基于線陣CCD的無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)

◆文/江蘇 譚婷

隨著生活水平的大幅度提升，汽車已經(jīng)成為最為常見的交通工具，再加上傳感技術、網(wǎng)絡技術以及計算機等技術發(fā)展水平的不斷提高，汽車領域逐步朝著信息化以及智能化方向發(fā)展，尤其是以環(huán)境感知技術為基礎的輔助駕駛技術已經(jīng)取得了一定的研究成果，所以具有高度智能化特征的無人駕駛汽車已經(jīng)成為汽車領域的未來發(fā)展趨勢。無人駕駛汽車可以利用車輛自帶的傳感器獲取道路、車輛位置和障礙物信息，并利用相關技術對汽車的轉向與速度進行精準控制，保證車輛行駛安全，該技術令道路交通系統(tǒng)從傳統(tǒng)的“人-車-路”系統(tǒng)變?yōu)椤败嚕贰毕到y(tǒng)，這樣不僅能夠提升駕駛智能化程度，還可以最大程度避免因交通事故而產(chǎn)生的生命財產(chǎn)損失。由于無人駕駛汽車路徑跟蹤導航是無人駕駛領域最為重要的研究課題，也是保證汽車安全行駛的必要條件，因此研究無人駕駛汽車路徑跟蹤導航具有重要的研究意義。為了提升無人駕駛汽車路徑跟蹤準確率與用戶滿意度，降低導航路徑規(guī)劃所用時間，本文設計了一種新的基于線陣CCD的無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)。

一、無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)

1.硬件設計

(1)信息采集模塊設計

為提升數(shù)據(jù)采集效率與質量，本文主要利用線陣CCD進行信息采集模塊設計，選用的是東芝公司生產(chǎn)的TCD2252D線陣CCD，結合超聲波傳感器、電子羅盤、加速度傳感器、霍爾傳感器組完成信息采集模塊設計。由于CCD圖像傳感器是信息采集模塊最為重要的組成部分，因此需要對這種傳感器進行重點研究。

信息采集模塊在功能上具有相對獨立性，為提升其可擴展性以便后續(xù)對該模塊進行優(yōu)化升級，所以本文引入EMP7064S L44-10進行時序發(fā)生設計，其時序仿真圖如圖1所示。

圖1 時序仿真圖

為了保證信息采集模塊的信號具有穩(wěn)定性，因此需要保證該模塊具有非常高的采樣與數(shù)據(jù)存儲效率，因此本文選擇CLK頻率為10MHz的采樣通道。具體如圖2所示。

圖2 信息采樣通道

(2)多源信息集成模塊設計

將安裝在無人駕駛汽車中的多個傳感器信息進行集成處理，本文系統(tǒng)主要利用超聲波傳感器檢測無人駕駛汽車行駛路徑上的障礙物位置。本文所選擇的超聲波傳感器的縱向探測范圍是50～500cm，橫向探測范圍大于無人駕駛汽車的寬度，探測區(qū)域具體如圖3所示。

圖3 超聲波傳感器探測區(qū)域

在多個傳感器的支持下，本文所設計的多源信息集成模塊將STM32F107作為主控制器，通過混合型信息融合結構進行多個傳感器的信息集成。為提升多源信息集成模塊的數(shù)據(jù)處理效率，將CCD圖像傳感器采集到的圖像信息通過DM642處理后，在將處理好的圖像信息發(fā)送至主控制器，其他傳感器則通過I2C總線將信息發(fā)送至主控制器，信息集成模塊的具體結構如圖4所示。

圖4 信息集成模塊結構

(3)汽車路徑跟蹤模塊設計

汽車路徑跟蹤模塊主要由無線傳感網(wǎng)、基站、服務器、客戶端組成。根據(jù)汽車無線傳感網(wǎng)絡性質的不同將該網(wǎng)絡節(jié)點分為車載節(jié)點與檢測節(jié)點。其中，車載節(jié)點主要安裝在無人駕駛汽車上，利用該節(jié)點實現(xiàn)多方通信，該節(jié)點可以周期性地向外發(fā)送車輛信息，以便檢測節(jié)點對車輛位置信息進行檢測。檢測節(jié)點主要布置在公路兩側，因此通過檢測節(jié)點能夠構成分布式檢測網(wǎng)絡，在檢測到車載節(jié)點發(fā)送至系統(tǒng)中的信息后，利用信息集成模塊對數(shù)據(jù)進行預處理，將處理好的信息轉發(fā)給基站，基站會將接受到的信息發(fā)送至系統(tǒng)。而服務器從系統(tǒng)中獲取無人駕駛汽車的基本行駛信息，并將數(shù)據(jù)存儲至系統(tǒng)的存儲器內(nèi)，以期為后續(xù)的查詢服務提供數(shù)據(jù)支持。而客戶端主要通過無線或是有線網(wǎng)絡與服務器建立連接，以便進行無人駕駛車輛信息查詢以及車輛運行軌跡跟蹤等。汽車路徑跟蹤模塊具體執(zhí)行過程如圖5所示。

