《公路沥青路面智慧机群协同施工编队规范》（公示稿）

4T/JSJTQXxx－2024公路沥青路面智慧机群协同施工编队规范本文件规定了公路沥青路面智慧机群协同施工编队的基本规定、智慧机群硬件系统、软件系统、协同通信系统、路径规划、施工编队与协同控制、安全和避障、施工和编队评价等内容。本文件适用于公路沥青路面智慧机群协同施工编队。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T10827.1-2014工业车辆安全要求和验证第1部分：自行式工业车辆（除无人驾驶车辆、伸缩臂式叉车和载运车）GB/T10827.4-2023工业车辆安全要求和验证第4部分：无人驾驶工业车辆及其系统GB/T14733.4电信术语电信中的交换和信令GB/T16754-2021机械安全急停功能设计原则GB/T17165模糊控制装置和系统性能评定方法GB/T39616卫星导航定位基准站网络实时动态测量（RTK）规范JB/T13696-2019无人驾驶工业车辆JT/T1127-2017公路路基填筑工程连续压实控制系统技术条件JTGF40公路沥青路面施工技术规范T/JSJTQX19—2021高速公路路面3D摊铺施工技术规程3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1智能体intelligentagentdevices集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶和无人驾驶等功能于一体的综合机械系统，本文件的智能体包括智能摊铺机和智能压路机。3.2智慧机群smartCluster由一定数量智能体（3.1）、控制系统及人机界面组成，利用信息交互与反馈、激励与响应，实现相互间行为协同，适应动态环境，共同完成特定任务的智能联合系统。3.3PID控制pidcontrol在闭环自动控制技术中，基于比例（proportion）、积分（integral）、微分（differential）反馈响应回路。5T/JSJTQXxx－20243.4模糊控制fuzzycontrol用模糊推理方法，模拟人的操作技能、控制经验和知识的一种控制方法。[来源：GB/T17165-2008,3.35]3.5轮询polling每次一个地邀请数据源进行传输的过程。[来源：GB/T14733.4-2012，714-15-08]3.6实时动态测量技术realtimekinematic，RTKGNSS相对定位技术的一种，主要通过基准站和流动站之间的实时数据链路和载波相对定位快速解算技术，实现高精度动态相对定位。[来源：GB/T39616-2020，3.3]3.7网络拓扑networktopology用传输介质互连各种设备的物理布局。构成网络的成员间特定的物理的即真实的、或者逻辑的即虚拟的排列方式。3.8智能压实值intelligentcompactionmeasurementvalues基于振动压路机在碾压过程中振动轮振动响应信号所建立的反映路基压实状态的力学指标。3.9领航跟随法navigationfollowingmethod在智慧机群（3.2）编队中设定一个或几个智能体（3.1）作为领航者，其余智能体作为跟随者，在编队运行的过程中领航智能体的作用是控制整个编队的行进路线，作为跟随智能体的成员于领航智能体之间保持一定的角度、速度和距离，使编队维持期望的最佳形状。4缩略语下列缩略语适用于本文件。LED：发光二极管（light-emittingdiode）RTK：实时动态测量技术（realtimekinematic）GNSS：全球卫星导航系统（globalnavigationsatellitesystem）HMI：人机接口（humanmachineinterface）MAS：移动代理服务器（mobileagentserve）BDS：北斗卫星导航系统（beidounavigationsatellitesystem）GLONASS：俄罗斯的格洛纳斯卫星导航系统（globalnavigationsatellitesystem）CAN：控制器局域网总网（controllerareanetwork）EPEC：就业准证资格证书（employmentpasseligibilitycertificate）A/D：模拟数字转换器（analogtodigitalconverter）RTCM：于差分全球卫星定位系统的数据格式（radiotechnicalcommissionformaritimeservices）LoRa：远距离无线电（longrangeradio）TTL：域名解析在DNS服务器中存留时间（timetolive）6T/JSJTQXxx－2024ISM：用于工业、科学、医学的无线电频段（industrialscientificmedicalband）PID：基于比例、积分和微分的控制系统（proportionalintegralderivative）PD：即比例-微分控制（proportional-derivativecontrol）ICMV：智能压实值（intelligentcompactionmeasurementvalues）5基本规定5.1沥青路面智慧机群协同施工编队应采用敏捷开发方式进行，以适应不同路面施工工艺和管理要求。5.2编队前，应编制相应的摊铺碾压方案及与其相适应的智慧机群编队方案。5.3应建立智慧机群控制平台，平台应包含工程中心、设备中心、应用中心，工程中心、设备中心和应用中心应实现互通互联。5.4智慧机群控制平台应能依靠本地与云端组成的数据基础实现智慧机群施工全流程动态控制与管理。6智慧机群硬件系统6.1一般要求6.1.1智慧机群中的各智能体应保证无人驾驶设备的安全运行。智慧机群中各智能体应满足JB/T13696-2019的要求。6.1.2智慧机群应使用3D摊铺技术，3D摊铺施工装备和工艺应满足T/JSJTQX19—2021的要求。6.1.3智慧机群中的钢轮振动智能压路机应配备智能压实值数据采集装置，智能压实装备和工艺宜满足JT/T1127-2017的要求。6.2智能体6.2.1智能体宜配置路径采集自动化装备。6.2.2智能摊铺机应具备以下功能：a）应利用实时动态差分定位、辅助驾驶或无人驾驶算法、全电液控制器与摊铺管理系统实现摊铺机行驶、摊铺作业自动化控制；b）辅助驾驶或无人驾驶算法应结合RTK高精度定位技术，实时规划路径、速度自适应；c）摊铺管理系统应涵盖红外温度监控系统、摊铺数据采集系统、通信网桥和对摊铺状态显示器的控制；d）应能对摊铺温度、方量、油耗、振动频率、摊铺速度、实时位置、运动轨迹等施工参数进行实时采集，并通过无线通讯传到控制平台进行数据的汇总与分析；e）结合远程控制技术，对处于异常状态摊铺参数（料温过低、材料温度离析、找平异常）进行远程提示与远程干预；f）摊铺机应配备3D摊铺控制系统，采用测量机器人技术、高精度GNSS技术、域激光技术和多变量摊铺技术进行摊铺控制，应能提供毫米级的高程精度，实现高精准度的无基准线摊铺，并能适应变坡及连续多个曲线路段的施工要求。