《電子技術(shù)應(yīng)用》
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無(wú)人駕駛汽車?yán)锩娴降撞刂嗌俸诳萍?

2015-12-02

  從根本上改變了傳統(tǒng)的“人——車——路”閉環(huán)控制方式,將無(wú)法用規(guī)則嚴(yán)格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請(qǐng)出去,,從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性,,是汽車工業(yè)發(fā)展的革命性產(chǎn)物,。

  從20世紀(jì)80年代開始人類就展開了車輛自主行駛研究。美國(guó)是世界上研究自動(dòng)駕駛汽車最早、水平最高的國(guó)家之一。其中谷歌無(wú)人駕駛汽車影響力最為廣泛,,也是技術(shù)水平最成熟的公司之一。谷歌宣稱其無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)在公路上安全行駛160多萬(wàn)公里,,期間沒有發(fā)生過(guò)任何嚴(yán)重的碰撞事故,。但是能做到如谷歌自動(dòng)駕駛車技術(shù)水平的公司寥寥無(wú)幾,可見其關(guān)鍵技術(shù)門檻是比較高的,。

 

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  下面談?wù)勛詣?dòng)駕駛汽車中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù),。

  環(huán)境感知

  傳感器探測(cè)環(huán)境信息,只是將探測(cè)的物理量進(jìn)行了有序排列與存儲(chǔ),。此時(shí)計(jì)算機(jī)并不知道這些數(shù)據(jù)映射到真實(shí)環(huán)境中是什么物理含義,。因此需要通過(guò)適當(dāng)?shù)乃惴◤奶綔y(cè)得到的數(shù)據(jù)中挖掘出我們關(guān)注的數(shù)據(jù)并賦予物理含義,從而達(dá)到感知環(huán)境的目的,。

  比如我們?cè)隈{駛車輛時(shí)眼睛看前方,,可以從環(huán)境中分辨出我們當(dāng)前行駛的車道線,。若要讓機(jī)器獲取車道線信息,,需要攝像頭獲取環(huán)境影像,影像本身并不具備映射到真實(shí)環(huán)境中的物理含義,,此時(shí)需要通過(guò)算法從該影像中找到能映射到真實(shí)車道線的影像部分,,賦予其車道線含義,。

  自動(dòng)駕駛車輛感知環(huán)境的傳感器繁多,常用的有:攝像頭,、激光掃描儀,、毫米波雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)等。

  針對(duì)不同的傳感器,,采用的感知算法會(huì)有所區(qū)別,,跟傳感器感知環(huán)境的機(jī)理是有關(guān)系的。每一種傳感器感知環(huán)境的能力和受環(huán)境的影響也各不相同,。比如攝像頭在物體識(shí)別方面有優(yōu)勢(shì),,但是距離信息比較欠缺,基于它的識(shí)別算法受天氣,、光線影響也非常明顯,。激光掃描儀及毫米波雷達(dá),能精確測(cè)得物體的距離,,但是在識(shí)別物體方面遠(yuǎn)弱于攝像頭,。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣,也會(huì)呈現(xiàn)不同的特性,。長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)探測(cè)距離長(zhǎng)達(dá)200米,,角度范圍較小(±10度),,而中距離雷達(dá)探測(cè)距離為60米,,角度范圍較大(±45度)。

  為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢(shì),,彌補(bǔ)它們的不足,,傳感器信息融合是未來(lái)的趨勢(shì)。事實(shí)上,,已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過(guò)此事,,比如德爾福開發(fā)的攝像頭與毫米波雷達(dá)組合感知模塊已應(yīng)用到量產(chǎn)車上。

  行為規(guī)劃

  說(shuō)到行為規(guī)劃也許大家會(huì)比較陌生,,我們可以先從路徑規(guī)劃開始講講,。路徑規(guī)劃的概念在機(jī)器人中使用比較普遍,一般定義為:

  在具有障礙物的環(huán)境中,,按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),,尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無(wú)碰撞路徑。對(duì)于無(wú)人車來(lái)講,,若確定了目標(biāo)地點(diǎn)的車輛位姿,,車輛具體以怎樣一條運(yùn)動(dòng)路徑行駛到目標(biāo)地點(diǎn),即為路徑規(guī)劃,。

  路徑規(guī)劃其實(shí)包含大范圍不考慮運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)的全局路徑規(guī)劃以及具體到運(yùn)動(dòng)軌跡的局部路徑規(guī)劃,。

  為了將無(wú)人車的局部路徑進(jìn)行形象地歸類,、分析,引入了“行為”的概念,。車輛在城市道路自主行駛時(shí),,它應(yīng)具備車道保持、變換車道,、路口直行,、路口拐彎、掉頭,、繞障,、智能啟停、自動(dòng)泊車等駕駛行為,。行為的有序排列及有機(jī)銜接,,方可完成整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

