基于縮微車(chē)的智能駕駛設(shè)計(jì)與研究

程 港，李必軍

（武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北武漢 430079）

一、引 言

信息化時(shí)代下，汽車(chē)工業(yè)已飛速發(fā)展，智能駕駛將是未來(lái)汽車(chē)的重要發(fā)展方向和趨勢(shì)。

智能駕駛的研究工作可以大幅提高公路的通行能力，減少公路交通堵塞，降低汽車(chē)油耗，提高公路交通的安全性，有效提高交通運(yùn)輸效率。縱觀國(guó)內(nèi)外智能駕駛的發(fā)展歷史，其研究過(guò)程可分為3個(gè)階段。第1階段是基于視覺(jué)的智能車(chē)輛導(dǎo)航探索性研究階段，典型代表有美國(guó)馬里蘭大學(xué)等開(kāi)發(fā)的ALV（autonomous land vehicle）［1］、德國(guó)聯(lián)邦國(guó)防軍大學(xué)的 VaMoRs［2］等；第2階段是汽車(chē)輔助駕駛系統(tǒng)應(yīng)用研究階段，典型應(yīng)用包括車(chē)道偏離報(bào)警、車(chē)速自適應(yīng)控制、Stop＆Go等；第3階段是無(wú)人駕駛車(chē)輛整車(chē)技術(shù)的突破階段，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局DARPA組織了多次無(wú)人駕駛車(chē)輛超級(jí)挑戰(zhàn)賽［3］，如斯坦福大學(xué)的 Junior［4］和CMU的BOSS［5］。自主駕駛智能車(chē)系統(tǒng)一般是利用傳感器來(lái)獲取道路場(chǎng)景、車(chē)輛姿態(tài)；然后通過(guò)局部路徑規(guī)劃和駕駛行為決策機(jī)制，確定車(chē)體控制（速度、方向、剎車(chē)）指令；行使過(guò)程中則依賴(lài)傳感器獲取的實(shí)時(shí)信息，結(jié)合反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)行駛控制與駕駛安全。國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)在2009年以后也每年主辦中國(guó)“智能車(chē)未來(lái)挑戰(zhàn)”比賽，吸引了國(guó)內(nèi)多所知名高校和研究機(jī)構(gòu)的積極參與。

由于真車(chē)的智能駕駛研究中場(chǎng)地和人員調(diào)度難，試驗(yàn)安全性低，資源消耗大，效率低，費(fèi)用昂貴等原因，本研究采用基于縮微尺度的三維交通仿真環(huán)境下縮微車(chē)的智能駕駛設(shè)計(jì)與研究，意在模擬真車(chē)在真實(shí)道路環(huán)境下的駕駛行為，為真實(shí)道路環(huán)境下的智能車(chē)駕駛及車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)提供可重復(fù)、可驗(yàn)證、可仿真的試驗(yàn)平臺(tái)。

二、縮微車(chē)集成設(shè)計(jì)

智能汽車(chē)是利用車(chē)載傳感器感知周?chē)h(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車(chē)輛姿態(tài)和障礙物信息，控制車(chē)輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而達(dá)到安全、可靠的行駛系統(tǒng)。研究中所采用的縮微車(chē)模型縮微比例為1∶10，集成了攝像頭、超聲波、光電編碼器、麥克風(fēng)、慣導(dǎo)器件等傳感器。在研究中，視覺(jué)導(dǎo)航為主體，由感知、決策、控制三大部分組成的集成平臺(tái)，具有器件獨(dú)立性、算法獨(dú)立性、可擴(kuò)展性、易于調(diào)試、數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)、軟件可靠性等特點(diǎn)。

縮微車(chē)系統(tǒng)架構(gòu)可分為硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩部分?？s微車(chē)硬件系統(tǒng)有上位機(jī)和下位機(jī)兩個(gè)層次組成，上位機(jī)選用的是Intel x86凌動(dòng)D525，下位機(jī)選用的是 Arduino控制主板，其主要設(shè)計(jì)構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 縮微車(chē)硬件系統(tǒng)架構(gòu)

