礦用無(wú)人運(yùn)輸車(chē)輛精準(zhǔn)停靠控制算法

張翔宇，徐國(guó)艷，夏 啟，李 涵，徐全耀，蔡明祥

（1.北京航空航天大學(xué) 特種車(chē)輛無(wú)人運(yùn)輸技術(shù)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100191；2.北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院，北京 100191；3.國(guó)能新疆準(zhǔn)東能源有限責(zé)任公司，新疆 昌吉 831100）

自動(dòng)駕駛技術(shù)逐漸成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分[1]，礦區(qū)無(wú)人運(yùn)輸作為自動(dòng)駕駛落地典型，受到越來(lái)越多的關(guān)注。礦用無(wú)人運(yùn)輸車(chē)輛在工作面和卸礦平臺(tái)裝卸車(chē)時(shí)需要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)?？恳蕴岣吖ぷ餍蔥2]，尤其要防止溜坡或二次?？康痊F(xiàn)象的出現(xiàn)。

已有一些研究嘗試提高?？烤?，從提高速度跟蹤控制精度入手，多采用模型預(yù)測(cè)控制或改進(jìn)PID 控制。朱敏等[3]提出了1 種模型預(yù)測(cè)速度跟蹤算法，能夠克服行駛阻力大等模型誤差和不確定干擾；RAFFIN 等[4]給出了1 種基于模型參考自適應(yīng)控制的縱向控制器，但需要考慮完整的輪胎性能、制動(dòng)系數(shù)等因素進(jìn)行速度跟蹤；TOULOTTE 等[5]針對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛跟蹤控制過(guò)程模型的不穩(wěn)定問(wèn)題，提出了基于TS 的模糊邏輯模型建立的縱向跟蹤控制器，具有較好的控制效果和實(shí)時(shí)性；裴曉飛等[6]設(shè)計(jì)了1 種基于車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)方程的前饋加反饋車(chē)速控制器，通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證得到有關(guān)節(jié)氣門(mén)開(kāi)度-車(chē)速-減速度以及制動(dòng)壓力-車(chē)速-減速度的三維經(jīng)驗(yàn)圖對(duì)實(shí)際控制量進(jìn)行補(bǔ)償，減少了工況改變所引起的車(chē)速控制偏差；WANG 等[7]基于非參數(shù)車(chē)輛模型設(shè)計(jì)出的前饋加反饋控制器，考慮車(chē)輛實(shí)際運(yùn)行中的復(fù)雜工況，設(shè)計(jì)了1 種比例內(nèi)?？刂破餮a(bǔ)償路況變化和車(chē)輛本身變化所帶來(lái)的干擾；李貽斌等[8]使用基于模糊邏輯和遺傳算法，結(jié)合油門(mén)/剎車(chē)切換邏輯設(shè)計(jì)出縱向運(yùn)動(dòng)控制器。

根據(jù)礦區(qū)運(yùn)輸工況和運(yùn)輸車(chē)輛的工作特性，精準(zhǔn)?？克惴ㄐ枰⑷r環(huán)境參數(shù)辨識(shí)模型，考慮路面不平度和坡度產(chǎn)生的擾動(dòng)影響和制動(dòng)系統(tǒng)本身存在的延時(shí)影響。為此，考慮外部擾動(dòng)和底層控制邏輯切換策略，提出1 種礦用運(yùn)輸車(chē)輛精準(zhǔn)?？康那梆仭婪答伩刂扑惴ā?/p>

1 環(huán)境參數(shù)辨識(shí)

1.1 坡度估計(jì)

采用車(chē)輛動(dòng)力學(xué)坡度測(cè)量法和GPS 識(shí)別法融合識(shí)別的方式，并參考文獻(xiàn)［9］中的交互多模型卡爾曼濾波算法，通過(guò)多模型混合輸入的聯(lián)合估計(jì)來(lái)得到魯棒性好、準(zhǔn)確度高的坡度估計(jì)結(jié)果。基于車(chē)輛縱向動(dòng)力學(xué)模型的道路坡度量測(cè)計(jì)算式推得車(chē)輪旋轉(zhuǎn)動(dòng)力學(xué)方程為：

