集装箱车辆管理论文

摘要:随着计算机和通信技术的发展,RFID(RadioFrequencyIdentification)技术越来越引起人们的关注。本文就是以RFID为主要研究对象,介绍其系统组成,随后,给出了该技术的实际应用——港口集装箱运輸车辆电子车牌识别管理系统,及其在港口载货汽车智能调度与管理中的应用。今天小编给大家找来了《集装箱车辆管理论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

集装箱车辆管理论文 篇1：

集装箱车辆高速公路差异化收费系统设计与实现

2019年4月，天津市出台进出天津港国际标准集装箱车辆高速公路通行费减免优惠政策，以推进天津港集装箱业务进一步发展，并兼顾京津冀协同发展、环境保护等相关要求。为了保证政策顺利实施，天津市交通运输委员会组织天津市各高速公路运营企业、天津市高速公路联网收费管理中心和天津港（集团）有限公司共同设计开发集装箱车辆高速公路差异化收费系统。其间，自2020年1月起，高速公路收费方式因撤销高速公路省界收费站而发生根本性变化，由原来在高速公路出口人工核验数据采集卡（data collection card，CDC）的收费方式转变为采用电子不停车收费（electronic toll collection，ETC）系统，从而使得集装箱车辆高速公路差异化收费系统研发面临多方数据交互等挑战。本文结合进出天津港的国际标准集装箱车辆通行天津市高速公路的优惠政策，设计集装箱车辆高速公路差异化收费系统，从而在实现ETC方式的同时，自动核验符合政策标准的集装箱车辆并减免相应高速公路通行费。

1 进出天津港集装箱车辆高速公路通行费减免优惠政策

根据天津市高速公路管理处制定的《天津市高速公路差异化收费政策（进出天津港国际标准集装箱车辆优惠政策）操作规程》，进出天津港的集装箱车辆须满足以下要求才能享受高速公路通行费减免优惠：（1）车辆载运国际标准集装箱;（2）车辆满足相应排放要求，通行费减免比例与车辆排放标准挂钩;（3）车辆进出的高速公路收费站为指定的5个收费站之一;（4）车辆所运输集装箱的相关业务在天津港开展。

2 集装箱车辆高速公路差异化收费系统的设计要点

（1）提前备案和申报满足通行天津市高速公路优惠政策要求的集装箱车辆，由系统采集车辆基本信息及排放标准，建立车辆信息数据库。

（2）提前申报集装箱车辆运输任务，申报信息包括车辆行程方向（进港或出港）、高速公路出入口收费站、行程时间段、箱号等。

（3）提前将集装箱车辆运输任务中的行程信息传送至高速公路路网相关方，用于与实际行程信息核验比对。

（4）比对高速公路出入口收费站采集的集装箱车辆信息与天津港集装箱码头和堆场采集的集装箱车辆信息，最终确认集装箱车辆的到港作业状态。

（5）天津市高速公路联网收费管理中心与天津港数据中心通过专用加密网络交互预约数据和优惠数据。

3 集装箱车辆高速公路差异化收费系统的实现

3.1 基于CDC的高速公路人工核验收费模式

基于CDC的高速公路人工核验收费模式的具体操作方法如下：司机在高速公路入口收费站领卡，高速公路出口收费站工作人员核验卡内入口信息并计算和收取通行费。在该收费模式下，收费站工作人员基于高速公路内部收费系统提供的信息，判断是否给予车辆通行费减免优惠。基于CDC的高速公路人工核验收费模式流转的数据信息主要包括优惠行程预约平台信息（包含车辆注册和备案信息）、高速公路路网及其下属收费站信息、高速公路联网收费管理中心信息和港口数据中心信息。

