面向自動駕駛汽車的仿真算法實(shí)現(xiàn)

孟祥雨，蘇沖

面向自動駕駛汽車的仿真算法實(shí)現(xiàn)

孟祥雨，蘇沖

（北京汽車研究總院有限公司，北京 100079）

隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，自動駕駛汽車進(jìn)入了人們的視野。自動駕駛汽車的實(shí)現(xiàn)離不開各類型的傳感器，實(shí)現(xiàn)傳感器的安裝、標(biāo)定對于自動駕駛汽車至關(guān)重要。文章介紹了自動駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀和前景、相機(jī)的標(biāo)定、多線激光雷達(dá)的標(biāo)定、相機(jī)和激光雷達(dá)的聯(lián)合標(biāo)定。最后，文章構(gòu)建了仿真環(huán)境和車輛行駛控制仿真算法。

自動駕駛汽車；相機(jī)標(biāo)定；多線激光雷達(dá)標(biāo)定；車輛行駛控制仿真算法

引言

近年來，自動駕駛技術(shù)取得了飛速的發(fā)展，谷歌、特斯拉等公司都推出了自動駕駛系統(tǒng)，也有一部分的傳統(tǒng)汽車廠商推出了自動駕駛系統(tǒng)。自動駕駛汽車，也就是無人駕駛汽車，其定義為通過電腦系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車。依靠視覺計(jì)算、雷達(dá)、GPS系統(tǒng)等協(xié)同工作使自動駕駛汽車可以完全地脫離駕駛?cè)说氖`，僅僅依靠自身完成整個駕駛過程[1]。

1 自動駕駛汽車所需的環(huán)境感知技術(shù)

對于自動駕駛汽車環(huán)境感知來說，傳感器是關(guān)鍵性部件。通過對傳感器進(jìn)行標(biāo)定，便可得到其輸入、輸出之間的映射關(guān)系。將傳感器安裝在自動駕駛汽車上，以完成自動駕駛汽車對于環(huán)境的感知。

1.1 多線激光雷達(dá)標(biāo)定

使激光雷達(dá)與車體之間的相對姿態(tài)和相對位移固定不變，即將二者進(jìn)行剛性的連接，為了便于處理所采集的數(shù)據(jù)，必然要進(jìn)行坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，即將各個激光雷達(dá)的坐標(biāo)系都轉(zhuǎn)換為車體坐標(biāo)系。為實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，第一步需要現(xiàn)對激光類得打的外部安裝參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定；第二步就是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，主要就是對激光雷達(dá)的極坐標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換；相應(yīng)的多個激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)也可以這樣實(shí)現(xiàn)?；鶞?zhǔn)坐標(biāo)中的轉(zhuǎn)化可以利用下式（1）實(shí)現(xiàn)。

上述等式中，A為設(shè)計(jì)的采樣步距；0為基準(zhǔn)坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)角度；為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)序列號；d為掃描距離。通過下式（2）可以實(shí)現(xiàn)車輛坐標(biāo)系的建立。

上述等式中，H為車輛質(zhì)心離地高度；H為激光雷達(dá)的安裝點(diǎn)與地面之間的距離；為車輛質(zhì)心與激光雷達(dá)安裝點(diǎn)之間的距離在y軸上的分量。

1.2 相機(jī)標(biāo)定

在連接相機(jī)和車體的時(shí)候，需要將兩者的相對姿態(tài)和相對位置固定即剛性連接。對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定的目的在于得到相機(jī)環(huán)境坐標(biāo)系下物點(diǎn)坐標(biāo)與圖像像素坐標(biāo)系下點(diǎn)坐標(biāo)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，從而通過相機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)尋找到與之對應(yīng)的真實(shí)物體。

單目相機(jī)的標(biāo)定主要包括對相機(jī)模型的建立和對物點(diǎn)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換。通過下式（3）可以得到相機(jī)環(huán)境坐標(biāo)系中的物點(diǎn)(x,y,z,)到圖像像素坐標(biāo)系中的像點(diǎn)P(,)的轉(zhuǎn)化關(guān)系。

上式中，為透鏡的焦距，d與d分別為相機(jī)傳感器與方向的像素單元距離，該參數(shù)由廠家提供；T、R分別為坐標(biāo)平移矩陣、坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)矩陣，大小分別1*3、3*3；0和0為圖像像素中心坐標(biāo)，z為相機(jī)坐標(biāo)系下點(diǎn)的z軸上的值。上式中忽略了實(shí)際情況中畸變的誤差。雙目立體相機(jī)標(biāo)定主要包括雙目立體視覺模型建立、雙目圖像去畸變處理、雙目圖像校正、雙目圖像裁切等四個步驟。

1.3 激光雷達(dá)和相機(jī)聯(lián)合標(biāo)定

三維空間中的一個點(diǎn)同時(shí)對應(yīng)著激光雷達(dá)的一個數(shù)據(jù)點(diǎn)和相機(jī)的一個像素點(diǎn)，基于這樣的思路，還應(yīng)該將激光雷達(dá)與相機(jī)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，實(shí)現(xiàn)二者空間上的對準(zhǔn)。對于空間對準(zhǔn)而言，存在兩個維度（空間、時(shí)間）上的數(shù)據(jù)融合。通過下式（4）可以實(shí)現(xiàn)空間上的數(shù)據(jù)融合。

上述等式中，T、R分別為坐標(biāo)平移矩陣、坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)矩陣；-1為相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定矩陣，而X需要通過激光雷達(dá)的外參進(jìn)行標(biāo)定；為可見光圖像中投影點(diǎn)的坐標(biāo)。由式（3-4）可知，將其確定需要12個參數(shù)，所以必須多次變換標(biāo)定箱的位置，盡量使其均勻地分布在圖像分辨率的各個位置上。對于數(shù)據(jù)采集時(shí)間上有差異的問題，可以通過將時(shí)間上的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。在進(jìn)行采集數(shù)據(jù)時(shí)間戳標(biāo)定的時(shí)候可以利用GPS得到對應(yīng)的絕對時(shí)間。

