無人駕駛智能配貨系統整體方案設計

樊曉楠

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

引言

隨著電子技術的成熟與人工智能的不斷進步，汽車的無人駕駛正在被許多科研院所、企業、高校作為戰略項目進行深入研發。百度、Google起步較早，憑借自己所具有的高精度地圖、高GPS定位等現有技術，在開發過程中具有一定的優勢。京東、順豐等也成立了自己的無人駕駛配貨車的研發事業部門，全力打造未來的快遞的智能配送。同濟大學、清華大學、上海交通大學、長安大學、武漢理工大學等高校也具有自己的無人駕駛研發團隊[1]。與此同時，無人配貨系統前景廣闊，市場容量巨大，將產生顯著的經濟效益和社會效益，商業價值明顯。

1 頂層環境采集系統的選型及設計

1.1 差分GPS

全球定位系統（GPS）是當前行車定位不可或缺的技術，在無人駕駛定位領域中也擔負起相當重要的職責。在本系統中，利用到差分GPS對無人配貨車進行精確定位，在無人配貨車中，系統利用高精度天寶GPS接收機及GPS天線接收GPS信號，運用千尋基站規避GPS誤差，以達到更好的定位效果。系統利用兩個GPS接收天線構成一條直線即可確定當前配貨小精靈的運行方向。

1.2 激光雷達

業界比較主流的三維重建方案主要有兩種，一類是視覺方式，另外一類就是激光雷達。可以說這兩種技術是各有優缺點，二者的應用場景也有很大的差異。

在本系統中應用到16線激光掃描雷達，能自動識別道路信息和行人并且能夠自動控制配貨車完成避障等功能。實現這些的前提是利用激光雷達獲取到的環境信息，這其中的關鍵技術是激光點云后處理算法，首先，通過激光雷達獲取到三維點云數據后，進行點云分離，然后進行聚類，一般都是通過計算相鄰兩個激光點間的距離來決定是否屬于同一類，聚類完之后進行障礙物識別。識別完障礙物之后，進行前后兩頻對比，可以識別是靜態障礙物還是動態障礙物。動態障礙物也可以計算出運動速度等，從而實現無人配貨車的避障功能[2]。

1.3 ZED相機

在本系統中使用ZED雙目相機。ZED相機的視覺能力來自于CUDA，也就是Nvidia頂級圖形顯卡的編程模型。它讓運行相機配套軟件的的計算機有能力以 15fps的速度去處理最高4416x1242分辨率的實時景深地圖。如果分辨率降低，其處理速度更是可以達到最高120 fps。這款相機配備了一種基于被動立體視覺的景深傳感器，可通過USB 3.0輸出左右兩個并行的高分辨率視頻流。在ZED SDK的幫助下，主機PC中的圖形處理器（GPU）可從并行視頻當中實時計算出景深地圖。

當配貨車在社區、校區等道路實際運行時，GPS信號容易被遮擋，運用ZED雙目視覺得出的景深地圖與之配合，通過 GPS對視覺點位進行修正從而降低誤差，視覺可以在無GPS信號時也可以起到相應的導航作用。從而系統首先利用差分GPS與ZED相機精確采集無人配貨車的點位數據[3]。

2 底層控系統設計

控系統的功能是實現對無人駕駛車輛部傳感器信號的采集以及實現對無人駕駛車輛三大執行機構的控制[4]。主控系統核心處理器選用NXP的MK60DN512芯片，主控系統有兩種工作模式：遙控模式與自主模式，兩種模式可以通過遙控器上面的模式選擇實現切換功能。

主控系統需要接收車輛行駛過程中的車速信號、轉向信號、制動信號并完成對控速系統、轉向系統、制動系統的控制[5]。在改裝過程中，通過3個大力舵機完成機械方面的改裝，車速的提取可以通過安裝旋轉編碼器來進行采集，傳遞給主控系統。無線遙控系統包括模式切換部分、轉向信號輸入采集部分、控速信號輸入采集部分、制動信號輸入采集部分、監控顯示部分、虛擬檔位信號輸入采集部分等。主控系統與無線遙控系統通過SPI通訊實現全雙工的信息傳遞。控制系統的框架如圖1所示。

圖1 控制系統框架圖

本次設計中主控系統與遙控系統都采用 32位單片機K60作為核心處理器，主要用到K60的ADC模塊、GPIO模塊、FTM模塊、SPI通訊模塊等。主控系統與遙控系統通過NRF24l01模塊實現信息的互發互收。相互通訊的信號有：車速控制信號、轉向控制信號、制動控制信號、故障緊急制動信號、遙控與自主切換信等。

3 無人配貨車系統軟件設計

圖2 智能化配貨系統的整體設計

針對無人配貨車我們設計了一整套的智能配貨系統，包括GPS導航系統、激光掃描雷達系統、雙目立體視覺系統、互聯網云平臺。如圖2所示為智能配貨系統的系統整體設計方案，其中GPS導航系統通過采集車輛在行駛過程中的道路信息，進而為自動導航奠定基礎；激光掃描雷達系統可生成車輛周圍環境的三維點云圖進而為車輛主動避障做好準備工作；而雙目立體視覺系統則用于識別周圍環境中的車輛、行人、障礙物等，并且可以進行定位；互聯網云平臺可以顯示當前車輛的行駛軌跡，并進行信息的存儲。

4 總結與展望

得益于近幾年中國經濟的快速穩定發展，我國社會物流總額持續增長。物流行業在煥發蓬勃生機的同時，仍然暴露出許多亟待解決的問題，例如快遞員配送量大，無法解決最后一公里配送任務等。本文所推出的無人智能配貨系統基于以上問題主要達到兩方面目的：首先，進一步解放一線配送人員的運單壓力，降低單位快遞運送成本，提高物流公司經濟效益；其次，實現最后一公里的短途物流配送任務，實現快遞送到客戶樓下甚至門口。無人配貨車可以在校園、城市小區、工業園區等人口密集度大的地方運營，可以解決這些地方最后一公里的配送任務，降低物流公司的運營成本，具有很強的現實意義與應用價值。