)動(dòng)電機(jī)的最大轉(zhuǎn)動(dòng)量和速度。pwm的輸出占空比越大，電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)的速度越快。

2.5 系統(tǒng)原理

此系統(tǒng)的核心部分主要分為6個(gè)模塊，為mpu9250接口驅(qū)動(dòng)開(kāi)關(guān)電路模塊等6個(gè)核心模塊，并且這6個(gè)核心模塊總體設(shè)計(jì)方案構(gòu)成了本產(chǎn)品系統(tǒng)內(nèi)部模塊整體的電機(jī)工作電路原理設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖。

3 樣機(jī)及性能測(cè)試

設(shè)計(jì)師在制作完成所有整個(gè)車(chē)輛關(guān)鍵部件主要原理加工設(shè)計(jì)圖后，可以對(duì)所有整個(gè)車(chē)輛主要部件原理進(jìn)行全部加工焊接和部件安裝調(diào)試。驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制支架設(shè)計(jì)中，主控系統(tǒng)需要準(zhǔn)備使用一塊同時(shí)帶有一個(gè)電源驅(qū)動(dòng)控制支架和srgb888屏幕接口排線部件接口的整個(gè)驅(qū)動(dòng)支架stm32f429的最小汽車(chē)控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)板。同時(shí)主控需要準(zhǔn)備一塊萬(wàn)用板，將一輛微型小車(chē)所用的需要同時(shí)使用的所有汽車(chē)主機(jī)電源驅(qū)動(dòng)控制支架芯片、mpu9250模塊、電機(jī)控制芯片定位驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)控制支架模塊、gps88定位驅(qū)動(dòng)控制支架模塊等經(jīng)過(guò)處理，構(gòu)成自動(dòng)化乘務(wù)。最后各個(gè)功能模塊的自動(dòng)數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確無(wú)誤后，對(duì)各個(gè)功能模塊的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行自動(dòng)算法分析融合，使自動(dòng)小車(chē)系統(tǒng)能夠非常持續(xù)穩(wěn)定地實(shí)時(shí)獲得高質(zhì)量精度的自動(dòng)定位路徑信息，進(jìn)行自動(dòng)定位路徑運(yùn)行規(guī)劃。

4 技術(shù)實(shí)施步驟

（1）調(diào)研準(zhǔn)備階段。組建項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，查閱人工智能相關(guān)的國(guó)內(nèi)外最新論文，即查閱已具有的汽車(chē)級(jí)開(kāi)源操作系統(tǒng)源代碼，所有相關(guān)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和體系標(biāo)準(zhǔn)。調(diào)查國(guó)外域控制器的最新實(shí)現(xiàn)方法和功能安全實(shí)現(xiàn)方法，以及所有相關(guān)的芯片及硬件架構(gòu)選擇。制定產(chǎn)品項(xiàng)目改進(jìn)任務(wù)書(shū)，公司產(chǎn)品技術(shù)總體設(shè)計(jì)改進(jìn)方案及產(chǎn)品技術(shù)改進(jìn)路線圖的選擇，制訂項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃、風(fēng)險(xiǎn)分析及相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施、采購(gòu)相應(yīng)硬件設(shè)施。

（2）項(xiàng)目實(shí)施階段。項(xiàng)目的實(shí)施基于開(kāi)發(fā)計(jì)劃，主要的實(shí)施過(guò)程有感知融合算法開(kāi)發(fā)、5G技術(shù)應(yīng)用、算法移植、樣機(jī)準(zhǔn)備、樣品測(cè)試等。完成域控制器的所有設(shè)計(jì)方案，分析所有國(guó)內(nèi)、外最先進(jìn)的同行案例，對(duì)比分析保證先項(xiàng)目技術(shù)先進(jìn)性。

（3）項(xiàng)目測(cè)試階段。對(duì)系統(tǒng)相關(guān)設(shè)計(jì)算法參數(shù)做出了調(diào)整設(shè)計(jì)參數(shù)，并對(duì)其做出了相應(yīng)的系統(tǒng)性能穩(wěn)定測(cè)試，使其在不同的技術(shù)使用條件環(huán)境下，達(dá)到其所預(yù)定的性能穩(wěn)定性和性能可靠性。解決系統(tǒng)調(diào)試中可能出現(xiàn)的各種問(wèn)題，算法兼容性的測(cè)試。系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用測(cè)試，將系統(tǒng)安裝于無(wú)人專用車(chē)樣車(chē)，進(jìn)行包括汽車(chē)全場(chǎng)景路測(cè)，域控制器多場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)測(cè)，芯片多場(chǎng)景應(yīng)用實(shí)測(cè)等系列測(cè)試。

（4）項(xiàng)目應(yīng)用階段。對(duì)實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)駕駛多傳感器及5G的融合感知和規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)輸出，應(yīng)用于正在實(shí)施和將要實(shí)施的商業(yè)項(xiàng)目中，并對(duì)已完成的商業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行升級(jí)。

5 結(jié)束語(yǔ)

隨著時(shí)代的不斷發(fā)展，我國(guó)的信息技術(shù)也在不斷發(fā)展，所以在智能無(wú)人駕駛車(chē)的應(yīng)用過(guò)程中，合理地提高定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案是極其重要的，利用慣性定位以及衛(wèi)星定位等定位系統(tǒng)，并且做出創(chuàng)新和改革應(yīng)用于無(wú)人駕駛汽車(chē)上是有著廣闊的發(fā)展前景的。而提高這些定位系統(tǒng)的精度并且減小偏差也是非常重要的。這主要通過(guò)各個(gè)定位系統(tǒng)的相互融合以及優(yōu)點(diǎn)借鑒在組合之后產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析，找出最佳的數(shù)據(jù)算法來(lái)確定無(wú)人駕駛汽車(chē)的定位。因此，對(duì)于智能無(wú)人駕駛汽車(chē)的未來(lái)發(fā)展來(lái)說(shuō)起到了極大的促進(jìn)作用，也讓社會(huì)大眾的出行變得更為便利輕松。

參考文獻(xiàn)

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