在基于CDC的高速公路人工核验收费模式的实际应用中，优惠行程预约平台与天津港数据中心整合，统一由天津港建设和运营。在港口数据核验方面，出港集装箱运输业务与进港集装箱运输业务采取不同的数据处理方式。在出港集装箱运输业务中，集装箱信息在运输任务开始前已存储在港口业务系统中，系统在预约集装箱行程信息的同时核验港内集装箱信息（见图1），即通过事前核验的方式确保出港集装箱车辆能够按照政策要求享受高速公路通行费减免优惠。在进港集装箱运输业务中，由于集装箱从外地运至天津港，系统无法提前提取集装箱行程信息，相关集装箱车辆可先享受高速公路通行费减免优惠，待集装箱运抵天津港后，由天津港数据中心核验集装箱行程信息，并将核验结果反馈至高速公路联网收费管理中心（见图2）;对事后核验不通过的集装箱车辆采取暂停优惠申请资格的处罚措施，以减少高速公路运营企业补贴损失。

3.2 基于ETC的高速公路联网收费模式

高速公路省界收费站撤销后，基于ETC的高速公路联网收费模式在全国范围内推广应用，成为我国最主要的高速公路收费模式。基于ETC的高速公路联网收费模式在集装箱车辆信息采集方面具有天然优势：车辆基础信息收录在系统数据库内，后期只须单独核验车辆排放标准信息即可。基于ETC的高速公路联网收费平台由交通运输部下属的国家高速公路联网收费管理中心统一管理，并由其统一核算和扣除高速公路通行费;因此，在差异化收费政策的执行过程中，数据流转相关方发生改变，原有的高速公路运营企业及收费站的功能转由国家高速公路联网收费管理中心统一执行。

在基于ETC的高速公路联网收费模式下，集装箱车辆高速公路通行费减免优惠流程（见图3）如下：（1）车主或司机统一办理车辆ETC设备和车载单元标签，国家高速公路联网ETC信息管理系统收录车辆信息;（2）车主或司机登录国家高速公路联网ETC信息管理系统预约车辆高速公路通行费减免优惠行程，同时提供集装箱信息;（3）车主或司机在车辆进入高速公路前執行行程开始操作，并在车辆驶出高速公路后执行行程结束操作;（4）国家高速公路联网ETC信息管理系统将车辆行程结束信息发送至天津市高速公路联网收费管理中心;（5）天津市高速公路联网收费管理中心核验车辆是否经指定的5个收费站进出高速公路，并将信息发送到港口信息核验系统进行核验，此时国家高速公路联网ETC信息管理系统通过界面显示高速公路通行费及减免优惠信息，但不实际扣费，从而为车主或司机预留一定时间确认优惠信息;（6）天津市高速公路联网收费管理中心收到港口信息核验系统反馈的核验确认信息后，确认通行费减免优惠金额并反馈至国家高速公路联网ETC信息管理系统，实现扣费操作。高速公路通行费减免优惠确认及最终扣费实现全程自动化操作，无须人工干预。

4 结束语

基于ETC的高速公路联网收费模式的集装箱车辆高速公路差异化收费系统通过与港口信息系统间的数据交互，既能满足执行天津港国际标准集装箱车辆通行天津市高速公路优惠政策的要求，又能极大地提升客户体验，产生良好的经济效益和社会效益。不过，由于集装箱车辆高速公路差异化收费系统覆盖面广且社会影响力大，系统运行和维护要求较高;此外，在系统实施过程中仍然存在一些亟待解决的问题，需要不断优化，以寻求更优的解决方案。

作者：谢锦男 史美罗

集装箱车辆管理论文 篇2：

RFID技术在港口物流中的应用

摘 要:随着计算机和通信技术的发展,RFID(Radio Frequency Identification)技术越来越引起人们的关注。本文就是以RFID为主要研究对象,介绍其系统组成,随后,给出了该技术的实际应用——港口集装箱运輸车辆电子车牌识别管理系统,及其在港口载货汽车智能调度与管理中的应用。

关键词:RFID 集装箱 智能调度

一、引言

RFID技术在交通、物流管理、医疗、制造防伪、防盗及过程自动化等领域,越来越显示出旺盛的生命力,具有潜在的庞大国内市场需求。

在标签领域,RFID标签与条形码相比,具有读取速度快、存储空间大、工作距离远、穿透性强、工作环境适应性强等多种优点。射频卡不怕油渍、灰尘污染等恶劣环境。另外,由于电子标签上的数据可以加密,存储数据量大,而且存储信息可更改,因此它比条形码的应用范围更广泛。

