道路清扫车上装作业机构智能化控制发展趋势

吉林大学汽车工程学院 闵海涛 张明智 于远彬

郑州宇通重工有限公司 阎备战

针对道路清扫车的国内外发展现状及趋势进行了总结，提出了道路清扫车半自动化的观点，并对影响传统道路清扫车能源损耗的主要因素和影响道路清扫车作业功率的因素进行了分析，提出智能化道路清扫车作业功率控制系统，并进行了关键技术的设计。

随着我国近年来经济快速发展以及国家对基础设施的大力投入，我国城镇化率逐步上升，同时人们对城市卫生环境的需求也不断上升，据统计，截至2018年年末，城市道路清扫保洁面积为94.44亿m2，复合增长率约为9.00%。道路清扫保洁面积变化曲线如图1所示，2017年上半年度，我国环卫车总产量为4.7万辆（+32.43%），预计2020年增加需求30万辆。由此可见，市场对城市环卫车的性能需求也在逐年上升[1]。

城市环卫车的出现不仅解放了更多的人力资源，同时也能满足更高的清扫要求：环卫车的扫地吸尘系统相当于人工的6～40倍。但是，由于现阶段环卫车智能化水平低、能量损耗大、仍需大量的人工操作与干预，已经不能适应智能化发展的需要。随着生活环境清洁卫生要求的提高，城市路面的清扫保洁工作已由传统人工清扫的低效率作业方式向清扫效率高和效果好的机械作业发展。

图1 道路清扫保洁面积变化曲线

国内外环卫车发展现状

现阶段环卫车主要为清扫、垃圾回收一体化的传统燃油环卫车，燃油消耗量大同时有较大的能源损耗，而新能源环卫车能实现环保、低能耗等需求，相比于燃油环卫车，新能源环卫车使用成本降低50%～80%，混合动力类环卫车节油率可达25%～65%，纯电动环卫车节油率达100%[2]，故国内外企业都致力于采用新能源清扫车代替传统燃油清扫车，以期望降低清扫车燃油消耗。我国也在大力推进新能源环卫车尤其是纯电动环卫车的发展[3]，但是新能源环卫车却无法减少作业过程中产生的非必要能源损耗，要想从根本上减少非必要能源损耗，未来环卫车的技术优化必然要向智能化与信息化靠拢。

目前国内外先进的环卫车都在不断提高其智能化水平，例如美国公司生产的环卫车能够通过温度、液位、压力、距离、货重等多种传感器采集环卫车智能控制所需的各种数据信息，并由中央控制器进行加工处理，进一步控制执行机构完成相应的功能，可以实现垃圾箱自动装卸垃圾、避障警示等多种功能。国内环卫车研发起步比较晚，但大部分环卫车也已经实现自动上装卸载作业，到目前为止国内外无人驾驶环卫车数量仍然屈指可数。虽然深度学习、机器视觉的迅速发展，促进了无人驾驶汽车行业的研究进程，不仅是传统汽车公司，各大互联网巨头也纷纷投入大量人力物力研发智能汽车。作为汽车行业的重要组成部分，环卫车的智能化进度也在快速推进[4]。据媒体报道，沃尔沃无人驾驶环卫车已经在瑞典投入运营，将被用于垃圾回收等环节，此外国内企业也在积极地进行无人驾驶环卫车领域的探索——百度早在2017年9月就联合智行者推出了国内首款无人驾驶环卫车。

现阶段国内外推出的无人驾驶环卫车对底盘与上装系统进行了一定程度的自动化集成与智能化控制，采用机电液一体化集成设计方案，并加入了智能决策和控制，但是由于忽视了整车平台的工作稳定性，在优化设计方面存在一定的缺陷：在上装系统方面，其自动控制仅仅依赖于单一传感技术，需手动开启且控制量单一，缺乏多执行器之间的联动与协调控制，无法应对复杂工况下的工作，且无法根据路面作业工况实时检测，因此，现有智能环卫车的整体智能化水平和集成化控制程度亟需提高，以实现现阶段对智能环卫车的要求。