式中：Jwj為繞輪心的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2；ωj為旋轉(zhuǎn)角速度，rad/s；Tdj為驅(qū)動(dòng)力矩，N·m；Tbj為制動(dòng)力矩，N·m；Fxj為輪胎與地面之間的縱向力，N；f 為輪胎滾動(dòng)阻力系數(shù)；Fzj為垂向力，N；Rtj為車(chē)輪滾動(dòng)半徑，m。

考慮車(chē)輛因縱、側(cè)向加速度引起的輪荷轉(zhuǎn)移后，各車(chē)輪的垂向力表達(dá)式為：

式中：Fz1為前輪垂向力，N；Fz3為后輪垂向力，N；hg為車(chē)輛質(zhì)心高度，m；L 為前后軸距，m；a 為車(chē)輛前軸距質(zhì)心的距離，m；b 為車(chē)輛后軸距質(zhì)心的距離，m；θ 為坡度角度值，（°）；m 為車(chē)輛質(zhì)量，kg；ax為車(chē)輛的加速度，m/s2。

根據(jù)離散狀態(tài)方程式，建立基于縱向動(dòng)力學(xué)的定坡度模型，得到觀(guān)測(cè)器的狀態(tài)方程為：

式中：vx為速度，m/s，i為坡度；δ 為模擬駕駛員反應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)，δ＝0.9；Δt 為算法采樣間隔時(shí)間，s；Fx為垂向力，N；Fw為垂向阻尼力，N；wk1為基于縱向動(dòng)力學(xué)的過(guò)程噪聲。

露天礦區(qū)環(huán)境空闊，無(wú)高大遮擋物，GPS 信號(hào)強(qiáng)，道路坡度一般不大于10%。通過(guò)提取導(dǎo)航坐標(biāo)下縱向和垂向運(yùn)動(dòng)參數(shù)來(lái)推導(dǎo)坡度值，計(jì)算式為：

式中：Δs＝vxΔt；Δk＝hk-hk-1；hk為k 時(shí)刻的高程。

根據(jù)離散狀態(tài)方程式，建立基于GPS 的坡度模型，得到觀(guān)測(cè)器的狀態(tài)方程為：

式中：wk2為基于GPS 的過(guò)程噪聲。

1.2 路面不平度估計(jì)

采用基于懸架響應(yīng)的路面不平度識(shí)別方法，根據(jù)無(wú)人運(yùn)輸車(chē)輛運(yùn)過(guò)程中產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)響應(yīng)間接獲取路面高程。建立半車(chē)4 自由度動(dòng)力學(xué)微分方程為：

式中：mf、mr分別為前后輪質(zhì)量，kg；mH為簧上質(zhì)量，kg；Ff、Fr分別為前后軸懸架與車(chē)身之間的動(dòng)態(tài)作用力；Iy為繞y 軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，kg·m2；ktf、ktr分別為前后輪胎剛度，N/m；kf、kr分別為前后懸架剛度，N/m；cf、cr分別為前后懸架阻尼系數(shù)；xHf、xHr分別為前后懸架簧上質(zhì)量的垂直位移，m；xf、xr分別為前后輪的垂直位移，m；xH為質(zhì)心處的垂直位移，m；Lf、Lr分別為質(zhì)心距前后軸的距離，m；h 為質(zhì)心高度，m；qf、qr分別為前后輪的路面輸入。

將上式轉(zhuǎn)換成矩陣表達(dá)形式：

式中：M、C、K 分別為質(zhì)量矩陣、阻尼矩陣和剛度矩陣；F、F＊分別為縱向加速度和前后輪路面激勵(lì)對(duì)應(yīng)的輸入矩陣。

參考文獻(xiàn)［10］中路面不平度的估計(jì)算法，結(jié)合傳感器測(cè)量信息，將質(zhì)心垂向加速度、垂向位移、角速度和角度作為觀(guān)測(cè)向量，車(chē)身縱向加速度作為濾波器的已知輸入，通過(guò)增廣卡爾曼濾波迭代更新，與車(chē)輛縱向位移一起轉(zhuǎn)換得到空間域路面不平度。

