杜慧

摘 要：汽車行業(yè)從2018年起出現(xiàn)下滑，整個行業(yè)進入寒冬期，2020年又經(jīng)新冠疫情影響，汽車行業(yè)面臨前所未有的挑戰(zhàn)，降本增效成了各大主機廠面臨的重要課題。上汽通用五菱團隊一直在探索廠內(nèi)物流低成本運行模式，以期望實現(xiàn)物流成本節(jié)約最大化。本文以E100無人物流車運行為案例，分析無人物流車在共用路段、交叉路口因車輛安全追蹤距離過近而出現(xiàn)擁堵原因，挖掘無人物流車智能調(diào)度控制的突破點，創(chuàng)造性提出將公共交通的站點調(diào)度應用到無人物流車的運行控制與動態(tài)調(diào)度之中，建立無人物流車的“大腦和神經(jīng)中樞”，實現(xiàn)各線路協(xié)同高效運行，推動無人物流車運行控制智能化。

關(guān)鍵詞：調(diào)度 運行控制 無人物流車 大數(shù)據(jù) 一體化 站點

Research and Application of Unmanned Logistics Vehicle Dispatching Control Based on Big Data

Du Hui

Abstract：TThe automobile industry has declined since 2018， and the entire industry has entered a cold winter. In 2020， due to the impact of the new crown epidemic， the automobile industry is facing unprecedented challenges. Cost reduction and efficiency increase have become important issues facing major OEMs. The SAIC-GM-Wuling team has been exploring the low-cost operation mode of in-plant logistics， hoping to maximize logistics cost savings. This article takes the operation of the E100 unmanned logistics vehicle as a case， analyzes the reasons for the congestion of unmanned logistics vehicles in shared roads and intersections due to the short distance of vehicle safety tracking. Traffic station scheduling is applied to the operation control and dynamic scheduling of unmanned logistics vehicles to establish the "brain and nerve center" of unmanned logistics vehicles， realize the coordinated and efficient operation of various lines， and promote the intelligent operation and control of unmanned logistics vehicles.

Key words：dispatch， operation control， unmanned logistics vehicle， big data， integration， site

1 前言

2020年5月，上汽通用五菱河西基地6條無人物流車專線相繼交付運營，實現(xiàn)了由有人駕駛到無人駕駛顛覆創(chuàng)新，但隨著線路交付的增加，無人物流車擁堵問題日益突出，在共用路段多臺無人物流車相互干涉停滯在公司道路上，無法自動行駛，需要人工干預。未來將有100臺以上無人物流車在上汽通用五菱河西基地廠內(nèi)運行，擁堵問題將更加突出。經(jīng)調(diào)研分析，無人物流車出現(xiàn)停滯、擁堵導致無法自動駕駛，產(chǎn)生原因主要四個方面（如圖1所示）：

①線路及環(huán)境，因老廠區(qū)設(shè)計缺陷顯著，各生產(chǎn)線布局不集中、庫房與生產(chǎn)線距離遠，如最遠單向距離達1.03公里。隨著線路交付日益增加，無人物流線路將呈路網(wǎng)化分布，運行環(huán)境更加復雜。

②無人物流車為家用E100更換控制器等，完成無人駕駛的改制，通過采集線路地圖，外循環(huán)配送實現(xiàn)自動駕駛，但車輛之間無通訊交互。

③調(diào)度系統(tǒng)：無人物流車主要依靠障礙物識別，低于最小安全追蹤距離將自動停車，無車輛調(diào)度、發(fā)車控制等模塊，操作人員一旦吃飯或休息，將出現(xiàn)無人物流車集中?？?。

④排班與響應：汽車行業(yè)按生產(chǎn)節(jié)拍進行裝配，需要全天候準時響應生產(chǎn)。各生產(chǎn)線吃飯和休息時段不同，且產(chǎn)量隨著市場的變動而變動，故各線路運行時長經(jīng)常變動，使無人物流車運行與交互環(huán)境更加復雜。

