11.1主要應(yīng)用背景

11.2技術(shù)原理

11.3實(shí)踐操作與步驟近年來,隨著電子信息領(lǐng)域新技術(shù)的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)等,正在改變著傳統(tǒng)行業(yè)。而在汽車行業(yè)中,智能汽車、車路協(xié)同、出行智能化、便捷服務(wù)和車聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)正在引起巨大變革。智能汽車將傳統(tǒng)汽車技術(shù)、汽車電子技術(shù)、新一代信息技術(shù)和智能交通技術(shù)融合在一起,成為現(xiàn)代交通運(yùn)輸發(fā)展的主要?jiǎng)恿χ弧Ｖ悄芙煌ㄊ侵袊?guó)交通運(yùn)輸領(lǐng)域發(fā)展的前沿方向之一,智能汽車的發(fā)展帶動(dòng)了智能交通產(chǎn)業(yè)的形成。物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)正在推動(dòng)交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)的革命,中國(guó)政府對(duì)智能汽車的關(guān)注度不斷提升?！笆濉逼陂g,國(guó)家“863計(jì)劃”部署了對(duì)智能車路協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā),并取得了初步成果。其中,基于車路交互技術(shù)的車路合作系統(tǒng)已經(jīng)在實(shí)際道路上進(jìn)行了應(yīng)用試驗(yàn)。智能汽車和相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展是未來交通運(yùn)輸領(lǐng)域的重要趨勢(shì),將會(huì)給人們帶來更加便捷、高效和智能的交通體驗(yàn)。本章從自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)、技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、相關(guān)技術(shù)原理,介紹自動(dòng)駕駛智能汽車,并以百度ApolloD-kitLite為實(shí)驗(yàn)平臺(tái),展示自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果,本章結(jié)構(gòu)框架如圖11.1所示。11.1主要應(yīng)用背景自動(dòng)駕駛技術(shù)是當(dāng)今汽車行業(yè)的一個(gè)熱點(diǎn)話題。然而,自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展并非一蹴而就,需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的研發(fā)過程。實(shí)際上,自動(dòng)駕駛技術(shù)的概念最早可以追溯到1969年,但直到21世紀(jì)初才開始得到初步實(shí)現(xiàn)。2013年,美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局率先發(fā)布了自動(dòng)駕駛汽車的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),將汽車的自動(dòng)化分為特定功能自動(dòng)化、部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化、完全自動(dòng)化四個(gè)級(jí)別。其中,特定功能自動(dòng)化是指車輛在特定情況下具備自主駕駛的能力,如自動(dòng)泊車、自動(dòng)剎車等。部分自動(dòng)化是指車輛可以自主完成某些任務(wù),如跟車行駛等。有條件自動(dòng)化是指車輛可以在特定條件下實(shí)現(xiàn)全程自主駕駛,但需要人類駕駛員時(shí)刻備駕。完全自動(dòng)化則是指車輛可以在任何條件下自主駕駛,無須人類干預(yù)。此后,美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)在NHTSA的自動(dòng)駕駛汽車分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上于2014年發(fā)布了SAEJ3016標(biāo)準(zhǔn),如表11.1所示。在SAEJ3016標(biāo)準(zhǔn)下,自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能和使用區(qū)域?qū)⒆詣?dòng)駕駛汽車分為6個(gè)層級(jí),每個(gè)層級(jí)對(duì)應(yīng)不同的自動(dòng)駕駛模式。在完全人類駕駛模式下,駕駛員需要完成所有的感知、操縱和監(jiān)控工作,包括方向盤、油門踏板和制動(dòng)踏板等。在輔助駕駛模式下,汽車具有一個(gè)或多個(gè)特殊自動(dòng)控制功能,但是駕駛員仍需要完成感知接管和監(jiān)控干預(yù)。在部分自動(dòng)駕駛模式下,汽車能控制轉(zhuǎn)向和加速減速,但駕駛員需隨時(shí)準(zhǔn)備接管。在有條件的自動(dòng)駕駛模式下,汽車可以作出如超車等決策,但駕駛員還需保持警覺以應(yīng)對(duì)系統(tǒng)無法處理的情況。在高度自動(dòng)駕駛模式下,大部分情況下無須人工干預(yù),但通常限于地理圍欄內(nèi),如城市區(qū)域。在完全自動(dòng)駕駛模式下,完全無須人工干預(yù),沒有地理限制,目前仍在測(cè)試階段。與NHTSA標(biāo)準(zhǔn)相比,SAEJ3016標(biāo)準(zhǔn)對(duì)自動(dòng)駕駛的分級(jí)說明更為詳細(xì),且在世界范圍內(nèi)的應(yīng)用更廣。此外,美國(guó)政府也將SAEJ3016制定的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)作為自動(dòng)駕駛聯(lián)邦指導(dǎo)方針中的公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)。自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展與標(biāo)準(zhǔn)制定密不可分。