2 控制算法設(shè)計(jì)

精準(zhǔn)?？靠刂扑惴òň嚯x-速度規(guī)劃層、?？克惴▽右约斑\(yùn)動(dòng)控制層。其中，控制算法層是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)停靠控制的關(guān)鍵層，用于給出維持車(chē)輛期望運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、糾正車(chē)輛實(shí)時(shí)位置所需的執(zhí)行器開(kāi)度指令，并對(duì)實(shí)車(chē)平臺(tái)反饋的狀態(tài)信息進(jìn)行濾波以降低系統(tǒng)噪聲；運(yùn)動(dòng)控制層是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛精準(zhǔn)?？康目刂频幕A(chǔ)層，主要用于對(duì)算法層指令進(jìn)行合理的轉(zhuǎn)化和分配，并作用與整車(chē)系統(tǒng)，保證車(chē)速控制響應(yīng)速度，提升控制系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

2.1 距離及速度規(guī)劃

停靠作業(yè)涉及前向?？?，如障礙物停車(chē)工況、任務(wù)停車(chē)工況與倒車(chē)?？?，如裝卸載停車(chē)工況、泊車(chē)工況。車(chē)輛降速到達(dá)停靠區(qū)域后，獲取停靠線(xiàn)的精確位置并擺正車(chē)輛位姿后即進(jìn)入?？繝顟B(tài)，然后根據(jù)當(dāng)下到?？烤€(xiàn)的實(shí)際距離并結(jié)合環(huán)境信息做出距離規(guī)劃。

?？窟^(guò)程大致分為：接收停靠任務(wù)→減速至初始車(chē)速→到達(dá)控制點(diǎn)驅(qū)動(dòng)退出→制動(dòng)開(kāi)度反饋控制→到達(dá)?？奎c(diǎn)→駐車(chē)制動(dòng)使能。由于礦區(qū)實(shí)際裝、卸載區(qū)面積變化大，選取的直線(xiàn)停靠距離Sp為30 m≤Sp≤50 m，并將其分為勻速行駛路段和一級(jí)制動(dòng)路段等7 段不同的作業(yè)線(xiàn)路。

當(dāng)?？孔鳂I(yè)處于勻速行駛路段時(shí)，如果車(chē)速過(guò)低，受路面不平度影響，可能導(dǎo)致車(chē)輛直接熄火，為此設(shè)置車(chē)輛勻速狀態(tài)下的速度不小于3 km/h；當(dāng)停靠作業(yè)處于制動(dòng)投入路段時(shí)，若制動(dòng)投入時(shí)機(jī)過(guò)早或過(guò)晚，會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛?？课恢门c目標(biāo)?？课恢贸霈F(xiàn)較大偏差，為此設(shè)定車(chē)輛到達(dá)0.7Sp的位置時(shí)投入制動(dòng)；當(dāng)?？孔鳂I(yè)處于制動(dòng)介入路段時(shí)，如果制動(dòng)力投入過(guò)少，車(chē)輛可能會(huì)沖撞上擋墻，設(shè)計(jì)二級(jí)制動(dòng)方案，到?？烤€(xiàn)附近短時(shí)投入較大強(qiáng)度的制動(dòng)，以確保停靠的精確度和可靠度。結(jié)合車(chē)輛?？康木€(xiàn)路情況和速度規(guī)劃方案，最終規(guī)劃出的車(chē)輛運(yùn)行區(qū)間，車(chē)輛運(yùn)行區(qū)間表見(jiàn)表1。

表1 車(chē)輛運(yùn)行區(qū)間表

明確各個(gè)運(yùn)行區(qū)間的調(diào)速位置和?？克俣群?，根據(jù)加減速過(guò)程中加速度變化規(guī)律可以計(jì)算得到車(chē)輛的速度-時(shí)間信息，通過(guò)積分運(yùn)算獲取距離-時(shí)間信息，使得車(chē)輛在同一時(shí)刻的位置、速度信息顯示在同一個(gè)坐標(biāo)系下，得到速度-位置曲線(xiàn)。