2 仿真環(huán)境構(gòu)建及算法

2.1 仿真環(huán)境構(gòu)建

本文主要完成的是自動駕駛汽車的避障路徑規(guī)劃，為了便于驗(yàn)證方法的有效性，對二維空間和三維空間進(jìn)行了仿真構(gòu)建，如圖4.1所示。

圖4.1的左圖中，黑色不規(guī)則幾何圖形區(qū)域代表預(yù)設(shè)的障礙物，共存在4個已知位置的范圍型障礙物，障礙物1的4個頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為（60，160）、（40，140）、（60，120）、（100，140）。障礙物2的4個頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為（80，80）、（30，40）、（50，30）、（100，40）。障礙物3的4個頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為（165，180）、（120，160）、（140，100）、（180，170）。障礙物4的3個頂點(diǎn)坐標(biāo)分別為（140，80）、（120，40）、（170，40），其中點(diǎn)S（20，180）為起點(diǎn)，點(diǎn)T（160，90）為終點(diǎn)。利用MAKLINK圖論對于二維規(guī)劃空間進(jìn)行了處理，得到了二維規(guī)劃可行空間。在MAKLINK 圖上存在L條自由連接線，連接線的中點(diǎn)依次為，連接所有MAKLINK線的中點(diǎn)加上起點(diǎn)S和終點(diǎn)T，即可構(gòu)成用于初始路徑規(guī)劃的無向網(wǎng)路圖。仿真目標(biāo)為尋找一條從起點(diǎn)S到終點(diǎn)T的允許誤差范圍內(nèi)的最優(yōu)路徑。圖3.3的右圖中顯示的是跨度為20km×20km×2km的三維空間。其中圈點(diǎn)標(biāo)注的位置為無人駕駛車輛的起始位置，假設(shè)最低點(diǎn)為海平面高度，即高度為0，其它點(diǎn)的高度根據(jù)此點(diǎn)高度差依次取得，則路徑起點(diǎn)為（1，10，800），終點(diǎn)為（21，4，1000）。

圖1 二維規(guī)劃可行空間（左）、三維初始地形（右）

2.2 車輛行駛控制仿真算法

在獲取制動效能的時(shí)候，通常采用的方法是利用無人駕駛車輛可以直接得到，但是在實(shí)車試驗(yàn)獲取的數(shù)據(jù)有可能和真實(shí)值有差距。本文設(shè)計(jì)了一種PID控制器的車輛制動性能檢測算法。另外為了計(jì)算車輛的制動距離，本文利用Simulink仿真模塊設(shè)計(jì)了計(jì)算方法，在計(jì)算的過程中需要輸入實(shí)時(shí)監(jiān)測的車輛輪胎速度、車輛行駛速度和最小安全距離等數(shù)據(jù)。Simulink系統(tǒng)結(jié)構(gòu)包括初始速度、重力加速度值、輪胎—路面附著特性等參數(shù)，另外該系統(tǒng)還是按照PID控制器控制原理進(jìn)行設(shè)計(jì)。具體設(shè)計(jì)如圖2所示。

圖2 Simulink系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖

3 結(jié)論

自動駕駛技術(shù)在迅猛地發(fā)展中，本文首先對自動駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀以及發(fā)展前景進(jìn)行了介紹，針對于自動駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，本文對于自動駕駛汽車的環(huán)境感知的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析。對多線激光雷達(dá)標(biāo)定、相機(jī)標(biāo)定以及激光雷達(dá)和相機(jī)的聯(lián)合標(biāo)定進(jìn)行了分析。最后，構(gòu)建了仿真環(huán)境和車輛行駛控制仿真算法。

[1] 向琳.自動駕駛離我們還有多遠(yuǎn)？[N].證券時(shí)報(bào),2016-10-15(A03).

[2] 胡元聰,李明康.自動駕駛汽車對《道路交通安全法》的挑戰(zhàn)及應(yīng)對[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會科學(xué)版),2019,27(01):44-53+62.

[3] 李德海.自動駕駛等級劃分及技術(shù)路線分析[J].汽車實(shí)用技術(shù), 2019(06):22-25.

[4] 張墨逸,張秋余,段宏湘,楊樹強(qiáng).基于運(yùn)動軌跡的單目相機(jī)位姿自標(biāo)定方法[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,47(02):64-69.

[5] 韓正勇,卜春光,劉宸.一種針孔相機(jī)與三維激光雷達(dá)外參標(biāo)定方法[J].傳感器與微系統(tǒng),2018,37(04):9-12+16.

Implementation of Simulation Algorithm for the Automatic Driving Vehicle

Meng Xiangyu, Su Chong

( Beijing Automotive Research General Institute Co., Ltd., Beijing 100079 )

With the development of automatic driving technology, the automatic driving vehicle has entered people's field of vision. The realization of the automatic driving vehicle depends on all kinds of sensors. The installation and calibration of sensors are very important for the autonomous driving vehicle. This paper introduces the development status and prospects of the automatic driving vehicle, camera calibration, multi-line lidar calibration, camera and lidar joint calibration.Finally, this paper builds a simulation environment and vehicle driving control simulation algorithm.

automatic driving vehicle;camera calibration;multi-line lidar calibration; vehicle driving control simulation algorithm

U471.15

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1671-7988(2019)13-30-03

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孟祥雨（1983-），男，碩士，工程師，就職于北京汽車研究總院有限公司，從事智能駕駛汽車研究工作。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2019.13.011