標(biāo)準(zhǔn)化將在全球范圍內(nèi)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。不僅如此,標(biāo)準(zhǔn)化還將促進(jìn)不同國(guó)家、不同企業(yè)間的技術(shù)交流與合作,從而加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的推廣和應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展前景十分廣闊。未來,自動(dòng)駕駛技術(shù)將引領(lǐng)汽車行業(yè)的革新,帶來更加安全、智能、高效的出行方式。此外,自動(dòng)駕駛技術(shù)也將推動(dòng)智能交通系統(tǒng)的發(fā)展,提升整個(gè)交通運(yùn)輸行業(yè)的效率。同時(shí),標(biāo)準(zhǔn)化將繼續(xù)在自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展中扮演重要的角色。目前,市面上使用的自動(dòng)駕駛汽車大都在第2級(jí)即部分自動(dòng)化階段。盡管國(guó)外很多公司都聲稱已在實(shí)驗(yàn)階段達(dá)到第3級(jí),而自動(dòng)駕駛汽車需達(dá)到第4級(jí)才能被廣泛應(yīng)用。為了彌補(bǔ)國(guó)內(nèi)在自動(dòng)駕駛分級(jí)定義標(biāo)準(zhǔn)方面的缺失,中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)制定了中國(guó)第一版自動(dòng)駕駛分級(jí)定義標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)將汽車的自動(dòng)化等級(jí)分為駕駛輔助(Level1)、部分自動(dòng)化(Level2)、有條件自動(dòng)化(Level3)、高度自動(dòng)化(Level4)及完全自動(dòng)化(Level5)5級(jí),并對(duì)每一級(jí)別適用的工況進(jìn)行了詳細(xì)說明。與國(guó)外制定的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)不同之處在于,中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)還對(duì)汽車的網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)行了分級(jí),包括單車網(wǎng)聯(lián)、車到車網(wǎng)聯(lián)、車到路網(wǎng)聯(lián)、路側(cè)網(wǎng)聯(lián)和云端網(wǎng)聯(lián)5個(gè)等級(jí),并對(duì)每個(gè)等級(jí)的特點(diǎn)和適用情況進(jìn)行了詳細(xì)說明,同時(shí)強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)聯(lián)技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。這些標(biāo)準(zhǔn)的制定有助于明確自動(dòng)駕駛技術(shù)的等級(jí)和應(yīng)用場(chǎng)景,可為汽車制造商和相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供規(guī)范和指導(dǎo),同時(shí)也為中國(guó)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。目前﹐國(guó)內(nèi)外許多主機(jī)廠已經(jīng)開始研究智能網(wǎng)聯(lián)汽車。國(guó)內(nèi)主機(jī)廠的研究從第0級(jí)開始,而國(guó)外主機(jī)廠已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)第1級(jí)和第2級(jí)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車。從第1級(jí)到第2級(jí)的過渡需要解決控制策略的選取和不同傳感器信息的融合控制等問題?；ヂ?lián)網(wǎng)公司在控制策略和高精度地圖等方面具有較大的優(yōu)勢(shì),通過與傳統(tǒng)主機(jī)廠的合作,基本上可以達(dá)到Level4的自動(dòng)化等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。然而,各主機(jī)廠在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研究中仍有很長(zhǎng)的路要走,需要解決諸如安全性、法律法規(guī)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和用戶接受度等問題。工業(yè)和信息化部在上海開展了智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點(diǎn)示范,并在浙江、北京、河北、重慶、吉林、湖北等地推進(jìn)自動(dòng)駕駛測(cè)試工作。北京出臺(tái)了智能汽車與智慧交通應(yīng)用示范5年行動(dòng)計(jì)劃,計(jì)劃在2020年底完成北京開發(fā)區(qū)范圍內(nèi)所有主干道路智慧路網(wǎng)改造,并分階段部署了1000輛全自動(dòng)駕駛汽車的應(yīng)用示范。在此背景下,百度宣布其研發(fā)的基于Apollo平臺(tái)的4級(jí)自動(dòng)駕駛巴士“阿波龍”已量產(chǎn),并將在北京首先投入使用。這些試點(diǎn)和示范項(xiàng)目都是為了推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的發(fā)展,同時(shí)也為相關(guān)企業(yè)提供了測(cè)試和驗(yàn)證的機(jī)會(huì)。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷成熟和政策環(huán)境的不斷優(yōu)化,這些試點(diǎn)和示范項(xiàng)目有望為自動(dòng)駕駛技術(shù)在全國(guó)范圍內(nèi)的應(yīng)用和推廣提供借鑒和指導(dǎo)。11.2技

