基于分層結(jié)構(gòu)的智能車系統(tǒng)架構(gòu)

袁　一，李明喜，黃向東，劉志峰

(1.軍事交通學(xué)院 軍用車輛系，天津 300161； 2.廣州汽車集團股份有限公司，廣州 511400)

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● 車輛工程Vehicle Engineering

基于分層結(jié)構(gòu)的智能車系統(tǒng)架構(gòu)

袁一1，李明喜1，黃向東2，劉志峰2

(1.軍事交通學(xué)院 軍用車輛系，天津 300161； 2.廣州汽車集團股份有限公司，廣州 511400)

為研究國內(nèi)外智能車系統(tǒng)架構(gòu)，分析了國外典型智能車的系統(tǒng)架構(gòu)及其優(yōu)缺點。對軍事交通學(xué)院的智能車軟硬件系統(tǒng)架構(gòu)進行介紹，利用分層技術(shù)對智能車硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)分層結(jié)構(gòu)的物理與邏輯關(guān)系進行設(shè)計，使其具備良好的容錯性和可伸縮性，并在實際實施中得到良好的驗證。

分層結(jié)構(gòu)；智能車；系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)架構(gòu)是智能車輛的感知、決策、控制等功能模塊的物理設(shè)備與軟件模塊之間的邏輯結(jié)構(gòu)與內(nèi)在聯(lián)系的組織與構(gòu)成方式。智能車需要強大的環(huán)境感知能力、信息處理能力和實時決策與控制能力，這些能力是由多種復(fù)雜的硬件群和軟件群共同組成和實現(xiàn)的。這些硬件群和軟件群的邏輯結(jié)構(gòu)與組織方式的優(yōu)劣將在很大程度上決定智能車輛的功能實現(xiàn)和性能的優(yōu)劣(如可靠性、可擴展性、可移植性等)。隨著硬件(如傳感器、計算機等)和軟件技術(shù)(如人工智能技術(shù))等的不斷發(fā)展，智能車輛的系統(tǒng)架構(gòu)也在不斷地發(fā)展和進步。

1　國外典型智能車系統(tǒng)架構(gòu)

在智能車技術(shù)的研究方面，國外起步較早，典型的研究代表如美國卡耐基梅隆大學(xué)NavLab系列智能車、美國斯坦福大學(xué)智能車、意大利帕爾馬大學(xué)The ARGO vehicle智能車、谷歌公司的Google Driverless Car等。

1.1卡耐基梅隆大學(xué)BOSS智能車系統(tǒng)架構(gòu)

卡耐基梅隆大學(xué)的機器人研究所研發(fā)的NavLab系列智能車，早在1995年6月便進行了穿越美國的實驗，行程4 587 km，其中自主駕駛部分占98.2%，最長自主駕駛距離為111 km，全程平均速度為102.72 km/h[1]，在2007年美國舉行的智能車挑戰(zhàn)賽中取得了冠軍。

圖1為Boss智能車系統(tǒng)架構(gòu)示意圖，該系統(tǒng)架構(gòu)基于自動駕駛的任務(wù)被劃分成5大模塊[2]。

圖1　Boss智能車系統(tǒng)架構(gòu)

機械電子模塊：是智能車的硬件組成，機械設(shè)計和電子設(shè)計是實現(xiàn)無人駕駛的基礎(chǔ)。

任務(wù)規(guī)劃模塊：主要功能是根據(jù)路網(wǎng)文件(RNDF)所提供的知識信息來估算智能車所承擔(dān)的時間成本和風(fēng)險成本，并且計算出車輛要到達的下一個檢測點，這些信息還會包含車輛所選擇行駛路徑的交通擁堵狀況、限速情況等。

行為決策模塊：是通過狀態(tài)機的方法實現(xiàn)的，它首先將智能車自主駕駛?cè)蝿?wù)分解成一系列的自主駕駛行為(比如車輛跟隨行駛、換道行駛、路口行駛、自主停車等)，然后根據(jù)車輛當(dāng)前的行駛狀態(tài)通過狀態(tài)機來觸發(fā)不同的駕駛行為。

