環(huán)境感知技術在汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用

摘 要：智能安全駕駛的發(fā)展給人們生活帶來便利的同時也減少了交通事故的發(fā)生。智能汽車的環(huán)境感知技術作為智能安全駕駛中至關重要的一部分，成為目前國內(nèi)外學者研究的重點，本文主要圍繞環(huán)境感知技術的主要類型及工作原理以及在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用進行研究。進一步探討環(huán)境感知技術在車輛定位與避障、自動泊車、自動緊急制動等方面的應用，揭示環(huán)境感知技術在提升智能汽車安全駕駛方面的重要作用，強調(diào)其在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的核心地位。

關鍵詞：環(huán)境感知技術 安全駕駛 駕駛輔助系統(tǒng)

1 背景

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能已逐漸滲透到各個行業(yè)，汽車行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)變備受矚目。智能安全駕駛輔助系統(tǒng)的應用標志著人工智能技術在汽車領域的深層次融合與突破。環(huán)境感知技術作為智能駕駛系統(tǒng)的基石，通過綜合集成多種傳感器，包括但不限于毫米波雷達、高清攝像頭、激光雷達等，實現(xiàn)對車輛周邊環(huán)境的全方位感知與深度分析，直接決定了系統(tǒng)對周邊環(huán)境的解析能力，進而影響駕駛決策的準確性和及時性。但其發(fā)展涉及傳感器技術、數(shù)據(jù)融合、機器學習、人工智能等多種技術，其實時性、適應性、標準化、隱私保護和長期穩(wěn)定性等受限。本文將從環(huán)境感知技術的實際應用出發(fā)，著重剖析其在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的關鍵環(huán)節(jié)，通過對這些關鍵技術的深度分析，以期揭示環(huán)境感知技術在提升汽車主動安全性能方面的重要作用，并強調(diào)其在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的核心地位。

2 研究現(xiàn)狀

隨著環(huán)境感知技術在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用日益廣泛，學者們開始關注如何解決實際應用中的問題。孫寧總結了環(huán)境感知技術的發(fā)展歷程，指出多傳感器融合是提高感知準確性的關鍵[1]。在此基礎上，學者們開始關注如何將環(huán)境感知技術有效地集成到智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中，孫敬義提出了環(huán)境感知技術在智能車輛中的應用框架，明確了感知硬件、數(shù)據(jù)處理和決策控制等環(huán)節(jié)，為后續(xù)研究奠定了基礎[2]。王科未提出視覺感知不僅可以提供豐富的環(huán)境信息，還可以通過深度學習等方法提升感知準確性[3]。此外，激光雷達、毫米波雷達等傳感器也被廣泛應用于環(huán)境感知，為智能車輛提供更為精確的環(huán)境信息。陳曉冬等指出環(huán)境感知技術面臨的關鍵問題，包括傳感器誤差、數(shù)據(jù)處理延遲等，并提出了相應的解決方案。這些工作為智能車輛的安全運行提供了重要保障[4]。賀紅春通過對智能駕駛輔助系統(tǒng)環(huán)境感知技術的發(fā)展進行深入分析，認為環(huán)境感知技術將朝著更高精度、更低延遲的方向發(fā)展[5]。同時，隱私保護和數(shù)據(jù)處理安全等新的挑戰(zhàn)也日益顯現(xiàn)。

通過研究可以發(fā)現(xiàn)，環(huán)境感知技術經(jīng)歷了從基本原理研究到實際應用、系統(tǒng)整合，再到問題解決和未來趨勢展望的演變。在這個過程中，研究者們不斷探索新技術、新方法，為智能安全駕駛提供了有力支持。

3 環(huán)境感知技術的主要類型及工作原理

環(huán)境感知技術是指通過各種傳感器對車輛周圍環(huán)境進行實時監(jiān)測和分析，從而幫助駕駛系統(tǒng)理解、預測和決策的技術。在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）中，環(huán)境感知技術的核心作用是為車輛提供對其周圍環(huán)境的感知能力，使其能夠?qū)崟r檢測周圍物體、道路情況、交通標識、行人、其他車輛等信息，并作出相應的響應和決策。環(huán)境感知技術依賴于多個核心要素，包括硬件傳感器（激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波傳感器）、數(shù)據(jù)處理平臺、算法模型（圖像處理算法、目標檢測與跟蹤算法、數(shù)據(jù)融合算法）和系統(tǒng)集成。

