基于互联网的履带车辆远程控制及自动驾驶系统的制作方法

本发明涉及一种履带车辆的远程控制及自动驾驶系统，具体为一种基于互联网的履带车辆远程控制及自动驾驶系统。

背景技术：

履带行走系统有着牵引力大、越野性能好、接地比压小、爬坡能力强等优点，所以广泛应用于复杂地面作业车辆，如挖掘机、履带式装载机等。履带车辆多工作于恶劣的环境中，常伴有噪声大、灰尘多等问题，施工中可能存在的倾翻等问题也对司机的人身安全产生一定的威胁。

网络技术及远程控制技术的快速发展促进了工业自动化领域以及车辆无人驾驶领域的远程监控系统的发展。目前对工程车辆的车载监控系统研究较多，但还不能难以满足工程实际的应用需求，而对履带车辆的远程控制及自动驾驶系统的研究还存在很大不足。

这种基于互联网的远程控制及自动驾驶系统为提高履带车辆的智能化提供了一种方法。该方法可以将驾驶人员从工作现场解放出来，减少了驾驶人员的劳动量，并保护了人员健康和安全。远程系统的互联网控制，扩大了系统的使用范围，也使得监控操作更加方便。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于互联网的履带车辆远程控制及自动驾驶系统，以解决履带车辆在远程及自动驾驶方面的不足。

本发明包括监测模块、执行模块、数据处理模块和远程操作模块，所述的监测模块、执行模块和数据处理模块安装在履带车辆的相应位置上，远程操作模块通过互联网与数据处理模块进行通信。

所述的监测模块由超声波传感器组、光电编码器组、惯性测量单元、倾角传感器和第一摄像头组成，监测模块用来获取履带车辆的运动参数、位姿参数与外部环境信息。

所述的监测模块的超声波传感器组由九个超声波传感器W40-10DT组成，安装在车辆的前部，用来测量车辆两侧和前方的障碍物位置信息。光电编码器组由二个光电编码器ZKT-66组成，分别安装在车辆的左右履带上，轴心与驱动轮的轴心相连，用来测量主动轮的转角，以获取履带的实际速度。惯性测量单元型号为BW-IMU200，安放在履带底盘的平板上，用来测量车辆的方向角和加速度。倾角传感器型号为MIM20，安装在履带底盘的平板上，用来测量车辆x和y轴向上的倾斜角度。第一摄像头安装在车辆顶端支架上，能旋转270°对车辆周围环境进行摄像。

所述的执行模块由变频器组、步进电机组、制动辅助装置和第二摄像头组成，执行行驶控制指令，实现履带车辆的前后行走、转向和制动。

所述的执行模块的变频器组分左右两个，固定在车辆的底盘上，输入线连接到9264(AO)模块的输出口，输出线分别与左右步进电机相连，控制步进电机组的转速，从而实现履带车辆的前后行走与转向控制9264(AO)模块接口与制动辅助装置的电磁换向阀相连，输出控制信号控制阀门的开关，实现液压阀出口压力的控制，从而实现履带车辆的制动装置的控制。第二摄像头安装在车辆前端的固定支架上，位于车身的中心线上，通过数据线与机载计算机连接，用于拍摄车辆前方路面，所得图片传入机载计算机。

所述的数据处理模块由机载计算机、下位机cRIO9030、9220(AI)模块和9264(AO)模块组成，数据处理模块与各模块相互通信，并在自动驾驶时做出行驶决策。

所述的数据处理模块的下位机cRIO9030通过数据线与机载计算机连接，下位机cRIO9030处理9220(AI)模块的传感器模拟量，最后获得数字量传输到机载计算机；当接收到机载计算机发送的运动指令，下位机cRIO9030将其转化为控制模拟量输送到9264(AO)模块，否则labview程序会基于神经网络控制算法自动决策出履带车辆的行驶参数。

所述的远程操作模块由监测操作站组成，监测操作站需要在网络覆盖下，通过计算机远程打开控制系统的前面板，查看履带车辆的实时信息，并进行远程控制。

所述的监测操作站在IE浏览器上打开控制系统前面板时，需进行身份验证，验证信息正确才能登录页面。

所述的基于互联网的履带车辆远程控制及自动驾驶系统，功能包括：远程监测功能、主动控制功能和自动驾驶功能，其中主动控制功能和自动驾驶功能由监测操作站选择。

所述的远程监控功能的实现过程为：下位机获取传感器组的模拟量数据，对数据进行处理，转变为数字信号传输到机载计算机，在机载计算机的控制前面板上实时显示；机载计算机将前面板通过web服务器上传至互联网；操作人员可以通过联网计算机的浏览器查看控制前面板，获得车辆的实时信息。

