鐵路汽車裝載激光雷達技術(shù)應(yīng)用

胡 淦，李可佳，安 迪，李 涵，馬欣然

(中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 運輸及經(jīng)濟研究所，北京 100081)

1 概述

隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，鐵路汽車裝載技術(shù)在運輸過程中越來越重要。然而，由于鐵路汽車裝載過程中仍然采用人工指揮或?qū)бO(shè)備進行引導(dǎo)的手段，司機視線可能會存在盲區(qū)，特別是在裝載大型車輛時，對準和調(diào)整汽車位置的引導(dǎo)方式難度高，存在時間長、效率低、安全隱患大等問題，我國目前也還沒有成熟的輔助系統(tǒng)應(yīng)用于汽車的鐵路裝載作業(yè)。

激光雷達是激光、大氣光學(xué)、雷達、光機電一體化和電算等技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，以激光為光源，通過探測激光與被探測物之間相互作用的光波信號來遙感測量[1-2]，其本質(zhì)是高速旋轉(zhuǎn)的激光測距儀由電機帶動激光測距儀以一定頻率旋轉(zhuǎn)，使得激光雷達能夠獲取其旋轉(zhuǎn)平面內(nèi)多個離散點的距離數(shù)據(jù)，從而獲得自身位置與周圍物體的相對位置信息[3-4]。無論白天黑夜，激光雷達均能夠探測遠距離的目標，不受霧、云和雨的阻擋，具有全天候、全天時的特點，并有一定的穿透能力[5]。激光雷達的有效掃描區(qū)域為270°，1周包含1 080束激光，角度分辨率為0.25°。在實際應(yīng)用中，激光雷達的掃描盲區(qū)為垂直上方90°區(qū)域，掃描區(qū)域沿垂直地面方向軸對稱，激光雷達的掃描區(qū)域如圖1所示。

圖1 激光雷達的掃描區(qū)域Fig.1 Laser radar scanning area

激光雷達作為一種精度高、反應(yīng)靈敏、穩(wěn)定性強的測距傳感器，能夠為鐵路汽車裝載導(dǎo)引設(shè)備提供實時、準確的車輛位置信息，輔助司機完成鐵路汽車裝載作業(yè)。因此，提出一種基于激光雷達技術(shù)的車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)及激光雷達檢測算法，通過該算法可以對激光雷達測距數(shù)據(jù)進行處理，獲取相應(yīng)待測邊界距離值，以適用于鐵路汽車裝載中的定位導(dǎo)航，輔助司機實施裝載，提高鐵路裝載效率和安全性。

2 車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)構(gòu)成

鐵路上采用平車作為汽車的運輸工具，以渡板作為輔助工具，裝車人員駕駛汽車通過渡板，直接停在平車上[6-7]。在實際裝車過程中，需要多人在旁邊指揮、測量和反復(fù)調(diào)整，裝載效率低。遇到惡劣天氣或者夜間裝車時，裝車人員短時間內(nèi)無法對準位置，嚴重影響汽車裝載及運輸效率[8-9]。

車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)將激光雷達技術(shù)應(yīng)用于鐵路汽車裝載，并將激光雷達垂直固定在被裝載車輛的車頭中心位置，其轉(zhuǎn)動平面與平車平面垂直相交。借助激光雷達的測量數(shù)據(jù)，可以實時獲取激光雷達相對平車的位置和偏離信息，配合攝像頭圖像為裝車人員提供準確全面的車輛位置和偏差信息，從而代替人力輔助裝車人員完成汽車裝載作業(yè)，車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)工作示意圖如圖2所示。

圖2 車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)工作示意圖Fig.2 Working diagram of guide system