其工作原理通常分為感器數(shù)據(jù)預處理、時空對齊技術、融合效果評估、自適應融合策略、邊緣計算應用五個主要階段。

（1）傳感器數(shù)據(jù)預處理。在數(shù)據(jù)融合之前，對來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行預處理。預處理包括去噪、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)范化等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，確保輸入數(shù)據(jù)的準確性和一致性。對于圖像數(shù)據(jù)，可以采用圖像濾波、邊緣檢測等方法進行預處理；對于雷達和激光雷達數(shù)據(jù)，可以采用信號處理方法，如濾波、去噪等，以減少數(shù)據(jù)中的干擾和誤差。

（2）時空對齊。為了實現(xiàn)不同傳感器數(shù)據(jù)的融合，需要對數(shù)據(jù)進行時空對齊。通過時間戳同步和空間坐標轉(zhuǎn)換，確保來自不同傳感器的數(shù)據(jù)在相同的時間和空間基準下進行融合；時間同步通過對傳感器數(shù)據(jù)進行時間戳標記和匹配，使得不同傳感器在同一時間點采集到的數(shù)據(jù)能夠進行比較和融合。空間校正則通過對傳感器數(shù)據(jù)進行變換，使得不同傳感器采集到的數(shù)據(jù)能夠在同一坐標系下進行融合。

（3）融合效果評估。在數(shù)據(jù)融合過程中，需要對融合效果進行評估，以保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。融合效果評估可以開發(fā)一系列指標，如均方誤差（MSE）、準確率等，通過評估指標，可以對融合算法的性能進行量化，從而指導算法的優(yōu)化和改進。

（4）自適應融合策略。為了在保證數(shù)據(jù)融合質(zhì)量的同時，降低計算復雜度，采用自適應融合策略，以提高系統(tǒng)的適應性和魯棒性。自適應融合策略根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量和計算資源的情況，動態(tài)調(diào)整融合算法的方法和參數(shù)。例如，當傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量較好時，可以采用計算復雜的深度學習融合方法；當傳感器數(shù)據(jù)質(zhì)量較差或計算資源有限時，可以采用計算簡單的加權融合算法或基于濾波的數(shù)據(jù)融合方法。

（5）邊緣計算應用。邊緣計算將數(shù)據(jù)處理和分析任務從云端轉(zhuǎn)移到邊緣設備，可以降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，減少計算負擔，提高數(shù)據(jù)處理速度。在數(shù)據(jù)融合應用中，可以利用邊緣計算設備進行傳感器數(shù)據(jù)的預處理和時空對齊，從而減少云端的數(shù)據(jù)處理負擔。此外，邊緣計算還可以根據(jù)設備計算資源和網(wǎng)絡狀況，自適應地選擇融合算法，以滿足實時性需求。

4 環(huán)境感知技術在智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用

智能安全駕駛輔助系統(tǒng)可以通過攝像頭、雷達等傳感器來感知周圍環(huán)境，并提供駕駛輔助功能，如自動剎車、車道保持、盲點檢測等。這些功能可以幫助駕駛員更好地控制車輛，減少事故的發(fā)生。

4.1 車輛定位與避障

在車輛定位方面，主要有三種方法：基于視覺的定位，利用圖像處理和特征匹配技術；基于雷達的定位，通過信號處理和雷達掃描；基于激光雷達的定位，進行點云處理和三維重建。

（1）基于視覺的定位方法。這種方法通過相機捕獲周圍環(huán)境的照片，利用特征提取算法如SIFT或SURF等，提取出圖片中的關鍵特征點，將當前幀的特征點與先前幀的特征點進行匹配，從而得到相鄰幀之間的相對位姿變換。通過連續(xù)跟蹤特征點，可以實現(xiàn)車輛在環(huán)境中的定位。然而，視覺定位方法容易受到光照變化、天氣條件以及遮擋等因素的影響，導致定位精度不穩(wěn)定。

（2）基于雷達的定位方法。這種方法通過發(fā)射無線電波信號，并接收反射回來的信號，從而獲取周圍物體的距離和速度信息。在車輛定位中，雷達通過連續(xù)掃描周圍環(huán)境，獲取到車輛與周圍物體之間的距離和角度信息，并通過三角測量原理計算出車輛的位置和速度。雷達定位方法具有較強的抗干擾能力，且在光照和天氣條件較差的情況下仍具有較高的定位精度。然而，雷達設備的成本較高，且在復雜環(huán)境中可能存在多徑效應等問題。