動作執(zhí)行模塊：即車輛運動的控制，車輛駕駛行為的實現(xiàn)最終表現(xiàn)為車輛運動的控制，主要包括車輛運動姿勢的調(diào)整與控制、對障礙物的處理等。

環(huán)境感知與空間建模：該模塊通過對多種傳感器(GPS、雷達、相機等)的信息進行融合處理，對車輛行駛的道路環(huán)境進行三維重構(gòu)，為其他模塊的運行提供信息參考。

1.2斯坦福大學(xué)智能車系統(tǒng)架構(gòu)

2005年，斯坦福大學(xué)的Stanley智能車在美國智能車挑戰(zhàn)賽中取得了第1名；2007年，斯坦福大學(xué)的Junior智能車在城市挑戰(zhàn)賽中摘取了第2名[3]。該智能車系統(tǒng)由大約30個并行執(zhí)行的模塊構(gòu)成。系統(tǒng)分為6層，分別為傳感器接口層、環(huán)境感知層、決策控制層、車輛接口層、用戶界面層與全局服務(wù)層[4](如圖2所示)。

傳感器接口層：包含一系列傳感器信息接收模塊。這個模塊與標記所有傳感器數(shù)據(jù)的接收和時間有關(guān)，還包含一個具有道路坐標信息的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器(RDDF文件)。

環(huán)境感知層：將傳感器數(shù)據(jù)映射到內(nèi)部模型上。這一層的基本模型是基于Kalman濾波的車輛狀態(tài)檢測器，可以計算出車輛的坐標、方向和速度。基于激光、相機和雷達系統(tǒng)的3種不同的映射模塊建立出二維環(huán)境地圖，尋路模塊用激光源地圖檢測道路的邊界，使車輛可以通過橫向控制保持在道路中央。最后，路面評估模塊通過提取當(dāng)前路面的相關(guān)參數(shù)以確定車輛行駛的安全速度。

決策控制層：負責(zé)調(diào)節(jié)車輛的轉(zhuǎn)向、油門和剎車。路徑規(guī)劃模塊確定車輛的行駛軌跡，傳遞給兩個閉環(huán)軌跡跟蹤控制器，一個用于轉(zhuǎn)向控制，一個用于剎車和油門控制。這兩個控制器都將控制命令發(fā)送到執(zhí)行機構(gòu)用于駕駛動作的執(zhí)行?？刂茖佑幸粋€高級控制模塊，作為一個簡單的有限狀態(tài)自動機，這一層根據(jù)接收到的用戶指令決定車輛行駛的基本模式，指令來自車載觸屏或者緊急停車搖控裝置。

車輛接口層：作為智能車線控系統(tǒng)的接口，它包括通向車輛剎車、油門和轉(zhuǎn)向輪的所有接口以及車輛許多系統(tǒng)的電源接口。

圖2　斯坦幅大學(xué)Junior智能車系統(tǒng)架構(gòu)

用戶界面：用戶界面包括遠程緊急停車和遠程啟動的觸摸屏模塊。

全局服務(wù)層：全局服務(wù)層提供所有軟件模塊的基本服務(wù)。通信服務(wù)由卡耐基梅隆大學(xué)的進程間通信工具包提供。參數(shù)服務(wù)器維持一個包含所有車輛參數(shù)的數(shù)據(jù)庫并以標準的協(xié)議更新所屬車輛。系統(tǒng)異常檢測模塊監(jiān)控所有系統(tǒng)組件的運行狀況并在必要時重新啟動個別子系統(tǒng)。時鐘的同步通過時間服務(wù)器實現(xiàn)。數(shù)據(jù)日志服務(wù)器時時記錄傳感、控制和診斷數(shù)據(jù)以便回顧和分析。

