一种港口牵引车无人运输短倒系统及方法与流程

1.本发明属于智能驾驶与无人运输领域，具体涉及港口牵引车无人运输短倒系统及方法。


背景技术：

2.水路运输是沿海、沿江地带钢铁成品运输的主要途径之一。钢材成品从库房经汽运到码头装船的过程行业内称为短倒运输。而甩挂运输是钢材短倒运输中的常用方式。所谓甩挂运输，即通过牵引车将装有货物的挂车拖至目的地后，将挂车换下，装上新的挂车前往另一个目的地的运输方式。相对于常见的一个牵引车携带固定挂车进行运输的方式，牵引车大部分的时间在等待挂车装货、卸货，车辆利用率低，甩挂作业具有明显的效率优势。
3.现有技术中，钢材制品在库房装车，牵引车司机接到调度任务后，前往装载区(库房)拖挂，将载满钢材的牵引车开往卸载区(码头)，根据调度系统提示停靠指定卸载点，人工对位吊机精准停车，人工甩挂，再根据调度系统提示确认空车或拖空挂返回库房。人工拖挂，按指定路线返回库房，再次人工拖甩挂，如此循环于库房和码头之间。对于港口运营而言，最大的痛点来自水平运输，主要是人力成本过高和人力资源供不应求带来的压力。
4.鉴于此，急需提出一种港口牵引车无人运输短倒系统，最大程度减少对港口现有基础设施的影响,又能显著降低用工成本,提升安全生产水平,帮助港口实现良好的经济效益和社会效益。


技术实现要素：

5.为此，本发明提出一种港口牵引车无人运输短倒系统。
6.本发明的一种港口牵引车无人运输短倒系统，包括：
7.无人驾驶牵引车，所述无人驾驶牵引车上设有融合感知模块、路径规划模块、组合定位模块和跟踪控制模块；
8.所述融合感知模块获取行驶过程中的障碍物和路面信息；
9.所述路径规划模块用于规划路径起始点和终点之间的行驶轨迹和行驶速度，同时对交通状态进行评估，调整局部路径轨迹和速度规划；
10.所述组合定位模块采集所述无人驾驶牵引车于露天环境和室内环境的定位信息和姿态信息；
11.所述跟踪控制模块用于执行车辆轨迹的横向控制和行驶速度的纵向控制；
12.云端智能管理系统，设于云端，与所述港口tos系统通信，执行对无人驾驶牵引车的任务调度、作业路径规划、交通自动管理、车辆实时监控以及数据统计；
13.车路协同系统，所述车路协同系统通过v2x和5g通信与所述无人驾驶牵引车共享路面事件，并将路面事件信息与所述云端智能管理系统通信；
14.高精度定位系统，与所述云端智能管理系统，通过融合定位获取无人驾驶牵引车的位置信息，实现无人牵引车在露天环境和室内环境的定位。
15.进一步的，所述车路协同系统，包括：
16.用于路端的智能路侧单元，获取环境信息和道路交通目标信息，并预测目标轨迹；
17.用于无人驾驶牵引车的智能车载单元，接收来自智能路侧单元的数据，实现车辆的超视距感知；
18.用于云端的云控单元，监测智能路侧单元的工作状态，集中管理智能路侧单元回传的环境信息，对车辆的调度管理和路径规划进行辅助。
19.进一步的，还包括应急接管系统，与所述无人驾驶牵引车和云端智能管理子系统通信，监控无人驾驶牵引车的车辆状态信息并对无人驾驶牵引车执行远程接管。
20.进一步的，所述应急接管系统包括多个模拟驾驶舱，一个所述模拟驾驶舱实时监控多辆所述无人驾驶牵引车，所述应急接管系统将模拟驾驶舱内的驾驶操作指令发送至无人驾驶牵引车。
21.进一步的，还包括辅助作业终端，接收来自无人驾驶牵引车的车辆基本信息，对无人驾驶牵引车执行近程遥控。
22.进一步的，所述高精度定位系统在露天环境时，通过gnss、imu和轮速里程计等融合定位；所述高精度定位系统在室内环境时，通过激光雷达、视觉相机、uwb、imu、轮速里程计融合定位。
23.本发明还提供一种港口牵引车无人运输短倒方法，包括如下步骤：
24.无人驾驶牵引车接收云端管理系统下发的开始作业指令，倒车自动与挂车连接，无人驾驶系统引导牵引车驶入挂车倒挂作业范围，现场操作员通过辅助作业终端下发倒挂作业指令，倒挂作业系统接管牵引车控制系统，完成倒挂后拖挂自动行驶出室内装载区；
25.根据云端管理系统规划路线自动行驶前往码头卸货区；根据车路协同系统发送的感知障碍物信息与自车感知信息融合，进行障碍物识别与避障，自动行驶通过开放路段；
