全自动驾驶系统（精选10篇）
全自动驾驶系统 篇1
拓普康SYSTEM150自动导航驾驶系统, 是美国拓普康公司农业导航的代表, 成为现代农机标准化作业的首选精密导航仪。拓普康SYSTEM150导航仪, 由于其众多的创新设计, 成就了其导航的高效能。
1使用自动驾驶系统进行起垄、播种、喷药、收获等农田作业时, 衔接行距 (结合线) 的精度可达2.5厘米, 可以减少农作物生产投入成本, 并使农作物的种植农艺特性优化, 提高农机作业质量, 避免作业过程产生衔接行的“重漏”, 降低成本, 增加经济效益, 提高农机标准化作业标准。
2在传统农机作业中, 农业机械只能依顺序按照划印器的划痕行驶;而在自动驾驶系统中, 车辆行驶的路线都已根据GPS定位的数据标定好, 这样驾驶员就可根据地块的地形条件选择合理的路线作业。
3通过GPS标定好路线会一直保存在控制器里, 在后续的作业中继续使用。比如在起垄时设定的导航线, 在后面的播种、喷药和收获时可继续使用, 误差在2厘米以内。
4自动驾驶技术可提高拖拉机或谷物联合收割机的作业时间, 可以实现夜间农机作业, 大大地提高了机车的出勤率与时间利用率。
自动驾驶，还是无人驾驶？ 篇2
近年来，涉及“自动驾驶”、“无人驾驶”的概念和产品挺火。从严格意义上来说，二者还是有所区别。二者的区别不在技术层面，而在所秉持的理念、要实现的目标。“自动驾驶”意味着在车辆行驶过程中，人的意识和操作行为可以参与其中，可以理解成“有人的自动驾驶”。“无人驾驶”则意味着不需要人参与其中，可以理解为“无人的自动驾驶”。这种理念体现在具体产品层面，那就是“自动驾驶”的汽车仍然留有方向盘和驾驶席，“无人驾驶”则没有驾驶席了，把空间都留给乘客。那么自动驾驶和无人驾驶，哪个更令人向往？我个人还是比较向往自动驾驶。
自动驾驶不是无人驾驶的过渡阶段
当前，车企和互联网公司虽都大举发力自动驾驶技术，而他们在观念上还有一个区别。车企更多还是希望自动驾驶要发挥辅助驾驶人开车的作用，车上要有驾驶人，所以他们更愿意把自己的技术称为智能驾驶辅助技术。而互联网公司则更多希望能实现完全无人的自动驾驶，车上不必有驾驶人。
有一种观点认为现在的诸种驾驶辅助技术是最终实现无人驾驶的起步阶段。随着自动驾驶程度越来越高，汽车行驶过程对驾驶人参与度的需求会越来越低，紧随高度自动驾驶而来的则是无人驾驶。我认为自动驾驶不是无人驾驶的过渡阶段，而是最终形态。即使汽车完全可以不依赖人力而驾驶，它还是需要给驾驶人留下一席之地。人们开车的需求不仅是到达目的地，享受驾驶本身的乐趣也是一个重要需求。而一辆无人驾驶的汽车在一些人看来，也许就是一个运输人的高科技集装箱。他们或许不大愿意花钱买个集装箱。未来汽车发展的目标应该是，人们不想开车的时候，自动驾驶技术完全成为一位虚拟司机把“主人”送回家。而人们想开车的时候还能自己驾驶车辆，自动驾驶技术此时只是辅助驾驶人更安全地驾驶。
未来无人驾驶汽车也会在一些特定的使用场景和需求下存在，比如公共汽车、危险环境中运行的特种车辆、供残障人士和老人使用的车辆等。日本是一个人口老龄化问题比较严重的国家，很多老人难以自己开车，出行不便。为解决这一问题，一些日本车企正在努力通过研发自动驾驶汽车来解决高龄人群开车难的问题。另外由于公共交通工具在行驶线路和路况上比较确定，在实现无人自动驾驶上的技术难度相对小些，所以一些地方也开始尝试无人自动驾驶公交车。目前在荷兰瓦赫宁根大学城内，两辆被称为“WEpod”的小型无人驾驶公交车已经在校园内投入使用，开始运送乘客了。这是欧洲第一次针对自动驾驶工具进行开放式测试。WEpod共有6个座位，配备了激光雷达、GPS 定位系统来进行道路识别，另外利用 3D 地图同实际情况进行比对和判断。为了应对可能发生的紧急情况，WEpod 上设计了3 个按钮，方便在测试阶段供测验人员紧急刹车。出于安全方面的考虑，WEpod 原本时速能达 40 km/h，现在被限制在 25 km/h 的速度下行驶，另外在下雪、夜间等复杂情况下也会停止运营。
“能用”与“能商用”的差距
目前自动驾驶技术更多还是处于测试阶段，即使未来两三年开发出能用的无人自动驾驶技术，也不意味着能立即大规模商用。能用和能商用完全不是一个概念。商用不仅要求自动驾驶汽车在技术层面更稳定成熟，能经受大规模实践的考验，在价格上也要为市场所接受。目前高精度的激光雷达、高精度GPS和高精度惯性导航是比较主流的三种自动驾驶感知技术，而这三套设备的价格大概分别为人民币70万元、50～100万元、30万元。这些数字或许已经超过了很多消费者购买整辆车的预算。囿于价格因素，短时间内让自动驾驶大规模商用是很难的。另外除了技术成熟度、价格水平等因素外，无人自动驾驶汽车的商用普及还面临法律监管等方面的难题。
麦肯锡公司在其研究报告《2030 汽车革命》中提出，完全的无人驾驶汽车在2020年前不太可能实现商业化。而ADAS（高级驾驶辅助系统）在自动驾驶技术发展过程中将扮演重要角色，它将有利于监管者、消费者以及主机厂逐渐熟悉与无人驾驶汽车交互、操控的方式。根据波士顿咨询公司发布的自动驾驶汽车专题研究报告，首批全自动驾驶汽车将于2025年正式上路。到2035年，全自动驾驶汽车的全年全球销量预计会达到1200万辆。
自动驾驶技术给人们带来的一大益处是解放了时间。人们在开车时一般除了听广播之外很难从事别的活动，而在无人自动驾驶技术的帮助下，人们则可以从方向盘前解脱出来，在车上办公、看书、看电影甚至睡觉。尤其对于那些经常开车或者堵车的人，无人自动驾驶可以为他们省出很多时间，在某种意义上甚至可以说延长了他们的“生命”。
高精度地图，让自动驾驶汽车“心中有数”
作为一种辅助驾驶技术系统，ADAS既是发展自动驾驶的必由之路，也是让人们体验自动驾驶魅力的现实途径。ADAS通过安装在车上的各种传感器，在汽车行驶过程中随时感应周围的环境，收集数据，对四周静止和运动的物体进行辨识、侦测与追踪，并结合导航仪、地图等数据，进行数据分析，针对可能发生的危险预先向驾驶人发出警示，甚至直接采取相应措施，比如刹车等。当前ADAS能够实现的功能，主要分为盲点监测、道路偏离预警、自动紧急制动、变道辅助、疲劳驾驶提醒和360度环视摄像监控等，主要目的就是辅助驾驶人更安全地驾驶，降低交通事故发生率。根据美国公路安全保险协会（IIHS）近日发布的一项研究结果，安装自动刹车系统的车辆能够有效降低发生低速追尾碰撞的几率。
全自动驾驶系统 篇3
详细介绍:
起垄作业在整个农业生产过程中至关重要, 起垄作业的质量直接关系到以后播种, 喷药作业的“重漏”, 关系到作业成本的高低。
传统的起垄作业完全依赖驾驶员的驾驶经验, 在直线度和结合线的精度上很难得到保证, 尤其在地块较大的情况下, 偏航的情况在所难免。返工, 以及播种时的重漏, 结合线偏差过大直接造成生产成本的加大和地块利用效率的降低。
拓普康System150农业自动导航驾驶系统通过高精度的卫星定位系统, 通过电动方向盘控制农机的转向系统, 使农机按照设定的路线 (直线或曲线) 自动行驶, 不需驾驶方向盘。在保证农机直线行驶的同时, 结合线之间的偏差可以控制在2.5厘米, 充分解决播种重漏的问题, 降低生产成本, 提高土地利用效率。
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自动驾驶汽车之路 篇4
自动驾驶汽车所需的所有关键技术都已经从2004年以来就以各种形式被证实。而随着自动驾驶汽车技术的迅速发展，如今已经有些汽车上配备了半自治系统，并且全自动驾驶的汽车也正在世界各地进行测试。在欧洲，包括宝马、沃尔沃和博世在内的汽车公司都在公共道路上测试了自己的自动驾驶汽车，并将其作为未来业务的一个关键领域。在美国，搜索引擎巨头谷歌的测试车队拥有大约10辆自动驾驶汽车，并已成功地游说内华达州、佛罗里达州和加利福尼亚州改变立法，从而允许它在其公共道路上测试自动驾驶汽车。在英国，自动驾驶汽车也于2015年开始在实际道路上进行测试。
但这些汽车能完全取代对人类驾驶员的需求吗（或者是至少由人来监管）？它们到底能带来什么好处？要推广，主要技术和法律上的障碍是什么？本文将试图一一解答这些问题。
为什么需要自动驾驶汽车？
自动驾驶汽车是一种智能汽车，它通过车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的数据自动规划行车路线，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶，并到达预定目标。