車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)包括激光雷達測距傳感器、視頻監(jiān)控器、無線模塊、電源、電器箱和平板電腦。激光雷達測距傳感器、視頻監(jiān)控器、無線模塊和電源均安裝在電器箱內(nèi)，電器箱固定在車輛前端或尾部中心處，其轉(zhuǎn)動平面與平車地板垂直相交。電器箱尺寸小、重量輕、方便攜帶、隨用隨裝。平板電腦放置于汽車內(nèi)，為司機提供車輛和平車的相對位置信息，并發(fā)出操作提醒。車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)的激光雷達測距傳感器用于測量車輛與平車邊界之間的距離；無線模塊將激光雷達采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理模塊；視頻監(jiān)控器為司機提供車輛前方的實時圖像；電源給激光雷達測距傳感器、視頻監(jiān)控器、無線模塊供電。在該系統(tǒng)中，激光雷達測量數(shù)據(jù)在經(jīng)過微機處理后，可以得到偏移量，并通過無線的方式傳輸?shù)杰噧?nèi)的液晶顯示屏上，為汽車駕駛員提供偏移提示，輔助司機完成汽車裝載作業(yè)。

3 激光雷達檢測算法

為獲得激光雷達位置偏離信息，需要確定激光雷達高度H、激光雷達到平車兩邊距離L1和L2，以及偏角β。平車邊界存在跳變測量信息，通過激光雷達檢測算法可以識別跳變測量信息，得到平車兩邊邊界處的測量點，相應(yīng)測量點的距離數(shù)據(jù)即為激光雷達距離平車兩邊界的直線距離。激光雷達測量斷面如圖3所示。

（1）確定H。激光雷達的掃描分辨率為0.25°，每掃描1周會發(fā)出1 080束激光，得到1 080個數(shù)據(jù)點。掃描平車截面時，根據(jù)激光雷達不同高度，約有400 ～ 600束激光會落在平車上，這些激光的測量值即為激光雷達與平車相應(yīng)位置的距離，返回數(shù)據(jù)的最小值即為激光雷達距離平車的最短距離H。

圖3 激光雷達測量斷面Fig.3 Laser radar measuring section

（2）確定L1，L2值。在車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)的算法中，判定出平車邊界，即可確定L1，L2。S1和為相鄰2束激光，由激光雷達分辨率可知2束激光夾角為0.25°，其中S1打在平車上，超出了平車邊界。通過分析2束激光的返回值，可知S1到的測量數(shù)據(jù)是跳變的，因而可以判定平車邊界夾在2束激光之間。依據(jù)測量結(jié)果，將S1的測量值視為L1，同理可得L2。當(dāng)激光雷達位于平車中心線上時L1=L2。已知L1，L2和H，即可根據(jù)勾股定理求得平車兩端距離，。

（3）測量偏角β。車輛偏轉(zhuǎn)會對測量結(jié)果產(chǎn)生較大影響，當(dāng)偏轉(zhuǎn)角度為β時，實測偏離量為實際偏離量的倍，因而需要求出偏角β進行修正。偏角β示意圖如圖4所示。

圖4 偏角β示意圖Fig.4 Angle beta diagram

平車寬度為D，箭頭起點為激光雷達所在位置，箭頭指向為車輛行駛方向。此時，車輛行駛方向偏離平車中心線β角度，計算公式為

（4）計算偏離量。根據(jù)已知數(shù)據(jù)H，L1，L2，β，即可求得偏離量ΔD，計算公式為

綜上可知，偏離量求解流程如圖5所示。

圖5 偏離量求解流程Fig.5 Deviation calculation process

4 誤差矯正與實驗分析

偏離量ΔD為隨機誤差，其大小和正負都不確定，但在大量重復(fù)測量實驗中服從一定統(tǒng)計規(guī)律。誤差具有對稱性、單峰性、有界性和抵償性的特點，即理論上大小相等的正負誤差出現(xiàn)的概率相等，小誤差出現(xiàn)的概率大，大誤差出現(xiàn)的概率小，最大誤差有極限，并且隨著測量次數(shù)增加，誤差代數(shù)和趨于零。誤差不可避免，但消除小概率出現(xiàn)的大誤差對提高測量精度至關(guān)重要。

