吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院 閔海濤 張明智 于遠彬

鄭州宇通重工有限公司 閻備戰(zhàn)

針對道路清掃車的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢進行了總結(jié)，提出了道路清掃車半自動化的觀點，并對影響傳統(tǒng)道路清掃車能源損耗的主要因素和影響道路清掃車作業(yè)功率的因素進行了分析，提出智能化道路清掃車作業(yè)功率控制系統(tǒng)，并進行了關(guān)鍵技術(shù)的設(shè)計。

隨著我國近年來經(jīng)濟快速發(fā)展以及國家對基礎(chǔ)設(shè)施的大力投入，我國城鎮(zhèn)化率逐步上升，同時人們對城市衛(wèi)生環(huán)境的需求也不斷上升，據(jù)統(tǒng)計，截至2018年年末，城市道路清掃保潔面積為94.44億m2，復(fù)合增長率約為9.00%。道路清掃保潔面積變化曲線如圖1所示，2017年上半年度，我國環(huán)衛(wèi)車總產(chǎn)量為4.7萬輛（+32.43%），預(yù)計2020年增加需求30萬輛。由此可見，市場對城市環(huán)衛(wèi)車的性能需求也在逐年上升[1]。

城市環(huán)衛(wèi)車的出現(xiàn)不僅解放了更多的人力資源，同時也能滿足更高的清掃要求：環(huán)衛(wèi)車的掃地吸塵系統(tǒng)相當(dāng)于人工的6～40倍。但是，由于現(xiàn)階段環(huán)衛(wèi)車智能化水平低、能量損耗大、仍需大量的人工操作與干預(yù)，已經(jīng)不能適應(yīng)智能化發(fā)展的需要。隨著生活環(huán)境清潔衛(wèi)生要求的提高，城市路面的清掃保潔工作已由傳統(tǒng)人工清掃的低效率作業(yè)方式向清掃效率高和效果好的機械作業(yè)發(fā)展。

圖1 道路清掃保潔面積變化曲線

國內(nèi)外環(huán)衛(wèi)車發(fā)展現(xiàn)狀

現(xiàn)階段環(huán)衛(wèi)車主要為清掃、垃圾回收一體化的傳統(tǒng)燃油環(huán)衛(wèi)車，燃油消耗量大同時有較大的能源損耗，而新能源環(huán)衛(wèi)車能實現(xiàn)環(huán)保、低能耗等需求，相比于燃油環(huán)衛(wèi)車，新能源環(huán)衛(wèi)車使用成本降低50%～80%，混合動力類環(huán)衛(wèi)車節(jié)油率可達25%～65%，純電動環(huán)衛(wèi)車節(jié)油率達100%[2]，故國內(nèi)外企業(yè)都致力于采用新能源清掃車代替?zhèn)鹘y(tǒng)燃油清掃車，以期望降低清掃車燃油消耗。我國也在大力推進新能源環(huán)衛(wèi)車尤其是純電動環(huán)衛(wèi)車的發(fā)展[3]，但是新能源環(huán)衛(wèi)車卻無法減少作業(yè)過程中產(chǎn)生的非必要能源損耗，要想從根本上減少非必要能源損耗，未來環(huán)衛(wèi)車的技術(shù)優(yōu)化必然要向智能化與信息化靠攏。