同时，由于无人驾驶环卫车目前还存在很多不足，现阶段的无人驾驶环卫车主要应用于公园、小区、广场等封闭式或半封闭式场景中，不能真正实现“上路”作业，想要大规模普及甚至取代人工驾驶的环卫车还需要很久。

由此看来，现阶段环卫车的优化不能只着眼于无人驾驶，而应注重应用智能化技术降低环卫车能源损耗，即能够根据具体作业工况实时检测并提供最优的执行器功率选取，以实现环卫车半自动化。这不仅能为环卫车完全智能化打下基础，同时也能满足现阶段在大范围内降低能耗的需求。

道路清扫车智能优化

传统道路清扫车进行道路清扫时，驾驶员根据具体作业工况在操作面板上依据经验进行风机、扫盘以及高压水泵挡位的选取，控制各执行器的清扫挡位，如图2所示，但是人工选取作业挡位存在不准确、易受驾驶员个人习惯影响等问题，并且在实际作业中，根据大多数驾驶员操作习惯，选取的清扫挡位往往比实际所需挡位高，而相邻挡位扫盘转速相差20～40rad/min，高一挡位风机功率大约为低一档位风机功率的一倍，挡位选取不合理会造成很大的能量损失。

图2 传统道路清扫车挡位控制

此外，由于水泵不同挡位之间损耗功率差别较小，故道路清扫车智能化优化目标应为最优扫盘、风机挡位的选取。

1.作业挡位影响因素的选取

城市道路清扫车作业工况较为复杂，城市道路存在纸屑、果皮、树叶、塑料袋等各类生活垃圾，如图3所示。

图3 各类生活垃圾

道路清扫车需通过扫盘、风机将道路垃圾清扫并且回收，试验表明，垃圾种类不同时，所需的最低扫盘挡位、最低风机挡位不尽相同。由此在智能化选取道路清扫车作业挡位时，应将路面垃圾物种类作为影响作业挡位选取的主要因素。

同时，若路面垃圾种类单一，垃圾数与执行器功率成正比，即单一种类垃圾物占地体积越大所需执行器功率（挡位）也随之增大，故同时选取单一种类垃圾物占地体积比即覆盖率作为影响作业挡位选取的主要因素。

2.智能化作业功率控制系统

为达到智能化选取道路清扫车作业挡位的目的，在传统道路清扫车作业功率控制装置的基础上，添加摄像头、车载级工控机Nuvo-5095GC、车载直流电源以及上装集成控制器，构建智能化作业功率控制系统。摄像头通过GigE接口与工控机连接，车载直流电源分别给车载工控机及摄像头供电，车载工控机通过CAN接口与上装集成控制器连接，上装集成控制器通过数字I/O接口与扫盘、风机以及高压水泵连接，如图4所示。摄像头用于实时获取路面垃圾物图像，车载级工控机识别摄像头传递的图像，通过CAN接口将识别信息传递给控制器，控制器包括底盘集成控制器以及上装集成控制器，用于接收工控机的指令并向对应的执行器输出数字I/O信号，控制执行器动作。

图4 智能化作业功率控制系统

通过智能化作业功率控制系统，工控机可接收摄像头传来的道路垃圾物分布状态信息并进行决策，并将决策信息通过CAN接口发送至上装集成控制器控制各执行器作业档位的选取，如图5所示，由此，便能采用智能化决策代替传统道路清扫车驾驶员决策，以实现高准确度、低能耗的目的。

图5 智能化决策

3.关键技术设计

在智能化功率控制流程中，关键技术为：a. 工控机对视频流信息的识别；b. 工控机根据识别信息得到所需执行器功率；c. 底盘/上装协同控制。下面分别针对这几点进行介绍。