術(shù)

原

理11.2.1系統(tǒng)硬件組成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的軟硬件結(jié)合的綜合系統(tǒng),主要分為環(huán)境感知、決策規(guī)劃及控制執(zhí)行三大技術(shù)模塊。環(huán)境感知模塊主要通過攝像頭、雷達(dá)等高精度傳感器為自動(dòng)駕駛提供環(huán)境信息;決策規(guī)劃模塊依據(jù)感知系統(tǒng)環(huán)境數(shù)據(jù),在平臺(tái)中根據(jù)適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行路徑規(guī)劃等決策;控制執(zhí)行模塊以自適應(yīng)控制和協(xié)同控制方式驅(qū)動(dòng)車輛執(zhí)行相應(yīng)的命令動(dòng)作。1.環(huán)境感知模塊環(huán)境感知與識(shí)別能力是自動(dòng)駕駛車輛行駛安全、自主性和可靠性的基礎(chǔ)。環(huán)境感知系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性對(duì)車輛的自主駕駛水平起著至關(guān)重要的作用,尤其是在復(fù)雜的行駛環(huán)境下。為了實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知,自動(dòng)駕駛車輛配備了各種主動(dòng)和被動(dòng)傳感器,用于獲取周圍環(huán)境的信息。這些傳感器收集的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行處理、融合和理解,以實(shí)現(xiàn)無人車輛對(duì)行駛環(huán)境中障礙物、車道線、紅綠燈等的檢測(cè)。傳感器數(shù)據(jù)處理和融合是環(huán)境感知系統(tǒng)的核心部分,旨在將來自多種傳感器的數(shù)據(jù)融合起來,生成準(zhǔn)確的環(huán)境地圖和物體識(shí)別信息。這些信息可用于自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃,從而為車輛的自主駕駛提供依據(jù)。2.決策規(guī)劃模塊決策規(guī)劃包括無人車路由尋徑、行為決策和動(dòng)作規(guī)劃等幾個(gè)部分。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要在行駛過程中規(guī)劃最優(yōu)的路徑和速度,并基于環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)決策,確定如何駕駛和響應(yīng)各種情況。動(dòng)作規(guī)劃負(fù)責(zé)將決策生成的軌跡和速度轉(zhuǎn)化為對(duì)車輛控制器的控制命令,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的自主導(dǎo)航和駕駛控制。3.控制執(zhí)行模塊在系統(tǒng)架構(gòu)中,控制執(zhí)行模塊位于最下層,它負(fù)責(zé)將動(dòng)作規(guī)劃模塊輸出的軌跡點(diǎn)轉(zhuǎn)換為控制車輛油門、剎車和方向盤的信號(hào),并與車輛底層控制接口CANBUS對(duì)接。此外,控制執(zhí)行模塊還需要對(duì)車輛自身控制和與外界物理環(huán)境的交互進(jìn)行建模。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu)如圖11.2所示,主要包括6個(gè)模塊:環(huán)境感知系統(tǒng)、定位導(dǎo)航系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、輔助駕駛系統(tǒng)和中央處理單元。這些模塊通過數(shù)據(jù)傳輸總線相互連接,共同構(gòu)成了自動(dòng)駕駛的完整功能鏈路。環(huán)境感知和定位導(dǎo)航系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛的核心,負(fù)責(zé)收集周圍信息以及用于車輛精確定位和環(huán)境理解。它們使用多種傳感器(如雷達(dá)、GPS和車載數(shù)據(jù)采集器)獲取車輛狀態(tài)、路面條件、交通標(biāo)志和障礙物等信息,進(jìn)而能夠?qū)Νh(huán)境有全面的認(rèn)知。運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)和中央處理單元是系統(tǒng)的“大腦”,它們負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)、判斷和規(guī)劃,以選擇最佳路徑達(dá)成目標(biāo)。輔助駕駛系統(tǒng)則提供必要的支持,如自動(dòng)泊車、車道保持等功能,確保安全性和駕駛舒適性。所有這些模塊的協(xié)同工作不斷優(yōu)化系統(tǒng)性能,實(shí)現(xiàn)更安全可靠的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)。11.2.2系統(tǒng)硬件工作原理1.環(huán)境感知感知、決策、控制是自動(dòng)駕駛的3個(gè)環(huán)節(jié),感知環(huán)節(jié)采集周圍環(huán)境的基本信息,這些信息是自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)。自動(dòng)駕駛汽車通過傳感器來感知環(huán)境,所用到的傳感器主要包括攝像頭﹑毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。表11.2列出了現(xiàn)有的多種傳感器在遠(yuǎn)距離測(cè)量能力、傳感器分辨率、對(duì)天氣的依賴性等諸多無人駕駛關(guān)鍵特性上的性能表現(xiàn)。不同的傳感器各有優(yōu)劣,很難在使用單一傳感器的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)無人駕駛功能性與安全性的全面覆蓋,因此在感知系統(tǒng)中采用多傳感器融合技術(shù)是必要的。(1)攝像頭。車載攝像頭是高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的主要視覺傳感器,它采用圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺算法來實(shí)現(xiàn)車輛周圍環(huán)境的感知和識(shí)別。其工作原理包括采集圖像、模式識(shí)別、估算目標(biāo)物體與本車的相對(duì)距離和相對(duì)速度等。車載攝像頭在自動(dòng)駕駛技術(shù)中具有重要的作用,應(yīng)用范圍廣泛。在ADAS中,車載攝像頭主要用于前方障礙物檢測(cè)、車道線識(shí)別、行人識(shí)別、交通標(biāo)志識(shí)別等。相對(duì)于其他傳感器,車載攝像頭具有成本低、信息豐富和最接近人類視覺的語義信息等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí),車載攝像頭的技術(shù)也已經(jīng)非常成熟,市場(chǎng)上有大量成熟的產(chǎn)品供應(yīng)。此外,車載攝像頭可以提供高分辨率、高色彩還原度、高亮度和對(duì)比度等特點(diǎn)的圖像,有利于輔助系統(tǒng)的運(yùn)作和提高安全性。但是,車載攝像頭的缺點(diǎn)也不可忽視。首先,車載攝像頭很容易受光照和環(huán)境影響,很難在能見度較低的情況下工作。此外,它缺乏深度信息和三維立體空間感,這意味著難以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的精確識(shí)別和跟蹤。這些缺點(diǎn)限制了車載攝像頭在自動(dòng)駕駛技術(shù)中的應(yīng)用范圍。為了克服這些局限,目前許多廠商已經(jīng)開始研究車載攝像頭與其他傳感器的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)信息的融合。同