二、RFID技术简介

RFID是射频识别技术的英文(Radio Frequency Identification)的缩写,射频识别技术是20世纪90年代开始兴起的一种自动识别技术,射频识别技术是一项利用射频信号通过空间耦合实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。

RFID电子标签识别系统的构成:一个真正的RFID电子标签识别系统至少应包含电子标签、阅读器、数据处理和存储的设备以及系统软件。在经过安装有识别设备的公路、铁路的出人口、码头的检查门时,阅读器发出无线电波,RFID标签自动感应后将相应的数据返回到阅读器,从而将RFID标签上保存的信息传输到EDI系统,实现集装箱的动态跟踪与管理。

三、港口集装箱运输车辆电子车牌识别管理系统

由于世界贸易的90%以上通过海运方式实现,因此,港口的集装箱物流处于十分重要的战略地位。它不仅是国际海陆间物流通道的重要枢纽和节点,也是国际贸易的服务基地和货物物流分拨配送中心,且发挥着日益活跃的作用。这种得天独厚的地理优势为港口提供物流增值服务创造了条件。

为了维护国际集装箱道路运输市场的秩序,加强行业的监管效率,提高运政管理的科技含量以及企业的经营管理水平,改善口岸国际集装箱道路运输环境,规范道路运输市场,加快国际集装箱道路运输车辆在港区道口的通行速度、推进港口口岸国际航运中心的建设。本文提出了基于RFID技术的港口口岸集装箱运输车辆电子车牌识别管理系统的系统框架。

港口集装箱运输车辆电子车牌识别管理系统通过对进出口岸港区、货运站道口的国际集装箱运输车辆的RF卡的识读处理,可以将集装箱卡车的车牌号、车辆自重、进出道口的时间等信息保存下来,由本地计算机系统,利用公共信息网和电话线,及时、正确地将这些信息传递给行业主管部门——陆上运输管理处专项管理计算机平台,为其进行科学的数据分析提供实时、准确的数据源。其层次结构如下图所示。

在此系统架构下,RFID中间件层接受来自RFID读写器的信息,进行读写识别后,发送给应用服务层,在应用服务层来包含具体的业务操作逻辑,应用服务层接收到RFID卡片的信息后,进行根据雨雾逻辑决定是访问数据库还是发送到WWW服务层。这样,数据库的连接数将维持在一个较小的数量上,大大减轻了数据库服务器的负载。

该系统具备以下特点:集中化管理和维护综合业务管理平台的业务逻辑构件,客户端免安装和零本地维护,极大地降低了系统的维护成本。系统代码全部放于服务器上,只有服务器管理人员才能更改代码;只有运行在服务器上的代码才可以访问数据库,客户端不能直接访问,这样可以保证服务器的安全。

四、RFID技术在港口载货汽车智能调度与管理中的应用

作为现代物流系统中重要的中转站,港口除了进行以集装箱为载体的货物流转以外,其他如煤炭、矿石、焦炭、水泥等大宗散货,仍需要大批量的汽运疏港。在新的生产形势下,先前载货汽车的调度管理手段呈现诸多弊端:其一,货车司机常需多次往返前方堆场和磅房,货主、司机、理货员以及磅房检斤员工作强度高,但作业效率低下;其二,各个货种的计划发运量都是经人工逐一通知到各个检斤磅房,容易因计划延迟以及各个磅房间沟通不畅而导致发货量出现差错;其三,由于难以及时了解港内货车的作业动态,货车人港大门处容易积压。因此,采取新的技术手段和管理方法,改革现有载货汽车的管理方式势在必行。利用RFID技术,实现港口载货汽车的智能调度与管理,是RFID的一个全新的应用领域,对改善和提高港口的车辆自动化管理水平,普及和推广RFID都将大有裨益。