英国权威汽车数据统计机构SMMT委托毕马威（KPMG）所做的题为《连接和自动驾驶汽车：英国的经济机会（Connected and Autonomous Vehicles： The UK Economic Opportunity）》的报告，可以说是第一份对由自动驾驶技术给英国带来的机会进行全面系统分析的报告。这份于2015年3月底发布的报告中指出，自动驾驶汽车将促进社会包容、减少污染，并挽救生命。连接和自动驾驶汽车将有助于在英国创造32万个工作机会，向英国经济注入510亿英镑。同时，报告预测，到2030年，这些新的车辆每年将会减少至少2.5万起重大交通事故。为此，英国政府正在投入巨资支持相关创新，这其中就包括预算中向无人驾驶汽车真实世界测试投入1900万英镑，以及向自动驾驶汽车研究投入1亿英镑。2015年3月，财政大臣George Osborne宣布，政府和工业将向无人驾驶研究、开发和示范再投资2亿英镑。
从整体上看，自动驾驶汽车会让道路更安全，因为它们不会去尝试那些每天在路上由人类驾驶员所做出的大胆的危险操作。例如，自动驾驶的重型货运车辆，应该就会比现在的大货车安全，因为现在的很多大货车都在由不是很熟悉路况、不严格遵守交通规则，并且经常打瞌睡的司机在驾驶。
另外，自动驾驶汽车可以帮助一些特殊人群，比如老年人。现在，在农村小镇上有越来越多的独居老人。他们中的很多人都保养着自己的老汽车，他们认为只有这样才能保有行动的独立性。因为由于年龄大，在物理上，会造成走路和骑车都不太方便，再加上农村地区的公共交通服务并不完善，这势必使得老人希望拥有自己的汽车。研究表明，通常在路上老人倾向于保持同一速度，例如40英里/小时。这样的结果是，在限速30英里的路段，老人就会由于超速而面临危险；而在实行国家公路速度限制的路段，这一速度又会给道路交通造成负担。据英国机动车执照局（Driver and Vehicle Licensing Agency，KVLA）统计，英国有近400万驾驶执照持有人年龄在70岁或以上，因此该局一直在努力了解这些人的驾驶行为，以确保他们能在路上安全驾驶。对他们来说，自动驾驶汽车或许是一个解决方案。对老年人来说，自动驾驶汽车的诸多好处之一就是能让其自由移动。另外，它也能提高老人驾车的安全性。当然，提高燃油效率也是一个重要方面。
实现自动驾驶汽车上路要面对的问题
自动驾驶技术很有可能会改变人们的生活，但是，也有很多潜在的问题。想象一下，如果未来真的让自动驾驶汽车合法开上公路，那可能就会有如下场景。早上，汽车送孩子们上学，车上没有驾驶员；然后汽车自己返回住所，送家里的成年人到市中心上班，并在其下车后自动泊在车位上；几个小时后，完成工作，通过手机控制汽车接其下班回家。但是，如果在这一过程中发生故障怎么办？孩子们能应付吗？如果只是这样，人们还需要拥有一辆汽车吗？去任何地方的时候去租车公司租车不是更方便可靠？另外，我们何时才能将自动驾驶汽车开上公路？什么样的突破才会使这一做法安全并合法？
汽车本身
对汽车工程师而言，要面临的巨大的挑战是，如何确保这些高度复杂、安全性相当关键的系统（以及系统的系统）足够可靠和安全，让市民对其有信心，从而有助于加速该技术的市场引入。
在历史上，汽车工业的发展往往倾向于基于一个假设，即驾驶员通常可以通过迫使车辆停下来控制故障。但随着依靠电子和软件的“无人驾驶”技术的提出，这种假设越来越无效，因此在车辆中设计、开发和测试这类系统的新方法开始被引入汽车制造业。在其他一些行业中的工程师（如航空航天和核工业）很长时间以来一直面临这一问题，因为他们要设计和开发的系统一旦出现故障，就会直接导致危险情况的发生。虽然可以从这些行业了解到很有多东西，但汽车行业与它们显著不同，因为汽车是一个处于高度竞争的全球市场中的大众消费者产品，因而降低成本和缩短新产品开发生命周期是其主要特征。基于此，最近已经开发了关于道路车辆功能性安全的新标准（ISO26262），并已经在汽车行业的一些组织中推出。
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此外，由于交通情境的复杂性，主动安全系统必须能够操作，并且必须开发严格的“现实世界”测试方法，以微调那些使用来自于不同的传感器数据的算法（例如行人检测算法），从而控制车辆。一旦被微调以后，整个系统将需要在现实世界中进行测试，这就给工程师们制造了一个难题，因为他们需要设计出一个与现实世界一样的情境，其中有各种不同类型的行人，各种移动中的车辆，以及各种交通状况，这样才能代表现实世界，同时也保证测试的安全。
外部系统
必须要强调的是，工程师们需要考虑的不仅仅是一个仅涉及车辆系统的安全，而是要同时考虑外延的基础设施-车辆系统的安全性和可靠性。以微软的Windows为例，虽然已经被广泛使用20多年了，但还是经常会崩溃。但是毕竟是在电脑旁。但遗憾的是，如果是在汽车上系统发生崩溃，我们无法按Alt+Control+Del。
由于在汽车内和汽车连接中以电子方式控制的功能迅速增长，就导致出现安全漏洞，或者是潜在的严重安全漏洞的机会大大提高。传统的汽车工程在功能安全性和可靠性方面有强大的方法。现在重要的是要将安全完全融入到设计、开发和验证全过程中，因此需要从为可靠性而设计转向为适应性而设计。
所有的外部通信链接都需要进行身份验证并被加密。同时，车辆的内部通信网络也需要有相应的保护措施。例如博世公司，它使用双架构，将与驾驶相关的功能（比如驾驶辅助）和其他功能（比如娱乐）严格分开。在将来，每个控制单元还会有专门的硬件安全模块保障通信，同时也有专门的公司在为此开发软件。
另外，保护客户数据也相当重要，因为驾驶数据相当私人和敏感。为此，沃尔沃公司一直在尽最大的努力来保护客户“在连接的时候保有隐私”。该公司称，沃尔沃驾驶员在连接中所收集的数据都属于客户。如果驾驶员没有明确允许或授权的话，沃尔沃将永远不会与第三方公司交易个人驾驶数据。
再有，要实现自动驾驶，用以支持自动驾驶和实时交通管理要求的网络也需要得到明显改善。今天的移动网络具有延迟性，而且带宽也不够，因此并不真正适用于建造完整全面的全自动交通管理系统。
监管和责任问题
自动驾驶汽车上路之前，有一系列的问题需要解决，从监管的角度来说，合法性和赔偿责任是关键问题所在。
其中最主要的可能是责任问题。当自动驾驶汽车发生交通事故时，谁负责？是车主，汽车制造商，自动驾驶系统生产商，还是让系统运行的软件生产商？因此，最大的变化可能会发生在法律方面。一个15岁的孩子，或是一个80岁的老人，又或是一个喝醉酒的人，还有权“控制”自动驾驶汽车吗？如果真的发生事故，罪行是“醉酒控制自动驾驶汽车”，还是法官会接受“是软件控制的汽车而不是醉汉”？虽然智能系统可以大大改善安全（在道路交通事故中，人为错误造成的事故占90%以上），但是，立法者仍然需要迅速抓住赔偿责任这一棘手问题，提出明确的指导意见，以确定当事故中涉及无人驾驶汽车时，谁来负责。合法性和赔偿责任的界定各国将会不同，这也将会对自动驾驶技术如何出现在市场造成影响。
其次是合法化问题。基本上，《维也纳公约（Vienna Convention）》（于1968年被许多国家承认并遵守的国际条约，其中包括绝大多数欧洲国家，但不包括美国）明确禁止自动驾驶。因此，要实现自动驾驶，这一条约，还有一些类似的国家立法，必须适应新的技术可能性。为使自动驾驶汽车合法地在公路上行驶，改变道路交通法例将是必要的。政府必须针对如何监管的问题制定明确的计划。例如，交通运输部需要解释清楚，汽车将如何进行认证和测试，驾驶员将如何进行培训，驾驶标准将如何进行调整。这意味着，汽车所有人可能将带有新的义务，比如要确保汽车中的软件已经被升级为最新版本等。
再次是系统覆盖问题。是否车上要一直有一个有能力控制汽车的人存在？如果否，那么当一个醉汉想要进入汽车并按下“出发”的按键时，是没人能阻止他的。如果是，那么这个人要保持怎样的准备状态？随时把双手放在方向盘上？还是他们可以在车上的时候用手机？如果他们在高速公路上打瞌睡怎么办？
另一个问题是应急服务如何处理自动驾驶汽车。他们能够通过车车通信“强制”自动汽车驶出目前的车道吗？他们能够命令汽车靠边停车吗？另外，怎样从外面识别出来这是一辆自动驾驶汽车呢？
自动驾驶汽车的发展路线图
自动驾驶汽车的大规模生产将从根本上改变道路交通系统的运作方式，以及汽车制造商的商业模型。但其实真正的问题是，“你想要买一辆自动驾驶汽车吗？”很多人本身就喜欢驾驶，喜欢控制汽车这一动态的机器，并享受这一过程。既然如此，他们何必选择自动驾驶？或许，在交通拥堵时，自动驾驶更有用。或者说，当需要长途驾驶时，自动驾驶也会有一定的优势。因为这些情况下，驾驶员可以通过自动驾驶来让自己保持放松。