26.到达码头作业面，精准停靠云端指定卸货点。发送卸货请求，现场操作员通过辅助作业终端下发甩挂指令，卸货完成后，现场操作员通过辅助作业终端下发车辆启动信号；
27.根据云端管理系统下发的指令，确认空车或拖空挂驶出码头作业面；需拖空挂时，倒车自动与指定挂车连接，无人驾驶系统引导牵引车驶入挂车倒挂作业范围，现场操作员通过辅助作业终端下发倒挂作业指令，倒挂作业系统接管牵引车控制系统，完成倒挂后拖挂自动行驶出码头作业面；
28.在车路协同系统的辅助下，进行融合感知，智能决策控制，自动行驶通过开放路段路口；
29.在高精度定位系统的指引下精准停靠室内装载区，接收云端下一项任务派发，循环作业。
30.本发明的上述技术方案，相比现有技术具有以下优点：
31.在该运输系统中将传统人工驾驶牵引车升级改造为无人驾驶牵引车，搭载自动驾驶计算平台，车身加装激光雷达、视觉相机、红外相机、毫米波雷达等感知传感器，同时借助云端管理系统、车路协同系统和应急接管系统，使无人车具备高精度定位、融合感知、智能规划决策、底盘控制和驾驶权切换等功能，从而在整体上实现无人驾驶牵引车的水平运输无人化。这一升级改造既能最大程度减少对港口现有基础设施的影响，又能显著降低用工成本，提升安全生产水平，帮助港口实现良好的经济效益和社会效益。
附图说明
32.图1是本发明实施例提供的系统的框架示意图；
33.图2是本发明实施例提供的方法的流程示意图；
34.图3是本发明实施例提供的方法的应用示意图。
具体实施方式
35.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
36.本实施例的港口牵引无人运输短倒系统，包括无人驾驶牵引车，还包括云端智能管理系统、应急接管系统、车路协同系统和辅助作业终端。
37.云端管理系统是港口无人运输系统的控制中心、数据中心和决策中心。该系统负责自动进行车辆调度、交通控制、路径规划、控制指令下发、终端信息接收、实时状态监控和报障预警等任务。
38.云端智能管理系统是无人驾驶的核心系统，遵循可扩展原则和开放性原则，系统可以采用本地化、私有云、公有云等多种部署方式，并结合港口无人驾驶现场装卸载管理、操作具体流程等需求定制开发，具备良好的无人驾驶集卡兼容性和可扩展性，具备升级迭代能力。系统具备对接港口已有tos系统接口，与tos系统协同，通过5g技术实现矿区各种机械设备的互联互通，承载数据枢纽职能，负责对作业车辆的整体调度和管控，实时监控集卡进行数据的收集、存储、转发和下发等，并对数据进行统计分析、数据挖掘，生成相关生产作业报表。
39.云端智能管理系统具备与港口tos系统对接，接收港口统一调度的功能。也具备独立任务调度指令功能，确保无人驾驶牵引车辆以及空满载挂车在管理系统的调度指挥下进行生产作业流程。管理系统为每辆牵引车生成作业任务，规划空满载挂车摆放位置，并根据任务需要规划装卸载点位置，以指令形式下发到车辆终端，进而调度和指挥无人牵引车进行短倒运输作业。
40.云端智能管理系统具备作业路径规划功能，行驶区的路径规划是通过路径算法从当前已经存在的作业运输道路网中计算出一条从装载点到指定卸载点之间的最优路径。该最优路径是结合运输距离，运输时间，轮胎损耗，路面状况等综合因素考虑的一条相对平衡的最优路径。
41.云端智能管理系统的交通自动管理功能是基于作业运输路网结构，按照指定的交通规则协助自动驾驶车辆按规则行驶。当无人驾驶车辆编队行驶或遇到交叉路口等情况时，需要借助交通自动管理系统的算法辅助进行流量控制和行走控制。
42.云端智能管理系统的车辆实时监控功能是指通过收集到的车辆数据，在监控中心页面进行集中展示，基于港口场景和路网结构可以清晰地实现所有无人车辆的生产作业实时监控。
43.云端智能管理系统的数据统计和查询功能具备将车辆实时数据及装卸报告数据进行存储，并支持按用户输入内容检索或生成统计报表的功能。基于用户选择或输入的查
询条件，查询并显示车辆的任务过程及过程中的任务状态和相应参数数据等信息。
44.无人驾驶牵引车包括融合感知模块、路径规划模块、融合定位模块和跟踪控制模块，通过接收辅助作业终端的指令自动作业，具备环境感知与导航定位，路径跟踪以及全流程自动作业的自动驾驶系统。所述无人驾驶牵引车通过各模块实现在室内装载区无gnss信号定位时的障碍物检测，车辆控制，信息管理与通信等功能，进一步实现无人牵引车的自动行驶与协同作业。