圖1中，從硬件層次上來(lái)講是上位機(jī)與下位機(jī)通過(guò)RS232協(xié)議通信，把控制與感知、決策分離開(kāi)來(lái)，下位機(jī)只負(fù)責(zé)采集車(chē)輛狀態(tài)信息（如超聲波距離、速度、角度、編碼器等）和接受上位機(jī)下達(dá)的控制命令（速度和角度）；上位機(jī)主要負(fù)責(zé)以下三部分工作:①感知，利用傳感器獲得智能車(chē)自身車(chē)載和其周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)；② 認(rèn)知，從得到的傳感器數(shù)據(jù)中提取出有利于指導(dǎo)車(chē)輛智能駕駛的信息（如車(chē)道線、障礙物、車(chē)輛姿態(tài)等），并對(duì)多源感知數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，構(gòu)建局部三維場(chǎng)景；③ 控制，依據(jù)可靠、有用的實(shí)時(shí)信息，結(jié)合反饋機(jī)制，按照一定的規(guī)劃算法給出車(chē)輛合理有效的駕駛決策，下達(dá)控制指令。從硬件功能上來(lái)講是下位機(jī)搭載超聲波傳感器通過(guò)RS232協(xié)議獲取前方障礙物信息，轉(zhuǎn)向舵機(jī)控制車(chē)輛前輪轉(zhuǎn)角，電機(jī)結(jié)合差速器控制車(chē)輪轉(zhuǎn)速，光電編碼器實(shí)時(shí)獲取里程，慣導(dǎo)器件得到車(chē)身姿態(tài)和車(chē)燈LED提示轉(zhuǎn)向、剎車(chē)等輔助信號(hào)；而上位機(jī)搭載兩個(gè)高清攝像頭獲取其視角內(nèi)的仿真三維道路環(huán)境，一個(gè)用來(lái)進(jìn)行車(chē)道線檢測(cè)和障礙物檢測(cè)，另一個(gè)用來(lái)交通標(biāo)志、交通燈識(shí)別，麥克風(fēng)進(jìn)行聲音檢測(cè)，無(wú)線網(wǎng)卡用來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和通信。

縮微車(chē)軟件系統(tǒng)本著易開(kāi)發(fā)、可復(fù)制、模塊獨(dú)立、方便調(diào)試和擴(kuò)展的原則，采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。每一個(gè)功能是一個(gè)模塊，模塊與模塊之間是獨(dú)立的，各個(gè)模塊有標(biāo)準(zhǔn)的接口和相應(yīng)的錯(cuò)誤檢測(cè)機(jī)制，模塊間可利用進(jìn)程間通信來(lái)聯(lián)系，整個(gè)系統(tǒng)緊湊結(jié)合。同時(shí)，清晰的數(shù)據(jù)流走向也實(shí)現(xiàn)了各模塊獨(dú)立開(kāi)發(fā)調(diào)試和整體測(cè)試。

縮微車(chē)軟件系統(tǒng)軟件系統(tǒng)分為5層，依次為數(shù)據(jù)層、認(rèn)知層、規(guī)劃層、控制層、人機(jī)交互層，圖2為縮微車(chē)軟件系統(tǒng)架構(gòu)。

圖2 縮微車(chē)軟件系統(tǒng)架構(gòu)

數(shù)據(jù)層的任務(wù)主要是通過(guò)縮微車(chē)上各類(lèi)傳感器收集車(chē)體自身和周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)包括視頻數(shù)據(jù)、超聲波數(shù)據(jù)、里程數(shù)據(jù)及其他車(chē)載數(shù)據(jù)。

認(rèn)知層的任務(wù)主要是對(duì)從數(shù)據(jù)層傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取，為規(guī)劃層的決策提供基礎(chǔ)。該層是整個(gè)系統(tǒng)最重要也是最復(fù)雜的一層，目前包括車(chē)道線識(shí)別、交通標(biāo)志及交通燈識(shí)別、障礙物檢測(cè)、室內(nèi)定位4個(gè)功能。其中，車(chē)道線和交通標(biāo)志、交通燈的識(shí)別分別由安置在車(chē)輛頂端的不同視角的攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)；障礙物檢測(cè)是結(jié)合超聲波和視頻數(shù)據(jù)來(lái)檢測(cè)和判斷動(dòng)、靜態(tài)障礙物、里程和其他車(chē)載數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)室內(nèi)定位功能。