如果想要自动驾驶汽车，那么，我们到底想要什么样的自动驾驶汽车？是可以让我们在汽车的导航系统中输入坐标或者邮政编码之后，就可以坐在车上，等着车自动以最省油的方式把我们带到目的地？自动驾驶汽车能够避免侵犯行人的路权吗？比如在斑马线前主动给行人让路？在安全方面，是否将迎来一个完全没有车辆碰撞发生的时代？
要让无人驾驶汽车的大量推广成为现实，需要来自许多不同当事方的更多的“联合”思想。如同所有其他新的、颠覆性的运输技术一样，要在大城市中看到无人驾驶的出租车，需要大量的开发时间，安全评估标准，以及逐步发展并完善的技术。在今天生产的汽车中，越来越多的出现了带有自动驾驶技术特征元素的主动安全系统（例如自动紧急制动，Automatic Emergency Braking）。这些系统的进一步发展是走向无人驾驶汽车的重要垫脚石。比如福特（Ford）开发的“交通拥堵辅助（traffic jam assist）”系统的设计目的就是让其汽车能够在高速公路上不停地需要重复停车启动时，自动接管汽车的驾驶。而该系统描述的愿景就是，在交通拥堵这种令人不愉快的情况下，让驾驶员可以自由地读报纸，查邮件，喝咖啡，从而放松驾驶员的心情，同时保持车流顺畅。以这样一种非常具体可见的方式向消费者推出这一技术很显然是向无人驾驶汽车迈出了很大的一步，而且很可能出现的情况就是，更多的人会接受暂时性地将汽车交给仪器来自动驾驶。
展望未来，或许，交通拥堵辅助系统是自动驾驶技术中容易让人接受的第一步。从来没有人在汽车广告中说“买了这辆车，你就能在交通拥堵时保持愉悦”，相反，人们总是说“买了这辆车，你将能以80英里/小时的速度驾驶，并欣赏沿途的美丽风光”。
自动驾驶技术可能出现的另一个重要趋势是随着其他汽车系统的发展而一起演进的更高效的动力系统。汽车制造商有许多种可以节约能源的战略，但是他们只能建议驾驶员以非常经济的方式驾驶汽车。可是如果有自动驾驶汽车，他们能够告诉自动驾驶汽车如何驾驶动力系统最有效，而汽车会照做。
要实现真正让自动驾驶汽车上路，沃尔沃公司的目标是在2018年到2020年间在市场上推出能在认证道路上执行高度自动驾驶的汽车。并且，预计有些特定客户在2017年就能买到这些汽车。下面这张自动驾驶汽车发展路线图，或许能让我们对自动驾驶汽车发展有个最直观的了解。
自动驾驶系统在尖山农场的应用 篇5
1.1 GPS定位原理
全球定位系统(Global Positioning System)是美国第二代卫星导航系统。是在子午仪卫星导航系统的基础上发展起来的,它采纳了子午仪系统的成功经验。和子午仪系统一样,全球定位系统由空间部分、地面监控部分和用户接收机3大部分组成。
按目前的方案,全球定位系统的空间部分使用24颗高度约2.02万km的卫星组成卫星星座。21+3颗卫星均为近圆形轨道,运行周期约为11小时58分,分布在6个轨道面上(每轨道面四颗),轨道倾角为55°。卫星的分布使得在全球的任何地方,任何时间都可观测到4颗以上的卫星,并能保持良好定位解算精度的几何图形(DOP)。这就提供了在时间上连续的全球导航能力。
地面监控部分包括4个监控站、1个上行注入站和1个主控站。监控站设有GPS用户接收机、原子钟、收集当地气象数据的传感器和进行数据初步处理的计算机。监控站的主要任务是取得卫星观测数据并将这些数据传送至主控站。主控站设在范登堡空军基地。它对地面监控部实行全面控制。主控站主要任务是收集各监控站对GPS卫星的全部观测数据,利用这些数据计算每颗GPS卫星的轨道和卫星钟改正值。上行注入站也设在范登堡空军基地。它的任务主要是在每颗卫星运行至上空时把这类导航数据及主控站的指令注入到卫星。这种注入对每颗GPS卫星每天进行一次,并在卫星离开注入站作用范围之前进行最后的注入。
全球定位系统具有性能好、精度高和应用广的特点,是迄今最好的导航定位系统。随着全球定位系统的不断改进,硬、软件的不断完善,应用领域正在不断地开拓,目前已遍及国民经济各种部门,并开始逐步深入人们的日常生活。
GPS的基本定位原理是,卫星不间断地发送自身的星历参数和时间信息,用户接收到这些信息后,经过计算求出接收机的三维位置,三维方向以及运动速度和时间信息。
自动驾驶系统就是在GPS定位的基础上,先设定车辆行走路线,设置导航模式(直线或曲线)。控制器根据卫星定位算出的车辆坐标及车轮的转动情况,实时向液压控制阀发送指令,通过控制液压系统的流量及流向控制车辆的行驶方向,确保车辆按照导航光靶设定的路线行驶。
1.2 卫星定位驾驶系统的组成
Trimble自动驾驶系统主要可分为两部分,RTK基站部分和拖拉机车载部分。
1.2.1 RTK基站部分
GPS接收机:接收卫星信号,并实时输出高精度的CMR+差分数据到服务器。
服务器:通过Internet网络接受通信模块的通讯请求,建立连接后实时向通信模块输出高精度的CMR+差分数据。
1.2.2 拖拉机车载部分
天线:接收卫星信号。
通信模块:接收服务器输出的高精度差分信号。
CFX750光靶:实时处理天线接收到的卫星信号和通信模块接收到的差分信号,解算出±2.5 cm的高精度坐标,并将高精度坐标数据传输给NAV2控制器。
方向传感器:实时感应拖拉机的转向方向和转向角度的大小。
液压阀:实时接收NAV2控制器发出的控制信号,并将控制信号转换为液压油信号,实时控制液压油的流量和流向,从而控制拖拉机的转向。
NAV2控制器:实时接收方向传感器的转向信号和光靶的位置信号,依据自身独有的T3补偿技术,向液压阀发出拖拉机的实时转向命令。
2 自动驾驶系统的优势
自动导航驾驶系统通过高精度的GPS卫星定位系统,控制拖拉机的转向液压系统,使拖拉机按照设定的路线(直线或曲线)自动行驶,不需驾驶员操作方向盘。在保证农机直线行驶的同时,结合线之间的偏差可以控制在2.5 cm以内,充分解决拖拉机作业过程中重叠或遗漏的问题,降低生产成本,提高土地利用效率。
农机使用自动驾驶系统进行起垄、播种、喷药、收获等农田作业时,接合精度在2.5 cm,可减少农作物生产投入的成本,并使农作物的种植农艺特性优化,提高农艺作业质量,避免作业过程产生接合“重漏”,降低成本,增加经济效益。
自动驾驶系统还可以提高大功率拖拉机或联合收割机的操作性能,延长作业时间,可实现昼夜无差别作业,大大提高了机车的出勤率与时间利用率。
由于使用了自动驾驶系统,驾驶人员可减轻劳动强度,从而把更多的精力放在观察农具的工作状况上,利于提高田间作业质量。
3 GPS操作流程
3.1 GPS操作
首先把车辆停驶在第一垄的起点,车头摆正,再进行如下操作。
点“田块”—“创建新地块”。
3.1.1 农具设置
(1)输入农具宽度。
(2)输入农具安装类型。
进入“记录边界吗”界面,点击“不”
3.1.2 确认设置
(1)点击“田块”。
(2)点击“.创建新的”。
(3)输入田块名称(只支持拼音或者数字)。
3.1.3 记录保持
这个界面功能不用考虑,用原来的默认值,直接点击右下角向右的绿色箭头。
3.1.4 进入创建AB的界面
车头摆正点击A,向前开车,直到地块的地头位置,再点击B点。AB线形成。
3.1.5 AB线定义完成
AB线定义完后,右下角的方向盘由红色变为黄色,现在就可以进行自动驾驶,点击黄色方向盘就可以。
3.2 GPS在尖山应用情况
3.2.1 应用情况
到2014年,尖山农场安装GPS卫星导航驾驶系统70套,在几年的农业生产中,GPS卫星导航系统,应用于农业生产的深松、耙地和起垄等农业生产各项生产环节中,大幅度提高了农业生产率。在几年农业生产中,尖山农场做到应用GPS卫星导航系统夜间起垄施肥,大雾天整地起垄,得到广大驾驶员的一致认可。
3.2.2 常见问题与解决方案
3.2.2. 1 无信号
出现无信号的问题首先检查通信模块卡是否安放正确,所用卡是否费用正常,CDMA与GPS安放是否位置对应。通信模块GPS灯快速闪动表明移动信号正常连接,CDMA灯闪间隔一秒一次表明CDMA连接正常。
通信模块无问题,设置光靶。
设置—GPS设置—RTK—通用CMR电台—384000—有利精度。
设置—农机—选择自动驾驶Autopilot模式。
设置—农机—自动驾驶—autopilot自动驾驶设置—NMEA—NMEA输出—启用—波特率384000—GGA—1赫兹。
设置—系统—高级—高级用户设置开—返回—高级用户设置—高级串口设置—串口A。