針對以上四個問題，我們采取了對無人物流車調(diào)度需求進行重新梳理、構(gòu)建，搭建智能控制與動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，利用數(shù)字化手段對每臺無人物流車進行跟蹤，保證各線路無人物流車按秩序、按節(jié)拍平穩(wěn)運行。

2 無人物流車運行控制與調(diào)度的構(gòu)建分析

2.1 汽車行業(yè)無人物流車廠內(nèi)配送的運營特點

無人物流車應用于汽車主機廠物料配送，具有全天候、快速正點、頻次高、路網(wǎng)化等特點，隨著路網(wǎng)規(guī)模及覆蓋面不斷擴大，運行環(huán)境復雜、共用時路段壓力突出，無人物流運行的突發(fā)事件將日益增多。造成突發(fā)事件的原因主要由基礎(chǔ)設(shè)施故障（路面狀態(tài)、耗電、信號）、車輛故障、自然災害（暴雨等）、異物侵限等導致，直接影響了路網(wǎng)的正常運行，影響生產(chǎn)線停線，給主機廠造成巨大經(jīng)濟損失。在保障運行安全的前提下，不斷提升運營效率和應對突發(fā)事件能力是對無人物流車運行穩(wěn)定的重大需求。

2.2 無人物流車運行控制與調(diào)度的構(gòu)建分析

無人物流車在網(wǎng)絡(luò)化、智能化、數(shù)字化發(fā)展趨勢下，調(diào)度系統(tǒng)必然向智能調(diào)度方向發(fā)展，在安全運行的前提下利用車、路、網(wǎng)資源，對無人物流車路網(wǎng)跨時空全局運行狀態(tài)進行綜合感知，實現(xiàn)在線智能優(yōu)化調(diào)度和實時精準控制，打破原有靠障礙物識別的運行控制架構(gòu)，實現(xiàn)運行控制與動態(tài)調(diào)度一體化。如圖2所示。

作為無人物流車的“大腦和神經(jīng)中樞”，無人車運行調(diào)度控制系統(tǒng)是控制車輛的運行速度、追蹤間隔和行進方向，全天候不間斷運行，是確保無人物流車安全運行和高效運營的重要保障與核心裝備。面向智能化，提升網(wǎng)絡(luò)運營的可靠性、彈性和運營水平，借助自動駕駛技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)融合，以達到無人物流車高效運營的目標，調(diào)度系統(tǒng)實現(xiàn)自動化與智能化，運行控制與動態(tài)調(diào)度一體化。

3 無人物流車運行控制與動態(tài)調(diào)度一體化

運用先進的感知、傳輸、控制方法和及時提升無人物流車的運行控制和調(diào)度智能化水平，實現(xiàn)路網(wǎng)的整體運行效率全局最優(yōu)，滿足主機廠生產(chǎn)響應節(jié)拍，全面提升快速處理突發(fā)事件的能力。增強對無人物流車運行環(huán)境的全面深度感知，在安全運營的模式下利用車輛、路、網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等資源，全面提升無人物流車運行效率。如圖3所示。

模塊1【地理信息管理】需要對各無人物流車的地理信息需要進行管理，建立數(shù)據(jù)庫檢索功能，為無人物流車調(diào)度與運行提供位置追蹤。

模塊2【無人駕駛】無人駕駛按設(shè)計軌跡行駛，同時生成各站點、各車輛運行路的實時數(shù)據(jù)。

模塊3【智能調(diào)度系統(tǒng)】除了上、下料點的站點外，增加在途站點，使每臺無人物流車都有?？空军c，通過調(diào)度系統(tǒng)追蹤與控制各站點發(fā)車順序、運行沖突、沖突消解，避免無人物流車擁堵、停滯。

模塊4【運行狀態(tài)監(jiān)控】采集、處理和上報無人物流車運行日常統(tǒng)計，包括：到站點時間、突發(fā)事件、系統(tǒng)調(diào)度故障、車輛故障、電量消耗監(jiān)測、運行效率等。