規(guī)劃層的任務(wù)是融合認(rèn)知層的多源識(shí)別結(jié)果，按照一定的規(guī)劃算法尋找通行路線，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛直行、轉(zhuǎn)彎、換道、超車(chē)、避障、跟馳、路口停車(chē)等一系列智能駕駛行為。

控制層的任務(wù)是接受上層下達(dá)的車(chē)輛實(shí)時(shí)速度和轉(zhuǎn)角信息，并通過(guò)舵機(jī)和電機(jī)、燈來(lái)執(zhí)行命令。

人機(jī)交互層的任務(wù)包括車(chē)輛啟動(dòng)、車(chē)輛狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)控及調(diào)試測(cè)試數(shù)據(jù)的顯示和保存。它能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)到縮微車(chē)各模塊的運(yùn)行狀態(tài)和車(chē)輛自身狀況，同時(shí)記錄歷史數(shù)據(jù)方便離線調(diào)試和仿真。

三、核心技術(shù)研究

行駛環(huán)境融合感知、行車(chē)環(huán)境動(dòng)態(tài)構(gòu)建、路徑規(guī)劃等是無(wú)人駕駛的核心技術(shù)問(wèn)題，本文從這幾個(gè)方面介紹研究進(jìn)展。

行駛環(huán)境融合感知技術(shù)是規(guī)劃決策的基礎(chǔ)，感知技術(shù)的好壞直接影響到車(chē)輛自動(dòng)控制的效果，如何實(shí)現(xiàn)車(chē)輛行駛狀態(tài)參數(shù)（位置、速度、航向、姿態(tài)等）和車(chē)輛行駛環(huán)境數(shù)據(jù)的多視角、全方位、動(dòng)態(tài)獲取一直是智能駕駛的研究難點(diǎn)。在縮微交通系統(tǒng)中，既有多車(chē)道、復(fù)雜交通路口，又存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如車(chē)輛、行人等。因此，需要建立一個(gè)簡(jiǎn)潔完整的道路行駛環(huán)境模型。該模型下將車(chē)道、路口、車(chē)輛、行人、障礙物進(jìn)行抽象表達(dá)，并結(jié)合定位信息來(lái)構(gòu)建三維局部場(chǎng)景。其中，主要研究包括車(chē)道線檢測(cè)［6］、交通標(biāo)志、交通燈識(shí)別和障礙物檢測(cè)等。

車(chē)道線檢測(cè)首先利用攝像頭獲取道路信息，然后對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以獲取賽道中車(chē)道線在圖像坐標(biāo)系的位置，進(jìn)而得到縮微場(chǎng)景三維坐標(biāo)系下車(chē)道線的坐標(biāo)，并利用上面的關(guān)系間接計(jì)算出縮微車(chē)與車(chē)道線之間的偏角來(lái)實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)縮微車(chē)轉(zhuǎn)向結(jié)果。

車(chē)道線檢測(cè)研究中采用對(duì)原始實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行色彩空間通道預(yù)處理、逆透視變換、二值化、中值濾波、hough變換、曲線擬合和縮微車(chē)攝像頭標(biāo)定等步驟得到如圖3所示的車(chē)道線提取的特征點(diǎn)A和B，并擬合出車(chē)道線AB，且結(jié)合當(dāng)時(shí)的位置得到車(chē)輛瞬間前進(jìn)方向與車(chē)道線AB的夾角k和車(chē)體中心到該車(chē)道線的距離d。同時(shí)，根據(jù)此時(shí)刻的k值來(lái)獲得縮微車(chē)需要的轉(zhuǎn)向角，d值則輔助判斷是否偏離車(chē)道，最終計(jì)算出控制舵機(jī)前輪偏轉(zhuǎn)角度來(lái)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛沿車(chē)道線的跟蹤行駛。