1.3國外智能車系統(tǒng)架構(gòu)分析

(1)研究機構(gòu)對智能車的架構(gòu)問題是作為關(guān)鍵技術(shù)進行重點研究的，均以模塊功能為重點劃分結(jié)構(gòu)單元，這樣的架構(gòu)設(shè)計對智能車的各個技術(shù)領(lǐng)域的任務(wù)分工建立了明確的邊界，有效地保證了各個任務(wù)單元的獨立性，對于整體項目的組織實施帶來了便利[3-4]。

(2)架構(gòu)均建立了感知、決策、控制、車輛、用戶界面等基本子系統(tǒng)單元，斯坦福大學(xué)的智能車架構(gòu)中還增加了全球服務(wù)層，用以滿足系統(tǒng)的運行檢測和數(shù)據(jù)日志記錄功能[5-6]。

上述的智能車在比賽中的成績證明了他們的系統(tǒng)架構(gòu)是能夠滿足智能車設(shè)計的需要，但是這些架構(gòu)仍然存在著一些不足：一是架構(gòu)設(shè)計過于宏觀。上述架構(gòu)雖能呈現(xiàn)智能車系統(tǒng)架構(gòu)的主要方面，但是對子系統(tǒng)間的聯(lián)系并沒有給出明確的定義，架構(gòu)設(shè)計圖很難與具體的模塊實現(xiàn)相互映射，必然造成系統(tǒng)接口的混亂和冗余[7]。二是系統(tǒng)硬件技術(shù)滯后。智能車的傳感器技術(shù)是一個高速發(fā)展的領(lǐng)域，傳感器技術(shù)的性能直接影響系統(tǒng)的架構(gòu)特征，上述智能車采用的傳感器嚴重超出車輛外部尺寸限制要求，對車輛的外形造成明顯的影響。

2　軍事交通學(xué)院智能車的系統(tǒng)架構(gòu)

軍事交通學(xué)院的智能車(下稱“軍交智能車”)已經(jīng)研發(fā)到第五代[1]，系統(tǒng)架構(gòu)經(jīng)過多次測試和調(diào)整，能夠較好地適應(yīng)結(jié)構(gòu)化的道路環(huán)境，圖3為采用該系統(tǒng)架構(gòu)的猛獅號智能車硬件架構(gòu)。

圖3　軍交智能車硬件架構(gòu)

2.1硬件架構(gòu)

軍交智能車的硬件架構(gòu)中，硬件平臺可以分為底層、交換層、感知層、計算層。其中底層指智能車平臺的執(zhí)行機構(gòu)驅(qū)動控制層，包括轉(zhuǎn)向驅(qū)動、油門驅(qū)動、擋位、制動驅(qū)動、信號燈驅(qū)動、汽車相關(guān)附件的驅(qū)動(如雨刮、喇叭等控制)。

2.1.1智能車底層硬件設(shè)計

軍交智能車底層驅(qū)動電路包括3種控制電路：執(zhí)行機構(gòu)控制電路(包括轉(zhuǎn)向控制電路、油門控制電路、抽動控制電路)、燈光音響等信號控制電路和電源及中央控制管理電路。

中央控制管理電路相當(dāng)于智能車的小腦，它能夠獨立控制智能車輛其他系統(tǒng)的能源，實現(xiàn)對2臺工控機、64線雷達、GPS/慣導(dǎo)、毫米波雷達、四線雷達、一線雷達等車載傳感器的電源控制，并保證在上位機系統(tǒng)失效時使智能車能夠安全停止。該電路的可靠性很高，功耗極低，始終處于工作狀態(tài)。

