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李小川
(中海油能源物流有限公司，天津 300452)
在自动驾驶技术发展的背景下，我国自动驾驶技术公司与港口企业合作，在货柜港口上使用智能集卡、智能导引车(IGV)进行了试验，并取得了一定的成效[1]。
全球卫星导航系统(GNSS)是目前无人机上应用最多的全球定位系统(GPS)技术，但因桥吊、龙门吊等大件及货柜等障碍物，造成 GNSS的数据损失和多路径的反射，不能确保定位的准确性和可靠性，容易引起交通事故。因此，必须探究自动驾驶车辆中融合定位技术的可行性，通过多种先进技术提高定位的精度和可靠性。
为了满足生产需求，各港口都会配置一些车辆，以增加工作的便利和快捷。然而，许多港口的自动驾驶车辆费用都很高，在车辆的日常管理中经常涉及驾驶员和车辆违反规则或发生意外、驾驶员不能正常工作等情况。自动驾驶车辆的调度工作如果不能按时完成，则无法充分发挥其交通工具的作用。另外，由于缺少有效的管理，汽车失窃和抢劫频繁，在造成经济损失的同时，也给市民带来伤害；
同时，驾驶员常常会超速驾驶，造成交通事故。这些港口车辆管理上的问题都导致港口工作效率下降，经营成本上升。
2.1 整体定位
自动驾驶车辆能够实现自动导航的前提是获得车辆在全球范围内的定位。GPS技术主要是利用GPS和高精度的地图进行匹配，以确定车辆的精确位置。GNSS以信号为基础，利用航程测距技术获得了目标之间的距离，利用三角形定位原理，对车辆进行定位。GNSS的位置需要不断接收来自多颗卫星的数据，而卫星的测距存在着卫星的时延和时延误差。采用实时动态(RTK)载波相位差分技术可以有效克服 GNSS中因传输延迟等造成的错误，同时保持5 cm内海港开放区域的定位准确率。
差分参考台安装在船坞的最高点，接收器安装在交通工具上，参考站通过5G/4G通信向交通工具上的接收器发送所观察到的载波相位的测量结果。在接收到基准点的信息之后，接收器可以根据观察数据立即进行求解和处理，以达到对坐标的即时获取。但是在码头上，龙门吊和集装箱遮挡、多路径反射等多种原因会导致 GPS接收器的定位信息丢失、干扰等问题，而且GNSS接收器不易察觉，因此GNSS接收器会不断地输出虚假的固定数据和错误的定位信息，从而导致交通事故。另外，GNSS的更新频率很低，约为10 Hz，因此自动驾驶车辆在高速行驶中，单靠GNSS定位难以保证其实时定位的准确性。
车辆的自动导航是实现车辆精确定位的关键，精确、稳定的定位是自动驾驶车辆的前提。自动驾驶车辆需要能够准确实时地感知自己在周围的位置，并能实现毫米级的定位，这需要很高的可靠性和安全性。传统的地图定位、卫星定位、基地台定位方法无法满足港口的高精度定位需求，所以多个传感器的集成定位是未来的发展方向。目前，没有一种单一的定位方式可以保证100%的可靠性，冗余度与多源数据融合是保证高精度、高可靠定位的前提，多个传感器的融合可以很好地弥补各种定位方式的不足。
码头运输车辆在岸边、主干道和堆料区内采用线性行驶，最大误差为10 cm，与桥吊、龙门吊、堆高机、自升机等比较，其测量误差为0。运输车辆的高精度定位系统应具有足够的冗余，并建立分类管理；
当偏差超出某一限值时，应采取相应的措施，直到运输车辆自动停止，并通过遥控平台对运输车辆进行控制，将信息反馈给智能交通管理系统。GPS技术与高准确率的地图相融合，可以为道路规划、道路感知、行车管理等方面的应用奠定基础。高精度的地形图资料收集与加工、制图模式构建，要求精确到一定的地理位置；
同时，高精度的道路交通元素和特征也更加丰富和精细，不仅可以准确地进行地理位置的确定，还可以绘制出道路形状、车道线、车道中心线、交通标志等。从标记的绝对坐标和诸如激光、摄像机等的感应器得到的相关坐标，可以计算出车身的绝对坐标，从而实现高精度的定位。基于高精度地图，并与感知匹配相结合，实现了高精度的自动导航，即使存在故障或不稳定，也可以保证无人机在现实中的准确位置[2]。采用高分辨率的雷射图像，既可以进行图像的识别，又可以进行图像的自动采集，同时能够生成密集的点云地图，并利用激光对其进行高精度的匹配。由于港口环境具有高动态的特征，货柜的定位随时都在变动，因此，可以在高精度的地图上标注固定建筑物、灯杆、围栏、箱变等固定设备的定位。
2.2 航迹推算
惯性导航、轮速仪和角度传感器等车辆内置式传感器可以实现车辆的运动，并在采样期间获取车辆的位置和方位角的增量，通过累计的位姿来获取车辆的姿态。
惯性导航(IMU)是一种由加速度计和陀螺等感测装置组成的运动参量解算体系。IMU采用加速传感器来测量汽车的加速度，然后计算车辆速度；
同时，采用回转计测得汽车的角速率，构成了一套导航系统。该方法能够提供车辆的定位、速度和姿态等信息。IMU是一种基于预测的导航方法，它是由一个已知的地点，通过持续测量运动载体的航向角度和速度来确定下一个地点，从而实现连续的车辆定位测量。IMU是一种完全自动的导航方法，它可以为车辆提供实时的定位和姿态信息，而且它的更新速度很快。但是，由于惯性制导的存在，IMU系统的导航与位置的偏差也会随之增加。