6.2.3智能压路机应具备以下功能：a）应利用RTK高精度定位、辅助驾驶或无人驾驶算法、全电液控制器与压实管理系统实现压路机自动行驶、自动化压实；b）辅助驾驶或无人驾驶算法应结合RTK高精度定位技术，实时规划路径、速度自适应；c）应配备压实传感器、处理单元和显示设备等集成系统；d）配备加速度传感器、温度传感器实时反馈路面智能压实值、温度，实时显示压路机的速度；7T/JSJTQXxx－2024e）利用高精度车载定位系统、无线通讯实时上传加速度传感器采集的压实数据至控制中心进行存储，随时可查；f）建立控制平台与机群设备、机群设备之间的高速无线通信；g）建立机群安全调度机制，通过控制平台给所有智能压路机进行任务分配和施工路径动态规划，控制压路机之间的安全距离，防止碰撞发生；h）配置毫米波雷达、超声波传感系统组成安全避障系统实现压路机自动避障。当检测到周围安全范围内有人或物时，能自主减速和刹车；i）具备自动洒水功能，可远程调节洒水量；j）胶轮压路机具有自动检测气压和自动充气功能；k）具有路径记录功能，自动记录碾压遍数。6.2.4单智能体能够按照预先设定的路径轨迹自动驾驶，转向平稳，弯道过度平滑。单智能体横向控制精度控制在±5cm之内，智能压路机应能贴边碾压，贴边距离应控制在3mm～10mm之间。6.3路径采集装置6.3.1应能实现沥青路面智慧机群编队的路径采集、路径拟合及路径传输。6.3.2应轻便实用、稳定可靠，为机群编队进行路径规划，实现协同控制。6.3.3可采用自动巡航车辆作为载体，也可直接安装在领航智能体上。6.4智能驾驶控制器6.4.1安装在摊铺机和压路机的驾驶室中，安装应稳定可靠。6.4.2应具有通过无线通讯串口结合数传电台无线通讯模块与HMI交互中心实现信息交互、下发路径、点击联动、设置车距、设置偏移量等功能。6.4.3应能通过控制中心捕获路径信息，通过移动站解算自身位置信息，与智慧机群编队协作通信、协同控制，实现摊铺碾压的无人驾驶。6.4.4对超声波模块进行A/D采集，当智能体距离障碍物或人50cm左右时应自动停车，防止碰撞。6.4.5能控制摊铺机熨平板的伸缩升降、压路机的转向。6.4.6能控制智能体的手/自动、急停等。6.4.7主控制器通过CAN通信进行数据、指令传输以达到控制智能体设备的目的。6.4.8智能驾驶的过程中，应能通过遥控器对编队中智能体的速度、方向、偏移量进行控制，并能使智能体急停、熄火、启动。7智慧机群控制平台及软件系统7.1控制平台7.1.1应配备HMI交互中心作为智慧机群的控制平台，以下发控制指令，监控设备运行状态。7.1.2HMI交互中心由高性能控制器、无线通讯模块、电源管理模块、触摸屏等组成。7.1.3应根据智能体数量、沥青路面的施工要求、工程管理情况、技术状况等进行人机交互界面设计。7.1.4人机交互的监控界面应包含智能体速度、已摊铺长度、已碾压长度、碾压遍数、智能体行驶误差、当前温度、温度离析、智能压实值情况等。7.1.5参数设置界面应设置智能体的参数，包括车首与传感器距离、车尾与传感器距离、最大转向角度、最大行进速度、最小安全间距、机群中智能体间最长距离、智能体实际编号等信息。7.1.6应实现信息交互与系统实时监控的功能，应能查看工程实时施工动画、各智能体的实时状态、8T/JSJTQXxx－2024各作业实时进度等，支持多维度、多参数的监控。7.1.7应能查看工程进度与关键质量数据的完整履历，能提供全面的工程日报和各作业的详细质量情况，包括碾压遍数、压实度、高程、效率、轨迹、摊铺碾压温度图谱等。7.1.8应具有作业回放功能。可回放任一时间段的施工过程，查看各参数的动态变化情况。7.1.9应能通过选择作业类型、配置设备、选择作业区域、设置工艺等标准步骤来快速、准确、方便地完成作业创建。7.1.10应能从时长、油耗、里程、速度、温度、上线履历、报警记录、保养记录等多方面对设备健康、风险控制进行分析并预警。7.2软件7.2.1应建立智慧机群协同施工软件系统。7.2.2软件系统开发应满足在环境恶劣、应用场合温度较高的条件下连续稳定施工作业的要求。7.2.3软件系统开发时，应能满足智慧机群编队协同控制的要求。7.2.4软件系统开发时，应能实现机群行驶速度、前后智能体间距自行设定，智能体编队可灵活设置。7.2.5软件系统模型应由智能体个体的动态模型、通信网络拓扑和分布式控制律三个基本要素组成，应满足以下条件：a）动态模型应能分析智能体的运动控制状态；b）通信网络拓扑应能够及时确定和更新智能体及智能体之间状态信息；c）分布式控制律应能够明确智能体之间的组织关系，形成相互协同的智慧机群系统。7.2.6软件架构的MAS应包括任务分配层、信息交互层及协同控制层等三层控制体系结构，应满足以下要求：a）任务分配层应能根据现场施工情况分配施工角色、编排施工顺序，赋予智能体协作能力；b）信息交互层应能匹配系统的协作关系，每个智能体确定角色后，通过无线通信组网共享系统的资源信息，智能体根据当前的路径目标、自身状态信息选定具体的运动控制方式；c）协同控制层应执行系统的运动控制指令，使智能体产生相应的动作，实现控制；d）协同控制期间，智能体应能依靠传感器采集信息、感知环境，实现智慧机群系统的有效控制。8智慧机群协同通信系统8.1通信组网8.1.1协同通信系统组网应可靠稳定，系统信息交互应准确实时。8.1.2通信技术及通信设备的选定应满足智慧机群编队协同控制系统工作效率的要求。8.1.3设置通信系统结构时，应考虑以下因素：a）沥青路面的施工参数设置情况；b）差分GNSS基站为系统提供的精确位置信息；c）HMI交互中心对路径采集装置和智能体之间的信息交互、通讯组网情况；d）智能体的数量。8.2RTK差分通讯8.2.1RTK应能利用基准站和移动站的空间相关性，获取相对观测值，以差分的方式减少定位的干扰，实现高精度定位。8.2.2流动站应能在基准站获得的观测数据基础之上通过差分消除误差项，然后解算得到精准坐标。9T/JSJTQXxx－20248.2.3在数据链路中传输差分电文，宜使用容错性强的RTCM差分协议以达到对GNSS系统支持最佳。8.2.4差分电台应选用穿透性强的特高频，频率应能采集300MHz～3000MHz的信号；跳频电台工作频段应在902MHz～908MHz，应能通过跳频系统缩短驻留时间来抵抗多径干扰的影响。8.2.5应具有持续观测卫星，并经电台把观测到的数据与基准站的坐标信息向各流动接收机予以准确传送的功能。8.2.6流动接收机应能将自身测点的GNSS数据、通过电台所接收的源自于基准站的数据结合，构建差分观测值加以实时动态处理，在流动站中获取瞬时三维坐标，实现相对实时定位。8.2.7差分GNSS定位基站应按以下要求设置：a）定位基站的信号接收系统宜采用多星多频GNSS单元，支持BDS、GNSS、GLONASS等多个系统进行导航定位。能通过匹配基站数据实现差分GNSS定位；b）定位基站应能匹配机载GNSS接收机结合高精度全频段天线解析获取差分信号实现差分GNSS定位；c）应能根据沥青路面的施工要求选用RTK定位技术，保证定位精度。