多傳感器融合的鐵路隧道自動(dòng)化作業(yè)研究

賀小瓊，肖世德，賴煥杰，熊 鷹

0 引言

在進(jìn)行電氣化鐵路隧道打孔等作業(yè)時(shí)，首先需要人工測(cè)量和激光投射確定隧道頂壁打孔位置。采用人工定位打孔位置坐標(biāo)，作業(yè)進(jìn)度慢，耗時(shí)耗力，由于現(xiàn)場(chǎng)工作環(huán)境潮濕、偏暗、復(fù)雜，作業(yè)存在安全隱患。近年來(lái)，傳感器技術(shù)發(fā)展迅速，廣泛應(yīng)用于資源勘探、航空、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域，傳感器測(cè)量具有速度快、分辨率高、非接觸測(cè)量等優(yōu)點(diǎn)[1～3]。

文獻(xiàn)[4]研究將紅外相機(jī)與毫米波雷達(dá)融合，用于在夜間場(chǎng)景下檢測(cè)行人，將毫米波雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)特征的優(yōu)勢(shì)與視覺傳感器獲取目標(biāo)類別特征的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，并采用YOLO 目標(biāo)檢測(cè)算法提升檢測(cè)的準(zhǔn)確率，得到了比傳統(tǒng)方法更為精確的檢測(cè)結(jié)果。文獻(xiàn)[5]提出將立體視覺與激光雷達(dá)融合，用于檢測(cè)車輛目標(biāo)外形位置，將深度學(xué)習(xí)與點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理結(jié)合，先對(duì)圖像和點(diǎn)云進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，再確定目標(biāo)外形與位置，對(duì)目標(biāo)進(jìn)行融合，最后確定目標(biāo)的最終外形與位置，得到了較好的檢測(cè)結(jié)果。文獻(xiàn)[6，7]研究采用毫米波雷達(dá)與視覺傳感器融合的方法進(jìn)行車輛跟蹤，從而提高車輛前向防碰撞系統(tǒng)對(duì)環(huán)境感知的準(zhǔn)確性，剔除了非危險(xiǎn)目標(biāo)、虛假目標(biāo)的影響，獲得了良好的跟蹤效果、較強(qiáng)的適應(yīng)性和較高的準(zhǔn)確率。

針對(duì)鐵路隧道電氣化打孔與吊柱安裝作業(yè)需求，本文提出一種將激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光測(cè)距傳感器融合的作業(yè)方法，用于實(shí)現(xiàn)電氣化鐵路作業(yè)車輛的自動(dòng)駕駛和自動(dòng)定位隧道頂壁打孔點(diǎn)的位置。各傳感器安裝在作業(yè)車輛上，在車輛行駛過(guò)程中，毫米波雷達(dá)實(shí)時(shí)探測(cè)前方障礙物，激光測(cè)距傳感器實(shí)時(shí)判斷車身在隧道中的行駛狀態(tài)[8]，激光雷達(dá)實(shí)時(shí)掃描并獲取隧道頂部輪廓的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，完成打孔點(diǎn)位置坐標(biāo)定位后，機(jī)械手移動(dòng)到打孔位置進(jìn)行打孔，實(shí)現(xiàn)作業(yè)自動(dòng)化。

1 傳感器整體布局

采用N30103B 型單線激光雷達(dá)，掃描得到二維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，掃描范圍0～30 m，掃描角度為360°。毫米波雷達(dá)采用ARS408-21 型號(hào)，最大探測(cè)距離為250 m。激光測(cè)距傳感器采用HZH-F50 型號(hào)，量程為10 m。

傳感器安裝于隧道作業(yè)車輛上，其整體布局如圖1 所示。激光雷達(dá)安裝于車輛頂部掃描隧道頂部截面輪廓，毫米波雷達(dá)安裝在車輛前方下部探測(cè)道路前方的障礙物，4 個(gè)激光測(cè)距傳感器對(duì)稱安裝在車輛兩側(cè)，用于測(cè)量車身到隧道兩壁的距離。

圖1 傳感器布局

傳感器與工控機(jī)之間的通信方式如圖2 所示，激光雷達(dá)采用以太網(wǎng)通信，毫米波雷達(dá)采用CAN總線通信，激光測(cè)距傳感器采用串口通信。各傳感器采集到數(shù)據(jù)后通過(guò)工控機(jī)進(jìn)行讀取和數(shù)據(jù)處理，將處理后生成的執(zhí)行指令，如是否停車、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)及轉(zhuǎn)動(dòng)角度等信息，通過(guò)工控機(jī)CAN 總線下發(fā)至執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

