无人驾驶压路机主动防撞系统研究

王 彤 李强明

（1.江苏东交智控科技集团股份有限公司，江苏南京 210000；2.江苏省交通运输厅公路事业发展中心，江苏南京 210000）

无人驾驶压路机的最大特点是实现路基碾压的无人化施工，避免人为因素对施工质量的影响，可以夜间施工，有效缩短工期。无人驾驶压路机遇到紧急情况时，无法像人一样去思考，采取多方面的紧急措施，无人驾驶压路机的施工安全是必须解决的问题[1]。压路机在碾压过程中，施工工作面一般不会出现固定障碍物，只有可以移动的生命体，如施工人员、施工区域过往的人员、附近村镇的牲畜等移动障碍物。需要设置环境识别与自动防撞系统，对移动障碍物进行智能识别，进行避让。无人驾驶压路机在碾压过程中的行驶控制受碾压工艺影响，碾压过程有固定的轨迹和遍数，遇到移动的障碍物时，不能选择绕行，否则会造成其他区域过压或正常施工路线漏压，造成施工质量缺陷[2]。因此无人驾驶压路机需要采取制动措施，在移动障碍物离开或远离后，重新启动，继续工作。压路机自重较大，在路基工作面上采取紧急制动措施时，会造成路基填土拥集，导致碾压路基出现波浪，无人驾驶压路机遇到移动障碍物时应设置反应区域，保证压路机平稳减速，在障碍物面前一定距离内平稳制动。

1 无人驾驶压路机主动防撞预警系统设计

1.1 系统结构与组成

无人驾驶压路机主动防撞预警系统主要由路域施工环境监测部分、压路机控制决策部分、压路机安全行为执行部分组成。路域施工环境检测部分对压路机自身状态与施工区域的障碍物进行监测感知，将感知的数据实时传送至压路机控制决策部分，对数据进行处理，判断施工区域的安全性，最后将判断信息发送至压路机安全行为执行部分，根据信息内容进行报警、减速、刹车等控制。

1.2 路域施工环境监测

路域施工环境监测主要通过目标探测传感器进行，采集压路机与施工区域障碍物的关系，包括相对位置、速度、方位等。目标探测传感器是路域施工环境监测的核心部分，主要包括毫米波雷达传感器、视觉传感器、超声波传感器、激光雷达传感器等。

（1）毫米波雷达传感器通过发射天线装置向施工区域发射电磁波信号，电磁波信号遇到障碍物发生反射，由接受天线接受反射信号，对反射信号的处理、分析，获得压路机与施工区域障碍物的相对位置、速度、方位。目前，在无人车障碍物探测领域，24 GHz和77 GHz的雷达传感器较为常用，障碍物识别范围可达200 m，探测精度可靠，整体上满足压路机无人驾驶对施工区域障碍物识别的要求。

（2）视觉传感器主要有单眼摄像头和立体摄像头两种，均可以对施工区域障碍物进行识别，但视觉传感器受光照影响大，压路机碾压施工产生的扬尘会降低障碍物识别的精度，在光照不足的情况下，视觉传感器探测距离会极大降低，无法满足夜间施工场景。

（3）超声波传感器的工作原理类似声呐，传感器向施工区域发射超声波，超声波遇到障碍物发生反射，对反超声波信号的处理、分析，获得压路机与施工区域障碍物的相对位置、速度、方位。但超声波传感器存在频率范围较小、驱动电压高、灵敏度小、探测距离短等缺陷，常用于普通汽车的倒车安全预警，不适用于无人驾驶压路机的障碍物识别。

（4）激光雷达传感器利用激光作为障碍物探测介质，技术难度相对较高，恶劣天气时性能下降明显，其在无人驾驶压路机的障碍物识别方面的应用受到一定限制。

1.3 压路机控制决策

压路机控制决策部分对压路机及施工区域的障碍物信息进行处理、分析、识别、判断，并将识别的信息传送至压路机安全行为执行部分。压路机控制决策部分需对压路机所处的施工环境、压路机工作状态等危险性进行辨别，并根据压路机设定安全条件，作出应急处置措施的判断，可以根据移动障碍物靠近压路机不同的范围，将不同程度的报警信号及执行信号传送至压路机安全行为执行部分。