1、系统功能介绍

日照港(集团)有限公司提出利用RFID射频识别技术来实现港区载货汽车的智能调度与管理,将RFID系统、电子汽车衡、控制信号装置等组成车辆身份自动识别和称重控制系统,结合计算机生产管理系统以及信息数据库管理系统,通过信息化和网络化建设有效提高计划控制和调度管理的实时性和准确性,简化磅房工作人员的操作,降低劳动强度,缩短车辆过磅的检斤时间,从而提高港生产作业效率和管理水平。

2、功能模块划分

按照系统功能模块划分,系统可分为车辆登记与发卡管理子系统、车辆称重控制与管理子系统、计划控制与管理子系统、数据信息统计分析管理子系统、系统维护管理子系统。各子系统功能描述如下:

(1)车辆登记及发卡管理子系统

如前文所述,该子系统完成对车辆信息的采集登记以及车辆射频卡的发放记录。车辆基本信息,如号牌、车架号、发动机号、车主、核准载重等信息通过人工输人获取。空载货运车辆在人港泊车区通过检查后驶人地磅称重,称重值作为核准皮重信息,通过RFID读写器写人车载射频卡中,以便以后除皮或再次人港检查核准用。车载射频标签的ID号与车辆的牌照号码、车架号码是一对一的关系。在系统网络正常情况下,只需读取车载射频标签的ID号就可通过已建立的车辆信息数据库进行车辆信息的查询调用。

(2)车辆称重控制及管理子系统

空车、重车信息的采集过程是通过不同地点的磅房设备自动完成。该子系统通过计算机与外设的通信接口和I/0控制接口,实现对信号灯、报警器、栏杆机的自动控制,还可通过RFID读写器对射频卡进行读写操作,并自动采集汽车衡控制仪表的称重数据。系统对采集的信息(如车辆类别、重量信息、车辆状态)进行处理判断,根据不同的判断结果引导车辆转人不同的流程。该子系统通过磅房计算机的网络接1:3将采集到的信息上传至数据服务器进行存储记录。

(3)计划下达与管理控制子系统

计划下达与管理控制子系统是系统中对港口货物从数量上集中控制管理的模块,实现对来港车辆作业数量的有效控制与管理。该子系统也是系统物流信息的源头,能完成计划制定、计划修改、计划跟踪执行、计划管理控制功能。同样,货运计划的下达部门也可根据可能发生的情况,对货运计划进行临时调整,调整的计划也将实时传递到各个磅房,提示检斤员进行相关的操作。

(4)数据信息统计分析管理子系统

系统通过各个信息采集点(计划下达、调度管理、车辆登记、人港检验、装载检斤、出港检验)采集了作业车辆的大量信息。数据信息管理子系统对这些信息进行统计分析处理,并按照既定格式输出统计报表。该子系统可以为货主、生产管理部门提供及时准确的信息量,提高服务质量、提高生产效率、提高管理水平。

(5)系统维护管理子系统

系统维护管理子系统是为了使应用软件平台操作更具灵活性、维护更具方面性而设计的功能模块。其中包括:系统数据字典的设计、编辑、查询功能;系统软件的参数配置功能设置、修改编辑功能;系统用户的管理和权限的设置、编辑和修改;系统日志的查询、打印、清除功能。

日照港将RFID技术首次应用到港口载货汽车的智能调度与管理上,不仅拓展了RFID技术的应用领域,还规范了载货汽车在港内的生产组织流程,减少了现场操作人员的工作强度,提高了工作效率,港口自动化及数字化程度也得到明显加快。此外,由于每部货车射频卡的ID号同车重、车架号、车牌号等信息捆绑在一起,可从技术上遏制少数不法人员,采取数车交换车牌、检斤后二次装货、夹带货物以及加大空车重等多种作弊手段,盗窃港区内的货物现象。因此,RFID在港口企业车辆管理中具有十分广阔的应用前景。