目前國內(nèi)外先進的環(huán)衛(wèi)車都在不斷提高其智能化水平，例如美國公司生產(chǎn)的環(huán)衛(wèi)車能夠通過溫度、液位、壓力、距離、貨重等多種傳感器采集環(huán)衛(wèi)車智能控制所需的各種數(shù)據(jù)信息，并由中央控制器進行加工處理，進一步控制執(zhí)行機構(gòu)完成相應(yīng)的功能，可以實現(xiàn)垃圾箱自動裝卸垃圾、避障警示等多種功能。國內(nèi)環(huán)衛(wèi)車研發(fā)起步比較晚，但大部分環(huán)衛(wèi)車也已經(jīng)實現(xiàn)自動上裝卸載作業(yè)，到目前為止國內(nèi)外無人駕駛環(huán)衛(wèi)車數(shù)量仍然屈指可數(shù)。雖然深度學(xué)習(xí)、機器視覺的迅速發(fā)展，促進了無人駕駛汽車行業(yè)的研究進程，不僅是傳統(tǒng)汽車公司，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛投入大量人力物力研發(fā)智能汽車。作為汽車行業(yè)的重要組成部分，環(huán)衛(wèi)車的智能化進度也在快速推進[4]。據(jù)媒體報道，沃爾沃無人駕駛環(huán)衛(wèi)車已經(jīng)在瑞典投入運營，將被用于垃圾回收等環(huán)節(jié)，此外國內(nèi)企業(yè)也在積極地進行無人駕駛環(huán)衛(wèi)車領(lǐng)域的探索——百度早在2017年9月就聯(lián)合智行者推出了國內(nèi)首款無人駕駛環(huán)衛(wèi)車。

現(xiàn)階段國內(nèi)外推出的無人駕駛環(huán)衛(wèi)車對底盤與上裝系統(tǒng)進行了一定程度的自動化集成與智能化控制，采用機電液一體化集成設(shè)計方案，并加入了智能決策和控制，但是由于忽視了整車平臺的工作穩(wěn)定性，在優(yōu)化設(shè)計方面存在一定的缺陷：在上裝系統(tǒng)方面，其自動控制僅僅依賴于單一傳感技術(shù)，需手動開啟且控制量單一，缺乏多執(zhí)行器之間的聯(lián)動與協(xié)調(diào)控制，無法應(yīng)對復(fù)雜工況下的工作，且無法根據(jù)路面作業(yè)工況實時檢測，因此，現(xiàn)有智能環(huán)衛(wèi)車的整體智能化水平和集成化控制程度亟需提高，以實現(xiàn)現(xiàn)階段對智能環(huán)衛(wèi)車的要求。

同時，由于無人駕駛環(huán)衛(wèi)車目前還存在很多不足，現(xiàn)階段的無人駕駛環(huán)衛(wèi)車主要應(yīng)用于公園、小區(qū)、廣場等封閉式或半封閉式場景中，不能真正實現(xiàn)“上路”作業(yè)，想要大規(guī)模普及甚至取代人工駕駛的環(huán)衛(wèi)車還需要很久。

由此看來，現(xiàn)階段環(huán)衛(wèi)車的優(yōu)化不能只著眼于無人駕駛，而應(yīng)注重應(yīng)用智能化技術(shù)降低環(huán)衛(wèi)車能源損耗，即能夠根據(jù)具體作業(yè)工況實時檢測并提供最優(yōu)的執(zhí)行器功率選取，以實現(xiàn)環(huán)衛(wèi)車半自動化。這不僅能為環(huán)衛(wèi)車完全智能化打下基礎(chǔ)，同時也能滿足現(xiàn)階段在大范圍內(nèi)降低能耗的需求。

道路清掃車智能優(yōu)化

傳統(tǒng)道路清掃車進行道路清掃時，駕駛員根據(jù)具體作業(yè)工況在操作面板上依據(jù)經(jīng)驗進行風(fēng)機、掃盤以及高壓水泵擋位的選取，控制各執(zhí)行器的清掃擋位，如圖2所示，但是人工選取作業(yè)擋位存在不準(zhǔn)確、易受駕駛員個人習(xí)慣影響等問題，并且在實際作業(yè)中，根據(jù)大多數(shù)駕駛員操作習(xí)慣，選取的清掃擋位往往比實際所需擋位高，而相鄰擋位掃盤轉(zhuǎn)速相差20～40rad/min，高一擋位風(fēng)機功率大約為低一檔位風(fēng)機功率的一倍，擋位選取不合理會造成很大的能量損失。