（3）基于激光雷達的定位方法。這種方法通過發(fā)射激光脈沖，并測量激光脈沖從地面反射回來的時間，從而獲取到周圍環(huán)境的精確三維信息。在車輛定位中，激光雷達連續(xù)掃描周圍環(huán)境，獲取到大量的點云數(shù)據(jù)。通過對這些點云數(shù)據(jù)進行處理和三維重建，可以得到車輛周圍環(huán)境的精確三維模型。利用該模型，可以通過定位算法計算出車輛的位置和姿態(tài)。激光雷達定位方法具有高精度和抗干擾能力強的優(yōu)點，但在處理大量點云數(shù)據(jù)時計算復雜度較高，且設備成本較高。

環(huán)境感知技術可以實時檢測周圍的障礙物并判斷其位置、速度等信息，進而對可能發(fā)生碰撞的情形進行預警或自動干預。激光雷達和毫米波雷達可以準確檢測到前方障礙物的距離與速度，而攝像頭可以提供詳細的圖像信息，幫助識別障礙物類型（如行人、車輛或靜止物體）。通過攝像頭和激光雷達對道路標線進行實時識別，系統(tǒng)能夠判斷車輛是否偏離車道。當車輛發(fā)生無意的車道偏離時，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠發(fā)出警告，并結合自動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行修正，避免發(fā)生車道偏離引發(fā)的交通事故。

4.2 自動泊車

自動泊車是智能駕駛的一項重要應用，環(huán)境感知技術能夠提供對周圍環(huán)境的實時感知，幫助車輛在有限的空間內(nèi)自動完成泊車操作。超聲波傳感器和攝像頭通常被用于近距離檢測和障礙物識別，而激光雷達則用于精確定位和空間感知。

為了實現(xiàn)不同傳感器之間的無縫集成和數(shù)據(jù)交換，需要制定統(tǒng)一的標準和協(xié)議。這些標準將規(guī)范傳感器的數(shù)據(jù)格式、通信接口和數(shù)據(jù)傳輸速率等方面，以確保不同傳感器和系統(tǒng)之間能夠順利地進行數(shù)據(jù)交互。主要有以下幾個方面。

（1）環(huán)境感知數(shù)據(jù)格式標準化。為了實現(xiàn)不同傳感器和系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)的互通互認，需要制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式。這包括對數(shù)據(jù)的類型、大小、單位和數(shù)據(jù)結構進行規(guī)范，以便不同系統(tǒng)在接收和處理數(shù)據(jù)時能夠按照統(tǒng)一的標準進行解析。

（2）通信接口標準化。為了實現(xiàn)傳感器與控制器、傳感器與傳感器之間的通信，需要制定統(tǒng)一的通信接口標準。這些標準將規(guī)定傳感器的數(shù)據(jù)傳輸方式、傳輸速率和通信協(xié)議等，以確保不同傳感器和系統(tǒng)之間能夠順利進行信息交互。

（3）兼容性測試與認證。為了確保不同傳感器和系統(tǒng)之間的兼容性，需要建立一套完善的測試與認證體系。通過對傳感器和系統(tǒng)進行兼容性測試，可以驗證它們是否符合相關標準和要求。此外，通過認證程序，可以對符合標準的傳感器和系統(tǒng)進行認證，以便用戶在選擇和應用這些技術時能夠有更好的體驗。

4.3 自動緊急制動

通過對前方道路和車輛的實時監(jiān)控，環(huán)境感知系統(tǒng)能夠預測碰撞風險。當系統(tǒng)檢測到前方存在突發(fā)障礙物或前方車輛突然減速時，能夠及時發(fā)出碰撞預警，并在必要時啟動自動緊急制動功能，以避免或減輕事故發(fā)生。