五、结语

应当指出,基于Internet的RFID在集装箱运输上已经得到了初步的发展。由于整个集装箱运输物流链涉及到储运中心与货主端、装船港、卸船港、收货人端等环节,首先需要解决的是数据同步问题,同时,集装箱运输系统中的RFID的使用标准尚未在全球范围内取得统一。因此,RFID技术在港口集装箱运输中的应用还需要不断的发展、成熟。与此相对应的是,RFID技术在港口载货汽车的智能调度与管理中的实现,首先依赖于企业的内部网络(Intranet),这里既有企业内部规范管理的要求,更有安全陛的考虑。其他如货主、收货人等网络终端,可利用VPN的方式,获取相关信息。随着RFID技术的不断发展,基于Internet的RFID技术在港口货运管理系统应用也将成为现实。

参考文献:

1.游战清等,《无线射频识别技术(RFID)理论与应用》.2004,电子工业出版社.

2.刘克宁,浅析RFID技术在港口管理中的应用[J].商场现代化,2006,(2).

3.徐攀,王华,陶倩,RFID技术在港口集装箱车辆管理中的应用[J].商场现代化,2008,(3).

作者：王德龙

集装箱车辆管理论文 篇3：

融合定位技术在港口自动驾驶车辆中的应用

摘 要：定位技术是集装箱码头自动驾驶水平运输车辆实现自动驾驶的关键技术之一。全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）是目前广泛应用的定位技术。集装箱码头桥吊、龙门吊等大型起重设备和集装箱会导致GNSS信号遮挡和多径反射，造成局部GNSS无信号或信号漂移，导致定位失效。结合国内集装箱码头自动驾驶车辆测试经验，分析车载传感器定位技术（GNSS定位+惯性导航+轮速计）、高精度地图定位技术、视觉定位技术、激光定位技术、无线辅助定位技术及集卡引导辅助定位技术等，并基于多种传感器的多源信息融合定位技术，提出集装箱码头自动驾驶水平运输车辆高精度和高可靠性的定位解决方案。

关键词：集装箱码头;自动驾驶水平运输车辆;高精度;传感器

Application of Fusion Positioning Technology in Port

Autonomous Driving Vehicle

GUO Yanxi

（Xiamen Container Terminal Group Co.， Ltd.，  Xiamen Fujian 361000）

隨着自动驾驶技术的发展，国内自动驾驶科技公司联合码头方，对集装箱码头用于水平运输的自动驾驶集卡、智能导引车（Intelligent Guided Vehicle，IGV）进行测试，取得了阶段性成果。其中，自动驾驶集卡已在天津五洲码头、日照码头、宁波梅山码头及深圳妈湾码头等投入实际运营;智能导引车已在天津C段、广州南沙4期等码头投入作业测试。全球卫星导航定位系统（Global Navi-gation Satellite System，GNSS）是目前在自动驾驶车辆上广泛应用的定位技术，但是集装箱码头因为存在桥吊、龙门吊等大型起重设备和集装箱遮挡，引起GNSS信号丢失和多径反射，造成局部GNSS无信号或信号漂移，无法保证定位的精度和可靠性。本文结合国内集装箱码头开展自动驾驶测试的经验，对集装箱码头自动驾驶定位技术进行分析，提出一套基于车载传感器定位技术（GNSS定位+惯性导航+轮速计）、高精度地图定位技术、视觉定位技术、激光定位技术、无线定位技术及集卡引导辅助定位技术等，应用多种传感器的多源信息融合技术，实现集装箱码头自动驾驶水平运输设备高精度、高可靠性的定位解决方案。

1 自动驾驶定位概述

自动驾驶定位是为了让车辆获取自身的准确位置，对自动驾驶车辆来说至关重要。准确可靠的车辆位置和姿态等定位信息是实现自动驾驶车辆导航功能的前提。自动驾驶车辆要求定位系统能准确、实时感知自身在全局环境中的相对位置，且要达到厘米级定位，同时对定位技术的可靠性和安全性要求非常高。采用普通地图、卫星定位及基站定位等定位方案，无法满足集装箱码头自动驾驶水平运输设备高精度的定位要求，因此多种传感器融合定位成为自动驾驶定位技术的发展趋势[1-2]。冗余度和多源数据融合是确保高精度和高可靠性定位的基础。当前，没有任何一种单一的定位方法能确保百分之百可靠，而多传感器融合能有效补偿不同定位方法的缺陷。现有主流定位技术优缺点对比情况见表1。

