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    無人駕駛汽車技術(shù)解析

    2019-11-27 05:52:04孫寶明
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2019年18期
    關(guān)鍵詞:車聯(lián)網(wǎng)導(dǎo)航系統(tǒng)傳感器

    孫寶明

    摘 ?要:為了增強(qiáng)公路安全、緩解交通擁堵、減少大氣污染、提升人們出行的便利性與生活質(zhì)量,無人駕駛已成為汽車的發(fā)展趨勢和必經(jīng)之路,為了搶先占領(lǐng)市場、抓住商機(jī),世界各大汽車廠商與軟件公司、網(wǎng)絡(luò)公司都投入了巨大的人力、財(cái)力對其進(jìn)行技術(shù)研發(fā),使無人駕駛汽車技術(shù)日益成熟。該文針對無人駕駛汽車技術(shù)進(jìn)行解析,著重論述其核心控制技術(shù)。

    關(guān)鍵詞:無人駕駛汽車;傳感器;高級駕駛輔助系統(tǒng);導(dǎo)航系統(tǒng);高清地圖;車聯(lián)網(wǎng)

    中圖分類號:U46 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    0 前言

    隨著汽車保有量不斷增加,城市交通變得日益擁堵,給人們出行帶來極大不便。

    由于各種人為因素,汽車肇事率直升不降,給人身安全與財(cái)產(chǎn)造成了巨大的損失。為了使交通更加順暢,人們出行更加安全,無人駕駛汽車技術(shù)將是汽車最終的發(fā)展目標(biāo)。

    1 自動駕駛汽車的等級

    2013年,美國國家公路安全管理局NHTSA發(fā)布了汽車自動化的五級標(biāo)準(zhǔn),將自動駕駛功能按智能程度分Level 0~Level 4,而Level 4是自動駕駛汽車最終發(fā)展的目標(biāo)。

    2 無人駕駛汽車技術(shù)解析

    2.1 無人駕駛汽車傳感器技術(shù)

    在無人駕駛技術(shù)中,傳感器負(fù)責(zé)采集無人駕駛汽車所需要的信息,包括感知車輛自身、汽車行駛周圍環(huán)境等。

    2.1.1 超聲波傳感器(雷達(dá))

    超聲波是指振動頻率大于20 000 Hz以上,超出了人耳聽覺的上限,在空氣中波長小于17 mm,將這種聽不見的聲波叫作超聲波,它是一種機(jī)械震動模式,超聲波頻率高、波長短,屬于近距雷達(dá)。超聲波測距原理是在超聲波發(fā)射裝置發(fā)出超聲波后開始計(jì)時,超聲波在空氣中傳播,途中碰到障礙物就立即返回來,超聲波接收器收到反射波就立即停止計(jì)時。 超聲波雷達(dá)在汽車上的應(yīng)用包括倒車預(yù)警、自動泊車 。

    2.1.2 電磁波傳感器(毫米波雷達(dá))

    毫米波雷達(dá)發(fā)出的電磁波頻率通常是30 GHz~300 GHz,波長為1 mm~10 mm,電磁波雷達(dá)屬于中距雷達(dá)。電磁波測距原理是在電磁波發(fā)射裝置發(fā)出電磁波后開始計(jì)時,電磁波在空氣中傳播,途中碰到障礙物就立即返回來,電磁波接收器收到反射波就立即停止計(jì)時。電磁波雷達(dá)在汽車上的應(yīng)用包括自適應(yīng)巡航、并線輔助、預(yù)警輔助制動。

    2.1.3 車載攝像頭

    攝像頭采集圖像進(jìn)行處理,將圖片轉(zhuǎn)換成二維數(shù)據(jù),然后通過圖像匹配進(jìn)行識別,識別該車行駛環(huán)境中的其他車輛、行人、車道輔助線、交通標(biāo)志、移動與靜止障礙物等。單目攝像頭測距精度低,易產(chǎn)生漏報,而采用雙目攝像頭可對物體進(jìn)行精確測距。攝像頭在汽車上的應(yīng)用包括車道偏離預(yù)警、交通標(biāo)志識別、車道保持輔助、行人碰撞預(yù)警、全景泊車、駕駛員疲勞預(yù)警等。

    2.1.4 激光雷達(dá)(LiDAR)

    激光雷達(dá)通過水平旋轉(zhuǎn)(5 Hz~20 Hz)激光掃描信號的時間差、相位差來確定距離,系統(tǒng)檢測3D空間中每個像素到發(fā)射器間的距離和方向,創(chuàng)造出真實(shí)世界完整的3D模型。激光雷達(dá)測距原理是在激光發(fā)射裝置發(fā)出激光后開始計(jì)時,激光途中碰到障礙物就立即返回來,接收器收到反射信號就立即停止計(jì)時,根據(jù)激光發(fā)出與返回時間計(jì)算出激光雷達(dá)與障礙物的距離。無人駕駛汽車在行駛過程中激光雷達(dá)每旋轉(zhuǎn)一周,收集到的所有反射點(diǎn)坐標(biāo)的集合形成了點(diǎn)云。激光雷達(dá)線數(shù)越多,成像效果越好、越清晰,無人駕駛汽車行駛時的安全系數(shù)越高。

