宋朝忠，鐘應(yīng)鵬

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

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

[中圖分類號]TO271 [文獻標(biāo)志碼]A [文章編號]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

要想一個無人專用車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)從車輛行駛開始直到車輛到達標(biāo)準(zhǔn)地點，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)確無誤地查詢到。因此，設(shè)定智能無人專用車的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，對其進行系統(tǒng)分析與設(shè)計是極其重要的。而這就需要應(yīng)用到無線定位技術(shù)準(zhǔn)確地核實車輛行駛過的地點，并且在特殊情況下可以實時跟進與追蹤。然而，目前無線定位系統(tǒng)還沒有絕對完善，其主要包括視覺行駛定位系統(tǒng)以及超寬帶定位系統(tǒng)（ultrawideband，UWB）等。

1.1 常用定位系統(tǒng)在無人駕駛導(dǎo)航定位中的分析

1.1.1 衛(wèi)星定位

無人駕駛領(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、激光雷達定位導(dǎo)航以及視覺定位導(dǎo)航等。GPS定位系統(tǒng)使用的測量方式是三角測量，即通過測量當(dāng)前位置距離3個不同坐標(biāo)的距離時，就可以定位智能無人駕駛汽車在行駛過程中的當(dāng)前位置。總得來說，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個問題：在信號較差的地方會影響其精度，更新頻率較低（10次/s），這對快速移動的無人駕駛車輛會造成很大的誤差。一輛以60 km/h速度運行的汽車，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，容易導(dǎo)致定位點信號丟失或容易受到干擾，使車輛位置產(chǎn)生偏差，因此，不能只針對目前以新型衛(wèi)星定位圖像移動定位系統(tǒng)應(yīng)用為主的一輛無人駕駛車輛直接進行衛(wèi)星圖像定位。

厘米級差分高精度定位的觀測方程式集中在一起可組成一個如下的矩陣方程：

其中M-1個相互獨立的雙差載波相位測量值表達為等式左邊，各個雙差周整模糊度值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，首先需要將這個詞組拆分成兩個部分，即導(dǎo)航+慣性。導(dǎo)航解決了人們從一個地方到另一個地方的方向問題。慣性，最開始源于牛頓力學(xué)，是指物體具有保持其運動狀態(tài)不變的屬性。具有物體運動狀態(tài)信息記錄的功能。而其位置信息可以說就是通過加速度信息積分得出的，可以算作是一個“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。例如太陽黑子爆發(fā)就有可能影響衛(wèi)星信號的接收，但是對于慣性導(dǎo)航來說，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 視覺里程算法定位

相比GPS的被動定位和對有源信號的需求，視覺SLAM更注重實現(xiàn)無人車對未知無源環(huán)境的主動感知，實現(xiàn)自身實時定位和路徑規(guī)劃，更好地完成實時避障和自動導(dǎo)航任務(wù)。基于智能無人駕駛車輛的實用性來說，相比昂貴的激光雷達，視覺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。

1.1.4 超帶寬定位

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

使用每個參考UWB基站標(biāo)簽進行每次標(biāo)簽數(shù)據(jù)定位時，經(jīng)過一系列的處理，經(jīng)過標(biāo)簽數(shù)據(jù)庫的解析，UWB到各個基站參考者到基站的標(biāo)簽數(shù)據(jù)沒有時間差，當(dāng)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行解析計算后得出來后的時間差數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽數(shù)量最小長度大于或數(shù)據(jù)長度最大等于3 h時，可直接選擇利用數(shù)據(jù)計算公式。

建立四元二次微分方程標(biāo)簽組，解析計算方法求得了UWB 4個標(biāo)簽的交點位置。

UWB基站定位的位置精度在厘米數(shù)量級，能夠完全滿足很多無人駕駛智能車輛對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UWB基站，建設(shè)過程成本高昂，在很多無人駕駛智能車輛中不一定建議單獨安裝使用，而UWB基站定位這種方式用來進行基站定位。