2 港口自动驾驶定位要求

自动驾驶水平运输车辆在岸边、主干道及堆场内直线行驶，每100 m横向最大偏差为±10 cm，与桥吊、龙门吊、堆高机及自动充电桩的自动对位精度为±5 cm，朝向角偏差不超过0.3°。

自动驾驶水平运输车辆的高精定位系统应有充分冗余。此外，应建立定位误差分级管理方法，如果误差超过一定范围，则采取相应的措施，直至自动驾驶水平运输车辆自动行驶停止，改由远程驾驶工作台控制，并向智能水平运输管理系统反馈。

3 自动驾驶定位技术

自动驾驶水平运输车辆通过多种定位手段与多种传感器数据融合实现精准定位，主要包含全局定位、航迹推算和局部定位。

3.1 全局定位

自动驾驶水平运输车辆可以实现自主导航，最关键的一步是获取车辆在全局地图中的位置。目前，全局定位主要通过全球导航卫星系统与高精度地图进行匹配，从而确定车辆的准确位置[4-8]。

3.1.1 全球导航卫星系统。全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）基于信号定位，采用飞行时间测距法（Time of Flight）获取车辆与卫星间的距离，通过三角测量定位原理获取车辆的空间绝对位置。GNSS定位需要持续接收外部多个卫星信号才可以使用，且与卫星距离测量存在卫星时钟误差与传播延迟误差等问题。利用差分（Real Time Kinematic，RTK）技术，在码头高点安装差分基准站，在车辆上安装接收机，基准站将观测的载波相位测量值通过5G/4G通信传输给车辆上的接收机。接收机收到基准站的数据后，结合自身观测卫星的数据进行实时解算和处理，以实时获取位置三维坐标点。这一技术可以消除和减少GNSS因为传输延时等造成的误差，在码头空旷区域可以稳定保持在5 cm以内的定位精度。但是，由于受到码头内桥吊、龙门吊、集装箱遮挡和多径反射，定位信号会存在丢失或干扰问题，且多径反射问题不容易被GNSS接收机发现，此时GNSS接收机会持续输出假的固定数据和错位的位置信息，甚至可能引起车辆碰撞等事故。GNSS还存在更新频率低的问题，其更新频率大概为10 Hz。自动驾驶车辆行驶速度较快，仅依靠GNSS定位很难保证车辆的实时定位精度[2]。

3.1.2 高精度地图。高精度定位与高精度地图紧密联系，为自动驾驶车辆路线规划、道路感知及驾驶控制提供了支持。高精度地图数据的采集、处理以及地图的建模需要以高精度位置坐标作为框架。

一方面，高精度是指地图的绝对坐标精度更高，达到厘米级绝对精度;另一方面，高精度地图所包含的道路交通信息元素及其属性更加丰富和细致，与普通导航电子地图相比，不仅有准确的坐标，还能准确描绘道路形状、车道线、车道中心线和交通标志等[3]。基于这些标识的绝对坐标和从激光和摄像头等传感器中获取的标识的相对坐标，即可推算出车体的绝对坐标，达到高精定位的效果。以高精度地图为基础，结合感知匹配实现高精度的自主导航定位，在定位信號中断或不稳定的情况下，可以保证自动驾驶汽车仍明确知晓车辆在当前环境中的准确位置。基于激光构建的高精地图，除了可以提取出标识外，还可以形成稠密的点云地图，用激光可以在该稠密点云地图中进行高精匹配实现定位功能。由于集装箱码头环境高动态，堆放集装箱位置时刻在变化，可通过在高精度地图上标注固定建筑物、灯杆、围栏及箱变等设施进行匹配定位。高精度地图还可作为感知系统辅助，如果行驶过程中发现有当前高精度地图中没有的物体，就可能为车辆、行人或障碍物。

3.2 航迹推算

航迹推算法主要利用惯性导航、轮速计以及转角传感器等车辆内部传感器测量车辆行驶状态，得到采样周期内车辆位置和方位角增量，分别对位姿增量累计，得到相对于初始状态的车辆位姿。