圖2 傳統(tǒng)道路清掃車擋位控制

此外，由于水泵不同擋位之間損耗功率差別較小，故道路清掃車智能化優(yōu)化目標(biāo)應(yīng)為最優(yōu)掃盤、風(fēng)機擋位的選取。

1.作業(yè)擋位影響因素的選取

城市道路清掃車作業(yè)工況較為復(fù)雜，城市道路存在紙屑、果皮、樹葉、塑料袋等各類生活垃圾，如圖3所示。

圖3 各類生活垃圾

道路清掃車需通過掃盤、風(fēng)機將道路垃圾清掃并且回收，試驗表明，垃圾種類不同時，所需的最低掃盤擋位、最低風(fēng)機擋位不盡相同。由此在智能化選取道路清掃車作業(yè)擋位時，應(yīng)將路面垃圾物種類作為影響作業(yè)擋位選取的主要因素。

同時，若路面垃圾種類單一，垃圾數(shù)與執(zhí)行器功率成正比，即單一種類垃圾物占地體積越大所需執(zhí)行器功率（擋位）也隨之增大，故同時選取單一種類垃圾物占地體積比即覆蓋率作為影響作業(yè)擋位選取的主要因素。

2.智能化作業(yè)功率控制系統(tǒng)

為達到智能化選取道路清掃車作業(yè)擋位的目的，在傳統(tǒng)道路清掃車作業(yè)功率控制裝置的基礎(chǔ)上，添加攝像頭、車載級工控機Nuvo-5095GC、車載直流電源以及上裝集成控制器，構(gòu)建智能化作業(yè)功率控制系統(tǒng)。攝像頭通過GigE接口與工控機連接，車載直流電源分別給車載工控機及攝像頭供電，車載工控機通過CAN接口與上裝集成控制器連接，上裝集成控制器通過數(shù)字I/O接口與掃盤、風(fēng)機以及高壓水泵連接，如圖4所示。攝像頭用于實時獲取路面垃圾物圖像，車載級工控機識別攝像頭傳遞的圖像，通過CAN接口將識別信息傳遞給控制器，控制器包括底盤集成控制器以及上裝集成控制器，用于接收工控機的指令并向?qū)?yīng)的執(zhí)行器輸出數(shù)字I/O信號，控制執(zhí)行器動作。

圖4 智能化作業(yè)功率控制系統(tǒng)

通過智能化作業(yè)功率控制系統(tǒng)，工控機可接收攝像頭傳來的道路垃圾物分布狀態(tài)信息并進行決策，并將決策信息通過CAN接口發(fā)送至上裝集成控制器控制各執(zhí)行器作業(yè)檔位的選取，如圖5所示，由此，便能采用智能化決策代替?zhèn)鹘y(tǒng)道路清掃車駕駛員決策，以實現(xiàn)高準(zhǔn)確度、低能耗的目的。

圖5 智能化決策

3.關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計

在智能化功率控制流程中，關(guān)鍵技術(shù)為：a. 工控機對視頻流信息的識別；b. 工控機根據(jù)識別信息得到所需執(zhí)行器功率；c. 底盤/上裝協(xié)同控制。下面分別針對這幾點進行介紹。

3.1 作業(yè)工況識別

由于具體工況的識別是為了更加準(zhǔn)確地確定上裝功率的大小，故工況識別過程中，只需針對性地識別出對上裝功率影響最大的垃圾物種類以及單一垃圾物覆蓋率兩個參數(shù)即可。

首先，針對垃圾物種類的識別可應(yīng)用現(xiàn)階段廣泛使用的圖像處理算法，而圖像處理算法中以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法最為全面、智能，故擬采用Faster-Rcnn算法構(gòu)建路面垃圾物智能識別模型。

其次，構(gòu)建覆蓋率識別模型時，由于路面環(huán)境復(fù)雜，每一幀圖像信息可能存在噪聲、陰影、光斑等干擾因素，故應(yīng)對圖像進行陰影剔除以及圖像去噪處理，進一步地，為了獲取垃圾物的覆蓋率信息，應(yīng)將垃圾物單獨分割出來，即分割目標(biāo)（垃圾物）與背景（路面），最后進行垃圾物覆蓋率判斷，得到每一種類垃圾物的占比及其覆蓋率，作業(yè)工況識別流程如圖6所示。

