10.16638/jki.1671-7988.2021.011.006
付伟龙，王学友，朱阳，蒋瑞锋，王富强，赵增耀
（陕西汽车控股集团有限公司，陕西西安710200）
摘要：随着底盘自动驾驶的日臻成熟，无人驾驶洗扫车已逐渐进入人们的视野。无人驾驶的洗扫车智能控制系统研究了路面洁净度、环境温度、雨量及车辆行驶状态与洗扫车作业模式之间的关系，使洗扫车更加高效、智能、环保、节能，最终可实现洗扫车的无人作业。 关键词：自动驾驶；路面洁净度；环境温度；车辆行驶状态；无人作业
中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2021)11-17-03
Research on Intelligent Control System of Driverless Sweeper
Fu Weilong, Wang Xueyou, Zhu Yang, Jiang Ruifeng, Wang Fuqiang, Zhao Zengyao
( Shaanxi Automobile Holding Group Co., Ltd., Shaanxi Xi'an 710200 )
Abstract:With the increasingly mature of chassis automatic driving. The driverless sweeper has gradually come into people’s vision. The intelligent control system of driverless sweeper has studied the relationship between road cleanliness, environmental temperature, rainfall, vehicle running state and the operation mode of sweeper. So that the sweeper more efficient, intelligent, environmental protection and energy saving. Finally, the unmanned operation of sweeper is realized. Keywords: Automatic driving; Road cleanliness; Environmental temperature; V ehicle running state; Unmanned operation CLC NO.: U495 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2021)11-17-03
1 前言
伴随底盘自动驾驶的日臻成熟以及场景式无人作业的逐步推广，洗扫车的无人驾驶化已逐渐成为市场趋势。传统的洗扫车驾驶员操作既要保证车辆行驶安全，还要选择适当的洗扫模式保证路面清洁效果。驾驶员操作强度大，实际工作当中驾驶员通常在作业出发前选好作业模式，工作过程一般很少进行模式改变，造成要么油耗浪费，要么扫路效果不满足要求的现状。
2 背景及意义
目前市面上的智能驾驶洗扫车能够实现自动驾驶、自动掉头、自动过红绿灯、自动停车等[1]。但是，上装的作业模式固定，不能根据作业道路的状况、作业环境的变化以及车辆行驶状态而自动调整。洗扫车智能控制系统主要研究以下四方面技术。a.通过对车辆行驶状态的分析判断，在洗扫车临时停车等待（等红绿灯、避让行人）自动调整扫盘状态、水路系统等，达到节油、节水、节料的效果；b.通过对环境温度的采集分析，自动调节各水路系统，从而解决低温环境下由于洗扫车作业造成的路面结冰现象；c.通过对雨量的采集分析，自动判断是否适合作业或返航；d.通过对路面洁净度的采集分析，自动调节车速、风机转速、扫盘速度等，实现高效节能的清扫效果。 3 系统组成及原理
该控制系统主要由上装控制单元、行驶状态采集单元、环境温度采集单元、雨量采集单元、路面洁净度采集单元五部分组成，其中上装控制单元，主要负责上装信号的采集、
作者简介：付伟龙，就职于陕西汽车控股集团有限公司。
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汽车实用技术
18 控制及与底盘的通信；行驶状态采集单元主要对车辆行驶状态的信息采集、分析及判断；环境温度采集单元实现对车辆运行环境的实时采集、监控，并进行工作安全性判断；雨量采集单元主要对雨天作业时的雨量大小进行直接/间接采集及判断，分析是否适合继续作业，并选择合适的作业模式；路面
洁净度采集单元主要对路面的洁净度进行采集、分析，实现分级控制。最终实现上装水路系统、气路系统、液压执行系统、报警及语音播报系统的实时精准控制。系统组成如图1所示。
图1 系统组成图
3.1 行驶状态采集控制单元