3.2.1 惯性导航。惯性导航（Inertial Measurement Unit，IMU）是以加速度计和陀螺仪为感知器件，以计算处理单元作为数据处理的导航参数解算系统。IMU通过加速度计测量车辆移动加速度，经过对时间的一次积分得到速度，速度再经过对时间的一次积分得到距离。通过陀螺仪测量车辆角速度值，形成一个导航坐标系，使加速度计的测量轴稳定在该坐标系中，并给出航向角和姿态角。航迹递推算法可以提供车辆位置、速度及姿态等信息。惯性导航属于一种推算导航方式，即从一个已知位置出发，根据连续测得的移动载体航向角和速度推算出下一个点位置，因此可连续测出车辆的位置，是高精度定位不可或缺的部分。

惯性导航系统能够提供车辆的实时位置和姿态数据，是完全自主的导航方式，且具有更新频率高等优点。但是，惯性导航系统导航定位误差会随着时间的增加越来越大。GNSS定位虽然存在多路径反射问题，但大多数情况下具有定位精度高和测速精度高的优点，且基本不受时间、地区影响。但是，在卫星信号受到屏蔽或遮挡时，车辆上的GNSS接收机无法定位。将GNSS定位和IMU定位相结合，当出现GNSS信号丢失时，IMU可根据当前的位置、前进速度、方向和角度建立一个坐标系，算出一个预估的位置。当接到新的GNSS定位数据后，对当前的位置进行更新。通过两个定位方案的融合，各取所长，可以提高车辆定位精度。但是，由于IMU只能保证1 min以内的定位精度，而车辆岸桥、龙门吊下作业等待时存在GNSS信号长时间被遮挡的问题，因此仅仅靠GNSS定位和IMU定位组合无法满足车辆定位的要求。

3.2.2 轮速计。自动驾驶水平运输车辆主动轮上均安装有轮速计。轮速计可测量车轮转动速率，通过积分计算出车辆行驶方向上的位移，从而实现车辆姿态的预测。

3.2.3 转角传感器。自动驾驶水平运输车辆每个转向轴上均安装有转角传感器。通过轮胎转角数据，可计算出车辆转向角和转弯半径，通过积分可计算出车辆航向角，从而实现对车辆姿态的预测。

3.3 局部定位

全局定位能够确保自动驾驶水平运输车辆沿作业任务规划全局路径行驶，局部定位能够确保自动驾驶水平运输车辆在桥吊/龙门吊下的作业安全、高效进行。局部定位主要融合了视觉定位技术、激光定位技术及集卡辅助定位技术。

3.3.1 视觉定位。自动驾驶水平运输车辆前方均安装有摄像机，除了用于障碍物检测外，还用于识别车辆正前方的道路信息，包含道路特征、可通行区域、车道线检测等，通过和高精度地图精确匹配确定车辆的当前位置。车道线检测主要用于保证车辆横向控制精度，通过对图像中像素点进行分割、提取，并基于卷积神经网络算法对分割结果进行拟合[4]，从而得到最终预测的车道线。

在码头内的封闭场景中可能会出现一条比较长的车道，而在视觉的有效检测范围内只能看到车道线，此时无法仅依靠视觉完成所有维度的定位，只能计算出车体的航向和到车道线的横向。这种情况下使用逆透视映射（Inverse Perspective Mapping，IPM）将相机视角调整为直面地面，可以准确计算出图像坐标系下车道线的角度和横向坐标。经过数据关联，找到拓扑地图中存储的车道线，可以推算出当前的航向角以及与车道线平行的横向坐标。这种情况下受纵向定位源缺失的影响，沿着车道的方向定位误差会缓慢增大，但是车辆以此定位结果做导航，不会出现走出车道等严重问题。

