Система автовождения карьерного автосамосвала (REF_SAV)

Посмотреть архив целиком

Введение


В последние годы за рубежом ведутся интенсивные работы по созданию и внедрению систем автоматического управления горным автотранспортом. Так, на ряде карьеров Канады и США внедрены системы диспетчерского управления работой автотранспорта с использованием компьютерной техники, а также системы автоматического вождения (САВ) автосамосвалов по трассам между точками загрузки и разгрузки. Отмечается, что автоматизированное управление работой автотранспорта позволяет повысить его производительность более, чем на 20%.

Эффективность системы автовождения проверена в карьере, где работают 10 экскаваторов и 54 самосвала. САВ уменьшает в два раза время ручного управления, увеличивает на 6,9% время использования экскаваторов и на 25% коэффициент использования автосамосвалов.

Однако существующие САВ не обеспечивают автоматического или полуавтоматического маневрирования машин в местах погрузки и разгрузки, где применяемая система с излучающим проводом, проложенным вдоль трассы, становится бесполезной из-за случайного характера траекторий маневрирования и наличия непредвиденных препятствий. Между тем, маневры у бровки отвала в условиях плохого заднего обзора и наличия препятствий отнимают значительное время и связаны с повышенным риском для машины и водителя. По статистическим данным аварии и катастрофы на разгрузке составляют до 10% от общего числа аварий на горном транспорте.

Таким образом, система автовождения карьерного автосамосвала должна обеспечивать не только движение по трассе между пунктами загрузки и разгрузки, но и маневрирование в местах разгрузки (если будет решена эта проблема, то управление в местах загрузки не будет представлять трудностей). В этом случае задача осуществления маневра является одной из основных для САВ карьерного автосамосвала.













1. Планирование траектории.


1.1 Обоснование необходимости автоматического

планирования и отслеживания траектории.


Наиболее важным направлением автоматизации работы карьерного транспорта является автоматизация движения самосвалов в местах разгрузки. В связи с тем, что в контуре управления присутствует человек, отсутствует гарантия в следующих аспектах:

  • выбор оптимальной траектории;

  • точность остановки в точке разгрузки (ошибка может привести к аварии);

  • несогласованность манёвров самосвалов в зоне разгрузки;

Для устранения указанных проблем требуется автоматизировать построение траектории. Автоматизация построения траектории и следования по ней усложняется следующими факторами:

  • сложность и не постоянство площадки;

  • случайный характер траекторий;

  • необходимость учитывать динамические и геометрические особенности самосвала;

  • отсутствие на местности характерных точек и ориентиров;

  • невозможность предварительного указания траектории на местности из - за тяжёлых условий работы известных средств, указывающих траектории (большие массы самосвалов, работа бульдозера, плохие погодные условия и др.).

Для удачной работы САВ необходимо кроме создания оптимальной траектории ещё и отслеживать правильность движения по ней, а также оперативно вносить в неё изменения по мере накопления данных о местности и изменения расположения препятствий. В связи с этим в разрабатываемой САВ введены подсистемы ориентации и программное определение координат и ориентации самосвала по счислению. Использование двух независимых источников информации об ориентации самосвала позволяет повысить надёжность САВ и оперативность предоставления данных программам и системам, которые в таких данных нуждаются. Автоматическое отслеживание прохождения по запланированной траектории позволит вовремя переключить режимы планирования траектории и прохождения по ней.








1.2 Требования к траектории и

к алгоритму выбора траектории.


Сформированная программно траектория должна удовлетворять следующим требованиям:

  • Должна учитывать геометрические и технологические особенности транспортного средства для которого планируется траектория. При расчёте поворота должен быть учтён технологический радиус (минимальный радиус поворота транспортного средства), скорость транспортного средства (ТС), коэффициент сцепления и другие внешние и внутренние факторы, влияющие на динамику ТС.

  • Должна проходить на расстоянии от препятствий, достаточном для нормального безопасного проезда.

  • Должна быть как можно короче и содержать минимум поворотов.

  • Повороты должны быть такими, что бы самосвал на них не заносило, значит по мере изменения скорости её вид может меняться.

  • При движении задним ходом она должна легко задаваться , точно и легко отслеживаться.

В соответствии с указанными требованиями алгоритм должен удовлетворять следующим требованиям:

  • максимальное быстродействие;

  • небольшая потребность в процессорном времени;

  • должен уметь воспроизводить прямые простейшие кривые по которым может двигаться самосвал;

  • должен учитывать особенности планирования движения задним ходом.

В связи с этим применимы алгоритмы планирования траектории по карте местности.


1.3 Геометрические особенности реализации алгоритмов.