4.1 誤差矯正方法

基于誤差特征，選取以下4種方法對測量數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理。

（1）平均數(shù)法。即不做篩選，整體取平均。由前文分析可知，數(shù)據(jù)誤差的類型主要是隨機誤差，隨機誤差具有對稱性，即在數(shù)據(jù)量足夠大時，絕對值相等的正負誤差概率相等，所有誤差的加和接近于零。因此，理論上經(jīng)過平均數(shù)法處理后的誤差會大大減小。

（2）投票法。對每組數(shù)據(jù)分別去掉3個最大值和最小值后取平均，得到最終數(shù)據(jù)。投票法相當(dāng)于在取平均數(shù)法的基礎(chǔ)上去掉異常數(shù)據(jù)。

（3）中位數(shù)法。該方法依據(jù)隨機誤差的對稱性，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時，理論上中位數(shù)的誤差應(yīng)趨于零，通過選取中位數(shù)的方法就可以有效避免誤差。

（4） 正態(tài)分布法。依據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，待處理數(shù)據(jù)中數(shù)值分布在 (μ-σ，μ+σ)中的概率為 65.26% ；數(shù)值分布在 (μ- 2σ，μ+ 2σ)中的概率為 95.44% ；數(shù)值分布在 (μ- 3σ，μ+ 3σ)中的概率為 99.74%。選取(μ-σ，μ+σ)內(nèi)的數(shù)據(jù)進行平均處理，篩除區(qū)間外的數(shù)據(jù)，結(jié)果表明該方法可以剔除極值點，避免誤差。

4.2 實驗結(jié)果分析

實驗選取3個位置，分別運行平均數(shù)法、投票法、中位數(shù)法、正態(tài)分布法4種算法進行測定，其中3個位置分別為平車中心線、平車中心線左偏50 mm、平車中心線右偏100 mm。每組實驗選取200個數(shù)據(jù)進行分析，平車中心線偏左的數(shù)據(jù)為正值，偏右的數(shù)據(jù)為負值，得出測定平均值、誤差平均值和標準差的實驗結(jié)果比較如表1所示。

誤差平均值可以反映數(shù)據(jù)精度，標準差可以反映數(shù)據(jù)離散程度。由表1可知，運行不同算法時，各組誤差平均值、標準差均無明顯差距，誤差平均值基本在(-1.5 mm，3 mm)之間波動，即經(jīng)過算法處理后，測量精確度可以達到毫米級別，基本滿足應(yīng)用需求。

取3組實驗數(shù)據(jù)誤差平均值和標準差平均值，得到3組實驗取平均結(jié)果如表2所示。

由表2可知，正態(tài)分布法的平均誤差最大；中位數(shù)法的平均誤差最小，精確度最高，但其平均標準差最大，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性差；投票法的平均標準差最小，精度也較優(yōu)。車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)在戶外的實際應(yīng)用中，會遇到更加復(fù)雜的情況，因而對數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的要求相對更高。因此，選取投票法作為車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)的最終算法。

表1 實驗結(jié)果比較 mmTab.1 Comparison of experimental results

表2 3組實驗取平均結(jié)果 mmTab.2 Average of 3 groups of experiments

5 結(jié)束語

基于激光雷達技術(shù)的車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)能夠為司機實時提供汽車相對平車邊界的位置，在一定程度上可以增強鐵路汽車裝載的靈活性，保證裝載過程中的人員與設(shè)備安全，有效提升鐵路汽車運輸服務(wù)質(zhì)量，提高裝車效率。通過實驗證明，采用車輛輔助引導(dǎo)系統(tǒng)和激光雷達檢測算法后，車輛引導(dǎo)的可靠性、精確度得以提高，不僅滿足了汽車在鐵路裝載中的定位引導(dǎo)需求，有效節(jié)省時間，還節(jié)約了人力，減少安全隱患。隨著無人駕駛和室外機器人的飛速發(fā)展，激光雷達技術(shù)也越來越成熟，在滿足技術(shù)標準的前提下應(yīng)進一步研究降低激光雷達成本，增強產(chǎn)品競爭力。