3.3.2 激光定位。激光定位主要包括激光里程计和激光点云匹配两种。

①激光里程计。自动驾驶水平运输车辆主动轮上安装的轮式里程计在一些场景下存在问题，如轮胎打滑等。自动驾驶水平运输车辆载重后，轮胎半径会发生变化，也会直接影响里程计的精度。因此，一个高效、具有鲁棒性的激光里程计非常重要。以IMU和轮速计的积分结果作为预测结果，以激光的匹配结果作为观测结果，可以实现在线校准轮速计。

②激光点云匹配。由于里程计的作用有限，只能在所有定位方式失效且处于地图的真空地带时，仅暂时用于实现定位功能。在车辆行驶到高精度地图区域时，进入与点云地图的匹配流程，可消除里程计运行带来的累计误差[5]。

通常情况下，车辆行驶到地图可见区域时，定位并不会产生过大偏差，误差常在3 m以内，因此重定位并不会检索码头场地的所有地图，而是在当前定位的5 m范围内进行检索。首先，在地图内检索该范围内可被识别出类型的特征，如路灯杆、反射高的标牌、围栏立柱（见图1）及地面标识（见图2）等，进而计算出这些特征的相对位置关系。其次，从当前获取的点云中，按照深度学习的识别算法找出相应的特征，同样计算出它们的相对位置关系。最后，对两组特征进行配对关联，只要找到不少于两个匹配对，即可计算出当前激光到地图的相对位置，从而实现重定位。这个方法简单直接，如果场景中存在特征，计算快且准确。

自动驾驶水平运输车辆上除了安装前视的激光雷达外，还会安装向上扫描的激光雷达。通过扫描岸桥和龙门吊的轮廓，计算出起重设备中心点，从而引导自动驾驶水平运输车辆在起重机下精准定位，进一步解决了岸桥下、龙门吊下只能识别到车道线时的纵向定位问题。

3.3.3 集卡引导辅助定位。目前，远控岸桥和龙门吊均安装有集卡引导系统。自动驾驶水平运输车辆通过智能水平运输管理系统、岸桥管理系统和龙门吊堆场管理系统进行数据交互，获取集卡引导数据，引导车辆在岸桥和龙门吊下精准停车，进一步提高了对位效率和精度。

4 数据融合

自动驾驶水平运输车辆定位中使用多种传感器，需要对采集数据进行融合计算。多传感器数据融合定位系统的输入主要来自GNSS、惯性导航系统和视觉/激光匹配定位，通过对数据进行预处理、配准和融合，输出自动驾驶水平运输车辆自身的速度、位置和姿态信息。目前，数据融合算法中最常用的方法是扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法和无香卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）算法，均为卡尔曼滤波的变种。本项目使用EKF作为数据融合的工具，以充分测定IMU和轮速计的置信度，并在视觉定位与激光定位的功能模块中实时估算计算结果的协方差，而视觉定位、激光定位、无线定位均可用来更新当前定位状态。由于传感器特性不同，所建模的观测方程也是非线性的，因此需要用扩展卡尔曼滤波进行推理。若长时间没有GNSS观测数据，轮速计和IMU可以补充定位，防止定位结果发散。

5 结语

通过多种定位手段与多种传感器数据融合技术，基于码头的实际工况和已有的基建设施，在不同区域采用不同的定位思路构建了平滑切换的策略。融合定位技术解决了港区内因GNSS信号遮挡和多径反射引起的无信号或信号漂移导致定位不准确的问题，满足了自动驾驶水平运输车辆运行全过程横向和纵向定位准确以及在起重机下的精准停车要求。

參考文献：

[1]李晓欢，杨晴红，宋适宇，等.自动驾驶汽车定位技术[M].北京：清华大学出版社，2019：66-67.

[2]刘少山，唐洁，吴双，等.第一本无人驾驶技术书[M].北京：电子工业出版社，2017：43.

[3]余贵珍，周彬，王阳，等.自动驾驶系统设计及应用[M].北京：清华大学出版社，2019：12.

[4]甄先通，黄坚，王亮，等.自动驾驶汽车环境感知[M].北京：清华大学出版社，2020：93.

[5]崔胜民，智能网联汽车[M]，北京：化学工业出版社，2021：48.

作者：郭延熹