圖6 作業(yè)工況識別流程圖

3.2 上裝功率的確定

在實際作業(yè)時，對于掃盤、風(fēng)機的要求不盡相同，掃盤功率受路面狀態(tài)、垃圾親水性影響較大，而風(fēng)機擋位受垃圾物種類、質(zhì)量影響較大，若將兩個執(zhí)行器統(tǒng)一構(gòu)建一個功率控制模型，則功率控制不能達到其最優(yōu)效果，仍存在較大的誤差以及功率損失，故應(yīng)針對掃盤構(gòu)建掃盤功率擬合模型、針對風(fēng)機制定風(fēng)機擋位選取規(guī)則。

掃盤功率擬合模型構(gòu)建過程如下：

a. 試驗獲取多組不同工況下的掃盤功率；

b. 采用主成分分析算法對輸入變量進行降維處理；

c. 采用線性回歸算法擬合主成分與掃盤功率之間的函數(shù)關(guān)系，得到掃盤功率擬合模型。

風(fēng)機擋位選取規(guī)則制定過程如下：

a. 試驗獲取各個組合某一覆蓋率下單類垃圾質(zhì)量mi、體積Vi，其中，下標(biāo)表示第i類垃圾，i=1,2,3,4,5，由此可得到單類垃圾覆蓋率與質(zhì)量、體積對應(yīng)表。

b. 采用盤掃將垃圾掃成一長條狀，計算可得第i類垃圾盤掃后的堆狀垃圾長Li：

式中，w為堆狀垃圾寬度，h為堆狀垃圾高度。

c. 計算第i類垃圾對應(yīng)的上裝系數(shù)：

定義單類垃圾上裝系數(shù)θi為：

式中，vc為清掃車清掃車速。

d. 得到n類垃圾混合后的等效上裝系數(shù)θn：

由此可得到風(fēng)機擋位-等效上裝系數(shù)θn關(guān) 系表。

3.3 底盤/上裝協(xié)同作業(yè)

此外，由于道路清掃車清潔城市道路是一個動態(tài)過程，即道路清掃車需兼顧車輛自身的運動以及上裝動作，這便引發(fā)了環(huán)衛(wèi)車又一典型問題：車過后垃圾是否能夠完全清掃干凈？

由此，需對道路清掃車行駛車速進行智能調(diào)控，調(diào)控時應(yīng)滿足以下幾點原則：

a. 當(dāng)攝像頭視野范圍內(nèi)垃圾物種類及覆蓋率超出一定閾值時應(yīng)降低車速甚至停下道路清掃車進行路面保潔工作；

b. 當(dāng)攝像頭視野范圍內(nèi)無垃圾、難清掃垃圾物少時可適當(dāng)增大行駛車速；

c. 車速的調(diào)控應(yīng)以保證清潔度為前提。

結(jié)語

近年來隨著我國經(jīng)濟水平的不斷發(fā)展，城市道路清掃車數(shù)量逐年增加，同時道路清掃車帶來的能量損耗問題也日益顯著，本文針對道路清掃車能量損耗問題分析了國內(nèi)外環(huán)衛(wèi)車發(fā)展現(xiàn)狀以及趨勢，提出了道路清掃車半自動化的觀點，這不僅能為道路清掃車完全智能化打下基礎(chǔ)，同時也能滿足現(xiàn)階段在大范圍內(nèi)降低能耗的需求。

同時在此基礎(chǔ)上，對傳統(tǒng)道路清掃車能源損耗來源進行分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)道路清掃車能源損耗主要來自于駕駛員依據(jù)經(jīng)驗選擇高擋位作業(yè)功率，并根據(jù)此問題分析道路清掃車典型作業(yè)環(huán)境，將垃圾物種類以及單一垃圾物覆蓋率作為影響因素，并且提出了智能化環(huán)衛(wèi)車作業(yè)功率控制系統(tǒng)，為后續(xù)的算法工作奠定了基礎(chǔ)。