在長期運行過程中，傳感器可能會出現(xiàn)性能衰減的現(xiàn)象，這會影響系統(tǒng)的感知效果和性能。一般通過監(jiān)測傳感器的性能參數(shù)，如靈敏度、分辨率和響應速度等，可以及時發(fā)現(xiàn)傳感器的性能變化。通過建立傳感器性能評估模型，對傳感器的性能進行量化評估，以便采取相應的措施進行優(yōu)化和維護。針對傳感器性能衰減的問題，研究性能衰減補償算法，對傳感器的輸出數(shù)據(jù)進行校正和補償，根據(jù)傳感器的性能變化自動調(diào)整其輸出結果，以保持系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)定性。為了提高系統(tǒng)的運行效率和性能，需要對軟件進行優(yōu)化和算法進行改進。以提高其準確性和效率。此外，還可以通過采用并行計算和分布式處理等技術，進一步提高系統(tǒng)的性能和可擴展性。為了實現(xiàn)不同傳感器之間的無縫集成和數(shù)據(jù)交換，需要制定統(tǒng)一的標準和協(xié)議。這些標準將規(guī)范傳感器的數(shù)據(jù)格式、通信接口和數(shù)據(jù)傳輸速率等方面，以確保不同傳感器和系統(tǒng)之間能夠順利地進行數(shù)據(jù)交互。同時為了確保不同傳感器和系統(tǒng)之間的兼容性，需要建立一套完善的測試與認證體系。通過對傳感器和系統(tǒng)進行兼容性測試，可以驗證它們是否符合相關標準和要求。

系統(tǒng)的可擴展性和魯棒性是非常重要的?？梢?）通過模塊化設計，將系統(tǒng)劃分為多個獨立的模塊，每個模塊負責完成特定的功能。這樣，在需要進行升級或優(yōu)化時，可以單獨對某個模塊進行修改，而不影響其他模塊的正常運行。模塊化設計還可以提高系統(tǒng)的可移植性，使其能夠輕松地部署到不同的環(huán)境和應用場景中。2）為了使系統(tǒng)能夠適應不同環(huán)境和條件的變化，需要研究自適應算法。這些算法可以根據(jù)環(huán)境的變化自動調(diào)整系統(tǒng)的參數(shù)和策略，以保持良好的性能。例如，在光線變化或天氣條件下，系統(tǒng)可以通過自適應算法調(diào)整傳感器的靈敏度或數(shù)據(jù)處理方法，以保持準確地感知結果。3）為了提高系統(tǒng)在面對干擾和誤差時的魯棒性，需要進行魯棒性分析和優(yōu)化。這包括對系統(tǒng)進行建模和仿真，分析其對不同類型干擾的敏感程度，并采取相應的措施進行優(yōu)化。例如，可以通過添加濾波器或采用誤差校正方法，降低干擾對系統(tǒng)性能的影響。

5 總結與展望

盡管環(huán)境感知技術在汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中取得了顯著進展，但當前研究仍存在一些不足之處，需要進一步探索和改進，如環(huán)境感知技術需要處理大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的算法可能在有限的計算資源內(nèi)難以滿足實時處理的要求，如何有效地進行數(shù)據(jù)融合和處理，以滿足實時性的需求，是當前研究需要解決的問題。目前的環(huán)境感知系統(tǒng)無法很好地適應所有類型的環(huán)境和條件，特別是在極端天氣或復雜城市交通場景中。在長期使用過程中，傳感器的性能可能會衰減，需要有效的監(jiān)測、評估和補償方法。此外，系統(tǒng)的維護和升級也需要考慮，以保證長期穩(wěn)定性。

環(huán)境感知技術在汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)中的應用是一個多學科交叉的領域，涉及傳感器技術、數(shù)據(jù)融合、機器學習、人工智能等多個方面，面臨著成本、實時性、適應性、標準化、隱私保護和長期穩(wěn)定性等多方面的挑戰(zhàn)。通過深入研究和解決這些問題，可以推動環(huán)境感知技術的進一步發(fā)展，為實現(xiàn)安全、高效和智能的駕駛體驗提供支持。未來環(huán)境感知技術有望在智能汽車領域?qū)崿F(xiàn)更廣泛的應用。對于提高系統(tǒng)的性能和可靠性的新算法和硬件解決方案目前研究尚少。同時，跨學科的合作也可為解決現(xiàn)有挑戰(zhàn)提供新的視角和方法。

基金項目：浙江省教育廳一般科研項目（Y202351600）-面向環(huán)境感知增強的汽車智能安全駕駛輔助系統(tǒng)優(yōu)化研究；浙江農(nóng)業(yè)商貿(mào)職業(yè)學院新能源汽車智能網(wǎng)聯(lián)技術研究科研創(chuàng)新團隊（YJKYTD202403）。

參考文獻：

[1]孫寧.基于多源信息融合的智能汽車環(huán)境感知技術研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學，2018.

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[4]陳曉冬，張佳琛，龐偉凇，等.智能駕駛車載激光雷達關鍵技術與應用算法[J].光電工程，2019，46（07）：34-46.

[5]賀紅春.基于多傳感器融合的智能汽車環(huán)境感知技術研究[D].長春：長春工業(yè)大學，2023.