圖5 汽車路徑跟蹤模塊

(4)汽車導航模塊設計

汽車導航模塊是無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)最為重要的模塊，因此需要對該模塊進行重點設計，因此該模塊具體包括導航計算機、GPS-OEM接收板、顯示器、觸摸屏、存儲器等。其具體組成如圖6所示。

圖6 汽車導航模塊組成

下面需要對汽車導航模塊的重要組成部分進行重點介紹：

①GPS接收板：利用GPS接收板接受衛(wèi)星導航信息以及多源傳感器信息，利用MCS-51單片機對所接收到的信息進行進一步處理。當系統(tǒng)判斷GPS接收板所接收到的信息為無效信息的情況下，此時需要將信息集成模塊輸出的信息作為導航信息，以提升汽車行駛路徑導航的有效性。

②導航計算機：本文主要選擇了PC/104型號的導航計算機，原因在于該設備具有能耗低、體積小以及抗干擾能力較強等多種優(yōu)勢，再加上其結構具有穩(wěn)定性，非常適用于汽車導航模塊[15]。

③GPS-OEM板：本文將復合12通道GPS接收機作為GPS-OEM板，原因在于該設備具有體積小、質量低以及功耗低、操作簡單等多種優(yōu)勢，可以實現(xiàn)多源信號的快速捕捉的同時降低系統(tǒng)的計算負荷。

④存儲器：本文在進行無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)設計過程中，穩(wěn)定性是主要考慮的因素，因此在設計存儲器過程中，本文利用多級緩存技術，即操作系統(tǒng)和導航軟件存于硬盤，硬盤上設置CD-ROM緩存區(qū)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分區(qū)存儲，提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。

⑤人機接口主要由顯示器與觸摸屏組成，由于在無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)設計過程中，其性能要求為高清晰以及多源信息顯示，所以本文主要將TFT-LCD顯示器作為輸出設備。為了提升操作的智能性，需要將觸摸屏作為輸入設備，以便相關人員對無人駕駛車輛輸入控制指令，提升系統(tǒng)的工作效率。

2.系統(tǒng)軟件設計

在系統(tǒng)硬件設計的基礎上進行無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)軟件設計。將透鏡放大倍數(shù)設為，則被測物體的尺寸設為，CCD圖像尺寸為，被測物體陰影像的兩個邊界所對應的基數(shù)脈沖值分別用與表示，表示脈沖當量，存在以下關系式：

由上式可知，的值越小或的值越大，線陣CCD圖像傳感器的測量精度越高。

在實際中會存在被測物體與線陣CCD圖像傳感器像敏元素排列方向不一致的問題，此時會存在一個夾角。假設、、、分別表示R、B線上被測物體陰影像左右兩個邊沿所對應的計數(shù)脈沖值，所以路徑橫截面均值的具體計算公式如下：

則在水平方向上，R行的與B行夾角可以用下述公式計算得出：

則無人駕駛車輛與行駛方向的夾角可以用下述公式計算得出：

則無人駕駛車輛行駛路徑寬度的計算公式如下：

本文主要是將定時器作為多源傳感信號捕捉的時基，此時定時器的計數(shù)值分別用、、表示，則行駛軌跡線中心的計數(shù)值可以用下述公式計算得出：

在實際中，一幀圖像信號的中心則表示線陣CDD芯片的中心，則該中心對應的計數(shù)值可以用下述公式表示：

上述公式中，表示線陣CCD圖像幀數(shù)。當?shù)那闆r下，此時說明CCD中心偏右；當?shù)那闆r下，此時說明CCD中心偏左。因此在無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)設計過程中需要根據(jù)該原理對汽車的行使偏差進行實時調整，使無人駕駛汽車車身始終與路邊界保持平行，且可以一直在道路中間行駛，實現(xiàn)無人駕駛汽車路徑跟蹤導航。

