自動(dòng)駕駛高可用體系解耦設(shè)計(jì)

孫偉 吳澤毓 胡若軒

摘要：近十年以來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)成為一個(gè)熱門(mén)領(lǐng)域。在未來(lái)，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的優(yōu)越性，它將完全代替人的駕駛。實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，就必須有一套完整的、可靠的自動(dòng)駕駛平臺(tái)用以控制汽車(chē)。自動(dòng)駕駛平臺(tái)能夠在基于復(fù)雜的駕駛場(chǎng)景規(guī)劃，然后進(jìn)行導(dǎo)航。關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛；平臺(tái)設(shè)計(jì)；解耦設(shè)計(jì)Autopilot high availability system decoupling designAbstract： In the past decade，autonomous vehicles have become a door.In the future，because of the superiority of autonomous driving，it will completely replace human driving.To achieve automatic driving，you must have a complete and reliable autonomous driving platform to control the car.The autopilot platform is able to plan and then navigate based on complex driving scenarios.Keywords： automatic driving； platform design； decoupling design 結(jié)合車(chē)輛和硬件系統(tǒng)。，例如住宅區(qū)和市區(qū)。該車(chē)現(xiàn)在具有360度可視性，以及升級(jí)的感知算法，以應(yīng)對(duì)城市道路的變化，使汽車(chē)更安全和更清楚。包括無(wú)保護(hù)的轉(zhuǎn)彎和通常在住宅區(qū)和帶有停車(chē)標(biāo)志的道路中發(fā)現(xiàn)的狹窄街道。平臺(tái)架構(gòu)首先是底層的車(chē)輛認(rèn)證平臺(tái)，主要包括兩塊，第一是符合標(biāo)準(zhǔn)的線控車(chē)輛的需求，第二是滿足線控標(biāo)準(zhǔn)的車(chē)輛。往上是硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)是做自動(dòng)駕駛相關(guān)的硬件，這些藍(lán)色的模塊中有些是新增的硬件類(lèi)型，有些是更新的硬件型號(hào)。再往上是軟件開(kāi)放平臺(tái)，開(kāi)源代碼大部分是在軟件層面。在定位、感知、規(guī)劃、還有Cyber RT以及V2X的適配器等模塊有變化。最上層的云端服務(wù)主要是仿真以及V2X的路側(cè)服務(wù)。1、車(chē)輛認(rèn)證平臺(tái)開(kāi)放車(chē)輛認(rèn)證計(jì)劃為無(wú)人車(chē)駕駛開(kāi)發(fā)者提供了更多車(chē)輛選擇，在標(biāo)準(zhǔn)化的接口下，開(kāi)發(fā)者只需要做簡(jiǎn)單的配置就可以將同一套代碼快速部署到與平臺(tái)兼容的多重開(kāi)放車(chē)輛上。2、硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)自動(dòng)駕駛的硬件系統(tǒng)，可以粗略地分為感知、決策、控制三部分（還有定位、地圖、預(yù)測(cè)等模塊）。自動(dòng)駕駛不能僅僅考慮系統(tǒng)，還要考慮到人的因素。車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)包括車(chē)的行駛速度、行駛方向、車(chē)的轉(zhuǎn)向角度以及俯角和仰角等方面。自動(dòng)駕駛車(chē)輛在行駛的時(shí)候需要進(jìn)行對(duì)周?chē)h(huán)境的感知，目前感知的設(shè)備有雷達(dá)、攝像頭、以及V2X技術(shù)。主要應(yīng)用的雷達(dá)有激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)；攝像頭和生物電傳感器（構(gòu)建于方向盤(pán)內(nèi)）主要監(jiān)測(cè)駕駛員的狀態(tài)；車(chē)與周?chē)男畔⒌臒o(wú)死角交換可以通過(guò)V2X來(lái)實(shí)現(xiàn)。2.1 車(chē)載計(jì)算單元包含CPU、GPU、總線等部分。激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將傳送到本單元，然后計(jì)算單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定要求和模式下的計(jì)算，相當(dāng)于PC的CPU部分。2.2 定位處理與環(huán)境感知GPS和IMU兩者呈現(xiàn)相輔相成的關(guān)系.，GPS相對(duì)更新頻率低，但因?yàn)椴粌?chǔ)存前件數(shù)據(jù)，故不存在誤差的累積。IMU相對(duì)更新頻率高，但存在隨著更新次數(shù)而產(chǎn)生誤差累積，因?yàn)槲恢眯畔⒁约白藨B(tài)信息是通過(guò)積分求得的。目前較為廣泛的使用辦法是依靠GPS來(lái)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間定位，在GPS兩次位置更新中間采取IMU定位，從而使得定位數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確可信。雷達(dá)系統(tǒng)的目的是感知周?chē)h(huán)境。主要采用激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)。激光雷達(dá)安裝在車(chē)頂，有兩個(gè)功能。