校园无人送货小车 方案设计
目录
- RoverGO校园无人送货小车
- 从需求分析到系统搭建
- 需求分析
- 电池容量计算
- 硬件选择
- 系统改装
- 软硬结合：控制器部分
- 控制器方案
- GPS导航的long-term路径规划
- 人工智能进行short-term路径规划
- 深度学习目标识别与推测
- 车道线（可行驶区域的检测）
- 障碍物，避让物体的检测
- 推测目标相撞的可能性与时间
- 向控制器发出指令
- SLAM构建：从简单易行出发
- 根据现有的地图进行模拟的构建
- 能够对地图（可操作）进行更新
- 由地图得出所要行驶的路线
- 数据融合
- 决策：上层指令
- 公交车数据采集方法
方案设计理念：一步一步来，逐步逼近
RoverGO校园无人送货小车
从需求分析到系统搭建
需求分析
我们要做的是能够满足青岛校区外卖供应的校园无人送货项目，使用无人车代替人工，满足安全和配送效率的目标要求。
- 校园外卖现状分析：（假设：校园外卖午间300份，持续时间2个小时（11:30～1:30）晚间外卖300份， 持续时间3个小时（5:30～8:30）平均每份外卖重量0.8KG）
- 平均客户等待时间20min，校园从西门到宿舍区的路程为2KM， 平均一个外卖所占体积为35cm24cm10cm, V = 8.4dm2 。
- 往返一次所需要花费的时间为：2✖️路程时间（8.4~12min, 10km/h~15km/h（最高安全速度））+取餐时间（≈路程花费时间✖️外卖数量➗10）：默认十份外卖的等待时间会同路程花费时间相近
- 数量配置：（假设以满足高峰时刻300份/h的标准进行计算）以一次配送20份外卖计算，需往返15次；平均往返时间为40min，每辆车配送1.5次，所以需要10辆外卖配送车。
- 硬件参数需求：午高峰期间会往返3次：预计总里程15KM（单次往返5KM）
- 电机在额定功率工作时的效率是最高，所以，在不考虑其它外界因素的条件下保持电动车的最快速度匀加速时，电动车的骑行里程最远。下面是几个计算公式。
公式一：V=P/（G×0.09） （V：最快速度 P：额定功率 G：总负载重量）
公式二：I=P/U （P：额定功率 U：电池电压 I：电流）
公式三：T=Q/I （Q：电池容量 I：骑行电流）
公式四：S=VT （S：续行里程 V：车速 T：骑行时间）
例如，采用36V10AH电池和180W额定功率电机设计的电动车，整车重60kg，加上各种载重40kg，总负载重量为100kg，用公式一可以估算出最快骑行速度为20km/h，用公式二可以算出该车在保持20km/h速度时，电流为5A，再通过公式三可以算出，该车保持20km/h的最大骑行时间是2小时，最后可以通过公式四算出该车一次充电的最大骑行是里程为40km。正常的使用是不超过蓄电量的60%就充电，这样，才能保障电池循环使用寿命大于400次，而且，冬季气温较低，电池在气温低于25度时，每低1度，少充入电量1%。这就是说，如果选用最远骑行里程为40km的电动车，在夏季时，骑行24公里必须充电，冬季0度时，骑行16.8公里就必须充电。这些还是没有考虑坡道、刹车制动的电量消耗。 - 根据上述说明，得到底盘尺寸40cm*40cm, 或者其他形状的面积为1200cm2以上 . 电池的容量为7.5AH，续航里程需求为15KM。
电池容量计算
硬件选择
可以选择散件拼装和成品车改装两种方式
- 首先从成品车改装入手看相应的参数
- 以雅迪电动车为例，发现现在的电动车都追求大功率，高电压
系统改装
难度较大，需要拆卸较多的器件等。
而且从目前所找的这些来看大多不合适，需要改动较大；
如果是使用散件拼装，则可以加装一个底盘来解决这个问题。
方向盘的舵机转向，后轮正传反转使用无刷电机
软硬结合：控制器部分
软件使用飞控程序Ardupilot控制，输出信号转变为控制信号，由于滤波等已经写好，所以得到指令后可以直接执行。
控制器方案
GPS导航的long-term路径规划
