无人驾驶运矿车车速控制算法研究

霍光 刘秀梅 范洋洋 何亚屏

[摘要]针对电动轮矿卡的速度控制系统存在大滞后、非线性度高、建模困难等问题，提出一种基于模糊控制的速度控制算法。综合考虑速度的跟随性能和控制量的平顺性，并对期望车速、道路坡度、油门踏板控制量等进行平顺化。所提出的算法应用于无人驾驶的电动轮矿卡。通过实车无人驾驶测试表明，所提出的算法能够有效的对无人驾驶电动轮矿卡的车速进行控制。

关键词：无人驾驶;电动轮矿卡;车速控制;模糊控制;平顺化

1引言

目前，露天矿存在工作环境恶劣、招工难、人员管理困难、安全性低等问题。矿卡运输过程的无人驾驶功能是智慧矿山的重要组成部分，电动轮矿卡则是露天矿的重要运输车型。电动轮矿卡与常规货车的传动系统存在重大差异，导致在无人驾驶应用中，对车速的控制比较困难。本文主要对电动轮矿卡的车速控制进行研究，提出了一种算法，用来解决无人驾驶应用中电动轮矿卡的车速控制问题。

2无人驾驶电动轮矿卡车速控制介绍

电动轮矿卡传动系统的结构决定了其传动系统存在大滞后、高度非线性、建模困难等问题。在无人驾驶应用中，电动轮矿卡的车速控制尤为重要。传统的以车速跟随误差为唯一控制目标的算法，会造成控制信号调节频繁、发动机冒黑烟、车速无法稳定等问题。这些问题会导致发动机、发电机和电动机的工作条件恶劣，对其造成不良影响，并最终影响矿卡的使用寿命。

3速度控制算法设计

3.1 电动轮矿卡速度控制简介

在无人驾驶应用中，为了实现矿卡的驱动和制动控制，对矿卡进行了改造，在无人驾驶控制器中设计了电压输出电路来模拟原车上油门踏板和电制动踏板的电压信号输出，电动轮矿卡的运行路况颠簸以及矿卡本身的特性共同决定了矿卡车速控制的速度控制误差与控制量的平顺性两个指标是相互矛盾。达到比较小的速度控制误差，造成油门和电制动反复调节的现象和速度控制误差。

本文提出的速度控制算法采用模糊控制器来兼顾速度控制误差和控制量的平顺性。并对期望车速、道路坡度、油门踏板和电制动踏板的控制量等进行平顺化。以期达到良好的控制效果。

3.2 控制算法设计

矿卡速度控制算法的流程图如图2所示。

3.2.1 基础控制量计算

基础控制量计算模块是一个模糊控制器[4]，控制器的输入为期望车速vd和路面坡度s，输出为油门踏板开度的控制量a和制动踏板开度的控制量b。对于电动轮矿卡，在行驶过程中，制动基本通过电制动来实现，所以制动踏板的控制量为电制动踏板的控制量。

在该模糊控制器中，输入量vd的模糊集论域为[0， 30]，坡度s的模糊集论域为[-0.15，0.15]，a和b的模糊集论域都为[0，1]。vd、a和b的模糊子集为{ZE， PS， PM， PB， PVB}，s的模糊子集为{NB， NS， ZE， PS， PB}。

模糊控制规则是模糊控制的核心，是根据经验和大量人工实验获得的[4]。

3.2.2 修正控制量计算

基础控制量可以使矿卡在平路和上下坡路面上保持稳定的车速，但会存在速度控制误差，在某些工况下，误差会比较大。为了消除速度控制误差，在基础控制量上加入了修正控制量。修正控制量也是采用模糊控制计算的，模糊控制器的输入为速度控制误差和速度误差的变化率，其中e=vd-v，v为实际车速。为对时间的导数。模糊控制器的输出为油门踏板和电制动踏板的修正控制量a和b。

3.2.3 总的控制量计算

油门踏板和电制动踏板总的控制量按式（1）进行计算。

由于基础控制量和修正控制量都是采用模糊控制算法计算得到，可能会出现油门和电制动控制量都大于0的情况，针对这種情况，对控制量进行如式（2）所示的处理，其中af和bf为油门踏板和电制动踏板的最终控制量，为载荷系数，空载时为1;满载时，取为大于1的正数。

式（2）可以保证油门和电制动不会同时起作用，另外当控制量比较小时不对执行机构进行控制，防止控制量在油门和电制动之间来回跳变。

3.3 控制量的平顺化

为了使控制算法能够达到良好效果对期望车速在不同的路段，由于道路的路面条件和道路曲率的影响，期望车速不同，对期望车速的变化处采用斜坡过渡，以避免期望车速的突变，进而导致控制量的突变，道路坡度通过路径文件中的路径点的高度信息计算得到，由于矿区道路路面造成路径文件中采集的高度信息有比较大的波动，会造成基础控制量的计算出现比较大的波动。如图3所示，原始数据存在比较大的波动，虚线为处理后的数据，由图中可见在数据的最后一段，原始数据波动比较大，处理之后的数据直接是一条直线，将波动消除。处理后的数据直接写入到路径文件用于车辆的速度控制。

油门踏板和电制动踏板控制量的平顺化与期望速度的平顺化类似，也是采用斜坡过渡的方式。

4实车验证

对电动轮矿卡进行了线控化改造，并进行无人驾驶实验，对上述的控制算法进行验证。在矿区运输作业过程中，满载上坡和空载下坡是典型的工作场景。  主要针对这两种工作场景进行验证。满载上坡工况的测试结果如图5所示，从图中可以看出，油门踏板的调节比较平顺，不存在高频的反复调节。由于是满载上坡工况，油门基本达到100%的开度，电制动踏板开度全程为0。速度的跟随符合算法预期的效果。

空载下坡工况的测试结果如图6所示，从图中可以看出，整个过程主要是电制动踏板在工作，只有起步阶段和中间坡度比较小的一段油门踏板起作用，油门踏板和电制动踏板的调节平顺，整体速度跟随效果也比较好。

5结论

针对无人驾驶应用中，电动轮矿卡的速度控制系统存在大滞后、非线性度高、建模困难等问题，设计了基于模糊控制的速度控制算法，经过实车实验验证了算法的有效性。采用所述算法，矿卡的油门踏板和电制动踏板调节平顺，电传动系统的工作状态良好，车速跟随性能也能满足无人驾驶的要求。

参考文献

[1] 凌月明等. 2018中国矿产资源报告[M]. 地址出版社， 2018

[2] 谭章禄， 吴琦. 智慧矿山理论与关键技术探析[J]. 中国煤炭， 2019， 30-40.

[3] 刘向杰， 周孝信， 柴天佑. 模糊控制研究的现状与新发展[J]. 信息与控制， 1999， 28（4）：283-292.

[4] 王述彦， 师宇， 冯忠绪. 基于模糊PID控制器的控制方法研究[J]. 机械科学与技术， 2011， 30（1）：166-172.