時(shí),新

型

車

載

攝

像

頭

的

技

術(shù)

也

在

不

斷

升

級(jí),例

如,采

用

高

動(dòng)

態(tài)

范

圍(HDR)技術(shù)和多目標(biāo)跟蹤技術(shù)等,以提高其在復(fù)雜場(chǎng)景下的表現(xiàn)。總之,車載攝像頭作為自動(dòng)駕駛技術(shù)中的重要組成部分,需要根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景來合理搭配其他傳感器。在無人車上使用的攝像頭主要有單目、雙目(立體)和環(huán)視攝像頭3種類型。單目攝像頭主要用于探測(cè)車輛前方環(huán)境,可以識(shí)別道路、車輛、行人等,但其技術(shù)難點(diǎn)在于模型用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的智能程度或者模式識(shí)別的精度。雙目攝像頭通過對(duì)兩幅圖像視差的計(jì)算進(jìn)行距離測(cè)量,而不依賴檢測(cè)算法,同時(shí)也不依賴障礙物類型。但在處理規(guī)則性物體時(shí)容易出現(xiàn)錯(cuò)誤。環(huán)視攝像頭一般至少包含4個(gè)攝像頭,分別安裝在汽車的前后左右側(cè),實(shí)現(xiàn)360°環(huán)境感知。環(huán)視攝像頭的難點(diǎn)在于畸變還原與圖像之間的對(duì)接,需要采用復(fù)雜的計(jì)算方法?？傮w而言,攝像頭的技術(shù)成熟、成本低、信息豐富,包含最接近人類視覺的語義信息,但其缺點(diǎn)是受光照和環(huán)境影響大,很難在能見度較低的情況下工作,也缺乏深度信息和三維立體空間感。因此,在無人車感知系統(tǒng)中,攝像頭可以作為一個(gè)重要的視覺傳感器,但需要與其他傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,以提高整體的感知能力。(2)激光雷達(dá)。激光雷達(dá)(LiDAR)是一種利用激光束探測(cè)目標(biāo)的位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng)。它的工作原理是向目標(biāo)發(fā)射探測(cè)信號(hào),接收目標(biāo)反射回來的信號(hào)進(jìn)行比較,從而獲得目標(biāo)的有關(guān)信息。利用激光雷達(dá)可以對(duì)障礙物、移動(dòng)物體等目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)、跟蹤和識(shí)別。它具有測(cè)量精度高、數(shù)據(jù)量大、穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn),是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中常用的感知設(shè)備之一。圖11.3所示為激光雷達(dá)的工作示意圖,它可以通過對(duì)目標(biāo)物不斷地掃描,得到目標(biāo)物上所有目標(biāo)點(diǎn)的數(shù)據(jù),使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理,可以得到非常精確的三維立體圖像,從而為車輛的自主導(dǎo)航和路徑規(guī)劃提供依據(jù)。相比于微波雷達(dá),激光雷達(dá)具有高分辨率和精度、抗有源干擾能力強(qiáng)、信息量豐富的優(yōu)點(diǎn),因此被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。但是激光雷達(dá)的技術(shù)難度較大,需要高精度的掃描器和距離傳感器等設(shè)備來獲取被測(cè)目標(biāo)的表面形態(tài)。然而,激光雷達(dá)在雨雪、霧霾天氣條件下精度會(huì)下降,難以分辨交通標(biāo)志的內(nèi)容和紅綠燈顏色,易受其他車輛的激光雷達(dá)等光線影響以及大氣環(huán)流的干擾,這也是激光雷達(dá)在無人駕駛領(lǐng)域中的局限性。此外,目前激光雷達(dá)成本較高,因此在實(shí)際應(yīng)用中,激光雷達(dá)通常與其他傳感器(如攝像頭、雷達(dá)等)一起使用,以達(dá)到更加精準(zhǔn)的環(huán)境感知和決策規(guī)劃。盡管激光雷達(dá)存在著一些局限性和成本高昂的問題,但是其高分辨率和精度等優(yōu)點(diǎn)仍然使其成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一。隨著技術(shù)的進(jìn)步和成本的下降,激光雷達(dá)將更加普及,并在未來的無人駕駛系統(tǒng)中發(fā)揮越來越重要的作用。(3)毫米波雷達(dá)。毫米波雷達(dá)工作在毫米波波段,是一種適合自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域的感知傳感器。毫米波雷達(dá)通過發(fā)射無線電信號(hào)并接收反射信號(hào)來測(cè)定與物體間的距離,從而快速準(zhǔn)確地獲取汽車周圍的物理環(huán)境信息。與激光雷達(dá)相比,毫米波雷達(dá)具有更好的適應(yīng)性,可以在不同的天氣條件下使用,還可以穿透障礙物,獲取被遮擋的信息。同時(shí),毫米波雷達(dá)也具有微波雷達(dá)和光電雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn),是一種較為理想的汽車感知傳感器。車載毫米波雷達(dá)可以對(duì)車輛周圍的環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),為駕駛員提供豐富的環(huán)境信息,如距離、速度、方向等,它可以告知或警告駕駛員,或及時(shí)對(duì)汽車做出主動(dòng)干預(yù),從而保證駕駛過程中的安全性和舒適性,降低事故發(fā)生的概率。此外,毫米波雷達(dá)還可以進(jìn)行車道檢測(cè)、障礙物檢測(cè)和行人檢測(cè)等任務(wù),為無人駕駛汽車提供更為全面的感知能力,以確保車輛的安全行駛。雖然毫米波雷達(dá)具有很多優(yōu)點(diǎn),但是在使用過程中也存在一些缺點(diǎn)。例如,其精度受天氣影響,在惡劣天氣下,它的使用會(huì)受到限制。此外,毫米波雷達(dá)的成本相對(duì)較高,增加了自動(dòng)駕駛汽車的制造成本。但是,隨著技術(shù)的發(fā)展和成本的下降,毫米波雷達(dá)將會(huì)成為自動(dòng)駕駛汽車中不可或缺的感知傳感器之一,為汽車行業(yè)的發(fā)展注入新的動(dòng)力。