圖3 車(chē)道線識(shí)別

交通標(biāo)志、交通燈對(duì)汽車(chē)駕駛過(guò)程中的轉(zhuǎn)向引導(dǎo)、障礙物識(shí)別、道路靜態(tài)信息指示起著不可或缺的作用，特別在復(fù)雜路口，它們可以有效提高道路的駕駛安全性和通行效率，所以高準(zhǔn)確率、實(shí)時(shí)地識(shí)別道路交通標(biāo)志和交通燈是智能駕駛的關(guān)鍵?，F(xiàn)有的交通標(biāo)識(shí)檢測(cè)算法主要有:模板匹配、SVM（support vector machines）、LDA、ANN、Haar-Like and AdaBoost［7-9］。本系統(tǒng)是利用交通標(biāo)志的形狀和顏色特征，通過(guò)集成分類(lèi)器進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)區(qū)域，再利用支撐向量機(jī)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別，進(jìn)而得到相應(yīng)的交通標(biāo)志信息，并用于指導(dǎo)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)符合交通規(guī)則［10］。交通燈檢測(cè)則是通過(guò)原始數(shù)據(jù)預(yù)處理、連通域分析提取、邊緣檢測(cè)和模板匹配等來(lái)獲取交通燈的轉(zhuǎn)向信息。交通標(biāo)志和交通燈識(shí)別研究在于選擇合適的分類(lèi)器和訓(xùn)練過(guò)程，使算法能夠克服光線變換導(dǎo)致的圖像不同色差。這是因?yàn)榫嚯x和視場(chǎng)產(chǎn)生的不同角度和不同比例，以及高大障礙物的相對(duì)遮擋等情況會(huì)造成識(shí)別結(jié)果的低效和錯(cuò)誤。

障礙物檢測(cè)分為動(dòng)目標(biāo)跟蹤預(yù)測(cè)和靜目標(biāo)檢測(cè)。目前對(duì)于靜態(tài)障礙物的檢測(cè)方法有基于單幅圖像的方法、基于光流的方法［11］和基于立體視覺(jué)的方法；動(dòng)態(tài)障礙物跟蹤預(yù)測(cè)有利用輪廓的方法、利用底層特征（如角點(diǎn)或者直線）的方法、利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)特性的方法、利用三維模型的方法和利用模板匹配的方法等。本系統(tǒng)中采用的是超聲波和視頻數(shù)據(jù)融合算法來(lái)檢測(cè)障礙物。由于縮微交通系統(tǒng)下交通環(huán)境相對(duì)真實(shí)交通較簡(jiǎn)單，其中靜態(tài)障礙物主要有錐桶、靜止縮微車(chē)、靜止行人、綠化帶等，動(dòng)態(tài)障礙物主要是移動(dòng)車(chē)輛和行人。這里是通過(guò)圖像數(shù)據(jù)的灰度特征和錐桶、車(chē)輛、綠化帶等常見(jiàn)障礙物的形狀特征來(lái)初步識(shí)別出可能的障礙物信息，然后結(jié)合超聲波實(shí)時(shí)的距離輔助判斷和篩選，最終準(zhǔn)確識(shí)別出障礙物。

局部地圖構(gòu)建和實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃技術(shù)也是智能駕駛的關(guān)鍵。它的任務(wù)是按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在具有障礙物的環(huán)境內(nèi)尋找一條從起始狀態(tài)（包括位置和姿態(tài)）到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)的無(wú)碰路徑［12］。在規(guī)劃層中，以車(chē)道線、交通標(biāo)志、交通燈、障礙物信息、車(chē)體自身狀態(tài)和室內(nèi)定位信息為載體，在融合各類(lèi)信息和解決沖突后以抽象和簡(jiǎn)化的原則來(lái)構(gòu)建縮微車(chē)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)局部地圖。同時(shí)，在局部地圖的基礎(chǔ)上隨時(shí)給出一條可靠的可通行路線來(lái)實(shí)現(xiàn)智能車(chē)的主動(dòng)超車(chē)、變道和避障等駕駛行為。由于傳感器無(wú)法獲取全局交通環(huán)境和其自身數(shù)據(jù)相對(duì)不穩(wěn)定的缺陷，因此在實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃過(guò)程中需要制定詳細(xì)決策規(guī)則。各類(lèi)數(shù)據(jù)則可根據(jù)可靠性來(lái)分級(jí)，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)綜合分析數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)沖突、數(shù)據(jù)錯(cuò)誤等多種不可靠情況下的最優(yōu)路徑。