圖2 傳感器通信方式

2 傳感器算法描述

2.1 激光雷達(dá)輪廓擬合算法

激光雷達(dá)掃描得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)為距離di和角度αi，根據(jù)式（1）將其轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)值(xi,yi)，其中c為點(diǎn)云總數(shù)量。采用點(diǎn)云庫(kù)中的半徑濾波算法濾除孤立點(diǎn)、噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)。濾波原理：如果一個(gè)點(diǎn)在鄰域半徑范圍內(nèi)包含的點(diǎn)云數(shù)量達(dá)到鄰域點(diǎn)數(shù)，則該點(diǎn)為有效點(diǎn)保留，反之則去除。

采用最小二乘法對(duì)濾波后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合[9]，得到擬合系數(shù)ak(k= 0,1,…,n)，其中n為擬合的多項(xiàng)式次數(shù)，最終得到擬合方程Y(x) =a0x+a1x2+…+anxn。采用式（2）計(jì)算擬合誤差E，E越小說(shuō)明擬合精度更高，擬合效果更好。

2.2 毫米波雷達(dá)避障算法

ARS408-21 型號(hào)毫米波雷達(dá)綜合了寬視角中距離和窄視角長(zhǎng)距離，采用目標(biāo)模式采集數(shù)據(jù)，將探測(cè)到的任一目標(biāo)用式（3）表示：

式中：l為目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)縱向距離；w為目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)橫向距離；v為目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)速度；P為目標(biāo)存在的概率。

根據(jù)目標(biāo)相對(duì)雷達(dá)的位置不同可將目標(biāo)分為4類：（1）危險(xiǎn)目標(biāo)，目標(biāo)在車輛前方且距離車輛較近，需立即停車；（2）非危險(xiǎn)目標(biāo)，目標(biāo)在車輛前方但距離車輛較遠(yuǎn)，此時(shí)無(wú)需停車，待車輛行駛至離目標(biāo)較近時(shí)再停車；（3）無(wú)效目標(biāo)，目標(biāo)未處于車輛前方，而是處于車輛兩側(cè)，且目標(biāo)與車輛的橫向距離較大，對(duì)車輛前行不產(chǎn)生任何影響；（4）虛假目標(biāo)，電磁波產(chǎn)生的噪聲點(diǎn)，目標(biāo)數(shù)據(jù)超出了傳感器的檢測(cè)范圍，目標(biāo)實(shí)際根本不存在，或目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)距離為0。

首先對(duì)毫米波雷達(dá)采集到的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，初步濾除無(wú)效目標(biāo)和虛假目標(biāo)。毫米波雷達(dá)的目標(biāo)數(shù)據(jù)處理流程如圖3 所示，當(dāng)前方存在危險(xiǎn)目標(biāo)時(shí)才停車，存在非危險(xiǎn)目標(biāo)、無(wú)效目標(biāo)和虛假目標(biāo)時(shí)不停車，在車輛行駛過(guò)程中，不斷循環(huán)讀取毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

圖3 目標(biāo)數(shù)據(jù)處理流程

2.3 激光測(cè)距傳感器轉(zhuǎn)向算法

激光測(cè)距傳感器檢測(cè)車輛在隧道中行駛狀態(tài)的原理如圖4 所示。其中S1為車輛左側(cè)前方激光測(cè)距傳感器測(cè)量出到左側(cè)隧道壁的距離，S2為車輛右側(cè)前方激光測(cè)距傳感器測(cè)量出到右側(cè)隧道壁的距離，S3為車輛左側(cè)后方激光測(cè)距傳感器測(cè)量出到左側(cè)隧道壁的距離，S4為車輛右側(cè)后方激光測(cè)距傳感器測(cè)量出到右側(cè)隧道壁的距離，D為同側(cè)兩傳感器的距離，θ為車輛行駛方向與既定行駛路線的偏角，S為車輛中心點(diǎn)偏離既定行駛路線的距離。

根據(jù)圖4 中的4 個(gè)激光測(cè)距傳感器的測(cè)量值S1、S2、S3、S4，可采用式（3）計(jì)算車輛的行駛偏角θ。當(dāng)行駛方向偏向左時(shí)，θ為負(fù)值；當(dāng)行駛方向偏向右時(shí)，θ為正值。根據(jù)式（4）可計(jì)算出車輛中心偏距S。當(dāng)車輛中心偏離至既定行駛路線左側(cè)時(shí)，S為負(fù)值；當(dāng)車身偏離至既定行駛路線的右側(cè)時(shí)，S為正值。