8.3无线通讯模块选型及通信测试8.3.1应根据沥青路面施工各智能体组成的机群工作段长度进行无线通信模块的选型和通信测试。8.3.2无线通讯模块选型时，应遵循以下原则：a）应对比分析拟选用模块的实测通信距离、通信稳定性和通信时延性等；b）当选用全双工串口模块时，应能够实现无线空速和波特率自适应匹配；c）当选用单网口Wi-Fi模块时，应具备串口转Wi-Fi通信功能，应实现串口与Wi-Fi的双向传输，扩展串口设备的通信距离；d）当选用LORA扩频无线串口模块及网络配置时，应将LORA扩频无线串口模块配置为定点传输模式，以保证信号不被外界环境干扰；e）选用数传电台模块时，数传模块应保证空中速率不可调，能自适应波特率。8.3.3应结合沥青路面施工场所和施工条件，对比分析全双工串口模块、单网口Wi-Fi串口服务器、数传电台模块在通信距离、稳定性以及时延性等实测结果，以选取系统最为合适通信组网模块。8.3.4应由HMI交互中心主控板、智能驾驶控制器、不同通讯模块以及电源模块搭建无线通信模块测试环境。8.3.5HMI交互中心主控板作为主站，通过串口连接无线通信模块以广播的形式发送数据包。智能驾驶控制器一端作为从站，通过无线通信模块依次接受各自的数据包。8.3.6通信模块测试硬件搭建完成后，通过模拟数据在室外无遮挡环境下进行不同距离的通信测试。8.4智慧机群协作通信8.4.1协作通信可由路径收发通信、轮询通信和遥控器通信三种形式组成。8.4.2路径收发通信应满足以下要求：a）应规定智能体通讯双方一定格式的通讯协议，包括HMI交互中心、智能驾驶控制器和遥控器之间的通讯信息、传递方向、应答机制等信息；b）路径采集装置则应负责当天施工路段的路径采样及路径信息拟合，生成路径参数信息，并通过无线通讯的方式将路径参数信息传输给HMI交互中心；c）采用分包收发路径参数信息，双方规定指令包头、功能码、路径总段数、本数据包段数、路径具体信息、路径包数、第几包数、指令包尾、数据校验；d）通过分包收发路径，减轻通信模块的压力，提高无线通信的稳定性。8.4.3HMI交互中心轮询通信应按以下进行：a）应根据系统施工实际需求，由HMI交互中心分配各个智能体的编队位置和个体角色，并制定通T/JSJTQXxx－2024讯协议；b）宜采用轮询扫描和指令消息列队处理的通信思路进行智能体之间的通信设计；c）轮询设计的主要程序为：智能体进场准备、路径采集装置沿施工路线采集数据、拟合跟随路径、HMI中心轮询扫描智能体设备及路径采集装置、监测智能体的无线通讯模块的在线情况、HMI中心设定施工编队顺序、依次对智能体进行轮询通信、收集和存储信息；d）由HMI交互中心分配数据，实现邻近智能体设备之间位置、速度、施工温度等信息的实时交互。8.4.3当采用遥控器进行通信时，其通信协议宜根据不同智能体分别设立。8.5通信抗干扰分析8.5.1沥青路面智慧机群通讯应进行抗干扰分析，以提高通信精度。8.5.2宜采用天线增益的方法增强信号发射端的发射功率，提升无线通信链路中信号接收端的接收功率，提高无线通信距离，增强通信的稳定性。8.5.3沥青路面智慧机群系统选用的数传电台模块应具有前向纠错功能，且应采用应答重传机制使得丢失或者被干扰的数据得到纠正，提高通信的稳定性。9路径规划9.1一般要求9.1.1沥青路面施工智慧机群应能实现智能体设备在特定环境下从施工起点到终点、并完成设定任务的功能。9.1.2应解决智能体当前位置、智能体特定时间点的位置以及智能体从当前位置到特定时间点位置之间的路线等问题。9.1.3应充分考虑智慧机群所处的施工环境，包括施工区域的封闭状态、气温、沥青路面施工温度要求、施工精度要求、施工工艺要求、路段障碍物情况以及可能出现的应急状况等。9.1.4应采用领航跟随方式进行，领航智能体数量可根据施工情况设置。9.1.5应根据沥青路面施工方案，确定路面碾压组合以及智能压路机的碾压路径并应满足以下要求：a）设计路径时，应保证沥青摊铺机全域摊铺，压路机全域碾压，且压路机轮重叠区域不应小于1/3碾压轮宽度。b）设计路径时，应保证摊铺机和压路机贴边精度，其中摊铺机布料器边缘距离沥青路面外侧边缘的最大距离不宜超过50mm。c）设计路径时，应保证机群相邻单体间纵向控制精度控制在±20cm之内。9.2路径规划定位9.2.1应通过差分GNSS基站为系统提供精准的定位信息，达到路径规划的目的和要求，路径规划的精度应控制在厘米级。9.2.2当新建公路有明确的里程桩号及平面坐标时，直接采用平面直角坐标；当养护工程中无明确的里程桩号及平面坐标数据时，应进行坐标转换，转换方法见附录A。9.2.3当存在以下情况时，可能会影响定位信息的精度，应对定位信息进行滤波处理。a）施工环境较为复杂，周围可能存在干扰传感器定位的不确定性因素；b）GNSS传感器及定位定向天线四周高度角15°以上存在遮挡；c）附近存在大功率设备高压线、变压器等；d）靠近房屋、山坡、大面积积水等强信号反射物时；T/JSJTQXxx－2024e）摊铺进入隧道等封闭区域。9.2.4定位信息滤波处理应遵循拉依达准则，对采集的数据进行正态分布分析，将异常数据予以剔除。9.3路径轨迹拟合9.3.1当施工路线位于由直线、缓和曲线、圆曲线路段时，宜通过最小二乘法进行路径拟合。最小二乘法路径拟合方法可按附录B执行。9.3.2当施工路段弯道较多时，应采用基于偏差分段拟合的路径规划。基于偏差分段拟合方法可按附录B执行。9.4路径规划仿真验证9.4.1路径规划仿真验证结果应以实现智慧机群系统中智能体的自动循迹为目标，在分段处能够过渡平滑，偏差无突变。9.4.2路径规划仿真应满足以下要求：a）应通过采集坐标点，使用软件进行仿真测试，应分别测试直线车道的曲线拟合以及弯道处曲线分段拟合的效果。b）在直线段仿真验证时，应沿施工车道每隔10m采集一个坐标点。利用采样点坐标生成曲线拟合方程。c）在弯道路段仿真验证时，应每隔5m采集1个点进行分段拟合，以保证路径曲线拟合的平滑性。仿真时，应根据采集的坐标点数量拟合成若干路径，并记录每段路径的起始、终止坐标。利用弯道路段路径拟合与拟合偏差仿真结果生成曲线拟合方程。9.5路径切换设计9.5.1应结合当前位置偏差实现领航智能体的轨迹跟踪。9.5.2当系统拟合的路径为多段路径时，应进行路径切换。9.5.3路径切换应达到以下目的：a）实现领航智能体在路径分段处平滑切换路径，跟踪的智能体横向偏差不出现较大的波动；b）计算当前位置到路径曲线最短距离及左右正负；c）分析路径切换的时机及条件，以此匹配转向机构的转向控制，实现路径分段处平滑过渡。10施工编队与协同控制10.1一般要求10.1.1智慧机群编队应根据施工路段的基本状况、沥青路面的结构类型及施工要求、施工管理及技术状况、施工机械配置等对机群行为进行规划和控制，以达到施工工艺所期望的几何队形，并能根据需要保持和变换队形。10.1.2机群编队协同控制应利用合理的方式使智能体适应外部环境，在智能体行进的过程中，形成和能够保持期望队形，并能够在特殊情况下实现智能体或机群整体的避障、调整。