通过车速行驶速度、驻车制动信号、行车制动信号等车辆行驶状态的采集、分析及判断，实现在洗扫车临时停车等待（等红绿灯、避让行人）时，a.自动关闭洗扫车的高压水路喷水/湿扫扫刷喷雾；b.停止扫盘马达旋转，关闭水路，降低功耗；c.停止扫盘旋转，减少扫刷磨损。并在车辆起步后自动启动相应水路及扫盘马达，实现了节油、节水、节料的目的。具体如图2所示。
图2 行驶状态采集控制单元组成图
有效解决了临时停车等待时a.吸嘴是不足以把喷出的水吸回，而造成的污水横流，影响市容市貌，易引发交通事故现象；b. 扫盘一直旋转，产生不必要的磨损损耗，导致扫刷更换周期缩短，整车使用成本增加；c. 整个上装都在工作，此时油耗是不必要的，同时造成不必要的尾气排放。 3.2 环境温度采集控制单元
通过对实时气温、路面温度及电磁阀状态的采集、分析，实现对水路系统的自洁系统、喷水系统、喷
雾系统的自动关闭及开启，有效解决及避免了气温较低的情况下，洗扫车作业时的喷水喷雾造成的路面湿滑结冰问题。
具体为当当天气温TY ＜0℃时，洗扫车自洁系统、喷水系统、喷雾系统全部关闭；当当天气温TY ≥0℃，且实时气温TH ＜标定值T1时，若路面温度TL ≥标定值T2时，洗扫车喷水系统关闭，若路面温度TL ＜标定值T2时，喷水系统和喷雾系统同时关闭。详细控制逻辑如图3所示。
图3 环境温度采集控制逻辑图
3.3 雨量采集控制单元
通过对洗扫车雨天作业过程中的实时雨量采集、分析及判断，实现对雨量进行小雨、中雨、大雨、暴雨四个分级，并针对不同的雨量大小进行标准作业、干扫作业、停止作业
返航三种状态的控制及信息发送。
雨量的采集采用雨量传感器、路面图形识别、污水箱水位变化率三项技术融合，从而根据雨量分级确定确定洗扫车最佳工作模式。系统组成如图4所示。
图4 雨量采集控制单元组成
通过雨量和洗扫车污水箱水位变化率的分析判断，确定当前雨量是否适合需要继续作业或作业模式调整。否则就会出现大量抽吸雨水、造成污水箱快速被雨水占满，达不到清扫道路的目的。
具体为当实时雨量Ri ＜雨量阈值R1 (mm/h)时，系统定义为毛毛雨/小雨，此时洗扫车保持标准作业模式；当雨量阈值R1＜实时雨量Ri ＜雨量阈值R2时，系统定义为中雨，此时洗扫车结合路面图像识别系统的采集及分析，若图像识别路面为潮湿状态时，车辆开启干扫作业模式，否则保持标准作业模式；当雨量阈值R2＜实时雨量Ri ＜雨量阈值R3时，系统定义为大雨模式，此时再结合洗扫车污水箱水位变化率Kw ，若污水箱水位变化率Kw ＜污水箱水位变化率阀值KwB 时，车辆开启干扫作业模式，否则直接返航并发送相关返航信息；当时雨量Ri ＞雨量阈值R3时，洗扫车停止上装作业并进入返航模式。
3.4 路面洁净度采集控制单元
通过图像采集摄像头对路面洁净度进行实时采集[2]、分析及洁净度分析，将路面分为轻度垃圾路面、中度垃圾路面、重度垃圾路面。并根据三种路面状态智能调节洗扫车作业车速及工作模式，对车速、风机转速、扫盘速度进行精准控制
[3]
，实现高效节能的清扫效果。 （下转第47页）
陈小龙 等：基于6sigma 的减速器效率提升
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5 结论
本文基于6sigma DFSS 的设计IDOV 流程对减速器效率影响因素进行研究，通过DOE 设计与分析，结合CAE 效率模型仿真，优化试验组合，快速识别出效率影响显著因子，减少了试验次数和费用；建立了效率Y 与显著因子X 关系的回归方程；利用响应优化器求得减速器效率显著因子的最优解，并通过
蒙特卡洛方法对公差设计的过程能进行了分析，设置了合理公差。按优化的结果制作样机效率测试验证，NEDC 效率提升3.57%。
按6sigam DFSS IDOV 流程展示了基于减速器效率提升完整过程，为产品开发过程的性能提升提供了一套高效的分析方法，同时也为减速器效率提升提供了理论基础和工程实践经验。
参考文献
[1] 孙欣欣，译.钻石社六西格玛研究组.图解六西格玛[M].北京：电子
工业出版社,2015.
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出版社,2015.
（上接第18页）
具体为根据路面洁净度分析得出优选的作业车速和工作模式，若当前车速高于目标车速，则工作模式
立即置成强扫，待实际车速降到目标车速后，工作模式置成目标模式。若当前车速低于目标车速连续5分钟（可设置），则直接提速，工作模式立即置成强扫，待实际车速升到目标车速后，工作模式置成目标模式。详细如图5所示。
图5 路面洁净度采集控制单元组成图
4 结语
无人驾驶洗扫车智能控制系统从高效、智能、环保、节能四个维度开展了基于路面洁净度、环境温度、雨量及车辆行驶状态的洗扫车智能控制系统研究，有效解决了传统洗扫车作业效率低、驾驶员劳动强度大以及自动驾驶洗扫车作业模式固定的行业难题，从而实现洗扫车的无人作业。
参考文献
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[2] 陈赟，章娅玮，陈龙.传感器技术在无人驾驶汽车中的应用和专利
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