淺談無人駕駛技術在機場高草割除中的應用

宋戰兵

【摘? 要】無人駕駛技術發展日益成熟，也是科技公司的研究對象，汽車公司紛紛推出無人駕駛汽車應用于日常通勤，而無人駕駛車輛在機場高草割除中還未應用。本文主要介紹了國內外無人駕駛車輛的發展現狀，提出無人駕駛技術應當應用于機場高草割除以減輕人力。

【關鍵詞】無人駕駛技術;機場高草

引言

目前，機場割草作業主要依靠人員駕駛拖拉機割除和人工肩扛打草機割除，人工割除具有割草速度慢、人員易疲勞、成本高的特點。無人駕駛技術發展已經比較成熟，部分地區已經商業運行，而機場割草作業還是使用人工，無人駕駛技術應用滯后。

1.無人駕駛技術國內外發展現狀

自20世紀70年代，美國、英國、德國等國家就開始了地面無人駕駛車輛的研究，并取得了一系列研究成果。國外軍用地面無人駕駛車輛的發展主要經歷了3個階段：在20世紀80年代之前，受限于硬件技術和計算機、圖形處理、數據融合等關鍵技術，地面無人駕駛車輛的發展側重于遙控。20世紀80年代以后，隨著自主車輛技術及其它相關技術的突破，出現了自主和半自主移動平臺，但是由于受定位導航設備、路障識別設備、計算機控制處理器等核心部件性能的限制，同一時期的自主車輛雖然在一定程度上實現了自主行駛，但行駛速度低，環境適應能力弱。這些平臺主要用于掃雷、排爆、偵查等任務。自20世紀90年代以來，由于在計算機、人工智能、機器人控制等技術方面的突破，無人駕駛車輛取得進一步發展，部分無人駕駛車輛參與了實戰。其中具有代表性的是美國未來作戰系統（FCS）、美國多用途/后勤裝備車輛（MULE）和DEMO項目。

在民用方面，谷歌無人駕駛汽車項目是世界無人駕駛汽車研發領域的領頭羊，在無人駕駛技術方面具有突破性進展。其它研究機構有美國卡內基.梅隆大學研制的NavLab系列，意大利帕爾瑪大學的ARGO項目，德國聯邦國防大學研制的VaMoRs-P系統等。一些汽車公司也推出自己的無人駕駛汽車，比如特斯拉、奔馳等。

我國無人駕駛汽車研究起步于20世紀80年代，由我國相關部委“八五”和“九五”計劃支持的“軍用地面機器人”Autonomous Test Bed（ATB）系列，代表了當時國內無人駕駛汽車研究領域的先進水平。國防科技大學在1992年成功研制出中國第一輛具備部分自主駕駛能力的無人駕駛汽車，能夠實現自主轉向、躲避障礙、超車等功能。國防科技大學、解放軍軍事交通學院和上海交通大學等院校都致力于無人駕駛汽車的研發，百度公司、比亞迪等國內互聯網企業和汽車廠商也在進軍無人駕駛汽車領域，發展勢頭迅猛。比亞迪計劃將無人駕駛車輛應用于城市軌道交通。東風公司5G通信自動駕駛汽車已經最先實現量產和商業化運營。

2.無人駕駛車輛的技術原理

無人駕駛汽車利用車載傳感器感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛等障礙物信息，通過車載電腦分析處理，發出指令，通過執行機構控制車輛的轉向、制動、車速等操作，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。無人駕駛技術集自動控制、人工智能、視覺計算、雷達探測等眾多技術于一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物。無人駕駛系統分為環境感知、任務決策、路徑規劃，以及車輛控制4個子系統。

一是環境感知子系統。和有人駕駛車輛一樣，無人駕駛汽車需要實時感知周圍環境信息，一般可以通過兩種途徑獲得：一是通過利用車載傳感器系統（包括視頻圖像和雷達等）獲取周圍環境信息，結合相關模型對傳感器信息進行分析決策;二是通過通信網絡提供外部環境信息，例如車聯網給無人駕駛汽車提供周邊車輛活動情況，智能交通系統提供相關交通信號和道路設施情況，基站提供周邊大范圍的空域和地域環境信息。