10.1.3智慧机群编队宜采用领航跟随法进行，并满足以下要求：a）在智慧机群编队时，通过预设1台智能摊铺机作为领航智能体，由错位并行的智能摊铺机、智能钢轮压路机、胶轮压路机等作为跟随单体，保持领航智能体与跟随智能体相对位置和相对方位角，形成基于此算法的编队控制规律，利用此控制律实现不同的网络拓扑结构并相互协调的不同编队队形；b）在碾压机群编队时，通过预设1台智能压路机作为领航智能体，由智能钢轮压路机、胶轮压路T/JSJTQXxx－2024机等作为跟随单体，保持领航智能体与跟随智能体相对位置和相对方位角，形成基于此算法的编队控制规律，利用此控制律可实现不同的网络拓扑结构并相互协调的不同编队队形；c）领航跟随法编队时，应采用有效算法保持摊铺机群与碾压机群、摊铺机群单体之间、碾压机群单体之间的队形协同；d）领航跟随法编队应实现智慧机群及智能体的队形控制、速度协同和路径控制；e）高速公路或车道数超过2的普通公路机群编队的队形应采用三角形或菱形；车道数较少、设备数量配置或操作空间受限时可采用直线编队。10.1.4机群编队应遵循以下原则：a）应保持智能体之间的安全距离，符合无人驾驶安全等级的要求；b）应根据沥青路面施工的场所和特点，将机群智能体组合在一起，使整个系统沿施工车道保持编队线形行进，编队中的智能体应保持其协作关系和约束关系；c）无论施工区域是否封闭，均应考虑施工紧急避障问题；d）应设计智慧机群系统中领航智能体横向偏差路径曲线轨迹跟踪PID控制，实现智能体沿车道的横向运动控制；e）应设计智慧机群系统中跟随智能体的纵向车距跟随模糊+加速度前馈PD控制，实现跟随智能体的纵向跟随控制；f）应在模糊控制的基础之上增加加速度前馈控制，当领航者智能体施工速度变化时，通过加速度前馈控制保证纵向跟随车距的稳定性。10.2领航跟随法10.2.1领航跟随法编队设置时，应实现领航智能体与跟随智能体通过编队协同实现横向与纵向两个方向上的运动控制。10.2.2领航智能体配置的硬件资源应比跟随智能体更高级，以便于领航智能体需要实现路径规划功能。10.2.3领航智能体可为移动状态，单智能体既可为领航智能体也可为跟随智能体，以降低通信负载和系统计算压力。10.2.4跟随智能体应可以共享领航智能体的状态信息，方便智能体之间的编队运动。10.2.5基于领航跟随法的智慧机群编队运动应使整个编队系统的群集运动行为只由领航智能体决定，降低系统的复杂度，软件设计应操作简单，运动控制灵敏，适用于复杂环境。10.2.6编队时，智慧机群系统可将路径规划功能从领航智能体中移植出来，单独设计路径采集装置，以保证路径规划的灵活性，同时提高领航智能体的稳定性。10.3智慧机群编队控制10.3.1智慧机群系统的编队控制应实现系统中每台智能体的横向精准控制和智能体间的纵向间距控制。主要包括以下内容：a）横向精准控制包括摊铺机布料器最边缘与路面实际边缘的间距、两台摊铺机之间的拼缝摊铺控制、压路机轮与路面实际边缘之间的最大距离、两台压路机轮重叠面积、压路机横向碾压自我寻迹精度；b）智能体纵向跟随控制应考虑跟随智能体相对于领航智能体的纵向车距跟随控制，同时应考虑在领航智能体出现拐弯的情况下，跟随智能体仍然能够很好地跟随行驶，符合实际的工程应用。10.3.2领航智能体位置跟踪控制应满足以下要求：a）根据施工实际情况，由HMI交互中心进行任务分配，设定领航智能体、跟随智能体及编队顺序；b）领航智能体应能实时获取自身位置信息，计算自身实时位置信息到路径曲线的偏差，依据偏差由控制器进行PID调节；T/JSJTQXxx－2024c）PID位置跟踪闭环控制设计时，应利用当前设备位置坐标计算其与路径信息之间的最短距离，并判断当前位置在路径曲线的左侧或右侧，实现领航智能体轨迹跟踪控制；d）进行智能体到曲线路径的距离计算和智能体到曲线路径位置正负计算，用以判断智能体的位置。位置计算和判断方法见附录C。10.3.3跟随智能体的纵向跟随设计应使跟随设备通过获取机群中其他智能体的位置、速度等信息，实现跟随智能体编队距离的控制。10.3.4跟随智能体的纵向跟随控制应采用纵向跟随模糊+前馈控制器进行，跟随智能体应在领航智能体的领航之下实现智能体间距保持。跟随智能体纵向跟随模糊逻辑控制器设计流程图可参照附录D执行。10.3.5设计并实现智慧机群协同控制算法，控制算法应满足在沥青路面工艺的要求下进行多台智能压路机和多台智能摊铺机协同施工，并应能达到防撞与抵抗通信延迟的要求。10.4实验仿真10.4.1应根据运动学定理对协同编队的软硬件设施进行实验仿真。10.4.2智能体轨迹跟踪PID控制验证分析时，其位置偏差应为零，并继续保持稳定，同时控制的角度输出应稳定。智能体实际跟踪的轨迹稳定后应与期望轨迹重合。10.4.3应进行跟随智能体纵向跟随验证分析，建立领航智能体与跟随智能体的运动学模型，设计模糊控制器，实现领航智能体与跟随智能体之间的距离保持和编队纵向跟随控制。10.5碾压机群编队10.5.1碾压机群编队时，应满足以下要求：a）压路机在进行作业时不应随意停顿，压实段长度应尽量缩短，应不超过60m，碾压温度应满足JTGF40的要求；b）压路机作业时，应遵守先低频后高频、先慢后快的准则，压路机起步、停车时速度应平稳，匀速压实时速度波动小，保证路面压实均匀性；c）在压实过程中，压路机行驶路线不应偏移，两端折返位置随摊铺机的位置逐步推进，不同碾压带的折返位置不应在同一断面；d）压路机同一碾压带两端折返位置应有一定搭接距离，相邻碾压带之间每次重叠一定宽度；e）摊铺机摊铺厚度较大时，应采用高振动频率大振幅方式压实，摊铺机摊铺厚度较薄时，应优先采用高频低幅方式压实以防止过压而导致集料破碎；f）压路机配置数量应该综合考虑摊铺机的摊铺功率、压实能力与材料压实特性。10.5.2压路机机群在施工作业时，应对机群进行运动规划，使其满足施工工艺约束和质量要求，压路机机群运动规划应满足避障和防碰撞的要求。10.5.3压路机机群的运动规划应满足如下条件：a）整个压实区域无漏压、不过压，保证路面压实度；b）整个压实过程中，压路机速度波动小，保证路面平整性、均匀性；c）根据被压实材料状态进行动态作业参数优化，在保证路面压实质量的前提下，提高压实效率。10.5.4应综合考虑压实质量与压实效率的要求，领航压路机的运动规划根据被压实沥青混合料材料的实时信息，规划当前压实的最优工作参数，并在每次压实之后根据建立的压实度模型判断是否需要换道。10.5.5基于领航跟随结构的编队队形设计方法和领航压路机压实路径规划方法可参照附录E。10.5.6宜采用基于五次多项式曲线进行换道路径规划，其方法可参照附录E。10.5.8每趟压实前应根据被压实材料信息，通过工作参数优化算法得出单趟压实的最优振动频率与压实速度，并以此速度为目标速度，完成起步与停车时的速度规划，达到平稳压实的目的。T/JSJTQXxx－202410.5.9速度规划方法宜采用梯形速度规划和七次多项式S形速度规划等。具体方法可见附录F。11安全和避障11.1智慧机群安全配置11.1.1智能体设备均应配置安全行驶软硬件系统，应能在紧急情况下实现安全避障、减速或停止。11.1.2智能体应至少配备以下警示装置：——启动报警装置；——自动运行指示灯；——异常报警装置；——运行报警装置；——转向指示灯；——障碍物检测报警装置。