執(zhí)行機構(gòu)控制電路分別實現(xiàn)線控轉(zhuǎn)向、線控油門和線控制動控制。線控轉(zhuǎn)向電路可以接收CAN總線的角度位置和轉(zhuǎn)向速度的指令，實現(xiàn)轉(zhuǎn)向盤位置的實時控制；油門控制電路能夠以4096級的精度對發(fā)動機的油門開度進行精確調(diào)節(jié)；制動電路通過PWM調(diào)壓方式對液壓馬達轉(zhuǎn)速控制，實現(xiàn)了制動由緩到急的多級控制效果，同時檢測液壓制動回路制動油壓作為反饋信息。

信號控制電路實現(xiàn)大燈、轉(zhuǎn)向燈、制動燈、雨刮及噴水、喇叭的控制。

2.1.2智能車感知系統(tǒng)設(shè)計

軍交智能車的感知系統(tǒng)，針對越野道路環(huán)境的要求，以三維激光雷達作為主要的感知手段，輔助以4線激光雷達和一線激光雷達，同時以GPS、北斗、GNSS衛(wèi)星接收儀器作為定位裝置，提供3～5 m精度的位置信息，實現(xiàn)了越野道路環(huán)境的初步感知(如圖4所示)。軍交智能車傳感器系統(tǒng)的配置和感知能力描述見表1。

圖4　軍交智能車的傳感器安裝與感知范圍

項 目參 數(shù) 傳感器配置2臺視覺攝像頭1臺一線sick激光雷達1臺三維64線激光雷達1臺4線激光雷達1臺GPS定位系統(tǒng)1臺光纖慣性導(dǎo)航系統(tǒng)感知范圍64線:5～70m@360°,精度210cm前方視覺:0～30m@60°,精度0～2m前方4線:0～100m@110°,精度20cm前方1線:0～50m@180°,精度20cm

2.1.3智能車計算與網(wǎng)絡(luò)平臺

軍交智能車采用2臺core i5的工控機作為計算平臺，計算機具有4 G內(nèi)存，128 G硬盤，2個千兆網(wǎng)口，4個串口，2個485接口，2個CAN接口，4個1394接口。2臺計算機之間，以及計算機與傳感器之間通過千兆交換機實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。計算機與底層控制系統(tǒng)通過CAN總線進行數(shù)據(jù)交換。

2.2軟件架構(gòu)

軍交系列智能車軟件系統(tǒng)根據(jù)分層、隔離、模塊化的設(shè)計思路，將整個系統(tǒng)分解為傳感器層、感知層、規(guī)劃與決策、控制層、人機交互層、公共層、執(zhí)行層(如圖5所示)。

圖5　軍交智能車系統(tǒng)架構(gòu)

傳感器層：由雷達傳感器、視覺傳感器、GPS、車身傳感器等組成，主要完成采集傳感器數(shù)據(jù)任務(wù)。其中為實現(xiàn)傳感器即插即用，需要規(guī)范各類傳感器的標準數(shù)據(jù)格式。這一層將采集到的傳感器數(shù)據(jù)送入感知模塊處理。

感知層：主要完成分析傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)道路邊界檢測、障礙檢測、交通標識檢測、車身狀態(tài)估計等，為智能車規(guī)劃決策做準備。

規(guī)劃與決策：主要完成路徑規(guī)劃和導(dǎo)航。通過分析從感知模塊得到的環(huán)境數(shù)據(jù)和自身數(shù)據(jù)，在精細電子地圖上確定車輛位置，并根據(jù)目標點坐標生成行駛軌跡，決策出智能車的駕駛模式。

控制層：依據(jù)軌跡數(shù)據(jù)和當(dāng)前車輛狀態(tài)，控制車輛按軌跡行駛。同時，接收人為干預(yù)指令，進行加減速和轉(zhuǎn)向操作。該層直接將控制指令輸出至車輛的油門、制動和轉(zhuǎn)向控制器。

人機交互層：接收駕駛員的觸摸指令和緊急制動指令，輸出至控制層。同時，也可以通過聲音和圖像反饋環(huán)境和車輛自身信息，供駕駛員參考。

公共層：為以上各層服務(wù)，包括數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)記錄、地圖文件讀寫等。

