基于車聯(lián)網技術的無人駕駛新能源汽車運動控制研究

李帆

摘要：為了提高無人駕駛新能源汽車的行駛安全性，文章基于車聯(lián)網技術分析了無人駕駛新能源汽車控制系統(tǒng)框架，包括車栽單元、路側單元及中央控制單元三部分，車載單元采集車輛自身信息、道路車輛信息、道路通行狀況等，路側單元承擔信息傳輸工作。中央單元將接收采集的車輛信息、道路信息等根據(jù)預先設定好的算法進行處理，發(fā)送控制命令，并以汽車的油門控制、汽車視覺目標識別及跟蹤控制為例闡述了其控制算法，期望通過該研究提高無人駕駛新能源汽車的行駛安全性。

關鍵詞：車聯(lián)網技術;無人駕駛;新能源汽車;運動控制

中圖分類號：TP301.6 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2019）09-0172-06

近些年，由于國內汽車保有量日益增多，汽車尾氣污染及其駕駛安全問題更到更多人的重視和關注，新能源汽車及其無人駕駛汽車成為多數(shù)人關注的重點。新能源汽車就是采用非常規(guī)的車用燃料當做動力來源的車輛，其中，電動汽車是最常見的一類。

隨著智能控制技術的發(fā)展及其廣泛使用，無人駕駛汽車得到更迅速的發(fā)展，與傳統(tǒng)汽車比較，無人駕駛新能源汽車可以減輕駕駛人員操作汽車強度，也有利于降低駕駛人員不規(guī)范及其誤操作行為，對提升汽車行駛的安全性、乘坐舒適性具有重要的意義。繼互聯(lián)網技術、物聯(lián)網技術發(fā)展后，“車聯(lián)網”成為未來智能城市發(fā)展一個重要的標志。利用車聯(lián)網，汽車具有高度智能的車載信息系統(tǒng)，并支持與城市交通信息網絡、智能電網等實現(xiàn)連接，能夠隨時隨地獲取相關資訊，并做出與交通出行有關的明智選擇。因此，本文基于車聯(lián)網技術對無人駕駛新能源汽車的控制系統(tǒng)進行設計，應用多傳感器信息技術、無線通信、遠程感應技術、全球定位系統(tǒng)（GPS）導航技術，讓無人駕駛汽車自動避障，自動選擇最佳的行駛方案，實現(xiàn)智能化交通管理和車輛智能化控制的一體化，從而大大緩解交通堵塞，提高無人駕駛汽車的安全性能。

1車聯(lián)網網絡架構

車聯(lián)網就是借助在車輛上安裝通信終端，在通信網絡平臺上對各類車輛屬性及其形式狀態(tài)展開信息提取操作，并充分運用這些信息，依據(jù)不同的功能需求，對所監(jiān)測車輛實施恰當?shù)谋O(jiān)管，提供支持綜合服務的系統(tǒng)。車聯(lián)網通過計算機、傳感、網絡等先進技術對車輛及其道路實施全面感知，并在處于行駛狀態(tài)下不同車輛、車輛和基站質檢創(chuàng)建無線通信，順利完成信息分發(fā)處理。對每一輛汽車運行中全過程控制，提升擁堵時段道路通行效率，確保行駛車輛的安全。與此同時，通過多跳轉發(fā)的方法，信號范圍外各車輛之間可支持創(chuàng)建通信連接，順利完成信息共享。車聯(lián)網中的車車、車路通信構成的網絡結構，如圖1所示，包括車載單元（on Board Unit，OBU）、道路兩側的路邊協(xié)調控制單元（Road Side Unit，RSU）及中央控制單元三部分。

2基于車聯(lián)網的無人駕駛新能源汽車控制系統(tǒng)設計

2.1系統(tǒng)框架

基于車聯(lián)網技術對無人駕駛新能源汽車控制系統(tǒng)進行設計其主要目標是實現(xiàn)在任何時刻和環(huán)境的路況信息感知、汽車自身信息感知，最大限度地減少交通事故與擁堵的發(fā)生，確保無人駕駛汽車的安全、協(xié)調、暢通行駛。結合上文的車輛網技術結構，基于車聯(lián)網的無人駕駛汽車控制系統(tǒng)整體架構分成車載單元（OBU）、路側單元（RSU）及中央控制單元三部分，基于車聯(lián)網的無人駕駛新能源汽車控制系統(tǒng)框架如圖2所示。