  “駕駛行為”是局部路徑中細(xì)分出來(lái)的行駛單元,,當(dāng)然它的劃分應(yīng)該是多樣性的,,主要取決于算法實(shí)現(xiàn)。

  行為與行為之間會(huì)保持相對(duì)獨(dú)立性,,但是行為切換時(shí)又具有平滑過(guò)渡的特征,。車輛行駛中,何時(shí)采用何種行為,,即為行為規(guī)劃(也有稱之為行為決策),。

  單個(gè)駕駛行為,其實(shí)目前很多整車廠或科研院所做了相當(dāng)多的工作,,甚至有的已經(jīng)推向市場(chǎng),。如特斯拉的車道保持、自動(dòng)變道,、跟車功能,,這些都是駕駛行為的具體實(shí)例。但是這些行為如何切換,,如何過(guò)渡,,特斯拉將其交給了人。自適應(yīng)巡航,、車道保持,、自動(dòng)變道,都需要駕駛員手動(dòng)操作后托管給機(jī)器,,并隨時(shí)準(zhǔn)備接管駕駛,。

  人在同樣的工況中駕駛車輛,產(chǎn)生的駕駛行為序列是不一樣的,甚至同一行為的具體執(zhí)行區(qū)別也較大,,這跟人的性格、安全意識(shí)和當(dāng)時(shí)的心情等有關(guān)系,。比如,,我們?cè)谮s時(shí)間時(shí),變道次數(shù)會(huì)增多,,超車的安全系數(shù)會(huì)降低,;新手開車時(shí),變道時(shí)機(jī)把握不好,,經(jīng)常急剎車等,;甚至在面臨事故時(shí),是選擇撞車還是撞旁邊的人,,不同的人可能有不同的選擇,。這些很多屬于人的高級(jí)思維,也涉及到法律,、倫理道德,,目前機(jī)器還很難達(dá)到這個(gè)層次。但是人工智能或許是解決這一問題的突破口,。

  車輛定位

  自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行全自主行駛時(shí),,需要解決三個(gè)基本問題:1.車輛在哪;2.往哪兒去,;3.怎么去,。

  車輛在哪其實(shí)就是對(duì)車輛的定位。定位方法有多種,,比如衛(wèi)星定位,、地面基站定位、視覺或激光定位以及慣導(dǎo)定位等,。目前國(guó)內(nèi)高校無(wú)人車使用衛(wèi)星定位+基站定位方式比較多,,后兩種基本沒有涉及到。

  無(wú)人駕駛汽車?yán)锩娴降撞刂嗌俸诳萍迹?/p>

  每一種定位方式都有其局限性,,定位方式融合是趨勢(shì),。

  比如衛(wèi)星定位系統(tǒng)雖然適用范圍廣、絕對(duì)位置精度高,,但是其不適用于室內(nèi)或有遮擋物區(qū)域,、位置也會(huì)隨時(shí)間漂移。視覺或激光定位相對(duì)位置精度非常高,,無(wú)位置漂移,,但是其受環(huán)境影響非常大。

  將定位技術(shù)應(yīng)用到無(wú)人車上時(shí),衛(wèi)星定位可以解決大范圍絕對(duì)位置定位,、高速公路定位以及其他開闊空間定位問題,,但是當(dāng)車進(jìn)入隧道、高建筑物路段或室內(nèi)時(shí),,定位信號(hào)會(huì)不穩(wěn)定或丟失,。這時(shí)需要視覺或慣導(dǎo)等室內(nèi)定位方式去彌補(bǔ)。

  車輛定位會(huì)直接或間接影響車輛運(yùn)動(dòng)控制與行為決策的實(shí)現(xiàn),,甚至也是感知環(huán)境所需的重要信息,。在執(zhí)行已經(jīng)規(guī)劃出來(lái)的運(yùn)動(dòng)軌跡時(shí),運(yùn)動(dòng)控制算法需要定位信息不斷反饋實(shí)際的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)做實(shí)時(shí)的調(diào)整,。在進(jìn)行行為切換時(shí),,切換時(shí)機(jī)需要充分了解到車輛所處交通環(huán)境的位置。感知方面,,比如利用SLAM技術(shù)構(gòu)建地圖,,就需要車輛的相對(duì)定位信息。

  結(jié)束語(yǔ)

  自動(dòng)駕駛汽車是汽車界與機(jī)器人界碰撞,、融合的產(chǎn)物,,它匯集了機(jī)電一體化、環(huán)境感知,、電子與計(jì)算機(jī),、自動(dòng)控制以及人工智能等一系列高科技。汽車作為人類重要的交通工具,,隨著這些子技術(shù)的融合,、發(fā)展與突破,必將變得越來(lái)越智能,,最終實(shí)現(xiàn)全天候無(wú)人駕駛,。


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