2.2 控制器整體概述

設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)?？克惴ㄖС周?chē)輛在空重載、不同路況條件下的?？?，通過(guò)初步擬合的參數(shù)和算法內(nèi)部的自調(diào)節(jié)來(lái)滿(mǎn)足多場(chǎng)景下的?？恳?。輸入為目標(biāo)停靠位置和當(dāng)前實(shí)際位置、目標(biāo)車(chē)速和實(shí)際車(chē)速、停靠工況等，停靠線(xiàn)距離規(guī)劃模型根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的?？烤€(xiàn)距離規(guī)劃方案輸出車(chē)輛在當(dāng)前距離下的目標(biāo)車(chē)速，通過(guò)前饋開(kāi)環(huán)控制和誤差反饋修正聯(lián)合控制的方法調(diào)節(jié)車(chē)速。

控制算法主要依賴(lài)于參數(shù)的設(shè)定與調(diào)整，需要針對(duì)目標(biāo)車(chē)輛進(jìn)行制動(dòng)和開(kāi)度和節(jié)氣門(mén)開(kāi)度的標(biāo)定。在前饋開(kāi)環(huán)控制中，基礎(chǔ)控制項(xiàng)提供車(chē)輛在平路保持勻速行駛狀態(tài)的基本控制量，坡度補(bǔ)償項(xiàng)消除車(chē)輛上下坡時(shí)重力勢(shì)能帶來(lái)的影響，不平度補(bǔ)償項(xiàng)減少車(chē)輛?？窟^(guò)程中路面不平度導(dǎo)致速度跟隨出現(xiàn)的干擾。

反饋控制為PID 控制，比例和微分控制項(xiàng)考慮速度誤差和速度誤差的變化量，積分項(xiàng)考慮帶遺忘因子的速度誤差累積量。公式表示為：

式中：utotal為執(zhí)行器的開(kāi)度，utotal∈［-1，1］；ubase為基礎(chǔ)控制項(xiàng)；us為坡度補(bǔ)償項(xiàng)；ur為不平度補(bǔ)償項(xiàng)；uPD為比例微分項(xiàng)；ui為積分項(xiàng)。

2.3 前饋開(kāi)環(huán)控制

利用實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)總結(jié)出的“期望車(chē)速-坡度”二維標(biāo)定表，拆分為基礎(chǔ)補(bǔ)償量、坡度補(bǔ)償項(xiàng)及不平度補(bǔ)償項(xiàng)?；A(chǔ)補(bǔ)償項(xiàng)即坡度為0 時(shí)的控制參數(shù)，a、b、c 為多項(xiàng)式擬合系數(shù)，公式為：

以此確定基礎(chǔ)控制項(xiàng)的參數(shù)，并確定坡度為0時(shí)的對(duì)應(yīng)散點(diǎn)，經(jīng)過(guò)多次整定后最終確定基礎(chǔ)控制項(xiàng)公式為：

坡度補(bǔ)償項(xiàng)和不平度補(bǔ)償項(xiàng)均為比例控制，以坡度為0 的散點(diǎn)為初始點(diǎn)，確定坡度補(bǔ)償項(xiàng)公式為：

不平度補(bǔ)償項(xiàng)公式為：

2.4 誤差反饋修正

以比例微分項(xiàng)以速度誤差ev、速度誤差變化量Δev作為輸入，公式為：

式中：kP為速度誤差比例項(xiàng)系數(shù)；kD為速度誤差變化量微分系數(shù)。

利用實(shí)車(chē)試驗(yàn)數(shù)據(jù)總結(jié)出的“速度誤差-速度誤差變化率”二維標(biāo)定表，將其從插值PD 控制調(diào)整為固定參數(shù)PD 控制。為使調(diào)整前后的算法輸出量基本一致，需要基于標(biāo)定結(jié)果進(jìn)行擬合，首先以誤差變化率為0.03 的散點(diǎn)為起始點(diǎn)，進(jìn)行比例項(xiàng)系數(shù)kP的擬合。