圖4 車輛行駛狀態(tài)檢測(cè)原理

當(dāng)車輛中心偏離既定行駛路線或行駛方向偏離既定行駛路線時(shí)，需要糾正車輛的行駛方向與行駛路線，使得車輛按既定行駛路線行駛。隧道作業(yè)車輛的行駛速度較低，可采用Stanley Method 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛的軌跡追蹤，式（5）為Stanley Method模型的計(jì)算式：

式中：δ為車輪平均偏角；k為增益參數(shù)；e為車輛前軸偏離既定行駛路線的距離；v0為車輛前軸中心速度。

根據(jù)阿克曼轉(zhuǎn)向原理，可計(jì)算出左右輪糾正的偏角。當(dāng)行駛方向偏左時(shí)，需要右轉(zhuǎn)糾正行駛方向，根據(jù)式（6）計(jì)算左右輪的轉(zhuǎn)角；當(dāng)行駛方向偏右時(shí)，需要左轉(zhuǎn)糾正行駛方向，根據(jù)式（7）計(jì)算左右輪轉(zhuǎn)角。式中：L為前后輪間距；W為左右輪間距；R為轉(zhuǎn)向半徑；δl和δr分別為糾正行駛方向時(shí)左輪和右輪需轉(zhuǎn)動(dòng)的角度；R可根據(jù)tanδ=L/R計(jì)算。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

基于VC++編寫了激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光測(cè)距傳感器的數(shù)據(jù)讀取、處理與指令發(fā)送等程序，進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)。

利用激光雷達(dá)采集模擬隧道輪廓的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，分別采用三次、四次、五次多項(xiàng)式對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得出四次多項(xiàng)式擬合效果最好，四次多項(xiàng)式擬合結(jié)果如圖5 所示，擬合曲線方程為y= -2.64×10-4x4- 0.02x3- 0.04x2- 1.04x+ 5.78，擬合誤差為0.2，擬合耗時(shí)86 ms。根據(jù)擬合方程，輸入打孔點(diǎn)的橫坐標(biāo)x0，可求出打孔點(diǎn)的位置坐標(biāo)(x0,y0)，而后機(jī)械手移動(dòng)到該位置進(jìn)行打孔。

圖5 點(diǎn)云數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

毫米波雷達(dá)模擬實(shí)驗(yàn)采集到的目標(biāo)數(shù)據(jù)分布如圖6 所示，圖中黑色圓點(diǎn)為目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)的信息與最終處理的結(jié)果如表1 所示。車輛前方遇到不同的障礙物時(shí)可返回不同的結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)避障。

圖6 雷達(dá)原始目標(biāo)數(shù)據(jù)分布

表1 毫米波雷達(dá)原始目標(biāo)數(shù)據(jù)

4 個(gè)激光測(cè)距傳感器安裝時(shí)D為3 m，車輛L為4 m，W為2 m，模擬實(shí)驗(yàn)時(shí)，v0為1 m/s，k設(shè)置為0.3。采集到5 個(gè)測(cè)量值，計(jì)算出車輛的偏角、偏距及糾正行駛方向左右輪需轉(zhuǎn)動(dòng)的角度，并將計(jì)算結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行對(duì)比，以判度算法的準(zhǔn)確性，多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2 所示。可以看出，計(jì)算值與測(cè)量值誤差較小，轉(zhuǎn)向角度較準(zhǔn)確，能夠?qū)崿F(xiàn)在車輛行駛狀態(tài)有誤時(shí)及時(shí)糾正行駛方向。

表2 激光測(cè)距轉(zhuǎn)向?qū)嶒?yàn)

4 結(jié)論

提出了一種多傳感器融合的鐵路隧道自動(dòng)化作業(yè)方法，將毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、激光測(cè)距傳感器安裝于作業(yè)車輛，毫米波雷達(dá)與激光測(cè)距傳感器用于實(shí)現(xiàn)作業(yè)車輛的自動(dòng)駕駛，激光雷達(dá)定位隧道頂壁打孔點(diǎn)的位置。初步模擬實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠初步實(shí)現(xiàn)隧道作業(yè)車輛的自動(dòng)駕駛，即遇到障礙物及時(shí)停車，車身偏離既定行駛路線時(shí)能夠及時(shí)糾正行駛方向，且能夠較為精確地定位打孔坐標(biāo)，為電氣化鐵路隧道自動(dòng)化作業(yè)提供一種參考方法。由于作業(yè)車輛在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生震動(dòng)，對(duì)激光雷達(dá)定位作業(yè)的定位精度有一定的影響，在遇到復(fù)雜情況時(shí)，轉(zhuǎn)向控制精度可能會(huì)降低，需后續(xù)進(jìn)行進(jìn)一步的研究。