2.定位系統(tǒng)車輛定位是讓無人駕駛汽車獲取自身確切位置的技術(shù),在自動(dòng)駕駛技術(shù)中定位擔(dān)負(fù)著相當(dāng)重要的職責(zé)。車輛自身定位信息獲取的方式多樣,涉及多種傳感器類型與相關(guān)技術(shù),下面主要介紹衛(wèi)星定位、差分定位、慣性導(dǎo)航定位等定位技術(shù)。(1)衛(wèi)星定位技術(shù)。GNSS(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))是為全球范圍內(nèi)的各類載體提供位置、速度和時(shí)間信息的衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)。GNSS主要包括GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等多個(gè)系統(tǒng),它們都以人造地球衛(wèi)星為導(dǎo)航臺(tái),通過發(fā)射衛(wèi)星信號(hào),被載體設(shè)備接收并處理信號(hào),從而實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。GNSS技術(shù)應(yīng)用廣泛,特別是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,定位信息對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的精準(zhǔn)駕駛、行駛路徑的規(guī)劃和交通安全等方面都具有重要的意義。GNSS定位可解決觀測(cè)瞬間衛(wèi)星的空間位置和測(cè)量站點(diǎn)衛(wèi)星之間的距離兩個(gè)方面的問題。接收到GNSS衛(wèi)星信號(hào)后,自動(dòng)駕駛車輛可以通過解算衛(wèi)星信號(hào)到達(dá)時(shí)間、衛(wèi)星位置以及自身接收機(jī)的位置,來計(jì)算車輛的位置和速度信息,從而提供給決策規(guī)劃系統(tǒng)使用。在GNSS系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,還有星基增強(qiáng)系統(tǒng)和地基增強(qiáng)系統(tǒng)。星基增強(qiáng)系統(tǒng)通過在地球軌道上增加衛(wèi)星數(shù)量、提高信號(hào)發(fā)射功率、使用可變?cè)鲆嫣炀€等方式來提高定位精度和魯棒性。地基增強(qiáng)系統(tǒng)則通過在地面上建立基站網(wǎng)絡(luò),獲取和處理衛(wèi)星信號(hào),再向接收設(shè)備發(fā)送增強(qiáng)信號(hào),提供高精度的定位服務(wù)。這些增強(qiáng)系統(tǒng)可以有效提高GNSS系統(tǒng)的可靠性和精度,使得自動(dòng)駕駛車輛能夠更準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境,提高行駛安全性。(2)差分定位技術(shù)。差分定位技術(shù)是指通過利用已知位置的基準(zhǔn)站或流動(dòng)站,將公共誤差估算出來,并通過相關(guān)的補(bǔ)償算法完成精確定位,消除公共誤差,從而提高定位精度的技術(shù)。差分定位的基本原理是在一定地域范圍內(nèi)設(shè)置一臺(tái)或多臺(tái)接收機(jī),將一臺(tái)已知精密坐標(biāo)的接收機(jī)作為差分基準(zhǔn)站,基準(zhǔn)站連續(xù)接收差分定位信號(hào),并與基準(zhǔn)站已知的位置、距離數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,從而計(jì)算出差分校正量。差分定位主要分為位置差分、偽距差分和載波相位差分,根據(jù)差分校正的目標(biāo)參量的不同而定。通過使用差分定位,可以大幅度提高GPS測(cè)量的精度和可靠性,進(jìn)而為自動(dòng)駕駛汽車提供更加精準(zhǔn)和可靠的定位信息。差分定位技術(shù)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如航空、航海、測(cè)繪和農(nóng)業(yè)等。(3)慣性導(dǎo)航定位技術(shù)。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)是一種自主式導(dǎo)航系統(tǒng),使用陀螺儀和加速度計(jì)作為敏感器件,并以陀螺儀的輸出為基礎(chǔ)建立導(dǎo)航坐標(biāo)系。慣性導(dǎo)航的基本工作原理(其慣性傳導(dǎo)單元見圖11.4)是通過測(cè)量載體在慣性參考系中的加速度,將它對(duì)時(shí)間進(jìn)行積分,且把它變換到導(dǎo)航坐標(biāo)系中,就能夠得到在導(dǎo)航坐標(biāo)系中的速度﹑偏航角和位置等信息。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)可以單獨(dú)工作,也可以與其他導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合使用,以提高精度和可靠性。加速度計(jì)測(cè)量運(yùn)動(dòng)體的加速度大小和方向,通過積分獲得速度,再積分可得到位移;陀螺儀測(cè)量運(yùn)動(dòng)體在各個(gè)軸向的旋轉(zhuǎn)角速率,可給出航向和姿態(tài)角;磁力儀測(cè)量磁場(chǎng)強(qiáng)度和方向,定位運(yùn)動(dòng)體的方向,同時(shí)可以用于校準(zhǔn)陀螺儀的漂移。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是一種高精度、高可靠性的導(dǎo)航系統(tǒng),適用于高精度定位和導(dǎo)航的場(chǎng)景。然而,由于誤差會(huì)隨著時(shí)間不斷積累,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的定位精度會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低,因此需要不斷地進(jìn)行校正和修正?？傮w而言,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)在航空、航天、海洋、軍事等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。慣性導(dǎo)航系統(tǒng)三維軌跡遞推的公式推演如下,利用它可以獲取系統(tǒng)位置。①