1.2 無人駕駛導(dǎo)航定位設(shè)計

本文分析使用捷聯(lián)衛(wèi)星慣導(dǎo)定位、捷聯(lián)車和慣導(dǎo)衛(wèi)星定位、機器駕駛視覺學(xué)和里程碑計算法慣導(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，能夠同時使一輛無人駕駛車輛在各種高速道路上實現(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)和視覺導(dǎo)航系統(tǒng)等聯(lián)合進行使用，共同作用于無人駕駛車的行駛過程中，是最優(yōu)的無人駕駛導(dǎo)航定位設(shè)計方案。這些定位導(dǎo)航系統(tǒng)經(jīng)過一系列的改進與融合應(yīng)用，能夠從很大程度上上取長補短，避免了各自的缺點，融合成一個集成型的導(dǎo)航定位系統(tǒng)，如此應(yīng)用與智能無人駕駛汽車上，增加行駛的安全保障。將衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與視覺導(dǎo)航想組合應(yīng)用，可以從很大程度上通過算法的數(shù)據(jù)分析，確定出行駛過程中的前后方車輛的運動情況等因素，并且對其進行識別，可以從很大程度上避免了智能無人駕駛汽車的交通安全事故的發(fā)生，保證了交通安全。然而，在信號不通暢的地方，如底下隧道，如果單純使用衛(wèi)星定位系統(tǒng)進行智能無人駕駛汽車的定位工作，是不可靠的。因為衛(wèi)星自動定位系統(tǒng)可能會從很大程度上失去智能無人駕駛汽車的信號源，從而對智能無人駕駛汽車的準(zhǔn)確位置不能精準(zhǔn)進行定位。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人駕駛汽車的定位更加準(zhǔn)確。在此種汽車混合自動定位應(yīng)用模式下，無人駕駛車輛系統(tǒng)能夠輕松實現(xiàn)車輛持續(xù)高速低精度混合定位。汽車混合自動定位系統(tǒng)示意如圖2所示。

2 智能車系統(tǒng)設(shè)計

為了有效實現(xiàn)汽車無人駕駛自動車輛從目標(biāo)起始指定位置自動加速行駛并直至到達目標(biāo)指定位置，無人駕駛自動車輛系統(tǒng)要充分應(yīng)用自動駕駛定位導(dǎo)航、路徑路線規(guī)劃、運動姿勢決策和速度控制等功能，對系統(tǒng)模塊進行各種模塊化架構(gòu)設(shè)計，無人小車駕駛硬件控制系統(tǒng)總體框圖設(shè)計如軟件圖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)器件是用于實現(xiàn)汽車無人駕駛自動操控系統(tǒng)車輛的重要一個核心部件，需要同時使用結(jié)合外圍汽車主控模塊器件，因此，選擇的汽車主控模塊芯片外設(shè)器件應(yīng)必須同時具有一個新的fsmc總線接口協(xié)議串行接口作為通用汽車自動主控系統(tǒng)模塊外設(shè)芯片。

2.2 小車系統(tǒng)電源設(shè)計

電機小車驅(qū)動系統(tǒng)的電壓為12 V，屏幕顯示電源工作電壓為5 V。因此，小車驅(qū)動電池就是采用12 V輸出電壓進行輸出的小車電池，以便提供給小車系統(tǒng)各個電源模塊同時使用。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)過對兩款小車驅(qū)動系統(tǒng)電源功耗情況進行綜合分析我們可以明顯發(fā)現(xiàn)，兩款小車電源控制芯片同樣能夠為整個小車系統(tǒng)提供一個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

該自動定位管理模塊的當(dāng)前衛(wèi)星定位精度信息范圍約2.5 m，首次上車輸入衛(wèi)星定位后的持續(xù)時間定位精度為32 s。自動定位管理模塊在運載車輛首次上車完成通電后，會自動對其文件進行定位文件格式初始化，初始化定位工作進行完成后，定位數(shù)據(jù)會被傳送給電腦，車載電腦按照相同或與其對應(yīng)的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)解碼格式對其進行文件解碼后并計算當(dāng)前定位精度數(shù)據(jù)，解碼后的計算定位工作進行完成后再由車載電腦自動分析獲得了該模塊車輛的當(dāng)前各個定位點的位置精度信息。

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

2.4 電機驅(qū)動模塊設(shè)計

單片的電機設(shè)計能夠直接控制電機輸入，pwm用來控制驅(qū)動電機的最大轉(zhuǎn)動量和速度。pwm的輸出占空比越大，電機進行轉(zhuǎn)動時的速度越快。

2.5 系統(tǒng)原理

此系統(tǒng)的核心部分主要分為6個模塊，為mpu9250接口驅(qū)動開關(guān)電路模塊等6個核心模塊，并且這6個核心模塊總體設(shè)計方案構(gòu)成了本產(chǎn)品系統(tǒng)內(nèi)部模塊整體的電機工作電路原理設(shè)計結(jié)構(gòu)圖。