所述的主动控制功能的实现过程为：监测操作站以车辆的实时信息为基础，选择主动控制子系统，输入车辆控制命令，包括速度和转向信息；指令通过互联网下发至机载计算机，再由机载计算机发送至下位机；下位机对控制指令进行处理，转变为电压信号分别输入左右变频器；左右变频器变化频率控制左右步进电动机的转速随之改变，实现履带车辆的行进和转向。

所述的自动驾驶功能的实现过程为：监测操作站选择自动行驶子系统，下位机对路面图片进行处理，获得线路拟合曲线；神经网络控制算法获得左右履带的运行速度，信息处理后分别传输到左右变频器；左右变频器变化频率控制左右步进电动机的转速随之改变，实现履带车辆的行进和转向。

在所述的自动驾驶功能中，当超声波传感器组检测到履带车辆前行道路上有障碍物时，下位机向机载计算机发出障碍物警报信息，控制系统前面板障碍物警报等闪烁，并在前面板上显示障碍物的距离，同时履带车辆停车制动。当倾角传感器测得倾角达一定值时，履带车辆有倾翻危险，下位机向机载计算机发出倾翻危险警报，控制系统前面板倾翻警报灯闪烁，并显示倾斜角度值，同时履带车辆停车制动。当子系统无法自动获取行驶路线时，下位机向机载计算机发出导航失败警报信息，控制系统前面板导航失败警报灯闪烁，同时履带车辆停车制动。

本发明的有益效果：

1、实现履带车辆的主动控制和自动驾驶功能。

2、对履带车辆在自动驾驶中多种可能会遇到的危险进行了监测和处理，提高了驾驶的安全性。

3、操作人员可以在远程监控操作站操作控制前面板进行履带车辆的控制，降低了劳动量，将人从恶劣的作业环境中解放出来，保护了车辆控制人员的健康与生命安全。

4、使用互联网控制，降低了通信设备对履带车辆实时远程控制的约束。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图。

图2为本发明的控制系统硬件安装位置示意图。

图3为本发远程控制及自动行驶系统执行流程图。

图4为本发明的神经网络控制框图。

图中：1-监控操作站、2-机载计算机、3-下位机cRIO9030、4-9220(AI) 模块、5-9264(AO)模块、6-超声波传感器组、7-光电编码器组、8-惯性测量单元、9-倾角传感器、10-第一摄像头、11-变频器组、12-步进电机组、13- 制动辅助装置、14-第二摄像头、15-网络、16-计算机、c-履带底盘。

具体实施方式

如图1、和图2所示，本发明包括监测模块Ⅰ、执行模块Ⅱ、数据处理模块Ⅲ和远程操作模块Ⅳ，所述的监测模块Ⅰ、执行模块Ⅱ和数据处理模块Ⅲ安装在履带车辆上，远程操作模块Ⅳ通过互联网与数据处理模块Ⅲ进行通信。

所述的监测模块Ⅰ由超声波传感器组6、光电编码器组7、惯性测量单元8、倾角传感器9和第一摄像头10组成；监测模块Ⅰ用来测量履带车辆的位姿信息和外部环境信息；超声波传感器组6由九个超声波传感器W40-10DTR组成，超声波传感器组6分两组安装在车辆的前部，用来测量车辆前方的障碍物位置信息，光电编码器组7由二个光电编码器ZKT-66组成，二个光电编码器分别安装在车辆的左右履带上，轴心与驱动轮的轴心相连，用来测量主动轮的转角，以获取履带的实际速度；惯性测量单元8型号为BW-IMU200，安放在履带底盘c的平板上，用来测量车辆的方向角和加速度；倾角传感器9型号为MIM20，安装在履带底盘c的平板上，用来测量车辆x和y轴向上的倾斜角度。第一摄像头16安装在车辆顶端支架上，可旋转270°对车辆周围环境进行摄像。

所述的执行模块Ⅱ由变频器组11、步进电机组12、制动辅助装置13和第二摄像头14组成，变频器组11分左右两个，固定在车辆的底盘上，输入线连接到9264(AO)模块5，输出线分别与左右步进电机相连，控制步进电机组12的转速，9264(AO)模块5接口与制动辅助装置13的电磁换向阀相连，输出模拟量信号控制阀门的开关，第二摄像头14安装在履带车辆前面的固定支架上，位于车身的中心线上，通过数据线与机载计算机2连接，用于拍摄车辆前方路面。