    2.2 無人駕駛汽車ADAS技術(shù)

    ADAS全稱Advanced Driver Assistance System,被稱為汽車高級駕駛輔助系統(tǒng)。它被視為實(shí)現(xiàn)無人駕駛基礎(chǔ)。利用安裝于車上的傳感器,ADAS可在第一時間收集車內(nèi)外的環(huán)境數(shù)據(jù),進(jìn)行靜、動態(tài)物體的識別、偵測與追蹤等技術(shù)處理,確保無人駕駛汽車行駛安全。ADAS主要包括底盤穩(wěn)定系統(tǒng)ESC/ESP、ACC自適應(yīng)巡航、PAB碰撞預(yù)警與輔助制動、LKA車道保持輔助系統(tǒng)、LCDA并道輔助系統(tǒng)、TSR交通標(biāo)志識別與行人識別、AVM全景顯示輔助系統(tǒng)、APA自動泊車輔助系統(tǒng)等。

    2.3 無人駕駛汽車操作系統(tǒng)

    無人駕駛汽車能夠安全、高效運(yùn)行主要依靠傳感器技術(shù)與智能操作系統(tǒng)的控制來實(shí)現(xiàn),操作系統(tǒng)必須知道車輛具體的位置、周圍環(huán)境、預(yù)見會發(fā)生什么,計(jì)劃如何做出反應(yīng)并進(jìn)行操作執(zhí)行。無人駕駛汽車操作系統(tǒng)內(nèi)置高級的“人工智能”,具備“深度學(xué)習(xí)”的能力。無人駕駛汽車操作系統(tǒng)根據(jù)控制類別分為底層控制、中層控制、高層控制。

    2.3.1 底層控制

    無人駕駛汽車底層控制的核心是使車輛在任何情況下都能穩(wěn)定在最佳設(shè)定值上。底層控制管理汽車內(nèi)部系統(tǒng)的運(yùn)行方式,主要包括加減速、制動和轉(zhuǎn)向等。

    2.3.2 中層控制

    無人駕駛汽車中層控制的核心是依靠具有“深度學(xué)習(xí)”能力的“大腦” 來感知車輛周圍環(huán)境的實(shí)體布局,并針對周圍事物或事件做出最佳的反應(yīng)方案,突出遇到緊急情況時的應(yīng)急能力。

    2.3.3 高層控制

    無人駕駛汽車高層控制的核心是導(dǎo)航與路徑規(guī)劃。人們在乘坐無人駕汽車之前要輸入始點(diǎn)與終點(diǎn),系統(tǒng)根據(jù)輸入信息選擇汽車行駛的最佳路徑,利用導(dǎo)航與高清地圖指引車輛行駛。汽車在行進(jìn)過程中根據(jù)路況的變化實(shí)時調(diào)整行進(jìn)路徑。

    2.3.4 對無人駕駛汽車操作系統(tǒng)的要求

    從監(jiān)測到傳感器信號到做出反應(yīng)時間必須精確到微秒級、具備信息實(shí)時反饋計(jì)算與處理的能力。具備99.99%以上的安全可靠性能、具備抗信號干擾與防止入侵的能力、系統(tǒng)具有自診斷功能、超越人類水平的感知與應(yīng)對能力。

    3 無人駕駛汽車導(dǎo)航系統(tǒng)GPS

    3.1 全球定位系統(tǒng)作用與組成

    汽車導(dǎo)航系統(tǒng)是以全球定位人造衛(wèi)星為基礎(chǔ),向全球各地全天候地提供三維位置、三維速度等信息的一種無線電導(dǎo)航定位系統(tǒng)。它由3個部分構(gòu)成。1)地面控制部分。2)空間部分,由24顆衛(wèi)星組成。3)用戶終端部分組成。民用的定位精度可達(dá)到5 m以內(nèi)。

    3.2 高清數(shù)字地圖

    普通的電子導(dǎo)航地圖精度大約5 m,由于是駕駛員做導(dǎo)航使用,所以這樣的精度對整體來說影響不大,但不能滿足無人駕駛汽車的需求。無人駕駛汽車識別道路和周圍環(huán)境是靠GPS導(dǎo)航系統(tǒng)、視覺傳感器與高精度地圖來實(shí)現(xiàn)的,精度為厘米級。高清數(shù)字地圖區(qū)別于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字地圖,既能反映大型地理特征又能反映微觀環(huán)境細(xì)節(jié)。高清數(shù)字地圖重點(diǎn)呈現(xiàn)的是道路與十字路口表層的靜態(tài)數(shù)據(jù),例如車道線、路口交叉點(diǎn)及道路標(biāo)志等,精度為厘米級。傳統(tǒng)的電子地圖主要依靠衛(wèi)星圖片產(chǎn)生,然后依靠GPS定位,精度為米級。而高清數(shù)字地圖需要達(dá)到厘米級精度,僅靠衛(wèi)星圖片是不夠的,因此,通常我們會使用裝有視覺傳感器的數(shù)據(jù)采集車收集數(shù)據(jù),然后通過線下處理將各種數(shù)據(jù)融合產(chǎn)生高精地圖。