基于上述kP的擬合結(jié)果，將速度誤差變化率為0.03 擬合后所對(duì)應(yīng)不同車(chē)速的點(diǎn)在二維表中確定，再根據(jù)原有二維表數(shù)據(jù)，進(jìn)行微分項(xiàng)參數(shù)整定。

最終確定比例微分項(xiàng)公式為：

精準(zhǔn)?？克惴ㄖ械姆e分項(xiàng)為帶遺忘因子的積分控制，根據(jù)原有參數(shù)，暫定積分項(xiàng)參數(shù)為0.015，遺忘因子初步設(shè)置為0.95，確定積分項(xiàng)公式為：

式中：Iev，k-1為k-1 次速度誤差累積量；ev，k為第k 次速度誤差。

-1≤ui≤1，表示執(zhí)行器開(kāi)度百分比；當(dāng)ui＝-1時(shí)，表示投入最大的制動(dòng)踏板開(kāi)度；當(dāng)ui＝1 時(shí)，表示投入最大的節(jié)氣門(mén)開(kāi)度。

3 速度門(mén)限值與底層控制邏輯

3.1 速度門(mén)限值確定

由于車(chē)輛執(zhí)行器存在較大延時(shí)，車(chē)輛在碎石道路上進(jìn)行?？繒r(shí)可能會(huì)導(dǎo)致急?；蛘咚俣润E降等問(wèn)題，為避免信號(hào)波動(dòng)引起節(jié)氣門(mén)和制動(dòng)器之間的頻繁切換，控制算法優(yōu)先保證車(chē)輛在各個(gè)調(diào)速區(qū)間內(nèi)保持滑行狀態(tài)或者緩慢降速行駛，并在調(diào)速位置設(shè)置切換裕度。當(dāng)車(chē)輛到達(dá)各區(qū)間末端時(shí)，計(jì)算出實(shí)時(shí)速度ve與目標(biāo)速度va之間的誤差百分比Ea為：

若誤差過(guò)大，則需要對(duì)執(zhí)行器開(kāi)度的大小進(jìn)行調(diào)節(jié)。設(shè)置Ea＝0.3，調(diào)節(jié)策略如下：

當(dāng)（1-Ea）va≤ve≤（Ea＋1）va時(shí)，正常進(jìn)行下一階段的調(diào)速；當(dāng)ve≥（Ea＋1）va時(shí)，增大下一階段的制動(dòng)投入強(qiáng)度，調(diào)節(jié)因子kb預(yù)設(shè)為1.05；當(dāng)ve≤（1-Ea）va時(shí)，增大下一階段的節(jié)氣門(mén)投入強(qiáng)度，調(diào)節(jié)因子kα預(yù)設(shè)為1.05。對(duì)于Ea的確定，需要經(jīng)過(guò)測(cè)試做進(jìn)一步調(diào)整。

3.2 底層控制邏輯

在礦用運(yùn)輸車(chē)輛中制動(dòng)系統(tǒng)一般采用電-氣冗余的機(jī)械制動(dòng)或者再生制動(dòng)與機(jī)械制動(dòng)并存的復(fù)合制動(dòng)方式。對(duì)于同時(shí)存在再生制動(dòng)與機(jī)械制動(dòng)的車(chē)輛，需要設(shè)計(jì)兩者切換邏輯，充分利用電制動(dòng)，并把握機(jī)械制動(dòng)切入時(shí)機(jī)。

根據(jù)車(chē)輛所需的制動(dòng)踏板開(kāi)度，設(shè)計(jì)串聯(lián)控制策略，對(duì)電機(jī)制動(dòng)力和機(jī)械制動(dòng)力進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)車(chē)輛處于輕度制動(dòng)模式下，僅進(jìn)行再生制動(dòng)；當(dāng)車(chē)輛處于中度制動(dòng)模式下，氣壓制動(dòng)與電機(jī)制動(dòng)共同作用，一旦制動(dòng)強(qiáng)度達(dá)到設(shè)定的數(shù)值，先提高前輪的氣壓制動(dòng)力，后輪氣壓制動(dòng)力保持為0，待前后輪制動(dòng)力分配符合理想的制動(dòng)投入曲線(xiàn)時(shí)，前后輪制動(dòng)力才會(huì)根據(jù)擬合曲線(xiàn)同步增加；當(dāng)制動(dòng)踏板開(kāi)度超過(guò)0.7 時(shí)，車(chē)輛進(jìn)行緊急制動(dòng)，電機(jī)不再參與制動(dòng)，此時(shí)需要通過(guò)切換邏輯規(guī)劃出再生制動(dòng)退出曲線(xiàn)與機(jī)械制動(dòng)彌補(bǔ)曲線(xiàn)使得制動(dòng)力分配依然符合制動(dòng)投入曲線(xiàn)。

