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【摘 要】无人驾驶技术发展日益成熟，也是科技公司的研究对象，汽车公司纷纷推出无人驾驶汽车应用于日常通勤，而无人驾驶车辆在机场高草割除中还未应用。本文主要介绍了国内外无人驾驶车辆的发展现状，提出无人驾驶技术应当应用于机场高草割除以减轻人力。
【关键词】无人驾驶技术;机场高草
引言
目前，机场割草作业主要依靠人员驾驶拖拉机割除和人工肩扛打草机割除，人工割除具有割草速度慢、人员易疲劳、成本高的特点。无人驾驶技术发展已经比较成熟，部分地区已经商业运行，而机场割草作业还是使用人工，无人驾驶技术应用滞后。
1.无人驾驶技术国内外发展现状
自20世纪70年代，美国、英国、德国等国家就开始了地面无人驾驶车辆的研究，并取得了一系列研究成果。国外军用地面无人驾驶车辆的发展主要经历了3个阶段：在20世纪80年代之前，受限于硬件技术和计算机、图形处理、数据融合等关键技术，地面无人驾驶车辆的发展侧重于遥控。20世纪80年代以后，随着自主车辆技术及其它相关技术的突破，出现了自主和半自主移动平台，但是由于受定位导航设备、路障识别设备、计算机控制处理器等核心部件性能的限制，同一时期的自主车辆虽然在一定程度上实现了自主行驶，但行驶速度低，环境适应能力弱。这些平台主要用于扫雷、排爆、侦查等任务。自20世纪90年代以来，由于在计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，无人驾驶车辆取得进一步发展，部分无人驾驶车辆参与了实战。其中具有代表性的是美国未来作战系统（FCS）、美国多用途/后勤装备车辆（MULE）和DEMO项目。
在民用方面，谷歌无人驾驶汽车项目是世界无人驾驶汽车研发领域的领头羊，在无人驾驶技术方面具有突破性进展。其它研究机构有美国卡内基.梅隆大学研制的NavLab系列，意大利帕尔玛大学的ARGO项目，德国联邦国防大学研制的VaMoRs-P系统等。一些汽车公司也推出自己的无人驾驶汽车，比如特斯拉、奔驰等。
我国无人驾驶汽车研究起步于20世纪80年代，由我国相关部委“八五”和“九五”计划支持的“军用地面机器人”Autonomous Test Bed（ATB）系列，代表了当时国内无人驾驶汽车研究领域的先进水平。国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆具备部分自主驾驶能力的无人驾驶汽车，能够实现自主转向、躲避障碍、超车等功能。国防科技大学、解放军军事交通学院和上海交通大学等院校都致力于无人驾驶汽车的研发，百度公司、比亚迪等国内互联网企业和汽车厂商也在进军无人驾驶汽车领域，发展势头迅猛。比亚迪计划将无人驾驶车辆应用于城市轨道交通。东风公司5G通信自动驾驶汽车已经最先实现量产和商业化运营。
2.无人驾驶车辆的技术原理
无人驾驶汽车利用车载传感器感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆等障碍物信息，通过车载电脑分析处理，发出指令，通过执行机构控制车辆的转向、制动、车速等操作，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶技术集自动控制、人工智能、视觉计算、雷达探测等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。无人驾驶系统分为环境感知、任务决策、路径规划，以及车辆控制4个子系统。
一是环境感知子系统。和有人驾驶车辆一样，无人驾驶汽车需要实时感知周围环境信息，一般可以通过两种途径获得：一是通过利用车载传感器系统（包括视频图像和雷达等）获取周围环境信息，结合相关模型对传感器信息进行分析决策;二是通过通信网络提供外部环境信息，例如车联网给无人驾驶汽车提供周边车辆活动情况，智能交通系统提供相关交通信号和道路设施情况，基站提供周边大范围的空域和地域环境信息。
二是路径规划子系统。指在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从初始状态到目标状态的无碰撞最优路径，一般分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划同时也被视为决策规划的一部分，在大多数情况下，全局路径规划和任务决策是相联系的，二者结合得到车辆的全局路径信息，而局部路径规划是在无人驾驶汽车周围局部环境进行的。
三是任务决策子系统。无人驾驶汽车根据任务特性、自身功能条件及已知环境信息进行任务决策与规划。无人驾驶汽车进行任务决策与规划时，任务完成与车辆全局路径规划相关联，任务决策与规划是一种动态规划，需要根据任务和全局环境信息的变化进行调整。
四是车辆控制子系统。控制车辆跟踪路径规划子系统的路径，包括控制车辆制动、转向、速度等系统。车辆控制子系统是无人驾驶汽车的重要组成部分，它必须依赖于环境感知、路径规划、决策等系统，不能独立存在。无人驾驶汽车高速行驶时，会与周围环境发生作用，这些车辆动力学和运动学特性会影响环境感知、路径规划和控制效果。
