一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

1 国内外研究情况分析

2015年同济大学展出了一种“自动驾驶电动清扫车”车重3t,可在无人驾驶和有人驾驶两种模式下工作,工作行驶速度同人的步行速度相当,无人模式下具有环境感知能力通过卫星导航定位系统调速和避障。该“自动驾驶电动清扫车”的功能综合性比较强但存在车体重、造价高、行驶稳定性差、道路适应能力不足等缺陷。

2017年同济大学汽车学院对低速无人清扫车的无人驾驶功能进行了完善应用CAN接口将清扫车整车控制器与飞思卡尔IMX56处理器及安卓操作系统连接,采用危险预估算法实现了远程控制汽车的起停,采用进一步完善的路径规划算法优化了规划路径。该设计虽使清扫车对实际路况的适应能力增强,但仍存在如造价高等问题。

内蒙古包钢一中的尹韬儒总结了无人驾驶垃圾清扫车的功能、控制、结构,将无人垃圾清扫车系统分为环境感知系统、北斗高精度导航系统、修正线控系统、智能决策系统、驾驶指合模块、机械传动控制模块等[]。但该研究只是对无人垃圾清扫车的功能系统进行了分析没有制造出实物。

2018年4月上海仙途智能科技有限公司研发出首台无人驾驶清扫车该车凌晨两点自动苏醒作业,全程低速行驶能够自动避让、自动驾驶、自动停车,作业时间多为夜间及凌晨,作业路况单纯。与同济大学的研究成果类似,该无人清扫车也存在制造成本高的问题,且车体设计仅限于宽阔路面,不适用于较窄道路的清扫。

国际方面美国研究了一种自动垃圾收集器清扫车(AGCB)其可以在指定区域进行无人垃圾收集工作。该研究通过Google Maps对清扫车进行定位,使用超声波传感器进行障碍检测,使用编码器计算清扫车行进距离,使用陀螺仪确定机器方向,应用I2C协议通信。该设计较为新颖,理论技术成熟,但项目仍处于计划进行阶段还没有实物出现。

国外的研究大都属于人工驾驶的清扫机研究,或清扫机清扫技术的研究,而对无人驾驶垃圾清扫装置的研究大多出现在专利文章上缺乏实物。

本文针对应用于社区、公园等室外道路的小型垃圾清扫车,设计了一种控制方案,使其能够在无人驾驶的情况下实现自主循迹。

2 控制原理

设计的控制系统包括测距模块、动力模块和控制模块。其中,测距模块包括超声测距传感器和红外测距传感器,驱动模块为RM3510电机及其驱动器控制模块为STM32控制系统及其外围电路。

2.1 传感器的控制原理

2.1.1 超声波传感器控制原理

超声波测距原理如图1所示。超声波在空气中传播遇到物体阻挡时会发生反射现象,基于这一原理超声波传感器通过计算发射到接收的时间计算出发射源与障碍物的距离其计算公式为:

D=ct/2 (1)

式中:D为发射源到障碍物的距离;t为发射到接收所用的时间;c为超声波在空气中的速度。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

由于超声波在传播过程中受温度与湿度的影响导致数据反馈值存在误差,因此我们利用最小二乘法对一级反馈值进行校正处理[5-6],公式为:

D*=0.9922d*+0.347(2)

式中:D*为最终矫正的距离,为d*速度矫正后的估计距离。

2.1.2 红外测距传感器控制原理

热传感器和光子传感器是当前较常见的两种传感器其传感测距原理有反射能量测距和时间差测距。本设计拟采用时间差测距法实现红外测距功能其原理如图2所示。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

红外传感器具有不易受运行时间和环境温度影响的优势,因此其具有更高的稳定性,本设计中捋红外传感器作为主要测距元件。

2.2 驱动电机控制原理

本清扫车采用RM3510直流伺服电机驱动,其控制部分由硬件控制系统和软件控制算法组成。

本设计使用820R电调作为硬件控制系统,应用磁场定向技术实现对电机转矩的精准控制。同时利用CAN总线实时输出电机的转角、转速、温度等运行状态参数基于该参数应用双闭环控制算法,实现电机的稳定高效控制。