3.2.2. 2 信号经常掉线
出现信号经常掉线问题,一般多在于有整密高树附近,无解决方案。检查通信模块频道所对应农场是否匹配。尖山农场频道为7,一般移动信号通信良好,尖山地区的总体优于CDMA。
3.2.2. 3 信号掉线重新连接发生偏移
(1)信号掉线重新连接AB线发生偏移。这种情况现象为信号断掉,待重新连接AB线发生偏移。这是因为模块连到其他农场基站定位信号发生偏移。
检查方法:设置—GPS—状态—DGPS状态,看基站名称是否为本农场基站名称。如不是就说明连接到其他农场。
解决方法:点通信模块RST键使之重新启动或重新启动光靶。恢复与本厂基站的连接。AB线自动恢复。
(2)信号断掉重新连接几何线与原来所设定AB线发生位置偏移。这种情况原因是信号跳动。解决方法为重启动通信模块。或者使用:导航—移动到这里—保存。
3.2.2. 4
检查是否费用正常。
3.2.2. 5 接合线问题。
(1)往复陇不对称。左右偏差基本均匀。检查农具,找到农具中心点,左右是否不等距。不等距设置方式为:创建新地块—农具设置一左右偏移中设置。如果右边比左边大10 cm,设置时在右输入5即可。农具左右等距,检查悬挂点是否与拖拉机牵引点偏移,如发生偏移,在创建新地块—农具设置—农具偏移中设置。
(2)往复陇一边对称一边不对称。重新量准农具宽度,精确到厘米。在农具宽度里填上准确数据。
(3)以上数据检查都应该在作业前实行。
(4)信号断掉重新连接几何线与原来所设定AB线发生位置偏移。这种情况原因是信号跳动。解决方法为重启动通信模块。或者:导航—移动到这里—保存。
3.2.2. 6 起垄时不发生直线运动
(1)检查农具是否水平,防止两侧受力不均匀。
(2)检查农具划子深浅。
(3)检查农具是否摆动大。
(4)自动驾驶命令选项上的调节灵敏度选项,根据地块土质松硬给予增加或减少的调节。适量更改,没有标准参数。这个工作在作业中完成,如果直线运动,则不需要控制。
(5)起垄不发生直线运动还有油温等影响,如果检查农具正常的情况下,不能解决问题,应给售后人员打电话,问题早发现早解决。
3.2.2. 7 其他问题
(1)不产生黄色覆盖区域。点击左下角选项,绿色图标可以产生黄色区域。
(2)导航角度电压过低。从前轮方向传感器开始检查与其连接线路是否正常。有无松动断线情况。
(3)驾驶员不在无法自动驾驶。重新启动光靶。
(4)两个或多个车在同一地作业,可以先用1台车设置AB线,再用U盘把AB线拷贝到任意车。
(5)地头有弯现象。出入区有弯造成原因整地基础差有暗格。入区有弯造成原因两种顶头有弯说明入线机车没有入正;几米后有弯,说明机车发动机转速低造成控制转向的液压油压力低,因此入线起车要大油门,会一定程度上得到缓解。
3.2.3 注意问题
(1)设置AB线,尽量在从地头开到地尾,这样的AB线才能更接近作业要求。
(2)光靶不要频繁关机开启。
(3)日常注意线路的正常,避免挤压磨损。控制器上严禁放重物。
(4)尽量不要用拖拽解决往复垄不对称的问题,因为拖拽只是解决当前AB线位置,不能把所有AB线都拖拽,所以用拖拽每次到地头还需重复拖拽,很麻烦。
4 前景
随着GPS卫星导航系统在农业机械上的应用,推广此项技术越来越被广大农业驾驶员所认可,成为现代农业机械作业重要工具,相信GPS的应用会很快得到普及。GPS已成为发展现代农业的必然,发展GPS自动化系统,其前景十分广阔,标志着我国农业发展由现代化农业生产向数字化精准农业迈进,标志着我国农业现代化的发展迈向一个新的台阶。
摘要：GPS是全球定位系统的简称,GPS卫星导航是近年来迅速兴起的高新技术,具有广阔的发展前景。2010年,尖山农场由精准农业向数字农业转变,引进拖拉机GPS卫星导航自动驾驶系统技术,安装GPS的拖拉机不需要驾驶员再操作方向盘,通过卫星和信号基站定位就可以实现农作物播种、喷药、整地等机械化精准作业,作业精度1 km误差不差3 cm,结合线误差±3 cm,极大地提高了机车作业效率,减少了土地资源的浪费。GPS全球卫星定位信息系统用于各种农机化作业,每台自动导航系统国家财政补贴3万元。该项技术已经广泛应用于播种、施肥、起垄和整地等示范范基地作业,通过示范取得了很好的效果,现已全面积普及,截至到目前尖山农场已安装各类型卫星导航系统70套。
关键词：卫星定位,推广,应用
参考文献
全自动驾驶系统 篇6
对于城市轨道交通系统高效率、高密度的要求来说, 列车自动控制系统 (Automatic Train ControlATC) 是必不可少的。其中一个重要的子系统:列车自动驾驶 (Automatic Train Operation ATO) 能模拟有经验的司机完成驾驶列车的任务。由于使用ATO系统后, 可以使列车经常处于最佳运行状态, 避免了不必要的、过于剧烈的加速和减速, 因此可以明显提高旅客的舒适度, 同时可以节约能源。本文将着重从节能角度来阐述基于ATO系统的列车运行算法。
2 ATO系统工作原理
ATO系统的功能主要是速度调节和站内定点停车, 实现正常情况下高质量的自动驾驶, 其各项功能都由ATP实施防护。ATO系统工作原理描述如下:ATO从ATS得到列车运行任务命令, 该命令由地面发送设备 (如轨道电路) 传送并经过ATP的接收处理。ATP将处理过后的有用的信息传给ATO, 并显示相关信息, 且不断地监视ATO的工作ATO利用有用信息计算运行速度, 得出控制量, 并执行控制命令, 同时显示计算结果和有关控制信息。到站后, 司机从控台输入列车信息, 通过列车向地面的发送设备 (如PTI天线) , 由地面环线接收后传到ATS。ATS根据此列车信息, 确定列车的新任务后, 再次通过地面发送设备传送给ATO。在区间运行时, 每到达轨道信号交换处, ATO便接收新的地面信息, 以便进行速度调整。如ATO故障, 则切断ATO进行人工驾驶, ATP与ATS的工作不变。
3 合理操纵原则
计算机选择操纵序列的基本依据是列车牵引计算的相关理论:在满足限速、时间等约束条件的情况下可以任意切换列车运行状态。而实际的列车往往由于自身机械装置或电气设备等的限制不能完成, 因此需要对操纵序列的合理性给出标准。机车的运行工况有3种:牵引、惰行和制动。牵引时, 机车产生向前的牵引力带动列车运动;惰行时。列车不受机车牵引或制动力的影响, 依靠惯性向前运动;制动时, 机车产生与运动方向相反的制动力阻止列车的运动。不同工况之间的转换并不是任意的, 必须满足一定的转换规则。如图1所示。
除了这些基本的约束规则之外, 为了取得更加满意的列车操纵效果仍需学习优秀司机的成熟经验。比如转换到新的工况后必须在此状态下保持一段时间才能改变为其他工况, 坡前需要提前惰行等。将这些经验总结成自动驾驶的控制规则。对不同的情况采取相应的控制策略, 能在各类复杂的线路上保证列车安全、准点、舒适、合理运行, 取得良好的控制效果。
4 节能操纵策略
4.1 能耗的构成
在某条固定线路上运行, 列车运能量消耗可用下面的式子计算:
E=E1+E2+E3
式中E1———提高列车动能能耗;E2———克服列车运行时的基本阻力和加算坡道阻力所做的功;E3———机车运行时的自耗;依据线路断面的不同, 以上三个方面所占的比重也不相同, 如果两站之间以长下坡道为主, 偶尔的上坡道也无需牵引, 列车采取惰行工况即可通过, 对于这样特殊的线路段面而言, 机车的操纵主要表现为动力制动、惰行、空气制动, 故能耗中E3占主要地位, E1、E2基本没有能耗, 实际上对这样的线路段面, 已不存在对列车运行进行节能优化的必要, 列车的运行应以确保安全为主。如果两站之间为持续的上坡道, 则能耗中E2占主要位置, 列车采用牵引工况, 同样没有节能的必要。对一般的线路断面而言 (区间内存在大量的起伏坡道或区间内坡道变化比较小) , 则E1、E2占能耗的主要部分。而列车自耗能E1基本上随不同操纵变化不大, 因此, 节能应该是减少不必要的制动以避免列车动能损耗, 充分利用势能以保持或增加列车动能, 以及减少基本阻力所做的功。
4.2 节能算法
1) 列车启动阶段, 尽量利用最大牵引力牵引, 对于城市间铁路的有级牵引来说, 就是在尽可能短的时间内将手柄位提升到最大值。
2) 列车在区间运行时, 尽量降低运行速度的不均匀性, 列车围绕目标速度采用牵引惰行模式运行;尽量采用惰行工况。列车惰行的能耗等于自耗, 是运行能耗最小的工况。因此充分利用惰行可大幅减低列车总的运行能耗。
3) 停车或者前方限速值为零时, 列车以最大制动力制动停车。