45.(1)融合感知：针对港口中目标物特征，融合感知模块主要负责检测跟踪行驶过程中存在的行人和各类车辆。给出其准确的三维朝向、速度以及语义等信息。对来自传感器的数据分别进行目标检测与分割以及对不同传感器所处环境等信息进行置信度评估，将多源传感器目标检测信息与置信度信息进行融合跟踪后，云端将所有车端、路端感知信息进行整合更新。
46.(2)路径规划：港口运输车辆载重量大、制动距离长，本实施例的系统采用了大型施工车辆路径规划方法，充分考虑施工车辆驱动、制动特性、平顺性指标；使用两级全局规划器，首先对起始点和终点进行元素层面规划，同时对道路交通状态进行评估，再对元素层面规划结果进行评估及语义路径生成，最后对其进行碰撞检测以及曲线回归平滑。根据障碍物速度、分类以及道路可通行情况等级实现不同的规划策略，分别处理静态障碍物和动态障碍物，对感知预测得到的障碍物以及行驶区域信息，进行多级处理，并对可能的路径进行评估与动力学约束，生成兼顾安全与效率的规划路径，减少重规划的步骤，提高系统的实时性。
47.(3)跟踪控制：跟踪控制模块分为控制车辆轨迹的横向控制和控制行驶速度的纵向控制。无人驾驶牵引车横向控制将规划子系统的目标转角与车辆的实际转角对比，将误差输入到自动转向控制器中进行运算，输出前轮的转角控制指令，完成对目标运动轨迹的跟随运动。而驱动/制动控制器将规划子系统的目标行驶速度与实际车速进行对比，将误差输入到控制器中进行运算，输出驱动电机/制动踏板的控制信息，完成对车辆速度的精准控制。
48.针对港口作业的大型运输车辆，本实施例的系统针对不同的路况，通过系统辨识提取车辆的动力学参数，进而使用不同的控制模型和控制参数组合成一套算法进行控制。同时考虑平台操稳性控制，防止误差过大时，对车辆输入激进的控制指令，本专利设计的无人运输系统会在车辆线控层限制危险操作。
49.(4)融合定位：在港口露天环境下，本专利中设计的系统采用rtk 获取车体的绝对定位信息，在库房内则采用uwb获取绝对定位信息。在 rtk或uwb定位数据出现短时间异常情况下，三维激光/惯性slam可以作为备份的绝对定位手段。所有传感器数据采用ekf滤波器进行融合处理，滤波器根据轮速里程计和imu数据进行状态预测，采用rtk、uwb、激光slam数据进行测量跟新，获得车体的位置和姿态估计值。
50.uwb定位具有定位精度高、低功耗、安全性高、信号穿透性强等特点，以应用于没有gnss信号的库房环境。uwb采用飞行时间测距方式，通过计算无线电磁波传输时间，而后传输的时间换算成距离。测距过程中包括两个设备，一个基站和一个标签。标签在某一时刻发送信息给基站，信号经过一段时间传播到达基站，基站收到标签的信息后，将反馈信息发送到标签，标签收到基站的反馈信息后，通过记录往返信号的传播时间，可以准确获得标签和
基站的距离。但uwb应用于库房内也存在信号遮挡、反射等非视距现象，可能造成uwb定位误差增大或定位失效，因此需要采用多传感器融合手段，获取库房环境下精确、稳定的定位信息。
51.应急接管系统是基于5g网络实现的远程作业解决方案，实现了港区设备运营的监控，在无人驾驶牵引车主动提出接管请求时，或在特殊紧急情况下，远程应急接管平台实现对车辆的干预与接管。在遇到突发安全问题或失能等紧急情况，通过一键接管按钮请求远程接管，由遥控端驾驶员接管车辆，保障人员和车辆的安全。其功能包括以下部分：
52.(1)车辆状态监控
53.监控状态包含车辆的实时位置、实时速度、发动机转速、方向盘转角、车辆航向角、车辆实时档位、当前驾驶模式、实时网络状态等。
54.(2)车身360度监控
55.通过多路视频实时回传，车辆具备车身周围360度视角的实时监控功能。
56.(3)一控多车
57.一个模拟驾驶舱可以对最多五辆车进行监视。在监视模式下，通过模拟器可以切换被控车辆，实现对任一车辆实时视频监控和状态监控。
58.(4)网络状态监控
59.网络监控情况是为了遥控驾驶员更好地了解当前网络状况，可提前减少或避免因网络不稳定而带来的危险。