首先可以360度旋轉(zhuǎn)，能夠提供周?chē)暾能?chē)輛信息。其次激光雷達(dá)除還能與輔助GPS，用來(lái)定位和繪制高精度的地圖。毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)類(lèi)似，通過(guò)發(fā)射一束電磁波，然后觀察回波和射入波的差異來(lái)計(jì)算距離和速度，二者主要分24G和77G技術(shù)，安裝在保險(xiǎn)杠上面是被廣泛采用的舉措。駕駛員的外在肢體狀態(tài)和精神狀態(tài)也是必須要監(jiān)控的部分。此監(jiān)測(cè)有攝像頭和安裝在車(chē)內(nèi)的生物傳感器來(lái)判斷。生物傳感器可以根據(jù)生理狀態(tài)判斷駕駛員的實(shí)時(shí)精神狀態(tài)，列入是否使疲勞或者酒駕。2.3 黑匣子黑匣子用來(lái)記錄車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)。它有高度的杠損壞性，能在事故發(fā)生之后進(jìn)行事故原因的調(diào)查及分析。2.4 V2X雖然有雷達(dá)系統(tǒng)能感知環(huán)境，但是不能發(fā)現(xiàn)超越傳感器的探知范圍的信息。V2X設(shè)備能使車(chē)輛與外界進(jìn)行完全的互聯(lián)，進(jìn)行信息的交換。V2X包括Vehicle-To-Network、Vehicle-To-Vehicle、Vehicle-To-Infrastructure、Vehicle-To-Pedestrian，是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)。3、開(kāi)源軟件平臺(tái)最核心的層，分為 3 個(gè)部分。1、實(shí)時(shí) RTOS 系統(tǒng)，要求保證實(shí)時(shí)反應(yīng)；2、運(yùn)行時(shí)計(jì)算框架；3、定位模塊和控制模塊以及 HMI 人機(jī)交互模塊。這三塊構(gòu)成了本期開(kāi)放的封閉場(chǎng)地循跡自動(dòng)駕駛軟件體系；3.1 RTOSRTOS是一個(gè)在解耦過(guò)程中構(gòu)建的實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)，以超乎尋常的速度來(lái)快速處理外界產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)。RTOS最大的特點(diǎn)就是實(shí)時(shí)性，它在快速處理數(shù)據(jù)之后，又能在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)做出對(duì)應(yīng)的響應(yīng)，使實(shí)時(shí)任務(wù)能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)協(xié)調(diào)一致的運(yùn)行。3.2 框架組成模塊自動(dòng)駕駛系統(tǒng)包括了多個(gè)軟件控制模塊（規(guī)避障礙、定位導(dǎo)航、實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃、交通信號(hào)燈判斷等）和多個(gè)硬件模塊（環(huán)境感知、數(shù)據(jù)計(jì)算、車(chē)輛行駛控制等）。要有一個(gè)性能優(yōu)越、高效穩(wěn)定的框架來(lái)協(xié)調(diào)和管理硬件和軟件模塊。地圖引擎：運(yùn)行高精地圖；定位模塊：通過(guò)GPS、V-SLAM、L-SLAM、里程計(jì)等多種定位源融合，結(jié)合高精地圖，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位；感知：通過(guò)激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭，精確感知車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境路況，包括車(chē)輛、行人、交通標(biāo)志等等；規(guī)劃：主要包括路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)障礙物的預(yù)測(cè)等；控制：實(shí)現(xiàn)控制車(chē)輛的轉(zhuǎn)向、油門(mén)、剎車(chē)等操作；端對(duì)端：基于深度學(xué)習(xí)的橫向和縱向駕駛模型；HMI：人機(jī)交互模塊。4、云服務(wù)平臺(tái)車(chē)在路上跑需要和云端有一定的交互，云端計(jì)算出模型再把它下發(fā)到車(chē)上。所以云端包含這些服務(wù)：高精度的Map；路況模擬仿真，幫助我們理解路況；此外還有，數(shù)據(jù)平臺(tái)、安全等。結(jié)論自動(dòng)駕駛目前還處在發(fā)展的階段，但是該行業(yè)未來(lái)具有非常大的潛力。實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，需要有一個(gè)安全可靠的自動(dòng)駕駛平臺(tái)。自動(dòng)駕駛平臺(tái)包含軟件和硬件部分，是兩大核心。硬件通過(guò)雷達(dá)、攝像頭等對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行感知和信息收集，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算單元進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；軟件平臺(tái)通過(guò)操作系統(tǒng)的運(yùn)行框架對(duì)信息處理，從而操控汽車(chē)。自動(dòng)駕駛平臺(tái)的構(gòu)建十分復(fù)雜，要實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)駕駛，還要繼續(xù)進(jìn)行完善。參考文獻(xiàn)[1]Huang X，Wang P，Cheng X，et al.The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application[J].2018.[2]石豎，卓斌.自動(dòng)駕駛汽車(chē)的仿真[J].汽車(chē)工程，2000，22（2）：97-99.