在图2中, v为目标速度, k1, k2为高于目标速度的阀值, m1, m 2为低于目标速度的阀值。具体运行过程为:列车速度达到或超过目标较小值k1时, 列车将首先采用惰行方式, 若列车处在下坡使其速度继续增加, 当速度大于值k2时进行制动。在下坡道上, 为防止列车工况频繁的在惰行, 制动间转换, 可将制动后的惰行条件确定为低于目标速度值m1, 这样, 列车以制动工况运行到速度m1, 时再改为惰行, 若列车速度有回升, 则有m1~k2的惰行空间;若列车惰行速度继续下降, 则下降到m2时再转换为牵引工况, 惰行空间为m 1~m 2。
5 结语
本文对列车优化操纵及自动驾驶模式进行了研究, 先给出了ATO运行的基本原理, 继而给出了合理操纵的基本原则。实现了节能操纵的基本方法。该算法以列车运行的节能性为主要指标并兼顾了准时性, 停车精度, 舒适性等功能。该研究为进一步研究地铁列车自动驾驶仿真系统做了必要的准备。
摘要：列车自动驾驶系统是列车运行自动控制系统的重要组成部分, 它代替司机完成驾驶列车的任务, 保证列车高效节能运行。本文以ATO的工作原理为背景, 给出了列车操纵的原则, 并着重从节能角度出发给出了工况转换策略和节能算法。
关键词：ATO,节能,操纵策略
参考文献
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[2]唐涛, 黄良骥.列车自动驾驶系统控制算法综述[J].北京:铁道学报, 2003.
全自动驾驶系统 篇7
2011年春, 为验证列车自动驾驶对系统运行能耗的影响, 地铁运营公司在北京地铁亦庄线组织进行了2次全线全天耗电量统计, 能耗数据见表1 (全天耗电量数据来源于亦庄线供电站电表在一天内走过数值的累积) 。
表1中三月份的统计数据显示, 在全天客流量基本相同的前提下, 全天采用ATO自动驾驶比全天采用ATO辅助人工驾驶耗电要多;而四月份的统计数据显示, 在全天客流量较小的前提下, 全天采用ATO辅助人工驾驶却比采用ATO自动驾驶耗电要多。
因数据来源、统计方式等原因, 上述耗电量统计数据也许不足以说明亦庄线ATO自动驾驶较人工驾驶费电, 但此次耗电量统计使得亦庄线自动驾驶能耗问题受到了包括地铁运营公司、地铁建设公司、ATO供应商的广泛重视。深入分析ATO驾驶能耗规律, 优化ATO算法, 使自动驾驶更节能, 成为各方共同的认识和需要。
2 司机驾驶习惯分析
比较ATO自动驾驶和人工驾驶的能耗, 应首先从分析司机的驾驶习惯入手。为此, 随机抽取2011年4月10日010车全天的司机人工驾驶数据进行分析。典型人工驾驶区间运行曲线见图1。
通过分析, 得出如下司机驾驶习惯: (1) 司机在出站启动时牵引级数增长较快; (2) 司机在出站后将列车加速到接近推荐速度, 然后使列车保持惰行状态, 直到列车速度远低于推荐速度再牵引, 或到进站停车推荐速度下降时再进行制动; (3) 司机在进站制动阶段基本按照推荐速度驾驶, 并最终控制列车进站停车。
通过国内外的大量研究, 目前普遍认可应采用下列驾驶策略达到节能目的:出站即施加最大牵引达到区间巡航速度, 巡航过程中尽量保持惰行, 并尽量减少制动频率, 接近站台时采用一次性连续制动停车。
可见, 亦庄线司机的驾驶习惯与上述以节能为目的的驾驶策略基本一致。
3 ATO节能控制算法设计
目前对于巡航过程中牵引/惰行策略的算法研究, 一般使用较为先进的计算方法和控制理论, 如使用神经元网络、遗传算法等。这类算法通常能够通过迭代过程, 利用计算机运算速度优势, 精确找到牵引与惰行的切换点, 并能实现区间运行时分的精确控制。但也存在不足:对计算机的运算能力要求较高, 通常用于理论仿真, ATO作为对运算实时性有较高要求的嵌入式系统, 实现上述方法的经济成本相对较高, 不利于工程实现;同时复杂的在线算法为测试带来了一定难度, 不利于工程验证。
通过分析司机的驾驶策略, 能够设计出一套以模拟司机驾驶习惯为基础的、便于工程实施的ATO速度控制算法。该控制算法具备如下特征: (1) 出站过程中, 在保证一定乘客舒适度的前提下, 尽快施加牵引, 使列车速度达到推荐速度; (2) 区间巡航过程中, 尽量不施加制动, 通过调整牵引/惰行策略, 兼顾节能与运行效率; (3) 进站制动过程中, 按照推荐速度控制列车进站停车, 并保证一定的乘客舒适度。
3.1 ATO在区间巡航过程中的驾驶策略
区间巡航过程中的牵引/惰行策略对列车节能起主要作用。ATO按下列策略控制列车在区间巡航阶段行驶:列车出站即施加牵引至速度A后开始惰行, 直至速度降为B后, 重新施加牵引至速度A……按上述过程循环, 直至进入进站制动阶段后, 开始按推荐速度施加制动并最终在站内停车。
基于上述策略, 通过2种方法对驾驶策略进行在线调整, 使ATO同时兼顾运行效率和节能的要求。
第一种方法:调整施加牵引的速度上限A (见图2) 。以上限A (2) 为策略驾驶的区间运行时间长于上限A (1) , 但对于长度较短的区间, 节能效果好于上限A (1) 。
第二种方法:调整由惰行转为再次输出牵引的速度门限B (见图3) 。以门限B (2) 为策略驾驶的区间运行时间长于门限B (1) , 但节能效果好于门限B (1) 。
3.2 节能控制策略参数 (A和B) 计算方法
基于线路数据、车辆特性和历史运行数据, 可以计算出满足运营计划要求的节能控制策略参数A和B, 并最终为指定区间给出多组节能控制方案。
为简化计算过程, 计算方法基于下列假设: (1) ATO算法和车辆执行单元共同保证出站牵引至速度A过程中的加速度恒定; (2) ATO算法和车辆执行单元共同保证惰行结束后, 由速度B牵引至速度A过程中的加速度恒定; (3) ATO算法和车辆执行单元共同保证进站制动过程的减速度恒定; (4) 通过分析历史运行数据得到区间惰行时的惰行减速度具有一般性。
基于上述假设, 可计算出ATO驾驶列车的实际速度曲线, 并计算出参数A、B和区间运行时间T。节能控制策略参数的计算步骤见图4。
节能控制策略参数 (A和B) 的算法可概括为:将A=B=区间允许运行的最大速度作为基本方案, 并计算出区间运行时间T0。在基本方案的基础上, 按先B后A的顺序下调参数至速度0, 并计算相应的运行时间Tn, Tn与T0相差X (如5 s) 时, 可将相应的An、Bn、Tn作为一个节能控制方案, 持续到选出N种 (如4种) 方案, 或Tn超过区间计划运营时间, 或再无参数可调时为止。
3.3 区间节能控制方案的自动化生成工具
利用MATLAB编写的软件可实现节能控制方案计算的自动化。软件具备下列功能: (1) 能够批量导入线路数据、历史运行数据、计划运营图等数据, 并自动分析生成方案所需的相关参数; (2) 可设定不同方案的区间运行时间差; (3) 可设定方案分析中调整A、B参数时的步长; (4) 可设定每个运行区间允许的最大方案数N; (5) 为每个运行区间计算出1～N个方案; (6) 导出包含所有区间、所有方案的A、B、T的数据文件; (7) 支持依据经验人工配置各区间各方案的A、B参数, 并自动计算相应的区间运行时间T, 以验证输入的方案是否满足区间计划运行时间的要求; (8) 自动绘制指定区间、指定方案的模拟运行曲线。
软件运行流程见图5。
导出数据列表中的运行时间T是模拟计算的理论值, 在将软件生成的节能控制方案用于实际工程前, 还需在正线试验中根据实际运行时间进行调整。
3.4 节能控制策略在实际列车运行控制系统 (ATC) 中的实现方案
列车自动监控系统 (ATS) 根据当前线路的运营情况, 计算出列车在下一个运营区间允许的最长运行时间, 并将该时间通过无线网络发送给车载ATO, ATO以区间实际运行时间T不超过ATS规定的最长运行时间为前提, 查找本地存储的包含所有区间、所有方案的A、B、T数据文件, 并选择对应区间最节能的控制方案 (通常是A和B参数较小的方案) 控制列车行驶。实现方案见图6。
4 亦庄线现场方案验证
采用上述MATLAB软件仿真计算参数A和B的值, 最终选择下列几组参数在亦庄线现场进行方案验证: (1) 无惰行方案 (即优化前的方案) , A=推荐速度-2 km/h, B=推荐速度-2 km/h; (2) 短惰行方案, A=推荐速度-2 km/h, B=推荐速度-4.5 km/h; (3) 长惰行方案, A=推荐速度-2 km/h, B=推荐速度-7.5 km/h。