3.1 作业工况识别

由于具体工况的识别是为了更加准确地确定上装功率的大小，故工况识别过程中，只需针对性地识别出对上装功率影响最大的垃圾物种类以及单一垃圾物覆盖率两个参数即可。

首先，针对垃圾物种类的识别可应用现阶段广泛使用的图像处理算法，而图像处理算法中以神经网络算法最为全面、智能，故拟采用Faster-Rcnn算法构建路面垃圾物智能识别模型。

其次，构建覆盖率识别模型时，由于路面环境复杂，每一帧图像信息可能存在噪声、阴影、光斑等干扰因素，故应对图像进行阴影剔除以及图像去噪处理，进一步地，为了获取垃圾物的覆盖率信息，应将垃圾物单独分割出来，即分割目标（垃圾物）与背景（路面），最后进行垃圾物覆盖率判断，得到每一种类垃圾物的占比及其覆盖率，作业工况识别流程如图6所示。

图6 作业工况识别流程图

3.2 上装功率的确定

在实际作业时，对于扫盘、风机的要求不尽相同，扫盘功率受路面状态、垃圾亲水性影响较大，而风机挡位受垃圾物种类、质量影响较大，若将两个执行器统一构建一个功率控制模型，则功率控制不能达到其最优效果，仍存在较大的误差以及功率损失，故应针对扫盘构建扫盘功率拟合模型、针对风机制定风机挡位选取规则。

扫盘功率拟合模型构建过程如下：

a. 试验获取多组不同工况下的扫盘功率；

b. 采用主成分分析算法对输入变量进行降维处理；

c. 采用线性回归算法拟合主成分与扫盘功率之间的函数关系，得到扫盘功率拟合模型。

风机挡位选取规则制定过程如下：

a. 试验获取各个组合某一覆盖率下单类垃圾质量mi、体积Vi，其中，下标表示第i类垃圾，i=1,2,3,4,5，由此可得到单类垃圾覆盖率与质量、体积对应表。

b. 采用盘扫将垃圾扫成一长条状，计算可得第i类垃圾盘扫后的堆状垃圾长Li：

式中，w为堆状垃圾宽度，h为堆状垃圾高度。

c. 计算第i类垃圾对应的上装系数：

定义单类垃圾上装系数θi为：

式中，vc为清扫车清扫车速。

d. 得到n类垃圾混合后的等效上装系数θn：

由此可得到风机挡位-等效上装系数θn关 系表。

3.3 底盘/上装协同作业

此外，由于道路清扫车清洁城市道路是一个动态过程，即道路清扫车需兼顾车辆自身的运动以及上装动作，这便引发了环卫车又一典型问题：车过后垃圾是否能够完全清扫干净？

由此，需对道路清扫车行驶车速进行智能调控，调控时应满足以下几点原则：

a. 当摄像头视野范围内垃圾物种类及覆盖率超出一定阈值时应降低车速甚至停下道路清扫车进行路面保洁工作；

b. 当摄像头视野范围内无垃圾、难清扫垃圾物少时可适当增大行驶车速；

c. 车速的调控应以保证清洁度为前提。

结语

近年来随着我国经济水平的不断发展，城市道路清扫车数量逐年增加，同时道路清扫车带来的能量损耗问题也日益显著，本文针对道路清扫车能量损耗问题分析了国内外环卫车发展现状以及趋势，提出了道路清扫车半自动化的观点，这不仅能为道路清扫车完全智能化打下基础，同时也能满足现阶段在大范围内降低能耗的需求。

同时在此基础上，对传统道路清扫车能源损耗来源进行分析，发现传统道路清扫车能源损耗主要来自于驾驶员依据经验选择高挡位作业功率，并根据此问题分析道路清扫车典型作业环境，将垃圾物种类以及单一垃圾物覆盖率作为影响因素，并且提出了智能化环卫车作业功率控制系统，为后续的算法工作奠定了基础。