模塊5【運行圖管理】從調(diào)度系統(tǒng)與無人駕駛運行系統(tǒng)中獲得實時線路數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù)，自動生成無人物流車運行的全部數(shù)據(jù)，傳遞給調(diào)度系統(tǒng)。

模塊6【通訊系統(tǒng)】無人物流車之間需建立主動通訊，并實時與調(diào)度系統(tǒng)交互，尤其是突發(fā)的事件下各無人物流車之間協(xié)同通訊，保證通訊實時性、精確性和可靠性。

4 創(chuàng)新點

4.1 全面深度感知無人物流車運行狀態(tài)

對于無人物流車的運行狀態(tài)及環(huán)境，需要全面、實時、精準智能感知，需要結(jié)合無人物流車的運行速度、地理位置、線路距離、線路交叉、各線路運行時間等信息高精度傳輸給調(diào)度系統(tǒng)，建立無人物流車協(xié)同控制調(diào)度系統(tǒng)，從而實現(xiàn)各線路在響應周期內(nèi)順暢運行。

4.2 將公共交通的站點調(diào)度應用到無人物流車調(diào)度控制

創(chuàng)造性提出將公共交通道路的站點調(diào)度控制，應用到上汽通用五菱無人物流車運行控制之中，所有運行中的無人物流車均設(shè)置足夠?？空军c，無人物流車從站點啟動前，需向調(diào)度系統(tǒng)申請下一個站點的使用權(quán)，如獲批準則繼續(xù)行駛，否則繼續(xù)等待直至站點使用權(quán)獲得批準，該控制策略解決了操作者吃飯或休息時段集中?？康膯栴}，同時解決了共用路段因追蹤距離過近而停滯無法自動駕駛的問題。構(gòu)建后無人物流車站點運行圖如圖4所示。

4.3 無人物流車協(xié)同運行控制與動態(tài)調(diào)度一體化

打破原有依靠障礙物識別的運行控制架構(gòu)，應用大數(shù)據(jù)、人工智能、通訊技術(shù)，在安全運行的前提下利用車、路、網(wǎng)資源，實現(xiàn)無人物流車動態(tài)智能優(yōu)化調(diào)度和實時精準控制。無人物流車正常運轉(zhuǎn)情況下，按站點調(diào)度控制運行。運行區(qū)間發(fā)生故障無法運行時，超過正常運行時間，調(diào)度系統(tǒng)做預警提示，人工根據(jù)系統(tǒng)提供的應急處置預案響應標準，判斷事故等級啟動相應預案。

5 總結(jié)

通過對上汽通用五菱無人物流車運行擁堵問題分析，提出將公共交通的站點調(diào)度應用到無人物流車調(diào)度控制之中，同時提出運用大數(shù)據(jù)、人工智能、通訊技術(shù)，在安全運營的模式下利用車輛、路、網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等資源構(gòu)建無人物流車智能控制與動態(tài)調(diào)度，使擁堵問題具有實施價值的解決方案，保障了無人物流車車項目順利推進，預計可優(yōu)化37人。

此研究的推進實施，使無人物流車運行控制由被動變?yōu)橹鲃?，將使無人物流車創(chuàng)新成果得以挖掘出更大潛力，彌補了現(xiàn)有無人物流車無調(diào)度系統(tǒng)的空白，引導團隊成員繼續(xù)升級無人物流車標準化、智能化及持續(xù)創(chuàng)新。該研究有利于技術(shù)與IT部門設(shè)計無人物流車智能調(diào)度框架，開發(fā)無人物流車智能調(diào)度系統(tǒng)，使研究成果得以轉(zhuǎn)化為實際應用的產(chǎn)品，同時為后續(xù)無人物流車推廣及智能化運作奠定技術(shù)儲備基礎(chǔ)。

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