    3.3 IMU(Inertial Measurement Unit)慣性測量單元

    在一般的駕駛環(huán)境中,由于大氣或行駛環(huán)境的影響,導(dǎo)航控制精度和計(jì)算結(jié)果會產(chǎn)生偏差,對于無人駕駛汽車而言,這個偏差會造成災(zāi)難性的后果。慣性測量單元可以彌補(bǔ)導(dǎo)航性能上的不足,它主要有2個作用,一個是在導(dǎo)航信號丟失或者很弱的情況下,暫時填補(bǔ)導(dǎo)航留下的空缺;另一個作用是配合激光雷達(dá)與高清地圖,最終得到精確的車輛定位。慣性傳感器可以檢測汽車加速度、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動與車輛姿態(tài)。主要由加速度傳感器以及電子陀螺儀組成。慣性傳感器與導(dǎo)航、高清地圖、視覺傳感器、電子指南針配合使用構(gòu)成一個強(qiáng)大、萬無一失的組合。

    4 車聯(lián)網(wǎng)

    如果說ADAS系統(tǒng)是無人駕駛汽車的基礎(chǔ),那么車聯(lián)網(wǎng)就可以看作是真正實(shí)現(xiàn)無人駕駛汽車的助推劑。車聯(lián)網(wǎng)就是車與一切事物相連的網(wǎng)絡(luò)(V2X,Vehicle to Everything),實(shí)現(xiàn)車與車、車與道路設(shè)施、車與行人、車與云端之間的互聯(lián)互通。車聯(lián)網(wǎng)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人、車、路的有效協(xié)同,只有實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng),無人駕駛汽車才能實(shí)現(xiàn)真正的安全行駛,交通會變得更加順暢,人們出行將不再因?yàn)榻煌ǜ叻迤诙械桨脨馈?/p>

    4.1 車與車互聯(lián)(V2V,Vehicle to Vehicle)

    車與車互聯(lián)是指在一定區(qū)域范圍內(nèi),所有無人駕駛汽車可以通過車載終端相互通信,實(shí)現(xiàn)各車輛的信息共享,使行車更加安全、順暢。

    4.2 車與道路設(shè)施互聯(lián)(V2I,Vehicle to Infrastructure)

    車與路互聯(lián)是指在一定區(qū)域范圍內(nèi),所有無人駕駛汽車可以通過車載終端與道路基礎(chǔ)設(shè)施通信模塊相互通信,實(shí)現(xiàn)車輛的接入。通過道路基礎(chǔ)設(shè)施通信模塊接入互聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)道路基礎(chǔ)設(shè)施與云端的互聯(lián)互通。

    4.3 車與行人互聯(lián)(V2P,Vehicle to Pedestrian)

    車與行人互聯(lián)是指在一定區(qū)域范圍內(nèi),所有無人駕駛汽車可以通過車載終端與行人所攜帶的移動終端相互通信,實(shí)現(xiàn)交通狀況相互提示的功能。

    4.4 車與云端互聯(lián)(V2C,Vehicle to Cloud)

    車與云端互聯(lián)是指無人駕駛汽車可以通過車載終端與云端互聯(lián)互通,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸及訪問互聯(lián)網(wǎng)。云平臺可根據(jù)車輛終端發(fā)送的實(shí)時信息計(jì)算出各路段的車流量與路況信息,然后優(yōu)化無人駕駛汽車行駛路線;云平臺還可以向車輛終端發(fā)送生活信息并提供給乘客。

    4.5 車內(nèi)網(wǎng)

    車內(nèi)網(wǎng)通過總線將車輛各系統(tǒng)控制模塊連接在一起,實(shí)現(xiàn)各模塊間信息共享、協(xié)同工作,使無人駕駛汽車得到迅速而精準(zhǔn)的控制。對于無人駕駛汽車來說,車內(nèi)網(wǎng)的控制主要體現(xiàn)在高級駕駛輔助系統(tǒng)上。

    5 結(jié)語

    在現(xiàn)代文明的發(fā)展過程中對汽車安全性能、舒適性能以及排放性能有著更加嚴(yán)格的要求,因此,汽車智能控制程度越來越高。隨著汽車保有量井噴式的增長,路面交通變得日益擁堵,給人們的出行帶來極大不便。無人駕駛汽車可以很大程度提高汽車安全性能、舒適性能,改善排放性能,也可以使路面交通變得不再擁堵。該文論述了無人駕駛汽車的優(yōu)勢與其智能控制,對無人駕駛汽車技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

    參考文獻(xiàn)

    [1]劉少山,唐杰,吳雙,等.第一本無人駕駛技術(shù)書[M].北京:電子工業(yè)出版社,2017.

    [2]李兆榮.跨界生長車聯(lián)網(wǎng)在進(jìn)化[M].北京:電子工業(yè)出版社,2016.

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