一維航跡遞推。對(duì)于一維航跡遞推,考慮在如圖11.5(在一個(gè)固定的方向上)所示的移動(dòng)的場(chǎng)景。要在這種情況下進(jìn)行航跡遞推,只需要將一個(gè)加速度計(jì)安裝在物體上,并使加速度計(jì)的敏感軸方向與汽車運(yùn)動(dòng)方向一致,即可得到物體的速度和位移。已知物體的初始位置s0,初始速度v0,通過對(duì)加速度a進(jìn)行積分即可得到汽車在t時(shí)刻的速度vt,即對(duì)速度vt進(jìn)行積分得到汽車在t時(shí)刻的位移st,即②

二維航跡遞推。在二維航跡遞推中,將汽車看作在二維平面(x,y)上的運(yùn)動(dòng),需要已知汽車的起始點(diǎn)(x0,y0)和起始航向角A0。通過實(shí)時(shí)檢測(cè)汽車在x、y兩個(gè)方向上的行駛距離和航向角的變化,即可實(shí)時(shí)推算汽車的二維位置。圖11.6是將曲線運(yùn)動(dòng)近似為直線運(yùn)動(dòng)的捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航二維航跡遞推示意圖,其中黑色圓點(diǎn)表示汽車位置,θ表示汽車與北向間的夾角,長(zhǎng)方形表示加速度計(jì)與陀螺儀,陀螺儀敏感軸垂直于紙面向外。在進(jìn)行類似一維航跡遞推中的積分運(yùn)算前,需要將慣性測(cè)量單元的輸出轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系中。汽車轉(zhuǎn)彎將使陀螺儀產(chǎn)生一個(gè)相對(duì)于導(dǎo)航坐標(biāo)系方向角變化的角速度ω,結(jié)合起始航向角A0,對(duì)陀螺儀測(cè)量得到的角速度進(jìn)行積分可以得到航向角At,即汽車速度變化將產(chǎn)生IMU(慣性測(cè)量單元)坐標(biāo)系下的加速度at,但是其推算需要用到在導(dǎo)航坐標(biāo)系中的加速度aN,使用航向角At