在软件控制算法方面,本设计应用PID算法,实现电机的模糊控制,从而在保证电机稳定性的前提下实现对电机的双闭环控制,PID控制原理如图3所示。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

PID控制是指对闭环系统中的误差参数ei进行比例P、积分I、微分D运算处理捋得到的结果作为控制变量△U输出参与闭环控制其公式为:

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

式中:Kp为比例项系数;Ki为积分项系数;Kd为微分

项系数;erri为偏差值。

3 控制方案设计

控制方案由路径规划策略和自主循迹算法组成。其中路径规划策略选用缩进式清扫策略,自主循迹算法包括路径曲率判断算法及路段单元判断算法。

3.1 路径规划策略选择

目前应用较多的路径规划策略有缩进式清扫和遍历式清扫两种。

缩进式清扫是指捋清扫车初始位置按照预定沿边阀值贴近道路一侧开始进行第一个周期工作,当回到第一个周期起始位置时,按照设定阀值缩进后,开始第二个周期的路径清扫工作,依次缩进,直到整条道路全部完成清扫工作。

遍历式清扫是指清扫车沿着与道路垂直的方向前进,当清扫车清扫靠近至一侧路沿石,立刻原地旋转一定角度,使车身与道路边沿平行,继续向前清扫一段车长距离后再次旋转一定角度,使车身与道路垂直从而完成半个周期的清扫。

相比于遍历式缩进式清扫效率较高,清扫车行驶连贯性强、节能性好。因此,本清扫车设计采用缩进式清扫策略,如图4所示。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计
3.2 自主循迹算法设计

该无人清扫车欲实现自主清扫,须具备自主循迹及避障功能。本文对一般道路的路网情况进行分析将整条路径简化为以下五种基本路段:普通直行路段、普通转弯路段、直角转弯路段、丁字路口路段、十字路口路段。以五种基本路段为模板,清扫车自主判断路段情况实现自主决策。

3.2.1 路径曲率判断算法

由于本清扫车采用缩进式清扫方案,因此当清扫车在实际道路上清扫时,需保证清扫车车身轴线始终与路缘线切线平行从而保证清扫车行驶流畅并有效避免清扫四角。在清扫车行驶过程中,需通过两侧测距装置实时计算路缘线曲率从而达到保证清扫车在该时刻的车身与路缘线切线平行的目的。

清扫车计算路缘线曲率示意图如图5所示。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

本文通过以下方法实时计算路缘线曲率。

在与车身轴线平行的车身框架上并排等距安装N个测距装置相邻测距装置之间距离为y。当清扫车在道路上行驶时,各传感器同时探测车身与路缘石距离得到距离参数矩阵D:

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计
3.2.2 路口路段判断算法

在路缘线曲率实时计算的基础上,清扫车还须准确判断上述五种路段单元并做出相应决策,以保证清扫车的稳定行驶。

除较易辨别的直线路段外,还有四种路段需清扫车自主判断,该四种路段在一般情况下的示意图如图6所示。

一种小型室外无人垃圾清扫车的控制方案设计

对于直角转弯路段,将有一侧测距装置逐渐失去返回值或返回值突然增大同时另一侧测距装置的返回值仍然较稳定测距装置逐渐测出数值,且该数值成线性变化,证明正前方有障碍(道路)的存在,判断出为直角弯道。清扫车可依据测距装置读取的数值调整前进的方向实现直角转弯。

对于丁字路口路段,两侧测距装置将几乎同时逐渐失去返回值,而前方传感器逐渐读取数值,且该数值成线性变化此时判断为丁字路口路段。

对于十字路口路段,判别方法为在丁字路口的基础上,当两侧测距装置都失去返回值时,前方测距装霞仍无返回值出现,则认为清扫车所处路段为十字路口路段。

对于普通转弯路段当通过靠近路缘石较近一侧的测距装置的反馈距离值计算出的曲率K不为零且随着清扫车的前进不变或连续变化时则判断清扫车正进入转弯路段若同时前方测距装置的返回值呈非线性变化则清扫车所处路段为普通转弯路段。

4 结束语

在实验条件下,小型无人垃圾清扫车在本文所述方案控制下能顺利完成清扫。该控制方案实现简便,可有效控制清扫车稳定工作,为进一步研究区域型无人垃圾清扫车提供了基础。

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