Для демонстрации указанных особенностей, нанесём на миллиметровую бумагу горизонтальную проекцию самосвала. Для наиболее удобной аппроксимации реальной проекции автомобиля выберем отношение длины проекции к её ширине равным 9:5. (рис. 2.1) Для выявления критерия возможности проезда под углом 450 расположим проекцию автосамосвала под углом 450 и пометим занятые ею квадраты со стороной в одну дискрету. Повёрнутый таким образом самосвал занимает площадь 11 х 11 дискрет. При любой другой ориентации самосвал займёт прямоугольник заведомо меньшей площади и максимальной длины, следовательно если центр самосвала можно расположить в квадрате 11 х 11 дискрет так, чтобы в нём не было препятствий, значит траектория может проходить через данную точку. В целях повышения быстродействия желательно произвести поиск и указание таких точек до начала поиска траектории чтобы избежать повторных поисков препятствий в квадрате.

Для определённости на карте будут определяться лишь геометрические места центров автомобиля.

При рассмотрении критериев разрешения поворота, нанесём на карту положение самосвала до и после поворота, и проведем окружности таким образом, чтобы охватить все промежуточные положения крайних точек автосамосвала. Соединив начальную и конечную точки поворота последовательностью клеток - дискрет на карте наиболее близких к полученной дуге можно увидеть, что длина прямого участка на карте, параллельного осям должна быть не менее одной дискреты, а дина наклонного участка - не менее трёх.

Следовательно стоит предписать алгоритмам, чтобы точка излома траектории находилась не в реальном начале поворота, а была смещена назад на указанное выше количество дискрет в зависимости от направления. Следует также запретить излом траектории в случае диагонального движения менее чем в семи дискретах от предыдущего излома и трёх дискретах при движении вдоль осей.


1.4 Сравнительная характеристика

приведённых алгоритмов.


Для сравнения рассмотрим два имеющихся алгоритма планирования траектории: метод пробных траекторий и однослойная нейронная сеть. Метод пробных траекторий заключается в переборе вариантов траекторий, представляющих собой ломанные линии, соединяющие начальную и конечную точки по определённым правилам. Этот алгоритм применим только на достаточно простых площадках, допускающих небольшое количество вариантов траекторий. Преимуществом является то, что траектория планируется сразу от начала до конца, недостатки - 1) при необходимости внесения изменений в траекторию требуется её заново планировать, 2) невозможно спланировать разворот и подъезд задним ходом.

Алгоритм планирования по однослойной нейронной сети заключается в формировании оценки для каждого возможного (учитывая дискретность) направления. В формировании оценки участвуют следующие показатели: расстояние до ближайшего препятствия, текущая ориентация транспортного средства, скачёк расстояний до препятствия, направление на цель движения. По данному алгоритму принимается решение лишь о небольшом ближайшем участке движения, траектория не выстраивается как единое целое, из - за чего может быть не оптимальной. Данный алгоритм также не позволяет планирование разворота и учёт движения препятствий.

В связи с этим был разработан алгоритм планирования траектории, позволяющий быстро соединить две точки поверхности кратчайшей линией, проведённой с учётом легко вводимых и легко реализуемых критериев оптимальности. Кроме того разработанный алгоритм позволяет легко учесть геометрические особенности транспортного средства и легко к ним адаптируется.

Сравнительная характеристика приведённых и предлагаемого алгоритмов приведена в таблице 1.1


Таблица 1.1 Сравнение алгоритмов планирования траектории.


Критерий

Наименование алгоритма


Нейронная сеть

Пробных траекторий

Предлагаемый алгоритм

1

2

3

4

Требования к памяти

6*n2 чисел с плавающей запятой1


18*Xmax *Ymax байт

Реализуемость на языке низкого уровня


Неудобно


Удобно

Качество полученной траектории

Не гарантируется

Гарантируется

Время работы

Зависит от 6*n2

Неопределённо

Небольшое, чем ближе к концу - тем быстрее

Полнота использования информации

Использует только видимый в данный момент участок поля


Полученная информация используется полностью

Сложность адаптации

Не требуется

Для адаптации требуется замена карты в памяти ЭВМ.

Влияние формы зоны осмотра

Нормально применим только при обзоре на 3600

Не влияет

От чего зависит дискрета

От количества направлений n

От требуемых точности, быстродействия, качества траектории

Учёт участка движения задним ходом


Невозможен


Легко выполняется.

Дальнейшая оптимизация

Не требуется

Требуется «срезание» углов


Случайные файлы

Файл
59014.rtf
71553-1.rtf
8624-1.rtf
122665.rtf
103908.rtf




Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.