Ardupilot是广泛使用在四轴无人机等无人飞行器上的控制装置，使用IMU， 罗盘，GPS等多个传感器进行自我姿态和位置信息的解算， 也是无人机器人的鼻祖。ArduRover系统是以飞行控制器作为上位机，对符合硬件要求的Vehicle进行控制的一种操作方式。
由与校园中情景相对固定，路面开阔，所以采用GPS导航相较于测绘地图等精确内建地图的方案可以降低成本，相较于使用转速计进行路程计算没有累积误差，可以提高准确度。
GPS本身的精度可以达到两米左右，但是在行进过程中，由于使用了卡尔曼滤波，可以使车速较好地维持在0.2m/s。由飞行控制器本身的自带系统Ardupilot进行的是使用负反馈的两级闭环控制，由目标速度、当前速度、当前位置、起始位置与终点位置的方向，先后进行侧向速度和纵向速度的解算，然后通过油门控制加速度，舵机控制转向。
单纯由GPS导航系统，可以通过搜集较多的数据点（注意采样的频率）制定固定的路线（需要进行实验和证据的支持），在关键点制定由规则决定的决策。由此生成的固定线路可以满足划分专用车道和固定路线的要求。
人工智能进行short-term路径规划
在由GPS导航和SLAM帮助下，RoverGo系统将建立起内置的长路径规划，但是对于路径的变动和行人、车辆无法做出反应。此时，我们选择使用Nvidia Tx2作为上位机，将飞控系统引为下位机和控制器，接收上层的规划指令，作出加速度和转向速度的解算，输出控制信号给舵机和电机。
中断形式：长短路径规划的结合方式采用类似中断执行的方式，在未出现特殊情况或者不需要更改既定路线时，将采用GPS解算的速度和预设的目标点连成的折线行进。由于在无操作阶段或者切换模式时，小车将处于无动力的减速状态，在紧急情况下如果满足车速过快，指令输出较慢等情形，会使情况难以预计，所以采用中断执行的方式，进行优先级高的操作时，可以不等待当前任务运行完，强制进行优先级较高的操作。
上下级协同工作的流程为：
- 由内建地图完成初步的路径规划
- （待补充）
优先级列表（新增Cooperate Mode）：
| 指令 | 优先级 |
|---|---|
| 刹车 | 0 |
| 减速、警报 | 1 |
| 转向、倒车 | 2 |
| 巡航 | 3 |
深度学习目标识别与推测
车道线（可行驶区域的检测）
障碍物，避让物体的检测
推测目标相撞的可能性与时间
向控制器发出指令
SLAM构建：从简单易行出发
根据现有的地图进行模拟的构建
能够对地图（可操作）进行更新
由地图得出所要行驶的路线
数据融合
暂未考虑：数据级融合，特征级融合，决策级融合；
数据级融合需要考虑雷达与摄像头数据的融合，能够在一张图上反映出目标大小，远近和位置的变化。
特征级融合：需要首先对各传感器进行相对独立的分析，然后结合目标概率（可能性）的大小进行判断，对所处的状态进行估计等
决策级融合：由各传感器的结果独立作出反应结果，然后进行逻辑运算，
决策：上层指令
使用强化学习进行决策，希望能够采集到公交的数据，用于训练和决策。
公交车数据采集方法
必需数据：
- 当前的路况（司机的输入信息）：通过调整放置摄像头的位置，使摄像头能够采集到司机能够获得的路况信息
- 汽车当前的行驶状态：速度，加速度等物理量
- 司机作出的决策指令：测量的两种方式分别为使直接型和间接型，通过视频得到决策的结果或者直接从方向盘转动角度，油门或者刹车的控制来得到决策信息。
- 周边信息：例如红绿灯，车前后的车距，路牌处人员的分布和车辆的影响等会影响到司机决策的因素需要kaolv
- 地图信息（主要在于路线信息）：由于是固定的路线，因此路线信息相比较易于获得和进行处理（使用现有的卫星或者街道地图）
校园无人送货小车 方案设计相关推荐
- 中学校园IP网络广播系统解决方案-校园数字IP广播系统方案设计指南
中学校园IP网络广播系统解决方案-校园数字IP广播系统方案设计指南 北京海特伟业科技有限公司发布于2022年6月24日 文/任洪卓 一.中学校园IP网络广播系统用户需求 河北某中学位于素有" ...