二是路徑規劃子系統。指在具有障礙物的環境中，按照一定的評價標準，尋找一條從初始狀態到目標狀態的無碰撞最優路徑，一般分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。全局路徑規劃同時也被視為決策規劃的一部分，在大多數情況下，全局路徑規劃和任務決策是相聯系的，二者結合得到車輛的全局路徑信息，而局部路徑規劃是在無人駕駛汽車周圍局部環境進行的。

三是任務決策子系統。無人駕駛汽車根據任務特性、自身功能條件及已知環境信息進行任務決策與規劃。無人駕駛汽車進行任務決策與規劃時，任務完成與車輛全局路徑規劃相關聯，任務決策與規劃是一種動態規劃，需要根據任務和全局環境信息的變化進行調整。

四是車輛控制子系統。控制車輛跟蹤路徑規劃子系統的路徑，包括控制車輛制動、轉向、速度等系統。車輛控制子系統是無人駕駛汽車的重要組成部分，它必須依賴于環境感知、路徑規劃、決策等系統，不能獨立存在。無人駕駛汽車高速行駛時，會與周圍環境發生作用，這些車輛動力學和運動學特性會影響環境感知、路徑規劃和控制效果。

3.無人駕駛車輛在機場高草割除中的應用

機場高草必須割除，既是保障飛行安全的需要，也是控制鳥類數量的重要方法。鳥擊防范一直是機場工作的重點，每年因鳥擊事故造成飛機損毀甚至機毀人亡。機場草過高容易滋生昆蟲，吸引鳥類覓食，影響飛行安全。高草不及時割除，草成熟結籽造成草更多，吸引食籽鳥類，機場就會成為鳥類的天堂，飛機的地獄。

目前機場高草割除主要依賴割草車，由農用拖拉機帶動，費時費力，特別是夏季天氣炎熱，存在中暑風險。采用無人駕駛技術后完全解放人工，無人割草車可自主運行割草。技術方面可完全依靠現有成熟無人駕駛技術，對拖拉機進行改裝，甚至重新研發一款適合機場割草作業的無人割草車。無人割草車需要具備以下模塊。

一是自動泊車模塊。無人割草車放置于機場草坪中，實現自動尋找、選擇、判斷停車位停車，中間過程不需要人工控制，包括環境數據采集系統、處理器和車輛控制系統。環境數據采集系統包括圖像采集系統和車載距離探測系統，可采集圖像數據及周圍物體的距離數據，并將數據傳輸給處理器;處理器可將采集到的數據分析處理后，得出車輛的當前位置、目標位置以及周圍的環境參數，依據上述參數規劃自動泊車策略，并將其轉換成電信號。車輛控制系統接受電信號后，依據指令操控車輛停到目標位置。

二是車輛定位模塊。目前主流的技術是視覺導航技術，它是一種通過視覺傳感器獲取圖像進行相應處理從而得到載體導航參數的技術，根據視覺圖像判斷周圍環境的狀態。GPS系統和北斗系統應用在高草割除方面，可以將無人割草車進行實時位置、運行軌跡準確地反映在控制中心的電子地圖上，并將這些信息指導車輛作出決策。

三是防碰撞預警模塊。主要用于防止無人割草車與草坪中的附屬設施發生碰撞。目前技術最尖端的防撞預警系統是基于智能視頻分析處理的汽車防撞預警系統，通過動態視頻攝像技術、計算機圖像處理技術來實現其預警功能。此外還有基于毫米波雷達的汽車防碰撞預警系統。

四是效果評估模塊。能夠自動調整車速、割草設備高度等參數，系統包括探測傳感器、信號處理器和控制模塊。系統根據設定的車速、高度，利用雷達、紅外線、視頻圖像等信息得到周邊地形、草的高度等信息，自動評估高草割除效果，割草達不到標準能夠重新割除。

4.結語

無人割草車是人工割草的補充，是未來機場高草割除方式的發展方向。隨著無人駕駛技術逐漸成熟，無人割草車將發揮更加安全、可靠、高效的作用，以減少人工疲勞，提高割草效率，特別是對于較大草坪作用更加明顯，市場也將十分廣闊。

參考文獻

[1] 陳慧巖，熊光明，龔建偉等.無人駕駛汽車概論[M].北京：北京理工大學出版社，2014：3.