3.无人驾驶车辆在机场高草割除中的应用
机场高草必须割除，既是保障飞行安全的需要，也是控制鸟类数量的重要方法。鸟击防范一直是机场工作的重点，每年因鸟击事故造成飞机损毁甚至机毁人亡。机场草过高容易滋生昆虫，吸引鸟类觅食，影响飞行安全。高草不及时割除，草成熟结籽造成草更多，吸引食籽鸟類，机场就会成为鸟类的天堂，飞机的地狱。
目前机场高草割除主要依赖割草车，由农用拖拉机带动，费时费力，特别是夏季天气炎热，存在中暑风险。采用无人驾驶技术后完全解放人工，无人割草车可自主运行割草。技术方面可完全依靠现有成熟无人驾驶技术，对拖拉机进行改装，甚至重新研发一款适合机场割草作业的无人割草车。无人割草车需要具备以下模块。
一是自动泊车模块。无人割草车放置于机场草坪中，实现自动寻找、选择、判断停车位停车，中间过程不需要人工控制，包括环境数据采集系统、处理器和车辆控制系统。环境数据采集系统包括图像采集系统和车载距离探测系统，可采集图像数据及周围物体的距离数据，并将数据传输给处理器;处理器可将采集到的数据分析处理后，得出车辆的当前位置、目标位置以及周围的环境参数，依据上述参数规划自动泊车策略，并将其转换成电信号。车辆控制系统接受电信号后，依据指令操控车辆停到目标位置。
二是车辆定位模块。目前主流的技术是视觉导航技术，它是一种通过视觉传感器获取图像进行相应处理从而得到载体导航参数的技术，根据视觉图像判断周围环境的状态。GPS系统和北斗系统应用在高草割除方面，可以将无人割草车进行实时位置、运行轨迹准确地反映在控制中心的电子地图上，并将这些信息指导车辆作出决策。
三是防碰撞预警模块。主要用于防止无人割草车与草坪中的附属设施发生碰撞。目前技术最尖端的防撞预警系统是基于智能视频分析处理的汽车防撞预警系统，通过动态视频摄像技术、计算机图像处理技术来实现其预警功能。此外还有基于毫米波雷达的汽车防碰撞预警系统。
四是效果评估模块。能够自动调整车速、割草设备高度等参数，系统包括探测传感器、信号处理器和控制模块。系统根据设定的车速、高度，利用雷达、红外线、视频图像等信息得到周边地形、草的高度等信息，自动评估高草割除效果，割草达不到标准能够重新割除。
4.结语
无人割草车是人工割草的补充，是未来机场高草割除方式的发展方向。随着无人驾驶技术逐渐成熟，无人割草车将发挥更加安全、可靠、高效的作用，以减少人工疲劳，提高割草效率，特别是对于较大草坪作用更加明显，市场也将十分广阔。
参考文献
[1] 陈慧岩，熊光明，龚建伟等.无人驾驶汽车概论[M].北京：北京理工大学出版社，2014：3.
【关键词】无人驾驶技术;机场高草
引言
目前，机场割草作业主要依靠人员驾驶拖拉机割除和人工肩扛打草机割除，人工割除具有割草速度慢、人员易疲劳、成本高的特点。无人驾驶技术发展已经比较成熟，部分地区已经商业运行，而机场割草作业还是使用人工，无人驾驶技术应用滞后。
1.无人驾驶技术国内外发展现状
自20世纪70年代，美国、英国、德国等国家就开始了地面无人驾驶车辆的研究，并取得了一系列研究成果。国外军用地面无人驾驶车辆的发展主要经历了3个阶段：在20世纪80年代之前，受限于硬件技术和计算机、图形处理、数据融合等关键技术，地面无人驾驶车辆的发展侧重于遥控。20世纪80年代以后，随着自主车辆技术及其它相关技术的突破，出现了自主和半自主移动平台，但是由于受定位导航设备、路障识别设备、计算机控制处理器等核心部件性能的限制，同一时期的自主车辆虽然在一定程度上实现了自主行驶，但行驶速度低，环境适应能力弱。这些平台主要用于扫雷、排爆、侦查等任务。自20世纪90年代以来，由于在计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，无人驾驶车辆取得进一步发展，部分无人驾驶车辆参与了实战。其中具有代表性的是美国未来作战系统（FCS）、美国多用途/后勤装备车辆（MULE）和DEMO项目。
在民用方面，谷歌无人驾驶汽车项目是世界无人驾驶汽车研发领域的领头羊，在无人驾驶技术方面具有突破性进展。其它研究机构有美国卡内基.梅隆大学研制的NavLab系列，意大利帕尔玛大学的ARGO项目，德国联邦国防大学研制的VaMoRs-P系统等。一些汽车公司也推出自己的无人驾驶汽车，比如特斯拉、奔驰等。
我国无人驾驶汽车研究起步于20世纪80年代，由我国相关部委“八五”和“九五”计划支持的“军用地面机器人”Autonomous Test Bed（ATB）系列，代表了当时国内无人驾驶汽车研究领域的先进水平。国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆具备部分自主驾驶能力的无人驾驶汽车，能够实现自主转向、躲避障碍、超车等功能。国防科技大学、解放军军事交通学院和上海交通大学等院校都致力于无人驾驶汽车的研发，百度公司、比亚迪等国内互联网企业和汽车厂商也在进军无人驾驶汽车领域，发展势头迅猛。比亚迪计划将无人驾驶车辆应用于城市轨道交通。东风公司5G通信自动驾驶汽车已经最先实现量产和商业化运营。