可以將慣性測(cè)量單元的測(cè)量信息轉(zhuǎn)換到導(dǎo)航坐標(biāo)系中。IMU坐標(biāo)軸x、y與導(dǎo)航坐標(biāo)軸E、N存在夾角θ,因此加速度aE

和加速度aN

即為其矩陣形式為③

三維航跡遞推。三維航跡遞推需要3個(gè)陀螺儀來測(cè)量載體相對(duì)于慣性空間的旋轉(zhuǎn)角速率,需要3個(gè)加速度計(jì)來測(cè)量載體相對(duì)于慣性空間受到的比力(加速度測(cè)量的非重力加速度)。陀螺儀與加速度計(jì)信息流向如圖11.7所示,載體的合加速度是重力加速度和其他外力產(chǎn)生的加速度的合成。載體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可以通過合加速度和姿態(tài)角來描述。合加速度是重力加速度和其他外力產(chǎn)生的加速度的合成。陀螺儀可以測(cè)量載體繞X、Y、Z軸的角速度,通過對(duì)角速度的積分可以得到3個(gè)姿態(tài)角。加速度計(jì)可以測(cè)量載體在X、Y、Z軸方向的加速度,但測(cè)量值會(huì)包含重力加速度,因此需要通過三維旋轉(zhuǎn)矩陣將加速度計(jì)測(cè)量值投影到導(dǎo)航坐標(biāo)系中,以消除重力加速度的影響。這樣就可以得到不包含重力加速度的加速度測(cè)量值,從而確定載體在空間中的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。下面給出基礎(chǔ)三維旋轉(zhuǎn)矩陣,其中γ、α、β分別對(duì)應(yīng)3個(gè)姿態(tài)角的翻滾角﹑俯仰角﹑航向角,下列公式分別表示繞x、y、z軸旋轉(zhuǎn)γ、α、β的旋轉(zhuǎn)矩陣。對(duì)于上述3個(gè)基礎(chǔ)旋轉(zhuǎn)矩陣,其旋轉(zhuǎn)次序不可忽略,旋轉(zhuǎn)次序也稱順規(guī),順規(guī)可以自由組合。γ、α、β在不同的順規(guī)中有不同的復(fù)合旋轉(zhuǎn)矩陣。例如,先繞x軸旋轉(zhuǎn)γ,或者先繞y軸旋轉(zhuǎn)β,最后會(huì)得出不同的復(fù)合旋轉(zhuǎn)矩陣。一般情況下不同順規(guī)完成的旋轉(zhuǎn)效果相同,但當(dāng)y軸旋轉(zhuǎn)90°時(shí),會(huì)導(dǎo)致x軸和z軸重合而失去x軸的自由度,即萬向節(jié)死鎖(gimballock)。下面舉例說明復(fù)合旋轉(zhuǎn)矩陣的計(jì)算,zyx順規(guī)下的復(fù)合旋轉(zhuǎn)矩陣為結(jié)合初始航向角,對(duì)這3個(gè)加速度做一次積分可得到三維的速度信息,做兩次積分運(yùn)算可得到三維的位移信息。3.高精度地圖技術(shù)概述高精度地圖是為自動(dòng)駕駛汽車設(shè)計(jì)的一種特殊地圖,可以幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)克服一些性能限制,同時(shí)拓展傳感器的檢測(cè)范圍。高精度地圖的數(shù)據(jù)來源包括激光雷達(dá)掃描、高分辨率衛(wèi)星圖像、攝像頭拍攝等多種技術(shù)手段,是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中重要的技術(shù)之一。高精度地圖與普通導(dǎo)航地圖在精度、用戶對(duì)象、更新要求和數(shù)據(jù)維度等方面存在差異。高精度地圖的精度高達(dá)厘米級(jí),主要面向自動(dòng)駕駛系統(tǒng),需要周級(jí)或天級(jí)更新以保證實(shí)時(shí)性和安全性;數(shù)據(jù)維度更廣,包括道路、交通標(biāo)志牌和信號(hào)燈等詳細(xì)信息。而普通導(dǎo)航地圖面向人類駕駛員,精度一般為米級(jí),更新周期一般在月度或季度級(jí)別,數(shù)據(jù)維度相對(duì)簡(jiǎn)單,只包括道路等級(jí)、幾何形狀等。高精度地圖的多維數(shù)據(jù)為自動(dòng)駕駛車輛提供了更準(zhǔn)確的定位、路徑規(guī)劃和行駛決策等功能,為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛提供了重要的支持。