- 基于树莓派4B的智能无人巡逻小车设计
计算机工程实训报告 题目 智能警用无人巡逻小车 视频演示地址:树莓派暑期工程实训-模拟警用无人巡逻小车_哔哩哔哩_bilibili 一.实验内容与要求 1.1 实验内容 本实验使用 Yahboom 生 ...
- 基于树莓派4B的智能无人巡逻小车设计-答辩PPT
视频演示:树莓派暑期工程实训-模拟警用无人巡逻小车_哔哩哔哩_bilibili 报告链接:基于树莓派4B的智能无人巡逻小车设计_猫猫爱吃小鱼的博客-CSDN博客
- 北斗赋能，无人划线小车让智慧施工升级
近年来,智慧工地等数字施工新技术应用成为推进建筑业实现高效施工和精细化管理的重要手段.随着北斗智能化应用,工程施工中的测量.划线等工作,从传统的人工打点计算已经逐渐演变为对IoT智能新物种的应用,这些 ...
- AGV无人搬运小车实现智能化搬运的工作流程
AGV无人搬运小车可实现物料的运输自动化,包括从仓库把物料运输到产线.产线和产线之间半成品的转运以及产线成品到最后成品仓库的运输.在制造业中应用,可在保证运输安全的前提下,降低物流成本.下面通过AGV ...
- 基于STM32的智能小车方案设计
基于STM32的智能小车设计 前言 一.什么是STM32智能小车? 二.模块汇总 1.主控板(STM32F103ZE) 2.底板 3.电机 4.避障模块(超声波传感器,红外传感器) 5.寻迹模块(3路 ...
- 智慧校园信息化管理系统的方案设计与实施
作者主页:编程千纸鹤 作者简介:Java.前端.Pythone开发多年,做过高程,项目经理,架构师 主要内容:Java项目开发.毕业设计开发.面试技术整理.最新技术分享 一,项目简介 本项目作为母校信 ...
- AutoX创始人肖健雄来信：无人车量产的4大技术储备
作者:肖健雄教授 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2016年春,普林斯顿大学助理教授肖健雄从"Professor X",成为了AutoX创始人,正式开启自动驾驶创业旅程. ...
- 张召忠：第四次工业革命来了》课堂笔记
<张召忠:第四次工业革命来了>课堂笔记 讲师介绍 第四次工业革命是什么 第四次工业革命的形态 第四次工业革命有哪些内容 5G 无人驾驶 虚拟技术VR和AR 物联网 智能制造 面对第四次工业 ...
最新文章
- 仓库管理常见问题及价值
- 关于ARM的22个常用概念介绍
- Tomcat启动报内存溢出错误解决（两种）
- mongodb及其索引的使用例子
- 如何排查 StackOverflow 异常
- ftp服务器上传文件提示451,解决IIS7之FTP部分文件上传451错误
- MIP 扩展组件开发手册
- php配置email支持_使用PHPMailer实现PHP发邮件功能
- Jmeter(十一)测试监听
- SharePoint下载服务器资源
- python证件照换底色_python利用opencv实现证件照换底
- 使用Python编写简单的端口扫描程序
- 【QT】利用QT做一个键盘检测的例子
- 计算机搜索文件时找不到搜索按钮,win7搜索功能 为什么明明有那个文件却搜索不到呢?-win7搜索不到文件,win7搜索文件内容搜不出来...
- bootstrap 修改carousel 样式
- Mac苹果电脑怎样安装Python
- gg修改器修改数值没有用怎么办_gg修改器怎么用怎么修改数值 修改数值方法介绍...
- SQL TIMESTAMP 时间日期比较语句
- Nginx反向代理服务
- 小节点也能引爆活动！2021四月活动指导方案