压实工地上一片忙碌，一台台压路机井然有序，鱼贯而行，只要有压实需求它们随时可以进入最佳状态，不知疲倦、保质保量地完成工作，而这一切也许不需要驾驶员登机操作，取而代之的是无人驾驶压路机技术。近几年不论在行业展会还是一些试验场地，甚至在一些施工项目中，无人驾驶压路机都表现出了勃勃生机。
振动压路机作为工程机械的重要组成部分，在市政建设、交通水利中均扮演着不可或缺的角色[1-3]，目前已有改装型无人驾驶振动压路机在大坝工程上投入试用[4]。随着新技术革命与高新技术的发展，压路机产品向无人化方向发展成为趋势。为此，本文结合压路机本身特点简要分析了压路机无人驾驶的功能实现方式。
为了实现压路机无人驾驶，基于功能分析法，我们先总结一下振动压路机的使用特点——振动、低速、具有碾压施工工艺，以及功能控制要求——振动、行走、转向、制动和辅助控制。按无人驾驶设备仿人类控制要求，压路机实现无人驾驶功能应采用差分GPS技术、角位移传感器、超声波雷达和“IF-THEN”决策系统等。
振动压路机使用特点和功能控制要求
作为以增加工作介质密实度为主要用途的施工机械，振动压路机具有以下使用特点。
利用振动完成压实
振动压路机以其发出的振动载荷使土颗粒处于高频振动状态，同时通过压路机本身的重量形成对地作用力，迫使这些颗粒重新排列而密实[5]。振动压实能影响到铺层更深处，提高压实效率。
工作速度低
双钢轮振动压路机振动碾压速度约为5km·h ^-1，单钢轮振动压路机振动碾压速度约为3km·h ^-1。
区域压实，往复作业
以区域压实为目标，压路机运行距离短，碾压时需要对每一碾压道反复碾压多遍，作业工况重复、复杂性低，为了保证不同碾压道之间无缝连接，要求有碾压重合度，通常不小于12cm。
碾压工艺固定
压实作业最关键的衡量指标是压实度，而影响压实度的因素有填料的力学性质及含水量、铺层松铺厚度以及底层的强度，为方便质量控制，需要先做试验段获得最佳施工工艺，正式压实时通过过程控制保证最终结果。对压路机而言，需要严格执行碾压施工工艺。
传统振动压路机功能控制包括振动控制、行走控制、转向控制、制动控制及其他辅助控制，如整机供电、发动机控制等，如表1所示。与汽车相比，振动控制是振动压路机独有的。
无人驾驶是指以计算机为中心构建的智能系统，赋予设备环境感知、规划、自动控制的能力来实现仿人类驾驶。
压路机无人驾驶系统架构
无人驾驶是指以计算机为中心构建的智能系统，赋予设备环境感知、规划、自动控制的能力来实现仿人类驾驶[6]，要实现压路机无人驾驶功能，无人驾驶控制系统至少需要接管表1中序号1~4涉及的压路机振动、行走、转向和制动功能。据此构建简单单机振动压路机无人驾驶系统架构，如表2所示，该架构可通过机载GPS接收机、角位移传感器、超声波雷达赋予压路机感知周围环境和自身状态的能力，结合施工区域信息、碾压施工工艺信息自动规划进场轨迹、碾压轨迹和纠偏措施，自动控制压路机行走、转向、振动、避障功能，从而使压路机能完成限定区域、限定条件下的无人驾驶。
以下结合功能实现分析压路机单机无人驾驶系统架构的特色。
区域定位
压路机对压实区域进行定位时需要压实区域各拐点高精度定位坐标(经纬度)。该坐标可以通过高精度手持GPS定位仪或者通过压路机自身的定位功能采集获得，相对而言，如果通过压路机自身定位功能采集需要在压实前将压路机行驶到所有拐点上记录定位坐标，虽然可以节省1台高精度手持GPS定位仪，但操作起来较为繁琐。
定位硬件采用机载GPS接收机，且必须结合GPS基准台利用差分GPS技术进行定位。显然，区域压实要求相邻两碾压道的碾压重叠量不小于12cm，仅采用机载GPS时定位精度为米级，必然导致相邻碾压道不重叠而造成漏压，而采用差分GPS技术能将定位精度精确到2cm左右，完全能满足重叠量要求。
移动定位
移动定位完全依赖机载GPS接收机、不再采用IMU。这是因为压路机的振动碾压速度一般不超过5 km.h ^-1，远小于汽车100 km.h ^-1的行驶速度，移动定位的要求也就远低于汽车。假设GPS定位频率为10 Hz、压路机碾压速度为5 km.h ^-1时，两次定位之间压路机仅行驶13.8 cm，即压路机每行驶13.8 cm，无人驾驶系统就能根据自身所在的位置进行一次控制（方向盘转角）计算，这种控制频率下的行驶效果已基本能够满足压路机使用要求，无需再配合采用IMU提高定位频率。另一方面，压路机短距离转运速度通常设定在10 km.h ^-1，仅采用机载GPS时压路机每行驶27.6cm才能进行一次控制，移动精度可能稍有不足，考虑到转运时可以通过人工驾驶或者通过限定无人驾驶短距离转运速度至5 km.h ^-1以下实现，限定条件下简单单机无人驾驶系统可以完全依赖机载GPS接收机进行移动定位。