機(jī)械制動(dòng)下節(jié)氣門(mén)開(kāi)度退出曲線(xiàn)為：

式中：yk為節(jié)氣門(mén)開(kāi)度；ak為各車(chē)型不同的配置參數(shù)，ak＞0，使不同車(chē)型在節(jié)氣門(mén)退出過(guò)程中行駛的距離基本保持一致。kk為制動(dòng)投入位置與實(shí)際位置誤差ep之間的補(bǔ)償系數(shù)，kk＝0.2×ep；bk為保持5 km/h 車(chē)速時(shí)的初始開(kāi)度。

機(jī)械制動(dòng)介入曲線(xiàn)為：

式中：yz為制動(dòng)開(kāi)度；λ 為?？空`差ed的反饋調(diào)節(jié)量，λ＝1-0.2ed；cz為機(jī)械制動(dòng)投入變化率；dz為死區(qū)；yzmax為機(jī)械制動(dòng)投入上限值。

最終的距離dis＝μ×dis，μ 為?？烤嚯x系數(shù)，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。若慣導(dǎo)的俯仰角變化量超過(guò)一定周期，μ 應(yīng)增大；若坡度為正，μ 應(yīng)減小，反之μ 應(yīng)增加；考慮上次?？空`差，若?？烤嚯x靠前，μ 應(yīng)減小，反之μ 應(yīng)增加。

等到車(chē)輛到達(dá)二級(jí)制動(dòng)介入點(diǎn)后，立即投入駐車(chē)制動(dòng)，再緩慢退出機(jī)械制動(dòng)，利用駐車(chē)制動(dòng)的快速響應(yīng)特性保證車(chē)輛在緩坡上可靠停穩(wěn)。

4 測(cè)試驗(yàn)證

測(cè)試驗(yàn)證分為仿真測(cè)試和實(shí)車(chē)測(cè)試，用于驗(yàn)證礦用運(yùn)輸車(chē)精準(zhǔn)?？克惴ǖ挠行院蛯?shí)用性，并為改進(jìn)控制算法、調(diào)整擬合參數(shù)提供方向。

仿真測(cè)試使用PreScan 與Matlab 進(jìn)行聯(lián)合仿真，搭建通信傳輸模塊，根據(jù)GPS、組合導(dǎo)航系統(tǒng)、執(zhí)行控制機(jī)構(gòu)等設(shè)備的通信方式進(jìn)行仿真模擬，通過(guò)串口通信及CAN 通信等實(shí)現(xiàn)仿真平臺(tái)與礦用無(wú)人駕駛車(chē)輛實(shí)車(chē)的車(chē)載計(jì)算單元的信息交互，形成閉環(huán)控制。電制動(dòng)／機(jī)械制動(dòng)開(kāi)度曲線(xiàn)如圖1。

圖1 電制動(dòng)/機(jī)械制動(dòng)開(kāi)度曲線(xiàn)

車(chē)輛采用精準(zhǔn)?？靠刂撇呗詴r(shí)，速度波動(dòng)在可控范圍內(nèi)，在各個(gè)速度調(diào)整區(qū)間均能完成速度規(guī)劃任務(wù)，并且在對(duì)應(yīng)的調(diào)整節(jié)點(diǎn)均能較快響應(yīng)減速請(qǐng)求。在完成減速后，能持續(xù)根據(jù)路面前饋信息進(jìn)行調(diào)整，從而使車(chē)輛在路面不平度較高的工況下能保證速度的相對(duì)平穩(wěn)，顯著提高了一次?？康某晒β省?/p>