二、實驗設計

1.實驗方案

為了檢驗基于線陣CCD的無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的實際應用效果，需要進行仿真實驗。為了使實驗結果更加真實可行，此次實驗需要在統(tǒng)一的實驗環(huán)境中進行。其中，實驗環(huán)境設置如表1所示。

表1 仿真實驗環(huán)境

在上述實驗環(huán)境的支持下，將某一大型無人駕駛汽車生產(chǎn)企業(yè)后臺數(shù)據(jù)作為實驗樣本數(shù)據(jù)，并對實驗數(shù)據(jù)進行預處理，保證這些實驗數(shù)據(jù)可以順利輸入仿真實驗軟件。

將目前市場上所設計的基于FPGA的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)、基于Android的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)以及本文所設計的基于線陣CCD的無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)作為實驗系統(tǒng)，以檢驗不同系統(tǒng)的應用性能。通過比較不同系統(tǒng)的跟蹤準確率、導航路徑規(guī)劃用時以及用戶滿意度作為實驗評價指標，以檢驗不同系統(tǒng)的應用性能。

2.實驗結果分析

為了檢驗系統(tǒng)的應用效果，需要檢驗不同系統(tǒng)的無人駕駛汽車路徑跟蹤準確率，比較結果如表2所示。

由表2中的數(shù)據(jù)可知，基于FPGA的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的無人駕駛汽車路徑跟蹤準確率最大值為79.7%，基于Android的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的無人駕駛汽車路徑跟蹤準確率最大值為78.2%，本文所設計系統(tǒng)的無人駕駛汽車路徑跟蹤準確率最大值為98.7%，是三種系統(tǒng)中跟蹤準確率最高的，說明這種系統(tǒng)的跟蹤準確率更高，無人駕駛汽車路徑跟蹤結果更為精準。

表2 比較跟蹤準確率(單位：%)

以上述實驗為基礎，為進一步比較不同系統(tǒng)的應用性能，進行導航路徑規(guī)劃用時比較，結果如表3所示。

表3 導航路徑規(guī)劃用時(單位：s)

由表3中的數(shù)據(jù)可知，在100次實驗中基于FPGA的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的無人駕駛汽車導航路徑規(guī)劃用時平均值為2.71s，基于Android的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的無人駕駛汽車導航路徑規(guī)劃用時平均值為4.05s，本文所設計系統(tǒng)的無人駕駛汽車導航路徑規(guī)劃用時平均值為0.35s，是三種系統(tǒng)中導航路徑規(guī)劃用時最短的，說明該方法規(guī)劃出無人駕駛汽車行駛路徑的所用時間更短，效率更高。

令用戶對三種無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)進行評分，滿分為100分，將參與評分的用戶分為10組，將每組平均分作為該組的最終評價結果，具體比較結果如圖7所示。

圖7 用戶滿意度比較結果

綜合分析圖7中的數(shù)據(jù)可知，基于FPGA的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的用戶滿意度評分在74～83之間，基于Android的汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)的用戶滿意度評分在80～88之間，本文所設計系統(tǒng)的用戶滿意度評分始終保持在97以上，說明這種系統(tǒng)的用戶滿意度更高，實際應用效果更好。

三、結論

到目前為止，信息技術已經(jīng)在社會各個領域實現(xiàn)了廣泛應用，尤其是隨著互聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等技術的快速發(fā)展，促使汽車領域不斷朝著智能化方向發(fā)展，因此無人駕駛汽車的誕生已是大勢所趨。無人駕駛汽車不但可以提升交通運行效率，保證行車安全，還可以完成一些人們做不到的任務，因此無人駕駛汽車路徑跟蹤導航已經(jīng)成為該領域的重點研究課題，所以本文設計了一種基于線陣CCD的無人駕駛汽車路徑跟蹤導航系統(tǒng)，主要通過對系統(tǒng)軟硬件的分別設計實現(xiàn)跟蹤導航系統(tǒng)研究。實驗結果表明，該系統(tǒng)的無人駕駛汽車路徑跟蹤結果更為精準、汽車行駛路徑規(guī)劃時間更短以及用戶滿意度更高，可以更好地保證汽車自主穩(wěn)定行駛，對于現(xiàn)代交通領域具有重要的研究意義。