2011年4月28日晚, 在亦庄正线使用YZ003车对采用节能优化算法的ATO应用程序进行单车现场方案验证。采用长惰行方案的上行同济南路—荣昌东街站运行曲线见图7, ATO的驾驶曲线与亦庄线司机的驾驶曲线极为相似。
4.1 区间运行时间比较
采用不同方案在亦庄正线进行常规交路运行, 分别统计区间运行总时间 (见表2) 。
随着惰行时间的延长, 区间运行时间有所延长, 但仍在计划运行时间内, 其中长惰行方案虽然比原方案的区间运行时间慢了70.6 s, 但比计划运营时间提前了23 s。
4.2 能耗比较
采用不同方案在亦庄正线进行常规交路运行, 分别统计耗电量 (见表3) 。
s
kW·h
注:耗电量数据来源是亦庄线供电站电表数在列车运行常规交路一圈过程中走过数值的累积。
随着惰行时间的延长, 耗电量有所减少, 其中长惰行方案比原方案耗电量下降了约9%, 达到了节能的目标。
5 结束语
综上所述, 采用的节能控制算法在单车验证测试中通过, 与旧算法相比, 运行时间和耗电量指标均达到设计目标。新算法使用的A、B参数兼容无惰行的原方案, 可根据实际情况灵活配置, 并在新旧2种算法间自由切换, 便于工程实施。上述实际ATC系统实现方案将在北京地铁14号线上采用, 通过ATS的指令可同时达到区间运行时间调整和节能运行的目的。
全自动驾驶系统 篇8
作为计算机软件的一个重要分支, RFID技术一直是备受业界关注的焦点。从20世纪60年代末开始, RFID技术经历了层次数据库、网状数据库和进而进入关系数据库阶段至今, RFID技术的研究也不断取得进展。80年代, 关系数据库是发展的主流, 几乎所有新推出的DBMS产品都是关系型的[1]。随着RFID技术应用领域的不断拓展, 为满足应用对数据处理不断“苛刻”的要求, 人们开始发现关系数据库的许多限制和不足, 这又推动了RFID技术的新一轮研究, 研究的方向主要有两条:一是改造和扩充关系数据库, 以适应新的应用需求;二是改用新的数据模型, 例如面向RFID技术的轨道自动驾驶控制系统模型等。目前, 这两方面都取得了很大的进展, 人们期待着一个“后关系数据库” (Post—Relational Database) 时代的到来。
1 RFID技术概述
属性值都是直接量的对象是简单对象, 用其他对象作属性值的对象是复合对象, 复合对象是一个层次结构, 这是对象概念不同于关系模型中元组的重要特征。对象间通过发送消息实现相互通信, 属性值查询和修改只有通过向对象发消息调用才能实现;具有相同特征的对象被组织成了类, 类间存在继承、聚集的关联。与传统的数据模型相比, 面向对象数据模型具有许多优势, 它具有表示复杂对象的能力, 通过封装和信息隐藏概念提供了模块化机制, 通过封装和继承概念提供了软件重用机制, 而通过滞后联编等概念得到了系统扩充能力。面向RFID是指对象的集合、行为、状态和联系是以面向对象数据模型来定义的。面向对象数据库系统 (OODBS) 是指支持定义和操作OODB的数据库系统[2]。
2 面向RFID技术的基本要素及其结构
2.1 抽象
随着网络技术和分布式RFID技术的发展, 产生了客户机/服务器 (Client/Server) 结构和微内核结构的操作系统。客户机/服务器结构的思想如下:将操作系统分成运行在用户态并以C/S方式活动的进程以及运行在核心态的内核两大部分。内核部分除外, 操作系统的其余部分将会被分成若干相对独立的进程, 并且每一个进程实现一类服务, 称作服务器进程, 例如, 提供文件管理服务、进程管理服务、存储管理服务、网络通信服务, 等等。用户进程也在该层并以C/S方式活动, 是一种客户进程。服务器进程的任务是检查是否有客户提出服务请求, 如果有请求则在满足客户的要求后返回结果, 于是, 轨道自动驾驶控制系统进程与服务器进程形成了客户机/服务器关系。运行在核心态的内核把该消息传给服务器;服务器执行相应操作, 再通过内核用另一种消息把结果返回给用户[3]。由于由用户态进程来实现操作轨道自动驾驶控制系统的绝大多数功能, 内核只实现极少任务, 主要起信息验证、交换的作用。
2.2 封装性 (信息隐蔽)
以往的轨道自动驾驶应用系统常常采用C/S结构进行数据的管理。所谓C/S结构即Client/Server (客户机/服务器) , 是一种两层结构, 采用Intranet技术, 建立管理信息系统是一个非常复杂的工程, 是管理的一次重要变革, 它不仅涉及体制和机构及人员还涉及到规章制度的变化与调整, 需要开展大量的表格形式和统一数据编、人员码等协调工作, 而且在信息系统开发、应用的各个时期, 仍旧需要源源不断的投入新资源。这些具有全局性而且又很重要的问题只有得到高层管理者的高度重视和大力支持, 才能得到及时解决。其次, 在计算机应用于管理的重要变革中, 业务人员的支持、理解和积极参与也至关重要。在信息开发阶段, 需要业务人员提供系统数据, 介绍系统业务, 积极配合系统开发;在新系统建成之后, 业务人员将主要扮演系统的主要使用者和操作者。广大业务人员的业务水平、工作习惯及其对新系统的认知程度, 将对系统的生命力和使用效果产生直接的影响。
2.3 共享性
SQL Server Management Studio替代了原有SQL Server 2000下的企业管理器的功能, 可以充分管理SQL Server。它是一套管理工具, 采用简易用户接口提供辅助开发方程式工具和管理服务器的许多功能, 用于管理从属于SQL Server的组件。此集成环境使用户可以在一个界面内执行各种任务, 例如, 实现备份数据、编辑查询和自动执行常见函数等任务, 也大大改善了创建表、视图、触发器、用户自定义函数和存储过程的工具。客户端表示层分HTML、Java Applet和Java Application等类型, 服务器端表示层用JSP、Servlet、Tag Libraries和JavaBeans实现, 业务层用EJB实现。接入网络设备控制功能是系统同接入层网络设备进行交互的窗口, 对攻击主机进行隔离等操作需要通过它来完成, 所以它需要具备对接入层设备进行控制操作的能力。这种能力是通过TELNET和SNMP协议完成的。总而言之, 系统对日志分析功能得出的结果, 最后进行隔离操作是通过本功能直接完成的[4]。
3 面向RFID技术的轨道自动驾驶控制系统的设计
假如我们进一步把图1的RFID通信技术框架从软件开发角度进行分离的话, 除去安全部分内容, 则轨道自动驾驶控制系统中数据库的框架结构可以简化为如图1所示。
通过将数据加密、表、数据库、Web Form代码及表示层 (Web Form) 的分离, 分别以类、Web服务、ASPX等的形式存在, 因此不仅实现了各业务逻辑之间的无缝连接, 同时也增加了代码的系统的可维护性和可重用性。打开关闭连接数据库、执行数据的增、删、改、查等功能。CourseAc tion.java实现了课程管理的请求转发, 为了实现对ADD、REMOVE、LIST、VIEW、TRASH、EDIT、SAVE等不同的要求, CourseAction类设计实现了performAdd () 、performRe move () 、performList () 、performView () 、performTrash () 、per formEdit () 和performSave () 方法。由于这七个方法在编写风格上基本一致, 所以我们针对performList () 方法来说明CourseAction类的构建过程。下面是CourseAction类的部分实现代码。RFID技术在系统中是十分重要的, 状态应该随时能查询到[5]。
(1) AddStrings (pString) 返回一个字符串的基于0的编号, 该值用来连接字符串到按钮上, 其中的字符串参数pString需要两个结束符来表示结尾, 必须将字符串写成如下形式:pString=“Only one string to add ”;CString类不能提供这样的功能, 因为不可能在CString中保存超过一个结束符的字符串。所以, 将CString中的字符串取出, 以char定义的字符串保存, 再对该字符串添加一个结束符, 做法如下:
函数GetBufferSetLength的过程分配了nStringLength+1长度的内存空间, 并在加上结束符' '之后, 复制原字符串到这个新的内存空间中, 同时将原字符串的结束符也复制到新的位置, 于是, 该函数结束后, 字符串p String已经有两个结束符了, 最后一个语句略显多余或不足。但为了保证该字符串确实有两个结束符, 不能省略这两个结束符。