11.1.3智能体应配备急停装置，机械的急停功能应满足GB/T16754和GB/T10827.1要求。11.1.4应根据施工环境，设置电子围栏，对于进入围栏的移动物体应能报警。11.1.5应配置智能体视觉系统对施工边界进行精确识别，识别的精度应控制在0～5mm内。11.1.6智能体电子围栏设置宜同时采用毫米波雷达和多目识别系统进行。11.1.7智能体避障采用非接触式避障方法进行。11.2系统安全控制方法11.2.1系统安全所面临的威胁来源可分为外部安全威胁与内部安全威胁，外部威胁包括智能体与其他个体发生非正常交互时产生的安全威胁，内部威胁包括智能体内部硬件设备发生故障导致的安全威胁。11.2.2智能体系统安全控制方法如图1所示。图1智能体系统安全控制方法11.3安全等级沥青路面智慧机群协同施工安全等级应达到D4及以上等级，无人驾驶设备安全等级见表1。表1无人驾驶设备级别分类具有规定速度条件下，摊铺机、压路机按规划的简单路径行进的功能，可以实现简单刹车功能T/JSJTQXxx－2024表1无人驾驶设备级别分类（续）人工智能协同环境感知或情景设置，机械具有自我学习能力，根据路缘进行路径选择，能够在特定情况下自行解决问题，能完全适应路面施工工艺的要求，在摊铺机领航下，实现整个智能体的高度完全无人施工后场拌和、中场运输、前场摊铺碾压一体化智慧体控制，无人机巡检，人工室内监测，整个施工由人工编制施工计划，将计划发送给控制中心，控制中心下达计划任务给摊铺机，摊铺机作为引航者控制碾压、中场运输和后场拌和，实现完全自动化；通过视觉技术进行安全控12施工12.1施工前，应对智慧机群进行试运行。12.2使用智慧机群施工时，应经过试验段验证，对摊铺速度、松铺厚度、碾压遍数、机械组合、碾压温度、环境状况等参数进行验证。12.3施工前，应对领航压路机进行参数设定，摊铺机的运行及3D控制参照T/JSJTQX19-2021执行。12.4碾压施工应遵循以下原则：a）碾压工艺环节分为准备环节、初压环节、复压环节和终压环节4部分，工艺管理过程见图2；图2碾压工艺实施过程b）准备环节包括对路径点的获取和工艺参数的微调，路径点用于后续行驶过程控制中对跟踪路径的处理与变换，工艺参数依据表2初定，并根据首件工程和不同工艺要求进行微调。c）初压、复压和终压应配置对应的工艺参数，并在施工时控制行驶过程。工艺参数包括施工环节的行驶速度、重叠宽度和碾压遍数；行驶过程包括施工区段的单遍碾压过程，即循环切换前进与后退行驶状态下的路径跟踪，以及施工区段的循环碾压过程，通过程序循环控制达到施工的碾压遍数。d）应遵循施工工艺，初压环节还包括高频低幅的振动控制，初压和复压环节还包括防沥青粘轮的洒水控制。表2压路机碾压环节的工艺要求T/JSJTQXxx－2024表2压路机碾压环节的工艺要求（续）2遍～3遍12.5智慧机群施工应满足JTGF40的要求。13编队评价13.1编队性能评价13.1.1智慧机群编队完成后，应按本文件9.4和10.4的步骤进行模拟仿真，模拟仿真的效果应满足编队方案的指标要求。13.1.2应对机群速度进行监控和评价，速度误差应控制在预设速度的3%以内；13.1.3使用视觉识别AI控制算法时，单目系统识别率应不低于85%,召回率不低于90%；双目及多目系统识别率应不低于90%，召回率应不低于95%。13.1.4机群协同运行的故障率应低于1‰。13.1.5采用导航定位算法进行控制的压路机路径跟踪贴边碾压精度应不大于10mm；采用视觉识别技术进行控制的压路机路径跟踪碾压精度应不大于3mm。13.1.6机群编队运行时，应能有效监控混合料碾压温度离析情况，并能调整队形，实现压实质量控制。温度均匀度判别见表3。表3混合料温度均匀度判别标准13.2智慧机群施工过程评价13.2.1在施工过程中，应对智慧机群的摊铺碾压过程质量进行控制和评价。13.2.2摊铺过程质量控制应按下列要求进行：a）摊铺过程中实时监控行进速度及摊铺厚度，控制标准按照预设要求摊铺行进；b）摊铺过程中不应发生停机待料情况；c）摊铺过程中熨平板夯实震级不小于控制下限；d）经过环境修正后的松铺温度不低于施工控制下限；e）通过摊铺机显示终端可视化摊铺过程并实时显示相关参数。13.2.3压实过程质量控制应按下列要求进行：a）智能化评价方法应包括压实质量验收指标、智能压实值和相关性模型三部分；b）相关性模型包括多元统计模型或人工神经网络模型；c）多元统计模型以智能压实值作为自变量，得到压实质量验收指标计算值；d）人工神经网络模型结构见图3；T/JSJTQXxx－2024图3神经网络结构示意图e）各施工段碾压前都应保证试验段模型相关系数不低于0.65。模型R²分析结果见图4；图4R²分析图f）通过显示终端可视化碾压过程并实时显示相关参数，如图5所示。图5碾压过程可视化示意图13.3智慧机群施工效果评价13.3.1智慧机群施工过程中或施工完成后，应对沥青施工质量参数的均匀性进行质量评价，以验证编队实施效果。13.3.2应按JTGF40和JTGF80的要求对智慧机群施工路段的各项质量参数进行检测，并满足规范要T/JSJTQXxx－202413.3.3对松铺厚度进行评价。松铺厚度应按每摊铺20m检测1点，每天摊铺完成后，对松铺厚度数据进行统计分析，计算标准差、变异系数和平均值；13.3.4对构造深度和渗水系数进行评价。应对沥青路面下、中、上面层的构造深度和渗水系数进行检测，以评价摊铺的均匀性。应按50m一个断面，每个断面检测3点，每天摊铺完成后，对构造深度和渗水系数进行统计分析，计算标准差、变异系数和平均值；13.3.5对平整度进行检测评价。每5天检测一次平整度，计算标准差、变异系数和平均值；13.3.6对高程进行检测。对摊铺路段的高程进行检测，每20m一个断面，每断面3个点。并将数据进行统计分析，计算标准差、变异系数和平均值。13.3.7宜采用过程能力指数和西格玛水平评价路面质量参数质量水平。过程能力指数和西格玛水平的计算可采用相关统计分析软件进行。13.3.8智慧机群编队施工效果评价时，各质量参数的过程能力指数和西格玛水平宜按表4进行评价。表4六西格玛管理质量评价基准ABCT/JSJTQXxx－2024定位坐标转换方法A.1路径拟合及距离计算都需要将球面坐标下的经纬度信息转到平面上计算。A.2首先采集施工路段上的经纬度坐标点信息，此时坐标是基于WGS84大地坐标系的坐标，设采集的一系列点为Pi，点的坐标值为Pi（B84i，L84i，H84i），i=1,2,3,…n，n为采集点个数。A.3将WGS84大地坐标下的点Pi（B84i，L84i，H84i）经WGS84直角坐标转换，转换成为WGS84空间直角坐标系下的点Pi（X84i，Y84i，Z84i）,见公式（A.1）。X84i=（N+H84i)×cosB84IY84i=(N+H84i)×cosB84I×sinL84iZ84i=[N(1-e2)+H84i)×sinB84I…（A.1）A.4在公式（A.1）中，设α为椭球的长半径，其值为6378137.000m；设b为椭球的短半径，其值为6356752.314m；f为椭球扁率，其值为1/298.257223563；e为椭球的第一偏心率，其表达式为e=/f；W为第一辅助系数，其表达式为为椭球面卯酉圈的曲率半径，其表达式为N=a/W。