姿态感知
压路机需要用GPS接收机配合角位移传感器感知姿态。通常压路机采用铰接转向而非类似汽车的前轮转向，压路机的姿态包括前车架姿态和后车架姿态，需要利用固定在前车架上的2个GPS接收机获得的位置数据确定前车架的位置和航向，需要利用布置在转向十字轴上的角位移传感器或者转向油缸上的位移传感器测量出前、后车架的夹角，从而获得后车架的位置，进而获得整车的姿态。
障碍感知
障碍感知完全依赖超声波雷达获得。压路机碾压速度为5km.h ^-1，远小于汽车100km.h ^-1的行驶速度，按标准要求，行驶速度5km.h ^-1时压路机制动距离应不大于2.17m，而目前超声波雷达的探测距离能达到2~4m，选用探测距离约4m的超声波雷达就基本能满足压路机碾压工作时的避障要求。相对而言，多线激光雷达对于空间的测量非常精准，但硬件成本高昂，用在压路机上并不经济，而以视觉为主导的相机、超声波雷达方案需要专业的视频、图像分析软件，更适合大规模产品，多品种小批量压路机产品则无法通过分摊降低成本。
规划软件
采用“IF-THEN”决策系统，依靠具体的规则编程。通过进场规划出压路机当前位置到施工区域碾压起点间的进场轨迹，通过碾压规划出施工区域内碾压起点到碾压终点的碾压轨迹，并将碾压施工工艺融入到碾压轨迹中，决定碾压轨迹线上每一点的碾压方式(静碾、大振还是小振)，通过纠偏规划出实际轨迹与预设轨迹出现差异时的纠偏措施，确认是跟踪航向还是预瞄跟踪航向等[7]。
与汽车相比，压路机作业工况复杂性低，本质上碾压施工工艺就是碾压的规则，以规则为基础，严格按进场规划、碾压规划、纠偏规划实现循迹碾压，并按避障规划执行避让基本能满足碾压和避障要求，控制更加简单。同时，基于深度学习的神经网络算法对数据依赖性极强，尚处于初级阶段的压路机无人驾驶尚未积累足够的数据，现阶段神经网络算法在压路机上并不适用。
规划硬件
采用工控机，利用总线结构和压路机上的控制器连接下发各种控制指令，接管行走、转向、振动、制动功能。
底层控制方面采用基于规划-跟踪的间接控制，执行硬件接收控制器下发的各种控制信号，该前进前进、该刹车刹车、该转向转向、该大振大振，实现无人驾驶。
通过对传统压路机使用特点、功能控制需求进行分析，获得一种无人驾驶压路机单机系统架构，并结合压路机本身特点和功能实现分析了压路机单机无人驾驶系统架构的特色，提出压路机实现无人驾驶功能的基本要求：差分GPS技术、角位移传感器、超声波雷达和“IF-THEN”决策系统等。
执行硬件
优选电控硬件，其中行走速度和转向角度需要无级调整，采用电控比例泵和电控比例转向阀，振动有不振、大振和小振三种选择。选用开关量的电控两点振动泵，制动有减速和紧急制动两种方式，减速通过控制电控比例泵的排量实现，紧急制动通过制动器的开启和闭合实现。
其他辅助控制方面，整机供电、发动机控制等均需要人工辅助，同现有压路机。信号控制和运行状态在无人驾驶时无显示，在人工驾驶时同现有压路机。
到达山顶，总有几条路可以选择，无人驾驶也是。适用于不同工况，可以选用不同的无人驾驶方案，形成不同的无人驾驶系统架构。无人驾驶技术方案的成本不同，其智能化程度也有不同。显然，更智能的无人驾驶压路机可以将表1中序号5涉及的辅助控制纳入监控，如将整机供电、发动机控制纳入自动控制以减少人工干预，将压路机运行状态纳入监控避免设备带病运行。可以将序号1~4涉及的压路机振动、行走、转向和制动功能进一步完善，如可以采用IMU提高移动定位精度，以适应行驶速度5km.h ^-1以上的转运工况，可以采用激光雷达获得更远距离的障碍信息，使制动过程更加平稳，从而减少制动对设备的冲击并使设备运行更加安全。可以将更多的人工操作纳入控制，如结合云端地图使压路机自动进入加油点加油或进入检修点检修，结合远程遥控系统进行远程遥控而将驾驶室完全取消等。
结语
随着技术的进步，无人驾驶将得到飞速发展，本文通过对传统压路机使用特点、功能控制需求进行分析，获得一种无人驾驶压路机单机系统架构，并结合压路机本身特点和功能实现分析了压路机单机无人驾驶系统架构的特色，提出压路机实现无人驾驶功能的基本要求：差分GPS技术、角位移传感器、超声波雷达和“IF-THEN”决策系统等。