3 樣機及性能測試

設(shè)計師在制作完成所有整個車輛關(guān)鍵部件主要原理加工設(shè)計圖后，可以對所有整個車輛主要部件原理進行全部加工焊接和部件安裝調(diào)試。驅(qū)動系統(tǒng)控制支架設(shè)計中，主控系統(tǒng)需要準(zhǔn)備使用一塊同時帶有一個電源驅(qū)動控制支架和srgb888屏幕接口排線部件接口的整個驅(qū)動支架stm32f429的最小汽車控制驅(qū)動系統(tǒng)板。同時主控需要準(zhǔn)備一塊萬用板，將一輛微型小車所用的需要同時使用的所有汽車主機電源驅(qū)動控制支架芯片、mpu9250模塊、電機控制芯片定位驅(qū)動系統(tǒng)控制支架模塊、gps88定位驅(qū)動控制支架模塊等經(jīng)過處理，構(gòu)成自動化乘務(wù)。最后各個功能模塊的自動數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確無誤后，對各個功能模塊的自動數(shù)據(jù)處理進行自動算法分析融合，使自動小車系統(tǒng)能夠非常持續(xù)穩(wěn)定地實時獲得高質(zhì)量精度的自動定位路徑信息，進行自動定位路徑運行規(guī)劃。

4 技術(shù)實施步驟

（1）調(diào)研準(zhǔn)備階段。組建項目團隊，查閱人工智能相關(guān)的國內(nèi)外最新論文，即查閱已具有的汽車級開源操作系統(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)查國外域控制器的最新實現(xiàn)方法和功能安全實現(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)品項目改進任務(wù)書，公司產(chǎn)品技術(shù)總體設(shè)計改進方案及產(chǎn)品技術(shù)改進路線圖的選擇，制訂項目實施計劃、風(fēng)險分析及相應(yīng)的應(yīng)對措施、采購相應(yīng)硬件設(shè)施。

（2）項目實施階段。項目的實施基于開發(fā)計劃，主要的實施過程有感知融合算法開發(fā)、5G技術(shù)應(yīng)用、算法移植、樣機準(zhǔn)備、樣品測試等。完成域控制器的所有設(shè)計方案，分析所有國內(nèi)、外最先進的同行案例，對比分析保證先項目技術(shù)先進性。

（3）項目測試階段。對系統(tǒng)相關(guān)設(shè)計算法參數(shù)做出了調(diào)整設(shè)計參數(shù)，并對其做出了相應(yīng)的系統(tǒng)性能穩(wěn)定測試，使其在不同的技術(shù)使用條件環(huán)境下，達到其所預(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)的各種問題，算法兼容性的測試。系統(tǒng)進行實際應(yīng)用測試，將系統(tǒng)安裝于無人專用車樣車，進行包括汽車全場景路測，域控制器多場景應(yīng)用實測，芯片多場景應(yīng)用實測等系列測試。

（4）項目應(yīng)用階段。對實現(xiàn)的自動駕駛多傳感器及5G的融合感知和規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)輸出，應(yīng)用于正在實施和將要實施的商業(yè)項目中，并對已完成的商業(yè)項目進行升級。

5 結(jié)束語

隨著時代的不斷發(fā)展，我國的信息技術(shù)也在不斷發(fā)展，所以在智能無人駕駛車的應(yīng)用過程中，合理地提高定位系統(tǒng)的設(shè)計方案是極其重要的，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)用于無人駕駛汽車上是有著廣闊的發(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。這主要通過各個定位系統(tǒng)的相互融合以及優(yōu)點借鑒在組合之后產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析，找出最佳的數(shù)據(jù)算法來確定無人駕駛汽車的定位。因此，對于智能無人駕駛汽車的未來發(fā)展來說起到了極大的促進作用，也讓社會大眾的出行變得更為便利輕松。

參考文獻

[1] 段建民，石慧，劉丹，等.無人駕駛智能車導(dǎo)航系統(tǒng)控制研究[J].計算機仿真，2016（7）：2.

[2] 郭麗芳，游雪輝，蘇志鑫，等.無人駕駛智能車導(dǎo)航定位系統(tǒng)設(shè)計研究[J].中國管理信息化，2019，22（18）：174-176.

[3] 鄭陽，陳美玲，李欣鵬，等.基于GPS導(dǎo)航技術(shù)的智能無人快遞車技術(shù)研究[J].通信電源技術(shù)，2020，37（1）：247-248，250.