1.4 压路机安全行为执行

在压路机的施工过程中，遇到移动杂物时，可以通过声光报警模块进行声音及闪光报警提示，提示附近人员注意安全，或将牲畜驱离压路机附近。检测到移动障碍物靠近压路机时，系统会通过执行模块，自行采取减速、制动等措施。

2 障碍物避让控制决策研究

压路机获取施工区域环境信息后，如在碾压路径上识别存在障碍物，将触发压路机制动措施，不会进行路径躲避规划。因为，压路机碾压施工为了保证压实质量必须按规划路径行驶，规避障碍物绕行将无法保证碾压效果。当行驶路径上的障碍物为施工人员、施工区域过往的人员、附近村镇的牲畜等移动障碍物时，碾压设备必须等障碍物离开后继续前进。合理地制定安全控制策略，可以提高压路机的施工效率、安全性及可靠性。

2.1 压路机施工区域风险等级划分

压路机施工区域风险等级划分是避让控制策略的核心，压路机运行环境较为单一，可以将压路机的中心点作为施工安全区域划分的参考点。本文压路机的研究对象为徐工XS263J单钢轮振动压路机，其长×宽约为6.0 m×2.3 m。

压路机施工区域分析等级划分如图1所示。

图1 压路机施工区域分析等级划分示意图

距离压路机任意一点小于2 m的区域风险等级为Ⅰ级，碾压路径上距离压路机任意一点大于2 m且小于10 m区域的风险等级为Ⅱ级，碾压路径区域以外距离压路机任意一点大于2 m的且小于10 m的区域的风险等级为Ⅲ级，距离压路机任意一点大于10 m区域的风险等级为Ⅳ级。

2.2 移动障碍物避让控制策略

移动障碍物进入Ⅳ级风险区域时，压路机处于安全状态，控制执行模块不采取任何报警措施。

移动障碍物进入Ⅲ级风险区域时，压路机处于相对安全状态。环境感知模块判定移动障碍物正在远离压路机时，控制执行模块不采取任何报警措施；环境感知模块判定移动障碍物正在接近压路机时，控制执行模块启动警示系统，进行声光报警。

移动障碍物进入Ⅱ级风险区域时，压路机处于危险性状态，控制执行模块启动执行机构，开始减速，警示系统启动声光报警。

移动障碍物进入Ⅰ级风险区域时，压路机处于极具危险性状态，控制执行模块启动执行机构，压路机刹车制动并停止，警示系统启动声光报警且报警程度加重。

压路机障碍物避让控制决策如表1所示。

表1 压路机障碍物避让控制决策

3 主动防撞系统试验测试

3.1 工程简介

为了验证主动防撞系统的效果，选取420省道金湖段建设工程作为试验测试场地。试验段落具体为K6+300到K7+500，试验段无构造物施工，路基连续性。

3.2 系统安装调试

在无人驾驶压路机的前后安装毫米波雷达、声光预警系统、行系统总组成等硬件设备。为了实现压路机的无人驾驶控制，需要在试验场内安装定位基站，且基站周围无遮挡，基站覆盖范围包括整个测试区域，为保证测试效果，将车辆定位信号收发装置安装在车辆顶部。

3.3 效果验证

通过现场测试试验发现，无人驾驶压路机可以对移动障碍物进行识别，并按照移动障碍物避让控制策略采取应对措施。无人驾驶压路机以10 km/h行走时，可以对周围障碍物进行自动识别，且自动控制车速并避障，避障精度在80 cm内，对人员识别声音警示距离为10 m内，紧急情况自动减速并预警距离为2～10 m，紧急停车距障碍物安全距离为0.8～1.5 m。

4 结论

本文对无人驾驶压路机环境感知与主动防撞的技术进行研究，设计主动防撞预警系统，形成了障碍物避让控制决策策略。主动防撞预警系统实现无人驾驶压路机对移动障碍物的智能识别，做到高精度避障，解决压路机无人驾驶技术的安全问题。