所述的数据处理模块Ⅲ由机载计算机2、下位机cRIO90303、9220(AI) 模块4和9264(AO)模块5组成；机载计算机2通过互联网与监测操作站1 通信，通过数据线与下位机cRIO90303连接，9220(AI)模块4采集监测模块Ⅰ的传感器模拟量，下位机cRIO90303对数据进行转换与处理，并将控制信号通过9264(AO)模块5传输到执行模块Ⅱ。

所述的远程操作模块Ⅳ由监测操作站1组成，监测操作站1需要在网络15 覆盖下，通过计算机16，远程控制及自动驾驶系统进行控制。

图3为本发明的基于互联网的履带车辆的远程控制及自动驾驶系统的程序流程图：

本发明的基于互联网的履带车辆的远程控制及自动驾驶系统采用labview 软件对履带车辆进行数据处理和控制运算。系统的主程序在机载计算机2中存储并运行，共有三个子程序包括远程监测子程序、主动控制子程序和自动驾驶子程序在下位机cRIO90303存储并运行，通过主程序对子程序的调用和运行，实现该系统的远程监测、主动控制和自动驾驶三个功能。其中远程监测子程序与主动控制子程序或自动驾驶子程序可以并行运行，主动控制子程序和自动驾驶子程序可以实时切换运行。

所述的监测操作站1在IE浏览器上打开控制系统前面板时，需进行身份验证，验证信息正确才能登录页面，进行监控操作。

所述的远程监测子系统的运行流程包括，9220(AI)模块4采集采集传感器信息，在下位机cRIO90303里进行数据的转换与处理，一方面处理后的信息传输到自动驾驶子程序，一方面该信息通过数据线，传输到机载计算机2，显示在labview的前面板上，labview的web服务器将前面板以内嵌式发布到互联网上，监控操作站1在IE浏览器里打开控制系统前面板网页，身份验证后，查看前面板，获得车辆的实时信息。

所述的主动控制功能的实现过程：监控操作站选择手动模式，在前面板中输入速度与转角信息，该信息由机载计算机通过数据线输送到下位机 cRIO90303，下位机cRIO9030 3对控制指令进行处理与转换，控制9264(AO) 模块5输出口相应大小的模拟量信息。与9264(AO)模块5接口相连接的变频器组接受到模拟量信息后，调节到相应的频率，输出到履带的左右步进电动机，左右步进电动机转速相应发生变化。履带车辆的转向是通过左右履带的速度差实现的，在这里通过下位机cRIO90303按一定规则将转角信息转化为左右履带的速度信息实现。

自动驾驶功能的实现过程：

监测操作站1选择自动行驶子系统，第二摄像头14拍摄车辆前方的路面照片，存储在机载计算机2中，并输送到下位机cRIO90303；下位机 cRIO90303中的labview软件的视觉与运动模块对路面图片进行处理，获得路标信号坐标，拟合成导航曲线；下位机cRIO9030 3采用神经网络控制算法做出决策，获得左右履带的运行速度，控制9264(AO)模块5输出口相应大小的模拟量信息；左右变频器根据输入信号改变输出频率，控制左右步进电动机的转速变化，实现履带车辆的行进和转向。

所述的自动驾驶功能的控制算法是基于神经网络算法实现的，根据传感器组获得的履带车辆的实时位姿信息和导航曲线坐标获得距离偏差和角度偏差，将左右履带速度和距离与角度偏差作为神经网络算法的神经元，通过控制器计算出下一步运动指令信息。

在所述的自动驾驶功能中，当超声波传感器组6检测到履带车辆前行道路上有障碍物时，下位机cRIO9030 3向机载计算机2发出障碍物警报信息，控制系统前面板障碍物警报等闪烁，同时履带车辆停车制动。当倾角传感器9 测得倾角达一定值时，履带车辆有倾翻危险，下位机cRIO9030 3向机载计算机2发出倾翻危险警报，控制系统前面板倾翻警报灯闪烁，并显示倾斜角度值，同时履带车辆停车制动。当系统无法自动获取行驶路线时，下位机 cRIO9030 3向机载计算机2导航失败警报信息，控制系统前面板导航失败警报灯闪烁，同时履带车辆停车制动。

所述的道路障碍物的信息确定通过以下方法获得:超声波传感器组测得障碍物距离，通过测距模块确定障碍物位置坐标，然后计算出与导航曲线的距离，当距离小于设定值时则认为障碍物阻碍通行，发送障碍物信息。