2.无人驾驶车辆的技术原理
无人驾驶汽车利用车载传感器感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆等障碍物信息，通过车载电脑分析处理，发出指令，通过执行机构控制车辆的转向、制动、车速等操作，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶技术集自动控制、人工智能、视觉计算、雷达探测等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。无人驾驶系统分为环境感知、任务决策、路径规划，以及车辆控制4个子系统。
一是环境感知子系统。和有人驾驶车辆一样，无人驾驶汽车需要实时感知周围环境信息，一般可以通过两种途径获得：一是通过利用车载传感器系统（包括视频图像和雷达等）获取周围环境信息，结合相关模型对传感器信息进行分析决策;二是通过通信网络提供外部环境信息，例如车联网给无人驾驶汽车提供周边车辆活动情况，智能交通系统提供相关交通信号和道路设施情况，基站提供周边大范围的空域和地域环境信息。
二是路径规划子系统。指在具有障碍物的环境中，按照一定的评价标准，寻找一条从初始状态到目标状态的无碰撞最优路径，一般分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划同时也被视为决策规划的一部分，在大多数情况下，全局路径规划和任务决策是相联系的，二者结合得到车辆的全局路径信息，而局部路径规划是在无人驾驶汽车周围局部环境进行的。
三是任务决策子系统。无人驾驶汽车根据任务特性、自身功能条件及已知环境信息进行任务决策与规划。无人驾驶汽车进行任务决策与规划时，任务完成与车辆全局路径规划相关联，任务决策与规划是一种动态规划，需要根据任务和全局环境信息的变化进行调整。
四是车辆控制子系统。控制车辆跟踪路径规划子系统的路径，包括控制车辆制动、转向、速度等系统。车辆控制子系统是无人驾驶汽车的重要组成部分，它必须依赖于环境感知、路径规划、决策等系统，不能独立存在。无人驾驶汽车高速行驶时，会与周围环境发生作用，这些车辆动力学和运动学特性会影响环境感知、路径规划和控制效果。
3.无人驾驶车辆在机场高草割除中的应用
机场高草必须割除，既是保障飞行安全的需要，也是控制鸟类数量的重要方法。鸟击防范一直是机场工作的重点，每年因鸟击事故造成飞机损毁甚至机毁人亡。机场草过高容易滋生昆虫，吸引鸟类觅食，影响飞行安全。高草不及时割除，草成熟结籽造成草更多，吸引食籽鸟類，机场就会成为鸟类的天堂，飞机的地狱。
目前机场高草割除主要依赖割草车，由农用拖拉机带动，费时费力，特别是夏季天气炎热，存在中暑风险。采用无人驾驶技术后完全解放人工，无人割草车可自主运行割草。技术方面可完全依靠现有成熟无人驾驶技术，对拖拉机进行改装，甚至重新研发一款适合机场割草作业的无人割草车。无人割草车需要具备以下模块。
一是自动泊车模块。无人割草车放置于机场草坪中，实现自动寻找、选择、判断停车位停车，中间过程不需要人工控制，包括环境数据采集系统、处理器和车辆控制系统。环境数据采集系统包括图像采集系统和车载距离探测系统，可采集图像数据及周围物体的距离数据，并将数据传输给处理器;处理器可将采集到的数据分析处理后，得出车辆的当前位置、目标位置以及周围的环境参数，依据上述参数规划自动泊车策略，并将其转换成电信号。车辆控制系统接受电信号后，依据指令操控车辆停到目标位置。
二是车辆定位模块。目前主流的技术是视觉导航技术，它是一种通过视觉传感器获取图像进行相应处理从而得到载体导航参数的技术，根据视觉图像判断周围环境的状态。GPS系统和北斗系统应用在高草割除方面，可以将无人割草车进行实时位置、运行轨迹准确地反映在控制中心的电子地图上，并将这些信息指导车辆作出决策。
三是防碰撞预警模块。主要用于防止无人割草车与草坪中的附属设施发生碰撞。目前技术最尖端的防撞预警系统是基于智能视频分析处理的汽车防撞预警系统，通过动态视频摄像技术、计算机图像处理技术来实现其预警功能。此外还有基于毫米波雷达的汽车防碰撞预警系统。
四是效果评估模块。能够自动调整车速、割草设备高度等参数，系统包括探测传感器、信号处理器和控制模块。系统根据设定的车速、高度，利用雷达、红外线、视频图像等信息得到周边地形、草的高度等信息，自动评估高草割除效果，割草达不到标准能够重新割除。
4.结语
无人割草车是人工割草的补充，是未来机场高草割除方式的发展方向。随着无人驾驶技术逐渐成熟，无人割草车将发挥更加安全、可靠、高效的作用，以减少人工疲劳，提高割草效率，特别是对于较大草坪作用更加明显，市场也将十分广阔。
参考文献
[1] 陈慧岩，熊光明，龚建伟等.无人驾驶汽车概论[M].北京：北京理工大学出版社，2014：3.