在?？康那鞍攵沃饕且揽侩娭苿?dòng)進(jìn)行減速，而在調(diào)整節(jié)點(diǎn)會(huì)利用機(jī)械制動(dòng)進(jìn)行短暫的快速降速，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同制動(dòng)方式的有效利用以達(dá)到良好的減速效果。由于速度及距離規(guī)劃方案，誤差明顯變化均出現(xiàn)在速度調(diào)整節(jié)點(diǎn)附近。除此之外，誤差普遍均在±0.2 的范圍內(nèi)變化，滿(mǎn)足車(chē)輛?？窟^(guò)程中的平穩(wěn)性要求。

實(shí)車(chē)測(cè)試在排土場(chǎng)進(jìn)行。依據(jù)礦區(qū)卸載作業(yè)操作規(guī)范，測(cè)試條件?？肯匏贋? km/h。排土場(chǎng)長(zhǎng)200 m、寬50 m，直線(xiàn)?？烤嚯x大概50 m，符合規(guī)劃距離要求。實(shí)車(chē)測(cè)試速度跟蹤效果如圖2，實(shí)車(chē)測(cè)試執(zhí)行開(kāi)度曲線(xiàn)如圖3。

圖2 實(shí)車(chē)測(cè)試速度跟蹤效果

圖3 實(shí)車(chē)測(cè)試執(zhí)行開(kāi)度曲線(xiàn)

空載工況下實(shí)際車(chē)速在速度調(diào)整節(jié)點(diǎn)對(duì)期望車(chē)速的相應(yīng)更快，跟蹤效果更理想。而在降速調(diào)整區(qū)間，空重載更多時(shí)候均在高于期望車(chē)速20%范圍內(nèi)進(jìn)行波動(dòng)，以達(dá)到更好的抗顛簸效果。在最后的調(diào)整區(qū)間內(nèi)，速度在1 km/h 上下頻繁波動(dòng)，受道路不平度影響劇烈，駕駛模式在制動(dòng)和牽引模式兩者間來(lái)回切換，但控制算法依然能保持速度的相對(duì)平穩(wěn)，在崎嶇道路上行進(jìn)至?？拷K點(diǎn)。

制動(dòng)開(kāi)度跳動(dòng)較大的節(jié)點(diǎn)與減速調(diào)整請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)一致，符合精準(zhǔn)?？恳?guī)劃方案。在速度明顯低于當(dāng)前門(mén)限值時(shí)，油門(mén)開(kāi)度能迅速響應(yīng)，立馬加速將速度糾正回期望速度附近，保證了?？孔鳂I(yè)的連貫性，并有效避免了來(lái)回溜車(chē)蠕行和二次?？楷F(xiàn)象的發(fā)生。

5 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)礦用無(wú)人運(yùn)輸車(chē)輛的精準(zhǔn)?？繂?wèn)題，提出了1 種前饋加反饋控制并考慮外部擾動(dòng)的礦用運(yùn)輸車(chē)輛精準(zhǔn)?？克惴?，包括前饋開(kāi)環(huán)控制器和誤差反饋控制器，兩者分別根據(jù)速度信息和速度誤差信息進(jìn)行控制量的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)速度平穩(wěn)、快速的跟隨，從而達(dá)到精準(zhǔn)?？繉?duì)實(shí)時(shí)位置精度的要求。通過(guò)上述測(cè)試驗(yàn)證表明，設(shè)計(jì)的控制算法對(duì)制動(dòng)邏輯做出進(jìn)一步優(yōu)化，能夠有效降低路面不平度對(duì)車(chē)速波動(dòng)的干擾，較好的適應(yīng)礦區(qū)?？康淖鳂I(yè)要求，最終實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的精準(zhǔn)?？?。但由于卸載區(qū)路面坡度和不平度受到諸多因素影響，不同車(chē)輛的每1 次?？慷即嬖诓町愋?，這對(duì)參數(shù)的實(shí)時(shí)調(diào)整和速度補(bǔ)償提出了更高的要求，需要進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。