四、試驗(yàn)結(jié)果和分析

本文設(shè)計(jì)的智能縮微車(chē)系統(tǒng)初期，在人為設(shè)計(jì)的簡(jiǎn)易賽道中，對(duì)車(chē)輛自主直行、轉(zhuǎn)彎、避障進(jìn)行測(cè)試，成功地檢驗(yàn)了基于視覺(jué)導(dǎo)航的智能駕駛系統(tǒng)。

在試驗(yàn)過(guò)程中，主要使用到視頻數(shù)據(jù)和超聲波雷達(dá)數(shù)據(jù)。在車(chē)輛控制和監(jiān)控程序的啟動(dòng)后（如圖4（a）所示），試驗(yàn)者可以隨時(shí)看到車(chē)輛速度、轉(zhuǎn)角、里程、超聲波信息，視頻信息則在單獨(dú)的視圖窗口中顯示（如圖4（b）所示），并能實(shí)時(shí)計(jì)算智能車(chē)行駛方向與車(chē)道線的轉(zhuǎn)角、智能車(chē)幾何中心點(diǎn)與車(chē)道線的位置偏差來(lái)獲取下一時(shí)刻合理的車(chē)輛轉(zhuǎn)角和速度。

圖4 縮微車(chē)部分軟件界面

在避障模塊的測(cè)試中發(fā)現(xiàn)由于超聲波精度低、數(shù)據(jù)粗差大、跳變劇烈的特點(diǎn)，會(huì)使得完全依靠單一的距離信息會(huì)出現(xiàn)大量誤判的情況。本文采用的方法是基于視覺(jué)的障礙物檢測(cè)，超聲波通過(guò)自己設(shè)計(jì)的濾波器得到相對(duì)合理的信息后觸發(fā)視覺(jué)系統(tǒng)，并根據(jù)色彩和形狀特征來(lái)確定障礙物實(shí)際信息。圖5（a）是未經(jīng)過(guò)濾波的原始獲取的距離信息，即使是距離370 mm的靜態(tài)障礙物也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)突變；圖5（b）是經(jīng)過(guò)濾波之后的同樣為距離370 mm的靜態(tài)障礙物，效果很好，基本剔除了粗差帶來(lái)的干擾，然后可結(jié)合視覺(jué)信息進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果如圖5（c）所示，最終識(shí)別并成功躲避障礙物。

圖5 縮微車(chē)避障模塊分析圖

試驗(yàn)證明，在結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、環(huán)境干擾相對(duì)較小的室內(nèi)環(huán)境下，本文所設(shè)計(jì)的縮微車(chē)智能駕駛系統(tǒng)工作穩(wěn)定有效，車(chē)道線識(shí)別實(shí)時(shí)準(zhǔn)確，障礙物檢測(cè)相對(duì)可靠，在賽道上能出色完成各種動(dòng)作（如圖6所示），達(dá)到真正智能駕駛的良好效果。

圖6 縮微車(chē)測(cè)試效果圖

五、結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了縮微車(chē)平臺(tái)進(jìn)行智能駕駛的研究，不僅成功地避免真車(chē)在真實(shí)道路環(huán)境下的開(kāi)發(fā)困難、成本高、測(cè)試條件苛刻的缺點(diǎn)，同時(shí)也為真車(chē)的算法驗(yàn)證搭建了一個(gè)仿真平臺(tái)。該系統(tǒng)基于視覺(jué)導(dǎo)航的縮微車(chē)平臺(tái)，從硬件設(shè)計(jì)、軟件架構(gòu)、研究思路等多方面全面考慮，并實(shí)戰(zhàn)演練，基本實(shí)現(xiàn)了智能車(chē)的自主駕駛。

為了完成能適應(yīng)更復(fù)雜交通環(huán)境的縮微車(chē)平臺(tái)，以下問(wèn)題需要得到進(jìn)一步解決:測(cè)試各模塊的實(shí)時(shí)性和魯棒性，特別是車(chē)道線檢測(cè)算法的準(zhǔn)確度；注重模塊與模塊之間的通信效率，縮短控制周期；搭建更易配置、易擴(kuò)展、易監(jiān)控的系統(tǒng)。今后還需在縮微復(fù)雜三維場(chǎng)景構(gòu)建、高精度定位技術(shù)、多車(chē)交互、車(chē)路交互方面作更深入的研究，以實(shí)現(xiàn)更加智能的無(wú)人駕駛科技。

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