A.5北京54空间直角坐标转换，利用公式（A.2），通过七参数布尔沙模型将WGS84空间直角坐标表示的Pi（X84i,Y84i，Z84i）坐标转换为北京54空间直角坐标Pi（X54i,Y54i，Z54i）：…（A.2）A.6北京54大地坐标转换，如公式（A.3）所示，将北京54空间直角坐标系下坐标点Pi（X54i,Y54i，Z54i）转换为北京54大地坐标Pi（B54i，L54i，H54i）：…（A.3）T/JSJTQXxx－2024A.7北京54平面坐标转换，利用公式（A.4）做高斯投影，将北京54大地坐标系下的坐标点Pi（L54i，B54i，H54i）转换为北京54平面坐标系下的点Pi（x54i，y54i）。+t4+14η258η2t2)l’’5…（A.4）P’’=×3600；X为子午线弧长，其通过式（A.5）进行求取：兀X=a0B54i—sinB54i×…，为基本常量，按公式（A.6）计算：…（A.6）公式（A.6）中，m0,m2,m4,m6,m8为基本常量，按公式（A.7）计算：…（A.7）m0=a(1e2)；e2m0；m4=5e2m2；m6=e2m4；m8=e2m6…（A.7）T/JSJTQXxx－2024智能体行进路径轨迹拟合方法B.1最小二乘法三次拟合B.1.1通过坐标信息采集可知一组点的横纵坐标，根据这些点的坐标信息绘制1条曲线，使尽可能多的点以最大的限度逼近这条曲线，获取该条曲线方程的过程即为曲线拟合。B.1.2首先构造一个n阶多项式进行曲线拟合，如公式（B.1）所示：B.1.3将n阶多项式表示为矩阵形式，见公式（B.2）：Y=X0A…（B.2）B.1.4已知坐标点（x,y），将其表达为矩阵形式,见公式（B.3）：…（B.3）B.1.5根据公式（B.1）和（B.2）可以构造出矩阵X0，其中A为待求解项系数矩阵，见公式（B.4）和（B.5）：…（B.4）A=[an,an−1,…,a2,a1,a0]T…（B.5）B.1.6对于方程Y=X0A，通过构造方阵来求解。方程两边左乘X0的转置矩阵，得到方程（B.6）：XY=XX0A…（B.6）B.1.7公式（B.6）两边同时左乘XX0的逆矩阵，得到公式（B.7），此时得到的等式左侧全部为已知量，可以求出系数矩阵A。(XX0)−1XY=A…（B.7）B.1.8单条路径具体拟合方式为，设路径采集装置所采集的一组坐标点依次为P1、P2、…、Pn，共计n个坐标点，设坐标点的横坐标为x，n个坐标点横坐标分别记为x1、x2、…、xn，则该条路径的拟合函数可表示为公式（B.8）和（B.9）：fx=pT(x)=[p1(x)，p2(x)，ⅆ，pm(x)]称为基函数，它是一个K阶完备多项式，m是基函数的项数；加权离散L2范式1/2；J=∑=1w(x−xI[fx−YI]2=∑=1w(x−xI)[PTxIαx)−YI]2…（B.9）公式（B.9）中，YI为x=xI处的节点值，yI=y(x1);w=(x—x1)是节点xI的权函数。B.1.9为确定系数α(x)，公式（B.9）应该取极小值；对式（B.9）中的α求导得公式（B.10）：T/JSJTQXxx－2024…（B.10）由公式（B.10）得到公式（B.11）：αx=A−1xBx)y…（B.11）式中，Ax=∑=1w(x−xI)p(xI)pT(xI)…（B.12）Bx=[w(x−x1px1,wx−x2px2),…,w(x−xnpxn)]…（B.13）yT=[y1,y2,…,yn]…（B.14）将等式（B.11）代入公式（B.8），得到最终的拟合函数，见式（B.15）：yI=.…（B.15）..k式中，o(x)称为形函数，k表示基函数的阶数；(x)=[φ,φ,…，φ]=pT(x)A1(x)B(x)…（B.16）B.2基于偏差分段拟合B.2.1当施工路面存在过渡曲线，在路径规划时，应进行分段拟合，从而决定路径的整体走向趋势。B.2.2分段拟合的整体思路如下：a）路径拟合时，首先由采集的前4个点进行当前曲线拟合，曲线方程的系数分别记为a,b,c,d；b）随着路径坐标的持续采集，新采集的坐标点首先参与当前路径的偏差运算，偏差的计算方式为点到拟合曲线的距离；c）如果偏差在路径分段允许的范围内，该坐标点继续参与当前路径拟合；若当前点参与拟合前计算出的偏差超出路径分段的标准，此时进行二次验证，把当前坐标点继续拟合，得到新的拟合曲线方程；d）再次验证该坐标点相对于此时新路径的偏差，若第二次计算出的偏差在路径分段允许的范围内，则该点满足当前拟合曲线方程；若偏差超出路径分段的标准，则认为该点应该作为分段点，开始做分段拟合。e）随着路径坐标点采集，重复以上过程不断拟合曲线直到本次路径采集结束。B.2.3路径分段拟合的连接点应满足以下要求，以保证路径在分段处衔接平缓。a）连接点既要参与上一段路径的拟合，也要参与新路径的曲线方程拟合；b）两段衔接的路径在连接点处斜率要保持一致。B.2.4基于偏差的分段拟合方法如下：a）如图B.1所示，分别记两段路径为L1、L2，设L1和L2的拟合方程为式（B.17）和（B.18）图B.1分段拟合示意图y=a1x3+b1x2+c1x+d1…（B.17）y=a2x3+b2x2+c2x+d2…（B.18）T/JSJTQXxx－2024b）假设两段路径的分段点为（x0,y0），第一段路径上分段前的点记为（x1,y1），分段点之后第一个点记为（x2,y2）、第二个点记为（x3,y3）。则有式（B.19）、（B.20）：y0=a1x+b1x+c1x0+d1………………（B.19）y0=a2x+b2x+c2x0+d2………………（B.20）c）对公式（B.19）求导运算，将L1在点（x0,y0）处的斜率记为s，则有式（B.21）：s=3a1x+2b1x0+c1……………（B.21）d）由于两段路径在点（x0,y0）处斜率相同，由公式（B.20）和（B.21）可知：e）最后将d2、c2代入公式（B.18），整理得出式（B.22）：y=(x3−3xx+2x)a2+(x2−2xx0+x)b2+sx+y0−sx0……………（B.22）f）此时L2的曲线拟合方程只有a2、b2两个未知量，在第二段路径开始拟合时，取分段点左右两侧的点进行拟合。随着L2路径上的点越来越多，继续按照以上过程逐步拟合，最终得到整条拟合路径。a2、b2求解过程为式（B.23）、（B24）和（B25）：式中，……………（B.23）………………（B.24）………………（B.25）T/JSJTQXxx－2024智能体当前位置推算方法C.1智能体到曲线路径的距离计算C.1.1系统输入偏差的具体计算方式为，设领航智能体当前定位信息经坐标转换后的点为Pm(xm，ym)，求取该点与预设路径的偏差即求取点到曲线的最短路径。