(2) fsState确定按钮的状态, fsStyle确定按钮的风格。若给fsStyle赋值TBSTYLE＿SEP, 则该按钮表现为一个间隔。dwData可以是用户自定义的数据, 可以将一个指针或句柄传递给它, 可以在某些消息响应函数中使用。iBitmap是表示基于0的图像列表的编号。
(3) idCommand为与按钮连接的命令标识, 当这个按钮被按下时, 这个值将被放到WM＿COMMAND中发送到父窗体。如果fsStyle被设置为TBSTYLE＿SEP, 该值必须为0。
调用工具栏类。先在类CA1Dlg中实例化CStandardBar的对象。
4 结语
传统的关系数据库, 数据类型少且固定不变, 仅靠具体的字段值和把它们集合在一起的记录来表现信息, 缺乏在DB上直接表现数间种种意义上的联系能力。对象和类概念的灵活性, 通过编译技术, 使之能建立高度结构化的数据模型, 这比传统的轨道自动驾驶控制系统更能体现现实世界的语义。在较低层次的实体有较大的特殊性, 而较高层次的实体有较大的概括性。
摘要：根据轨道交通的特点, 提出了在轨道交通的轨道选择中使用RFID技术的解决方案。这种导航方式在轨道交通中具有更好的实用性, 也具有较高的实时性。相对于GPS/电子地图导航, 该道路数据库模型是相对简单而粗略的, 只需确定一段路径的起点和终点站以及其间的路径长度, 不需要详细的信息, 所以可以节约大量的用于绘制精确电子地图的资源。
关键词：RFID,轨道,自动驾驶,控制系统
参考文献
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自动驾驶为何失败？ 篇9
特斯拉的Model S是一辆支持自动驾驶技术的车辆，但不是完全自动驾驶的，预警系统会保持让驾驶员的手握住方向盘。特斯拉Model S号称是马路上最安全的车辆，因而，驾驶特斯拉的布朗（Joshua Brown）意外死亡的消息令所有人震惊：事故发生时车辆处于自动驾驶模式，然而，车辆的传感器与驾驶员都没有发现前方一辆18轮的大卡车正横穿马路，径直地撞向卡车的侧面，导致车顶部被掀开，驾驶员当场死亡。为什么会发生这样的事故？要了解事情的真相，我们必须深入研究事件的过程以及特斯拉与其他汽车制造商使用的传感器技术。
传感器技术的现状
检测车辆和障碍物最重要的手段是摄像机和雷达传感器，安装在特斯拉和其他高档汽车上的超声波传感器有效范围只有数米，因此，在高速公路上行驶时只能够用于检测相邻车道的车辆。
在其他高档汽车上可以通过立体摄像系统确定物体的距离，就像人的大脑，通过左右眼的差异形成立体的影像。然而，在特斯拉上摄像系统仅使用一个单一的光学系统，这意味着只有通过图像处理方法同步几个连续图像来获得深度相关的信息，而这样做需要时间。
无论是摄像系统还是眼睛，都有着相同的弱点：它们可以被蒙蔽，例如，可能因为光线太暗而无法识别物体。它们需要以一个鲜明的对比度，才能够检测物体，它们不能透过迷雾看到物体，而且它们的分辨率功率也有一定限度。而通过采用雷达信号的传感器技术基本上可以解决分辨率以外所有这些问题，并且雷达传感器能够在汽车行驶的条件下探测物体。
雷达传感器能够完美区分移动对象（即潜在的危险）和防撞护栏或者台架之类的东西，此外，它不会经常出现错误消息和引起假警报。经由多普勒效应或反射雷达信号的特定相位移动，系统可以在可视范围内确定对象的相对速度，多普勒测量的优点在于一个单一的“图像”即可判断车辆是否以高速接近中。
无视静止障碍
不过，对于多普勒测量来说一个静止的车辆和一个防撞护栏之间并没有什么差异。而使用雷达来检测车辆行进方向的潜在危险，区分移动车辆或静止车辆的计算成本是巨大的。只有最新一代雷达传感器才允许系统获取静止物体的详细信息，例如区分车道和路肩绿化带。
然而，当前生产的车辆在检测横向方向移动的物体或者静止物体方面仍是一个巨大的问题：虽然奥迪、宝马和戴姆勒的检测数据流可以工作在200km/h的速度，并相应地调整自动巡航控制系统，但只能在70km/h（戴姆勒）或85km/h（奥迪和宝马）的速度下可以可靠地对静止物体进行检测，另外，这项工作是在光学摄像机的帮助下完成的，而特斯拉则使用它自己的软件来解决这个问题。
在布朗的事故中还有另外一个因素导致驾驶者和自动驾驶系统很难对交通情况进行检测和评估：美国27号高速公路虽然是笔直的，但事故的现场是山谷的一个交叉路口。从Google街景的图像不难发现这个位置有视觉问题：要知道Google拍摄街景的摄像头位于超过2m高的自动相机上，而车辆的驾驶人员眼睛的高度只有1m左右，而雷达传感器甚至距离路面只有约40cm左右。在这种情况下，当布朗的车开往路口时，只有当卡车出现在100m外的路口时特斯拉的传感器才可以检测到它，但是由于当时的光线条件下白色的卡车和天空的对比度极低，而卡车在经过岔道时速度很慢，留给传感器做出反应的时间极短（以120km/h的速度计算约为3s的时间），这对于本来就对横向移动物体和静止物体不怎么敏感的系统来说时间明显不足。
德国车可以做到更好吗？
全自动驾驶系统 篇10
Flying with increased safety and precision even in the most challenging conditions,the modern aircraft is a hugely complex machine whose evolution has been rapid.Fly-by-wire technology-replacing traditional cable and pulley systems with(error-sensing)servos and actuators-provide augmented control and stability,greater efficiency,and improved performance.The aircraft′s automation is now capable of maintaining the flight characteristics programmed by the crew,monitoring and managing parameters,and even making adjustments to control surfaces to stabilise the aircraft(Boy,1998).These radical changes in the design of systems,coupled with new and innovative manufacturing processes,has brought dramatic reductions in accidents attributable to technical failures.
0.1 Active Failures
Though it is now estimated that 70%–80%of all aviation accidents are the result of human error(Helmreich,2000),adverse events are often a combination of organisational and systems deficiencies which have lain dormant within the system(latent failures),and errors and violations occurring in the moments immediately prior to the event(active failures)(Reason,1998;Shappell and Wiegmann,2001).With latent factors accounting for 60%of these accidents,and unsafe acts(active failures)on the part of the crew for the remaining 40%(Li and Harris,2006,p.6),understanding how errors occur is crucially important.