執(zhí)行層：直接關(guān)聯(lián)車輛的電控模塊，接收控制指令，完成駕駛動作，如加減油門、電動轉(zhuǎn)向操作、電源控制等。

2.3軍交智能車系統(tǒng)架構(gòu)分析

軍交智能車的架構(gòu)設(shè)計自2009年開始至今，共經(jīng)歷了五代的改進和完善，并在10臺以上不同類型的智能車平臺上得到實現(xiàn)。

(1)系統(tǒng)架構(gòu)明確地劃分為2個部分：硬件部分和軟件部分。這樣的劃分方法，目的在于實現(xiàn)軟件的平臺無關(guān)性，保證系統(tǒng)軟件能夠適應(yīng)不同硬件配置的要求，從而降低開發(fā)成本并降低調(diào)試時間。

(2)系統(tǒng)采用分層結(jié)構(gòu)思想，將系統(tǒng)分為7大子系統(tǒng)層：傳感器層、感知層、規(guī)劃與決策層、控制層、人機交互層、公共層和執(zhí)行層。層與層之間相互關(guān)聯(lián)并相互通信，具有完善的反饋機制，定義了用于信號交換的完備的信號流圖。

(3)系統(tǒng)在架構(gòu)級別定義了各系統(tǒng)的心跳檢測機制，用以反映各個子系統(tǒng)的運行狀態(tài)，在決策層完成智能駕駛系統(tǒng)的狀態(tài)檢測和故障判斷。該機制是軍交智能車在實際實現(xiàn)中保證系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性的重要創(chuàng)新點，在系統(tǒng)的調(diào)試和開發(fā)過程中發(fā)揮了重要作用。

3　結(jié)　語

合理的系統(tǒng)架構(gòu)是確保智能車實現(xiàn)其功能的基礎(chǔ)，軍事交通學(xué)院智能車所采用的系統(tǒng)架構(gòu)在國內(nèi)多次比賽中均表現(xiàn)出較為明顯的優(yōu)勢[1]：一是系統(tǒng)具備較好的可靠性和穩(wěn)定性；二是系統(tǒng)具備可伸縮性，能夠根據(jù)不同的任務(wù)要求，進行合理的裁剪和調(diào)整；三是系統(tǒng)使冗余和備份得到合理的結(jié)合，在降低系統(tǒng)耦合性的同時，實現(xiàn)了系統(tǒng)自備份和和可靠性保證。目前，軍事交通學(xué)院智能車架構(gòu)更多地針對三維激光傳感器進行優(yōu)化設(shè)計，而針對低成本傳感器方面尚未進行系統(tǒng)優(yōu)化，試驗還不夠充分，這是以后需要研究的重要工作。

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(編輯：史海英)

Hierarchy-Based Architecture of Intelligent Vehicle System

YUAN Yi1，LI MingXi1，HUANG XiangDong2，LIU ZhiFeng2

(1.Military Vehicle Department, Military Transportation University, Tianjin 300161, China;2.Guangzhou Automobile Group Co., Ltd., Guangzhou 511400, China)

To obtain an overall view of the architecture of the intelligent vehicle system, this paper, with an analysis of its advantages and disadvantages, reviews the architecture of the typical intelligent vehicle systems in other countries. Then, the software and the hardware architecture of the intelligent vehicle developed by Military Transporation University is introduced. It is verified that the fault tolerance and scalability of the intelligent vehicle are improved by using hierarchical technology in the design of its hardware and software system hierarchy physical and logical relations.

hierarchy; intelligent vehicle; system architecture

2015-02-10；

2016-04-20．

廣州市市級科技計劃項目(2014Y2-00013).

袁一(1963—)，男，碩士，副教授.

10.16807/j.cnki.12-1372/e.2016.06.009

TP242.6

A

1674-2192(2016)06- 0037- 06