60.(5)电子地图
61.根据车辆采集到的经纬度信息，以及对应的车辆编码，将车辆的位置在港口地图中进行实时标注，由于车辆上传的经纬度周期性发送，所以在电子地图中通过信号周期性获取位置信息并显示。
62.(6)安全策略
63.系统实时采集车端数据，基于安全策略，进行智能分析，多车辆进行全方位的安全监控。对于车辆异常或危险状态，给远程驾驶员预警提示。对于严重的安全异常，比如网络断开，系统将自动车辆安全停车能力。系统能够分析通过网络异常处理策略、驾驶员异常行为策略、数据通信加密等多层级安全策略，保障了安全员、车辆和数据的安全。
64.车路协同系统面向超视距感知、道路预警等应用场景。利用多源异构传感数据融合感知技术、自动化协同定位、时空同步等技术，在普通嵌入式计算平台即可实时获取无人车、行人、社会车辆、辅助作业车辆等交通目标的3d位姿、预测轨迹，并将感知信息通过5g网络与自动驾驶车端、远程驾驶端等共享，完成全时空高动态道路信息采集和融合。
65.本实施例的车路协同系统包括智能路侧单元、智能车载单元和云控单元。
66.(1)智能路侧单元：部署在道路侧立杆，在港口中可利用现有的路灯杆进行拓展升级，降低改造成本。采用多传感数据融合感知技术，实现道路交通目标的感知与轨迹预测；基于标准通信协议，利用多模式通信技术进行环境信息的共享。
67.(2)智能车载单元：部署在无人驾驶牵引车端，实时接收和解析智能路侧单元信息，利用车-路自动化协同标定技术、车-路授时同步技术等，完成车-路时空同步和协同感知等功能，实现车辆的超视距感知、盲区感知增强等，提升车辆安全和效率等。
68.(3)云控单元：部署在港口的云端智能管理中心，实时监测智能路端单元的工作状
态，集中管理智能路侧单元回传的环境信息，辅助中心对车辆的调度管理和路径规划。
69.辅助作业终端设备可接收车辆基本信息，并且通过辅助作业终端设备，可对所选车辆进行近程遥控。在终端遥控驾驶状态下，通过手持设备应用程序，可以控制车辆的档位、转向、加速和制动以及急停。本实施例中的辅助作业终端包括车辆启停、挂车对准功能。
70.(1)装、卸载区操作员根据车辆是否连接、脱离挂车完成，通过辅助作业终端发送启动/停止命令至车端；
71.(2)根据需要，操作员可通过辅助作业终端遥控牵引车与挂车对准，并具备遥控鞍座升降功能。
72.本实施例还提供一种港口牵引车无人运输短倒作业流程，如图2的规划路径所示，参照人工驾驶作业流程，短倒无人牵引车在码头港区内部道路按图上路线实现全程自动驾驶，精准停靠厂房内指定装载区及码头指定卸载区，完成装运卸的作业流程。倒挂作业指牵引车逆向行驶并与挂车实现自主连接的功能，包括以下步骤：
73.无人驾驶牵引车接收云端管理系统下发的开始作业指令，倒车自动与挂车连接，无人驾驶系统引导牵引车驶入挂车倒挂作业范围(挂车正前方20m 以内，
±
60
°
以内)，现场操作员通过辅助作业终端下发倒挂作业指令，倒挂作业系统接管牵引车控制系统，完成倒挂后拖挂自动行驶出室内装载区；
74.根据云端管理系统规划路线自动行驶前往码头卸货区。根据车路协同系统发送的感知障碍物信息与自车感知信息融合，进行障碍物识别与避障，自动行驶通过a点开放路段；
75.到达码头作业面，精准停靠云端指定卸货点。发送卸货请求，现场操作员通过辅助作业终端下发甩挂指令，卸货完成后，现场操作员通过辅助作业终端下发车辆启动信号；
76.根据云端管理系统下发的指令，确认空车或拖空挂驶出码头作业面。需拖空挂时，倒车自动与指定挂车连接，无人驾驶系统引导牵引车驶入挂车倒挂作业范围，现场操作员通过辅助作业终端下发倒挂作业指令，倒挂作业系统接管牵引车控制系统，完成倒挂后拖挂自动行驶出码头作业面；
77.在车路协同系统的辅助下，进行融合感知，智能决策控制，自动行驶通过b点开放路段路口；
78.在高精度定位系统的指引下精准停靠室内装载区，接收云端下一项任务派发，如此循环作业；
79.发生意外情况时，远程应急接管系统可随时介入。无人驾驶牵引车的实时数据及装卸报告数据可在云端实时记录和查看。
80.显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。