Degradation of pilot skills and knowledge may affect a crew′s perception and decision making in the heat of the moment,and active failures-such as perceptual,skill-based and decision errors,as well as violations of policies and procedures-become increasingly more likely.As flight crews can act as a catalyst during an adverse event the event outcome may be inconsequential,result in an undesired aircraft state,or in further errors that will cycle back through the loop to affect the response process in a cascading effect(Helmreich,Klinect and Wilhelm,1999).
0.2 Use of Automation-the impact on pilot competence
While some believe that automation reduces the need for pilots to understand the subtleties of these systems,their behaviours and interdependencies,others propose that it is fundamental to a pilot′s development to provide this knowledge and build competency in that most‘fertile’phase—their initial flying training(Rigner and Dekker,2000).This competency building is designed to arm pilots with the heuristics-mental shortcuts based on experience of a situation—to deal with adverse events,and is fundamental to enable crews to select the most appropriate course of action for a particular situation(Edwards,1977).
The importance of basic flying skills is acknowledged by the large aircraft manufacturers who are now recommending an increased focus on manual flight competencies.To some extent,this is a triumph for those who have long argued that crews have been left exposed due to the reliance on automation,and that their relegation to the role of systems monitors further undermines their retention of competencies.While the training required to enable crews to deal with automation should not be underestimated,it is recognised that the training department is“all too often…the dumping ground for problems created by automation”(Wiener,1985,p.84).Regardless,while difficult to predict or model,the crew′s resilience allows them to modulate and innovate in times of crisis,and their ability to adapt and improvise can make the difference between recovering the situation and an escalation to a more serious endpoint.Pilots,therefore,need to understand‘what the system is doing’,and they need to be aware of the“function(or dysfunction)of the automation”(Billings,1996).
Withapproximately one-fifth of occurrences citing“…difficulties with interaction with automation”as a primary cause(Khatwa,and Helmreich,1998,p.37),the erosion of pilot skills is compounded by their lack of awareness and understanding of the interactions underlying the systems′functionality.These gaps became evident following the accidents involving Asiana Airlines Flight 214(a Boeing 777)and Air France AF447(an Airbus A330)—two accidents distinguished not just by the divergent automation philosophies adopted by the two large manufacturers,but by the crews′understanding of their respective aircraft′s automation and control authority.Though there is a contrast between the accident involving Flight 214—where the crew mismanaged the descent,overriding the aircraft′s speed protection(NTSB,2014),and AF447-where confusion over control authority saw both pilots make conflicting inputs on their respective side-stick as the aircraft lost altitude at a rate of 10,000 feet per minute(BEA,2012),both ended in catastrophe.
1 Methodology
Containing over one million de-identified reports,NASA′s Aviation Safety Reporting System(ASRS)is the largest voluntary confidential reporting system in the world and(NASA,undated).ASRS reports have been used as evidence in numerous other research studies(Connell and Reynard,1993;Funk and Wilson,1998).
1.1 ASRS Report Data
The ASRS reports data were analysed and coded using the Human Factors Analysis and Classification System(HFACS)taxonomy.HFACS was developed to enable an understanding of human causal factors,improve investigation of aircraft accidents,and provide a systematic,data-driven approach to investment and interventions(Shappell and Wiegmann,2000).Suited to analysis of the factors that precipitate an event this taxonomy enabled the variables to be examined to identify any significant association between the active failures and the demographic variables within this study′s data(Hobbs and Williamson,2002;Stanton and Salmon,2009).
The ASRS occurrence reports were analysed to determine if the event involved violations,perceptual errors,skill-based errors or decision based errors(active failures).The main researcher on this paper has developed vast knowledge and experience using HFACS during occurrence investigation and analysis,and peer review of his methodology has demonstrated consistency in its application.Inter-rater reliability,therefore,was proven by this peer review oversight.
1.2 Content Analysis
An initial query indicated that there were over 7 300Airbus,and in excess of 18 000Boeing reports in the ASRS database.The scope of this research was toanalyse ASRS reports relating to Airbus and Boeing,and to determine the effects of automation on flight crew;this scope was used to confine the initial and follow-up searches and refine the parameters further.A follow-up search using criteria relating to‘automation’to filter the reports further and produced 4 616Airbus and 16 197 Boeing reports.These reports were processed using a content analysis package specifically suitable for analysing unstructured qualitative data.While the software facilitated almost instantaneous textual patterns,coding,and models,a summative method such as this one—where the software generates a word frequency—is designed to identify word usage and not to infer meaning(Hsieh and Shannon,2005).Data analysis and interpretation therefore was carefully considered in relation to the raw data gathered(Coolican,2014).
1.3 Statistical Analysis
The data were input into SPSS analysis package,and a Chi-square(!2)analyses of the cross-tabulated data was used to measure the statistical strength of association between the variables.A two-tailed test of significance-used to infer a difference in the means-enabled the null hypotheses to be accepted where significance was shown to be present(Michael,2001).Nonetheless,where the χ2 analysis indicated a relationship between variables the strength of association was further tested using Goodman and Kruskal′s Tau(τ)(Li,2011).
2 Results
The precursor fault type-automation;mechanical;automation/mechanical;Crew Resource Management(CRM)—was determined for 178of 188occurrence reports.There were four instances of‘missing’data(cause of incident could not be determined),and six instances of‘other’categories of precursor(e.g.weather conditions,near miss etc.),these cases were discounted in order to concentrate on automation/human related issues.Of the 40events identified as involving active failures,18related to decision errors,11involved crews committing violations,9 were skill-based errors,and 2perceptual errors.Over half(55%)of all violations occurred where the precursor fault was found to be automation related;36%of violations were related to mechanical issues while 10%were related to auto/mechanical issues,Table 1.All of the perception errors(2)occurred with automation.
The majority of skill-based errors(44%)resulted from automation issues,33%with CRM,and the remaining 22%involved mechanical issues.The majority of decision errors(44%)occurred in relation to mechanical issues,39%occurred with automation,and 17%were attributed to CRM issues.
There was a significant association between the occurrence of automation issues(p=0.022;τ=0.015)and aircraft make,with 58%of all automation related issues occurring on Airbus aircraft.It was also found that significantly more mechanical issues occurred on Boeing than on Airbus aircraft(p=0.25;τ=0.017)with 66%of all mechanical issues occurred on Boeing aircraft,Table 1.
The majority of violations(82%(p=0.058;τ=0.03))and a similar majority of decision errors(83%(p=0.005;τ=0.003))occurred on Boeing aircraft Table 2.
Given that the majority of CRM(78%-Table 1)issues occurred on Airbus it is significant that only 33%of skill-based errors and roughly one sixth of decision errors actually involved CRM,Table 3.
3 Discussion
It is suggested that the evolution and proliferation of cockpit automation was driven not by the role of the operator(pilots)but by cost-benefit and engineering feasibility analyses(Edwards,1977).Boeing,aligning its technology to the pilot,utilises soft limit envelope protection;Airbus,in contrast,aligning its technology to appeal to the need of airlines,utilises hard limit envelope protection(Ibsen,2009).Despite the divergent design philosophies adopted by the two largest aircraft manufacturers,there is little doubt that automation has made flying safer,more efficient,and led to increases in performance that would have seemed unimaginable just a few decades ago.
This study found that mechanical precursor faults were significantly more prevalent on Boeing aircraft and,interestingly,there was a higher occurrence of automation precursor faults on Airbus aircraft.Though the evidence suggests that the specific model of aircraft(A320/B737,etc.)was not in itself a factor in the occurrence of active errors,violations and decision errors were significantly more likely to occur on Boeing than Airbus aircraft.While mechanical precursor are more prevalent on Boeing the link between these errors types and the precursor fault is tenuous,and is possibly a function of the control authority and autonomy allowed to flight crew on these aircraft.Perhaps reflecting the evolution not only of flight deck automation,but the maturing of aircrew dynamics and workload allocation,neither the occurrence of decision nor skill-based errors involved the crew′s interaction with each other(CRM).
Though the evidence indicates some disparity between themanufacturer′s automation and design philosophies there is no suggestion that one is better than the other.The occurrence of errors may have more to do with the underlying interdependencies and interactions of automated and mechanical systems than the automation itself.Providing a deeper understanding of the manufacturer′s philosophy,the automation′s control authority/autonomy,and the underlying technology would go some way to enable pilots to deal with events where the automation reverts to manual and the crew must take over.The divergence in design philosophies however has become so embedded,that standardisation amongst manufacturers—with respect to the positioning of crew and the level of control authority and autonomy—is becoming increasingly less likely.
4 Conclusions
Aircraft manufacturers and systems designers must ensure that the integrity of aircraft systems is robust and that customers—airlines and aircrews—are aware of the fundamental philosophies before deploying into the live environment.Equally,it is incumbent on airlines to ensure that their crews are trained and retain the necessary skills and knowledge to operate the aircraft safely.