C.1.2如图C.1所示，设路径曲线外一点Pm(xm，ym)到曲线最短路径与曲线交点为P(x，y)，则点到曲线的最短距离为公式（C.1）：…（C.1）图C.1领航智能体与预设路径偏差示意图C.1.3令L=(xmx)2+(ymy)2，将预设路径方程y=ax3+bx2+cx+d代入等式其中，化简得（C.222bym)x2+(2cd2xm2cym)x+d2+xm2+ym22dym…（C.2）C.1.4将等式方程（C.2）对x一次求导，化简得（C.3），并利用牛顿法求取方程L’=0的近似解。2x5+10abx4+4(2ac+b2)x3+3(2ad+2bc2aym)x2+2(2bd+c22bym)x+(2cd2xm2cym)C.1.5令式（C.4）的迭代值为（C.5），迭代公式为（C.6）。…（C.3）f(x)=6a2x5+10abx4+4(2ac+b2)x3+3(2ad+2bc一2aym)x2+2(2bd+c22bym)x+(2cd2xm2cym)…（C.4）x0m0.3…（C.5）nf(xn)/f’(xn)…（C.6）C.1.6精度阈值10一12，迭代次数限定100。假定求得的近似解为x=xd，代入式y=ax3+bx2+cx+d中得曲线上一点Pd(xd，yd)，过该点做该曲线的切线，得切线斜率为（C.7）和（C.8）：+2bxd+c…（C.7）tanθ1=K…（C.8）T/JSJTQXxx－2024C.1.7根据三角形内和等于180°得θ1=θ2，点到曲线的最短距离为（C.9）：xdxm/sinxdxm/sinxdxm…C.2智能体到曲线路径位置正负计算C.2.1判断设备当前位置是在路径曲线左侧还是右侧，以确定偏差的正负，实现设备的左右控制。见图C.2。图C.2路径跟踪正负判断示意图两点的连线与x轴的夹角，θ4为点P(x,y)与P两点的连线与x轴的夹角。C.2.3通过atan2函数分别求出θ3、θ4对应的反正切值分别为phid、phir。已知atan2函数的计算公式为式（C.10）,phid、phir计算公式分别为（C.11）和（C.12）。phid=atan2(y"−y,x"−x)…（C.11）phir=atan2(y"−y,x"−x')…（C.12）C.2.4得出phid、phir，由于坐标的象限可能不同，所以通过公式（C.13）得出差值后、还应通过公式（C.14）求出实际反正切差值err_phi。err_phi=phid−phir…（C.13）C.2.5按以下方法判断正负：a）当err_phi大于0时，偏差为正，否则为负值；b）当err_phi大于0时，表示智能体设备当前位置位于路径曲线的左侧，应向右打方向盘，方向盘的转动角度大小与机械距离路径曲线的距离成正比，使机械向右行驶；c）当err_phi小于0时，表示智能体当前位置位于路径曲线的右侧，应向左打方向盘，方向盘的转动角度大小与智能体距离路径曲线的距离成正比，使智能体向左行驶；d）通过周期性的、不间断的调整智能体的方向盘，进而控制设备的行驶路径，实现设备的智能驾驶。T/JSJTQXxx－2024模糊控制器的设计步骤D.1输入量的模糊化D.1.1控制系统中输入量及输出量均为精确值，而在模糊控制器系统内部变量均为模糊量，模糊化就是将精确值转换成模糊系统中的模糊语言值。设定车距偏差变化率为上一时刻的车距偏差减去当前时刻的车距偏差，记为ec，通过实验得到设定车距与实际车距的偏差e以及偏差变化率ec的物理论域，偏差e的取值范围为[-0.9,0.9],偏差变化率ec的取值范围为[-0.03,0.03]。设偏差e的模糊论域均为[-0.9,0.9]以及偏差变化率ec的模糊论域均为[-0.03,0.03]。模糊控制器输出油门值，记为u，油门值u的模糊论域为[-0.12,0.12]。D.1.2模糊控制系统输入输出均采用模糊控制中常用的7个语言变量，分别为正大、正中、正小、零、负小、负中、负大，分别用PB、PM、PS、M、NS、NM、NB表示。见表D.1。表D.1模糊论域表零euD.1.3系统输入量的模糊论域均采用7个，中间模糊子集选用三角形隶属度函数，负大模糊子集选用Z型隶属度函数，正大模糊子集选用S型隶属度函数，输入输出隶属度函数如图D.1、D.2、D.3所示。图D.1系统输入偏差隶属度函数曲线T/JSJTQXxx－2024图D.2系统输入偏差变化率隶属度函数曲线图D.3系统输出隶属度函数曲线D.2模糊推理规则D.2.1模糊推理规则是模糊控制器设计的核心问题。相邻模糊子集会出现交集，当输入量落在两个及两个以上的模糊子集时，输入量模糊子集的选择对系统的输出有着重要的影响。如图D.4所示，若输入量值为2.5，落在PS、PM两个模糊子集。输入量要根据推理规则选择合理的模糊子集。输入量为2.5时，通过隶属度函数平移对应的正小模糊子集有一块模糊区域；同样在正中模糊子集下也对应一块模糊区域。取两部分区域的并集，选择隶属度函数最大的模糊子集作为当前输入量的模糊子集。T/JSJTQXxx－2024图D.4模糊子集选择示意图D.2.2模糊规则是依据行车跟随的偏差e及偏差变化率ec的不同状态得出最优决策并输出给执行机构。一般模糊控制规则是在专家知识经验的基础上推理得出，或者是在模糊控制器控制过程中总结归纳得出。模糊规则选用Mamdani型，Mamdani型一般表示为：IF前提，THEN结论。根据实验及专家经验建立模糊规则表。将偏差的模糊论域[-0.9,0.9]分为七个模糊子集，PB、PM、PS、M、NS、NM、NB，分别表示偏差负大，即实际车距较大于设定车距，偏差负中，即实际车距大于设定车距，偏差负小，即实际车距略大于设定车距，偏差为零，即实际车距近似等于设定车距，偏差正小，即实际车距略小于设定车距，偏差正中，即实际车距小于设定车距，偏差正大，即实际车距较小于设定车距。同样偏差变化率ec的模糊论域[-0.03,0.03]分为7个模糊子集，PB、PM、PS、M、NS、NM、NB，分别表示偏差变化率负大，即车距增大的变化率较快，偏差变化率负中，即车距增大的变化率略快，偏差变化率负小，即车距增大的变化率较慢，偏差变化率为零集，即车距变化率基本稳定，偏差变化率正小，即车距减小的变化率较慢，偏差变化率正中，即车距减小的变化率略快，偏差变化率正大，即车距减小的变化率较快。当偏差e及偏差变化率ec都落在正大模糊子集时，表示实际车距远小于设定车距，并且车距减小的趋势还在扩大，因此系统的输出u应快速做出反应，通过减小加速度实现实际车距反向逼近设定车距。当偏差e及偏差变化率ec都落在负大模糊子集时，表示当前实际车距远大于设定车距，并且车距增大的趋势还在扩大，因此系统的输出u应快速做出反应，通过增大加速度实现实际车距逼近设定车距。通过以上分析，可以得出模糊推理规则表D-2。表D-2模糊推理规则表uT/JSJTQXxx－2024表D-2模糊推理规则表(续)uD.3解模糊化模糊控制器的输出为模糊量，在实际工程应用中，应有一个确定值才能驱动执行机构。对输出量模糊集进行解模糊化，得到清晰精确的输出值。控制系统采用加权平均法进行解模糊化，其输出值见式（D.1）所示。系数ki的选择根据实验而定。不同的系数决定系统具有不同的响应特性。