前装无人驾驶拖拉机模式切换系统（最先进的智能切换）

• 版本: 1.0.0
• 作者: tangyong@stmail.ujs.edu.cn，目前就读于江苏大学农机控制理论与工程博士
• 日期: 2025/10/21

系统简介

本系统是一个高质量、可落地的有人/无人驾驶模式切换系统，专为前装无人驾驶拖拉机设计。系统能够智能处理驾驶员在有人和无人模式之间的任意切换，保证作业的连续性、完整性和安全性。

核心特性

• 状态感知: 实时融合GPS/RTK、IMU、轮速计等传感器数据，提供高精度车辆状态估计
• 智能决策: 基于规则的决策引擎，自动评估偏离程度并选择最优恢复策略
• 覆盖管理: 高精度覆盖地图（不单单是高精地图）实时跟踪作业进度，避免重复和遗漏
• 路径跟踪: Pure Pursuit控制算法（丘沃智能无人驾驶控制模块）实现平滑的路径跟踪
• 模式切换: 完善的模式切换协议，确保切换过程的安全性和平滑性
• 可视化: 实时可视化工具（集成到驾驶舱的天际屏），直观展示车辆状态、路径、覆盖情况，包括所有需要展示给机手这台无人拖拉机的数据

系统架构

mode_switch_module/
├── core/                      # 核心功能模块
│   ├── data_structures.py     # 数据结构定义
│   ├── state_estimator.py     # 状态估计器
│   ├── mode_manager.py         # 模式管理器
│   ├── coverage_manager.py     # 覆盖管理器
│   ├── path_tracker.py         # 路径跟踪器
│   ├── decision_coordinator.py # 决策协调器
│   └── mode_switch_controller.py # 主控制器
├── simulator/                  # 模拟器模块
│   ├── sensor_simulator.py     # 传感器模拟器
│   ├── vehicle_simulator.py    # 车辆模拟器
│   ├── path_planner_adapter.py # 路径规划器适配器
│   ├── scenario_simulator.py   # 场景模拟器
│   └── visualizer.py           # 可视化工具
├── examples/                   # 示例程序
│   ├── example_01_basic_switching.py      # 基本模式切换
│   └── example_02_deviation_recovery.py   # 路径偏离恢复
├── tests/                      # 单元测试
│   └── test_core_modules.py    # 核心模块测试
└── docs/                       # 文档目录

快速开始

环境要求

• Python 3.8+
• NumPy
• Matplotlib (临时用于可视化)

安装依赖

pip install numpy matplotlib

基本使用

from core import ModeSwitchController, DrivingMode

# 定义田地边界 (min_x, min_y, max_x, max_y)
field_bounds = (0, 0, 100, 60)

# 创建控制器
controller = ModeSwitchController(field_bounds, work_width=3.2)

# 初始化系统
controller.initialize(x=10.0, y=10.0, heading=0.0)

# 更新传感器数据
controller.update_sensors(
    gps_x=10.0, gps_y=10.0, gps_quality=0.95,
    imu_heading=0.0, imu_heading_rate=0.0,
    wheel_speed=2.0, timestamp=1.0
)

# 请求模式切换（真实场景是驾驶舱的类似手扶箱按钮切换）
success = controller.request_mode_change(DrivingMode.AUTO, "开始无人作业")

# 获取控制指令（无人模式下）
target_heading, target_speed = controller.compute_control_command()

# 获取系统状态
status = controller.get_status()
print(f"当前模式: {status['mode']}")
print(f"覆盖率: {status['coverage_rate']:.1%}")

运行示例

示例1: 基本模式切换

cd mode_switch_module
python3 examples/example_01_basic_switching.py

该示例演示无人作业过程中多次切换到有人模式，然后恢复的场景。

示例2: 路径偏离恢复

python3 examples/example_02_deviation_recovery.py

该示例演示驾驶员在有人模式下偏离路径不同程度，系统采用不同恢复策略的场景。

运行测试

python3 tests/test_core_modules.py

所有16个单元测试应该全部通过。

核心模块详解

1. 状态估计器 (StateEstimator)

融合多传感器数据，提供高精度车辆状态估计。

主要功能:

• 卡尔曼滤波融合GPS、IMU、轮速计数据
• 实时输出位置、航向、速度和定位质量
• 处理传感器噪声和短暂信号丢失

2. 模式管理器 (ModeManager)

管理驾驶模式和模式切换。

主要功能:

• 实现状态机，管理5种工作模式（有人、无人、过渡、暂停、错误）
• 切换条件检查（定位质量、速度、加速度等）
• 切换历史记录和统计

3. 覆盖管理器 (CoverageManager)

维护高精度覆盖地图。

主要功能:

• 0.5米分辨率的实时覆盖地图
• 区分有人覆盖、无人覆盖和重复覆盖
• 覆盖率和重复率统计
• 查找未覆盖和重复覆盖区域

4. 路径跟踪器 (PathTracker)

路径匹配和偏离检测。

主要功能:

• 快速路径匹配算法
• 偏离等级分类（极小/轻微/中度/严重）
• Pure Pursuit控制算法
• 路径执行进度跟踪

5. 决策协调器 (DecisionCoordinator)

综合各模块信息，做出智能决策。

主要功能:

• 恢复策略决策（直接恢复/平滑对齐/局部重规划/全局重规划）
• 模式切换安全性评估
• 操作建议生成
• 未覆盖区域优先级计算

6. 主控制器 (ModeSwitchController)

整合所有模块，提供统一接口。

主要功能:

• 协调各模块工作
• 传感器数据更新
• 模式切换请求处理
• 控制指令计算
• 统计信息收集

模拟器使用

场景模拟器

from simulator import ScenarioSimulator
from simulator.visualizer import Visualizer

# 创建模拟器
simulator = ScenarioSimulator(field_bounds=(0, 0, 100, 60), work_width=3.2)
simulator.reset(start_x=5, start_y=5, start_heading=0.0)

# 生成路径
path = simulator.generate_and_set_path()

# 定义场景事件
events = [
    {'time': 0.0, 'action': 'switch_to_auto', 'params': {'reason': '开始无人作业'}},
    {'time': 30.0, 'action': 'switch_to_manual', 'params': {'reason': '驾驶员接管'}},
    {'time': 40.0, 'action': 'switch_to_auto', 'params': {'reason': '恢复无人作业'}},
]

# 运行模拟
history = simulator.run_scenario(duration=120.0, events=events)

# 获取统计
stats = simulator.get_statistics()
print(f"覆盖率: {stats['coverage_rate']:.1%}")

可视化

# 创建可视化工具
visualizer = Visualizer(field_bounds, work_width)
visualizer.plot_field_boundary()
visualizer.plot_path(path)

# 在模拟循环中更新
for status in history:
    coverage_grid = simulator.get_coverage_grid()
    visualizer.update(status, coverage_grid)
    visualizer.update_statistics(stats)

# 保存图形
visualizer.save_figure('result.png')
visualizer.show()

与现有路径规划器集成

本模块通过PathPlannerAdapter与multi_layer_planner_v3.py集成。

from simulator import PathPlannerAdapter

# 创建适配器
planner = PathPlannerAdapter(work_width=3.2)

# 生成覆盖路径
path = planner.generate_coverage_path(field_bounds)

# 生成对齐路径
alignment_path = planner.generate_alignment_path(
    current_x=10, current_y=10, current_heading=0,
    target_x=20, target_y=10, target_heading=0
)

# 生成接近路径
approach_path = planner.generate_approach_path(
    current_x=5, current_y=5,
    target_x=10, target_y=10, target_heading=0
)

关键场景处理

场景1: 路径内切换

驾驶员在无人作业中切换到有人模式，手动驾驶后再切回无人模式。

处理策略:

• 极小偏离(<0.5个作业宽度): 直接恢复
• 轻微偏离(0.5-1.5个作业宽度): 平滑对齐
• 中度偏离(1.5-3.0个作业宽度): 局部重规划
• 严重偏离(>3.0个作业宽度): 全局重规划

场景2: 作业开始

驾驶员在田地任意位置启动无人作业。

处理策略:

• 评估当前位置是否适合作为起点
• 如不适合，搜索最优起点
• 规划接近路径
• 显示完整路径供驾驶员确认

场景3: 紧急接管

驾驶员因紧急情况主动接管控制权。

处理策略:

• 快速检测接管信号(<100ms)
• 立即停止控制指令
• 保存作业状态
• 切换到有人模式并记录轨迹

场景4: 覆盖冲突

有人模式下的作业与无人模式规划的路径产生冲突。

处理策略:

• 实时检测重复覆盖和遗漏覆盖
• 动态调整路径，跳过已覆盖区域
• 作业结束前规划补偿路径
• 确保覆盖完整性

性能指标

• 定位精度: 厘米级（RTK-GPS）
• 更新频率: 20Hz
• 覆盖地图分辨率: 0.5米
• 路径匹配延迟: <10ms
• 模式切换延迟: <2秒
• 覆盖精度: >95%
• 重复覆盖率: <10%

扩展和定制

添加新的传感器

在StateEstimator中添加新的更新方法:

def update_custom_sensor(self, measurement):
    # 实现传感器融合逻辑
    pass

自定义决策规则

在DecisionCoordinator中添加新的决策规则:

def custom_decision_rule(self, vehicle_state, context):
    # 实现自定义决策逻辑
    return decision

集成实际硬件

替换SensorSimulator和VehicleSimulator为实际硬件接口:

# 替代模拟器
from your_hardware import GPSInterface, IMUInterface, VehicleInterface

# 使用实际传感器数据
gps_data = gps_interface.read()
imu_data = imu_interface.read()

controller.update_sensors(
    gps_x=gps_data.x,
    gps_y=gps_data.y,
    gps_quality=gps_data.quality,
    imu_heading=imu_data.heading,
    imu_heading_rate=imu_data.heading_rate,
    wheel_speed=vehicle_interface.get_speed(),
    timestamp=time.time()
)

常见问题

Q: 如何调整作业宽度？

A: 在创建控制器时指定work_width参数:

controller = ModeSwitchController(field_bounds, work_width=4.0)

Q: 如何提高覆盖地图精度？

A: 减小resolution参数（但会增加内存使用）:

controller = ModeSwitchController(field_bounds, work_width=3.2, resolution=0.25)

Q: 如何处理GPS信号丢失？

A: 状态估计器会自动使用IMU和轮速计进行短时预测。长时间丢失会触发定位质量下降，系统会拒绝切换到无人模式。（相比纯无人，这是优势）

Q: 如何集成到ROS系统？

A: 创建ROS节点封装控制器，订阅传感器话题，发布控制指令:

import rospy
from sensor_msgs.msg import NavSatFix, Imu
from geometry_msgs.msg import Twist

class ModeSwitchNode:
    def __init__(self):
        self.controller = ModeSwitchController(...)
        rospy.Subscriber('/gps/fix', NavSatFix, self.gps_callback)
        rospy.Subscriber('/imu/data', Imu, self.imu_callback)
        self.cmd_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)