2.2系統(tǒng)模塊

2.2.1車載單元

車載單元由環(huán)境感知部分、決策部分、控制執(zhí)行部分、一體化電驅動部分、無線通信部分組成，如圖3所示。一體化電驅動部分由驅動電機、變速器和其他傳動裝置構成，是目前電驅動系統(tǒng)構型的最佳方案。環(huán)境感知部分由各個傳感器組成，主要采集無人車及周圍車輛的運動狀態(tài)信息，包括車輛的位置、行駛時間、前后車車距、速度及道路交通信息流等信息傳輸?shù)街醒肟刂茊卧缂す饫走_置于車輛頂部用于測量近距離，毫米波雷達置于車輛前方用于測量遠距離，視覺傳感器位于車輛頂部或者車內后視鏡背面，車速采集由車速編碼器實現(xiàn);定位導航由GPS系統(tǒng)完成，分析車輛的地理位置與時間;無人駕駛汽車在環(huán)境傳感器安裝完畢之后需要進行各傳感器坐標的聯(lián)合標定，這是實現(xiàn)無人駕駛汽車采集環(huán)境信息的前提基礎。汽車接收中央控制單元的控制命令，控制車輛的轉向、油門、制動狀態(tài)，執(zhí)行機構的伺服電機負責控制車輛的踏板，進而通過底層驅動系統(tǒng)控制車輛的縱向運動。

2.2.2路側單元

路側單元是一個信息傳輸中樞，通過無線通信模塊接口與車載單元連接，接收車載單元發(fā)出的車輛通行信息，同時，路側單元將車載單元采集到的道路路況信息、道路氣象信息、車輛信息等發(fā)送到中央控制單元，并接收中央控制單元的處理結果發(fā)送給車載單元，以更好的協(xié)調控制無人汽車的運行。

2.2.3中央控制單元

中央控制單元是無人駕駛新能源汽車的關鍵部分和“大腦”，中央控制單元將接收采集的車輛信息、道路信息等根據(jù)預先設定好的算法進行處理，確保無人汽車對其他汽車或行人等障礙物時要實現(xiàn)對其避讓;汽車根據(jù)路側單元和中央控制單元雙重指示實時控制自己的行駛狀態(tài)，實現(xiàn)無人汽車的油門、制動、道路避障及目標跟蹤等控制，確保車輛的安全、高效通行。

3無人駕駛新能源汽車運動控制

由于無人駕駛新能源汽車運動控制包含的內容較多，以油門控制和汽車視覺目標識別及跟蹤控制為例進行闡述。

3.1無人駕駛新能源汽車運動學模型

3.3無人駕駛新能源汽車視覺目標識別及跟蹤控制

3.3.1目標圖像的特征提取

由于無人駕駛新能源汽車在行駛過程中需要通過攝像頭采集道路及車輛信息，為了避免發(fā)生碰撞需要對目標進行識別和跟蹤控制。在識別過程中首先對攝像頭采集的圖像進行視頻全區(qū)域定義，目標區(qū)域定義為I，然后對視頻圖像進行灰度處理，增強圖像梯度，采用雙邊濾波去除圖像噪聲。結合Canny算子提取視頻圖像的邊緣信息，得到圖像輪廓，定義為感興趣區(qū)域ROI，精準識別該區(qū)域內包含的目標特征。

3.3.2目標特征的協(xié)方差描述

3.3.3目標特征的融合表述

經過前期圖像預處理，較為粗略的尋找圖像ROI區(qū)域，無人駕駛新能源汽車識別目標為非線性，并且呈現(xiàn)出高概率密度區(qū)域的特點，識別目標狀態(tài)變化復雜，因此為了便于計算采用粒子濾波算法將狀態(tài)空間模型目標跟蹤問題轉化為狀態(tài)估計問題，并對ROI目標區(qū)域進行特征融合表述，利用一組帶有權值的粒子來近似表示k時刻目標狀態(tài)的先驗概率，目標的狀態(tài)用粒子sik表示。在此過程中，定義狀態(tài)空間模型見公式（8）。

根據(jù)輸出的結果對目標狀態(tài)進行預測，更新相關數(shù)值，如果滿足條件則結束，如果不滿足條件則返回繼續(xù)迭代。

綜上，汽車采集的視頻圖像處理及目標追蹤流程如圖6所示。

4結語

綜上所述，該研究提出的基于車聯(lián)網技術的無人駕駛新能源汽車控制系統(tǒng)及運動控制方案，可以通過嵌入車聯(lián)網平臺順利實現(xiàn)車輛運行狀態(tài)監(jiān)控，并通過與中央控制單元之間的信息實現(xiàn)交互，順利完成車倆運行狀態(tài)、行駛路線等信息采集與處理工作，確保車輛安全、穩(wěn)定的運行。但是該研究處于初級階段，日后還需要進行進一步完善。