uikiki…（D.1）T/JSJTQXxx－2024领航跟随法编队队形和智能压路机路径规划E.1编队队形设计E.1.1设定线形时，应保证压路机群内各压路机无碰撞协同压实作业，实现整个施工区域的无遗漏均匀压实。E.1.2通过摊铺机机身两侧所安置的GNSS定位模块获得压路机机群的作业范围，并且根据压路机机群配置信息将压实区域分区，一台智能双钢轮振动压路机对应一个压实区域。E.1.3根据压路机振动轮宽度、边界信息与相邻碾压带重叠距离要求将各区域划分碾压带，通过分区情况确定智能双钢轮振动压路机群的编队信息。E.1.4假设压路机机群内有1台领航压路机与N台跟随压路机，指定压实区域中的某台压路机为领航压路机Rl，跟随压路机Ri(i=1,2,…N)依次均布在领航压路机左侧或者右侧。如图E.1所示，机群中每一台压路机各自负责一块压实区域，第i个跟随压路机与领航压路机的横向距离为Li，分区宽度L由摊铺机摊铺宽度与压路机台数决定，每个压实分区内的碾压带数目m由分区宽度L、压路机振动轮宽度B与重叠宽度l决定。图E.1基于领航-跟随法编队结构示意图E.1.5假设机群内各压路机型号相同，摊铺机的摊铺宽度为W，分区个数等于压路机台数为N+1，则分区宽度为公式（E.1），相邻压路机间横向距离为L，则左侧或右侧第i个压路机与领航压路机的横向距离为公式（E.2）…（E.1）Li=i×L,i=1,2,3,…,N…（E.2）E.1.6按JTGF40要求，双钢轮振动压路机在压实沥青混合料时，相邻碾压带重叠宽度为振动轮宽度的。假设压路机振动轮宽度为B，可初选重叠宽度则初选碾压带数目m0为式（E.3）T/JSJTQXxx－2024…（E.3）E.1.7对初选碾压带数目m0向上取整可得碾压带数目m，则校正后重叠宽度l为公式（E.4）…（E.4）E.2领航压路机压实路径规划E.2.1智能双钢轮振动压路机机群在作业时，领航压路机可从摊铺机两侧的GNSS定位模块中获取t0时刻的摊铺机上下边界位置A0、B0。E.2.2领航压路机在起点P0处开始压实，经过从静止加速至到达最优压实速度的前进加速阶段、以最优压实速度进行作业的匀速压实阶段、从最优压实速度到静止的前进减速阶段，到达距离摊铺机安全距离的终点E0，完成前进压实作业；双钢轮振动压路机从E0处开始倒退压实，经过从静止加速至到达最优压实速度的倒退加速阶段、以最优压实速度进行作业的倒退匀速压实阶段、从最优压实速度到静止的倒退减速阶段，到达起点P0,完成后退压实作业；重复以上动作直至碾压带压实度达标。见图E.2。A——摊铺机上边界；B——摊铺机下边界；P——领航压路机起点；图E.2基于领航压路机压实路线示意图E.2.3从图E.2可得，当摊铺机水平摊铺时，压路机前钢轮中心点压实路径信息可表示为式（E.5）i…（E.5）式中，s为从起点开始压路机行驶过的距离，x0、y0为起点的横纵坐标，S¡为该碾压带的长度。由工艺要求可知，碾压段的终点始终在摊铺机后方间隔安全距离处，可根据摊铺机上北斗定位模块得出每一段长度Si的值。在进行第一压实区域的压实作业时，x0=0，后续压实区域的x0值为该碾压道上一压实终点横坐标减去搭接距离。E.2.4根据双钢轮振动压路机振动轮宽度B、重叠距离，碾压道数可确定y0为式（E.6）。y0=L-al,a=1,2,…,m…（E.6）其中，a表示在该分区中的第a个碾压带。T/JSJTQXxx－2024E.3换道路径规划E.3.1设双钢轮振动压路机振动轮宽度为B，相邻碾压带之间的重叠距离为l，则换道横向距离为D1=B-l，换道纵向距离为D2。以曲线起点为坐标原点建立坐标系，则双钢轮振动压路机换道模型为图E.3所示。图E.3换道模型E.3.2确定领航压路机换道时的起点与终点信息，包括S曲线起始点的位置、速度和加速度以及S曲线终点的位置、速度和加速度。从而可得出换向时两端点的状态约束为公式（E.7）：…（E.7）其中，0时刻表示开始换道，T时刻表示结束换道时刻。E.3.3在开始和结束换道时，双钢轮振动压路机皆为直线压实状态，对应的起始点与终点曲率应都为0。并且由于双钢轮振动压路机铰接点转向角度受限，压路机换向过程中的转弯半径应大于压路机最小转弯半径。综上可得到S曲线起点、终点的位置与换道过程中的曲率约束为公式（E.8）：…（E.8）E.3.4以起始点位置为原点，换向方向为X轴正方向建立局部笛卡尔坐标系，则有五次多项式换道曲线方程为公式（E.9）：y(x)=a5x5+a4x4+a3x3+a2x2+a1x+a0…（E.9）E.3.5由起点、终点状态约束（E.8）与曲率约束（E.9）可得公式（E.10）…（E.10）T/JSJTQXxx－2024其中，xe、ye为双钢轮振动压路机换道终点在局部笛卡尔坐标系中坐标，k为S型换道曲线的曲率，其表达式为公式（E.11）…（E.11）E.3.6将式（E.9）与式（E.10）带入双钢轮振动压路机五次多项式换道曲线表达式（E.8），得换道曲线方程为式（E.12）。E.3.7由于智能双钢轮振动压路机采用双铰接结构，在已知其前钢轮中心点位置与航向信息的情况下，不能确定后钢轮的位置与姿态，并且压路机铰接机构由于结构限制，其铰接转向角度存在范围限制，因此还需要对前后钢轮与铰接架的两个铰接角度进行规划。根据双钢轮振动压路机运动学模型可知压路机行驶时的转弯半径R为公式（E.13）…（E.13）…（E.14）式中，见图E.4，l1和l3分别表示后车体重心位置到铰接点1的长度和前车体重心位置到铰接点2的长度；l2表示铰接架的长度；Y1和Y2分别表示两个铰接点的旋转角度；(x,y)为前钢轮中心点坐标，θ为前钢轮航向角，v为前钢轮行进速度，w1与w2为智能双钢轮振动压路机铰接点1、2的转向角速度；k为换道轨迹曲线的曲率，vr为双钢轮振动压路机参考行驶速度，w1r与w2r为铰接点1、2参考转向速度。T/JSJTQXxx－2024图E.4智能双钢轮振动压路机结构简图E.3.8基于以下假设，则可有公式（E.15）：a）双钢轮振动压路机参考铰接转向速度w1r与w2r均为零，并且铰接角度很小；b）双钢轮振动压路机换道时，铰接转向角Y1与Y2相等。{cosY1≈1…（E.15）c）将式（E.9）带入式（E.8），可得到换道式铰接角度Y1与Y2为（E.16）。Y1=Y2=…（E.16）d）将式（E.5）与压路机结构信息带入式（E.16），领航压路机换道铰接角如图E.5所示。图E.5换道铰接角示意图E.4换道步骤E.4.1领航压路机接收传感器采集的待压实路面沥青材料信息，通过工作参数优化算法得出当前系统最优工作参数。E.4.2双钢轮振动压路机以最优工作参数进行当前碾压带的压实作业，行驶一段距离之后，在摊铺机后的安全距离处停车。E.4.3压路机根据传感器实时获得经过压实后的沥青材料信息，通过压实预测模型判断压实度要求是否达标，如果达标则进行换道，否则重复步骤a）与b）反向压实。E.4.4当前碾压带压实度要求达标时，领航压路机从当前碾压带向相邻碾压带换道，横向换道距离为压路机振动轮宽度减去碾压带重叠距离，并且换道后双钢轮振动压路机车身摆正与下次碾压带平行。E.4.5重复以上步骤直至领航压路机完成其所划分压实区域的作业。领航规划见图E.6。E.4.6智能双钢轮