GNSS定位技术虽然有多路反射问题，但是其定位准确率高、速度快，而且不受时间和地域影响。然而，当卫星信号被遮蔽时，GNSS接收器就不能准确定位。将GNSS和IMU进行联合，当GNSS出现信号丢失的情况，IMU可以根据当前的位置、速度、方向和角度等建立起相应的坐标，计算出预测的定位，直到接收到新的GNSS定位资料。2种定位方法结合后，各自发挥各自的优势，从而提高了车辆的定位精度。
IMU的定位准确率只有1 m，在岸桥、龙门悬挂的情况下，GNSS的数据将会受到很长一段时间的干扰。自动行驶的运输车辆的主动轮都装有轮速仪。利用轮速仪可以检测出车轮的旋转速度，并利用积分法求出车辆在行驶过程中的运动轨迹，从而对车辆的姿态进行预报。
在自动行驶的运输车量的各个转向轴上都装有1个角度传感器，利用车轮的转角信息，通过计算可以得到车轮的转向角和转向半径，再通过综合方法得到车辆的转向角，以实现车辆的位置预测。
2.3 局部定位
通过对自动驾驶车辆进行局部布置，确保了其在整个工作过程中的运行轨迹；
而局部的定位可以保证桥式起重机在龙门吊下安全高效运行。局部定位技术是将视觉定位技术、激光定位技术和集卡片定位技术相结合的重要技术。在自动运输车辆的前端装有1台摄影机，不仅可以探测到障碍物，而且能够对道路特征、可通行区域、车道等信息进行精确的对比，从而确定当前位置。
车道线的识别是为了确保车辆侧向控制的准确性。将图像中的像素点进行分割和提取，然后利用卷积神经网络进行分割，获得最终的车道线。在港口内部封闭的情况下只有车道线，所以不能用肉眼来进行所有维度的定位，只能根据车辆的轨迹和与道路的方向来进行判断。在此情形下，利用反透视映射(IPM)将摄像机的视角直接对准地面，能够精确地求出在影像坐标系统中车道线的侧向和倾角。通过数据的关联，找出存储在拓扑图中的车辆路线，计算出目前的航线和平行于道路的横轴坐标。
激光内程计与激光点云匹配是实现激光定位的重要手段[3]。在自动行驶运输车辆的主动轮上，轮式里程表在某些情况下会出现诸如轮胎打滑等问题；
当车辆载重后，车辆的轮胎半径会有不同程度的改变，从而影响到里程计的准确度。因此，研制一种高效、鲁棒性强的激光里程计是十分必要的。
将IMU与里程计的积分结果结合起来，利用激光进行测量，从而实现车轮速度的在线标定。里程计的使用范围很小，只有当所有的定位方法都不能使用，并且在地图上的真空区域时，才能起到临时的定位作用。当车辆在高精度地图上行驶时，配合点云地图，可以避免因里程计造成的累积误差。一般情况下，在地图上，车辆的定位不会出现太大的偏移，一般都在3 m以内，重新定位不会搜索整个港口的地图，只会在5 m内搜索。首先，从地图中提取可辨认的各种特征，如路灯杆、高反射标识、围栏立柱、地面标识等，从而得到各个特性的位置关系。其次，基于现有点云的资料，采用基于深度学习的算法，找到对应的特征，并进行相关的定位。最后，将2个特征进行配对，通过2个以上的条件，得到了目前的激光和星图之间的位置，实现了位置的再确定[4]。该算法简单、直观，并且在有特征的情况下，计算速度和精度都很高。除了车辆前方的激光雷达外，激光轮廓扫描自动驾驶运输车将装有向上扫描的激光雷达。通过对岸桥、龙门吊桥的外形进行扫描，确定起重装置的中心点，使其在吊车下准确地进行定位，并进一步解决了岸桥下龙门吊下仅能识别车道线时的纵向定位问题。
目前，无论是远控岸桥还是龙门起重机，都已装备了集卡导向装置，采用龙门起重机管理系统、岸桥管理系统、卡车导航采集系统、岸桥及龙门下方车辆精确停车系统等技术手段，可以使自动驾驶车辆定位更加高效、更加精准。
2.4 车联网高精度定位系技术
随着5G和基于蜂窝网络的车联网(C-V2X)通信技术的迅猛发展，汽车网络应用服务的规模也在不断扩大。高精度定位是整个车联网系统的核心，包括终端层、平台层、网络层和应用层。终端层采用多源融合(卫星、传感器和蜂窝网络)技术，满足不同应用场景和业务的定位要求；
平台层提供了汽车定位系统的集成功能，包含了集中差分算法、地图数据库、高清动态地图、定位引擎，以及定位能力的开放；
网络层由5G基站、RTK基站、路旁单元(RSU)组成，可以保证定位终端的数据可靠传送；
应用层的高精度定位系统可以实现车道级导航、线路规划、自动驾驶等功能[5]。
根据港口实际情况和现有基础设施，运用多种定位方法和多种传感器信息进行融合，在各个地区分别制定了一种光滑的变换方法。采用基于图像的方法，可以很好地克服因 GNSS的干扰和多路径的影响而导致的无源或信号漂移，同时也能保证自动驾驶车辆在吊车下的精确定位。
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