高精度地圖作為自動(dòng)駕駛的稀缺資源和必備構(gòu)件,能夠滿足自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中地圖精確計(jì)算匹配、實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃導(dǎo)航﹑輔助環(huán)境感知、駕駛決策輔助和智能汽車控制的需要,并在輔助環(huán)境感知、輔助定位、輔助路徑規(guī)劃、輔助決策控制等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。(1)輔助環(huán)境感知。高精度地圖是一種針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的特殊地圖,其優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先,高精度地圖可以對(duì)傳感器無法探測(cè)的部分進(jìn)行補(bǔ)充,提供對(duì)實(shí)時(shí)狀況的監(jiān)測(cè)和外部信息反饋,從而提高自動(dòng)駕駛車輛的感知能力。其次,高精度地圖能夠提高車輛對(duì)周圍環(huán)境的鑒別能力,通過地圖上的詳細(xì)信息,自動(dòng)駕駛車輛可以更加準(zhǔn)確地理解周圍環(huán)境。此外,相比其他傳感器,高精度地圖不會(huì)過濾車輛、行人等活動(dòng)障礙物,可以幫助自動(dòng)駕駛車輛發(fā)現(xiàn)周圍物體,提高行駛的安全性。同時(shí),高精度地圖在檢測(cè)靜態(tài)物體方面也有優(yōu)勢(shì),包括范圍廣、不受干擾,可以檢測(cè)所有靜態(tài)及半靜態(tài)物體,不占用過多處多處理理能力等特點(diǎn),這些特點(diǎn)使高精度地圖成為自動(dòng)駕駛車輛感知環(huán)境的重要輔助手段。(2)輔助定位。由于存在各種定位誤差,因此地圖上的移動(dòng)汽車并不能與周圍環(huán)境始終保持正確的位置關(guān)系。在汽車行駛過程中,利用地圖匹配可精確定位汽車在車道上的具體位置,從而提高汽車定位的精度。相較于更多地依賴GNSS提供定位信息的普通導(dǎo)航地圖,高精度地圖更多地依靠其準(zhǔn)確且豐富的先驗(yàn)信息,通過結(jié)合高維度的數(shù)據(jù)與高效率的匹配算法,能夠?qū)崿F(xiàn)更高精度的匹配與定位。(3)輔助路徑規(guī)劃。普通導(dǎo)航地圖僅能給出道路級(jí)的路徑規(guī)劃,而高精度地圖的路徑規(guī)劃導(dǎo)航能力則提高到了車道級(jí),可以保證汽車盡可能地靠近車道中心行駛。(4)輔助決策控制。高精度地圖是對(duì)物理環(huán)境道路信息的精準(zhǔn)還原,可為汽車加減速、并道和轉(zhuǎn)彎等駕駛決策控制提供關(guān)鍵道路信息。另外,高精度地圖能給汽車提供超視距的信息,并與其他傳感器形成互補(bǔ),輔助系統(tǒng)對(duì)汽車進(jìn)行控制。高精度地圖為汽車提供了精準(zhǔn)的預(yù)判信息,在提升汽車安全性的同時(shí),有效降低了車載傳感器和控制系統(tǒng)的成本。4.規(guī)劃與控制自動(dòng)駕駛汽車作為一個(gè)復(fù)雜的軟硬件結(jié)合系統(tǒng),需要車載硬件、傳感器集成、感知、預(yù)測(cè)以及規(guī)劃控制等多個(gè)模塊的協(xié)同配合工作。感知預(yù)測(cè)和規(guī)劃控制的緊密配合非常重要。這里的規(guī)劃與控制在廣義上可以劃分成自動(dòng)駕駛汽車路徑規(guī)劃(包括路由尋徑、行為決策、動(dòng)作規(guī)劃)和運(yùn)動(dòng)控制,如圖11.8所示。(1)路徑規(guī)劃。路由尋徑、行為決策和動(dòng)作規(guī)劃這三個(gè)環(huán)節(jié)合稱為路徑規(guī)劃,它們基于上層的感知預(yù)測(cè)結(jié)果來工作。從功能角度來看,路徑規(guī)劃可以進(jìn)一步細(xì)分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃兩個(gè)部分。全局路徑規(guī)劃負(fù)責(zé)確定從起點(diǎn)到終點(diǎn)的整體路線,而局部路徑規(guī)劃則聚焦于即時(shí)的避障和調(diào)整,以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的路況或突發(fā)情況。①

路由尋徑。全局路徑規(guī)劃是自動(dòng)駕駛汽車軟件系統(tǒng)中的一個(gè)模塊,主要用于指導(dǎo)車輛按照何種路線行駛。它基于已知的電子地圖和起點(diǎn)終點(diǎn)信息,采用路徑搜索算法計(jì)算出一條最優(yōu)的全局期望路徑。這條路徑可以提前離線計(jì)算,也可以在行駛中實(shí)時(shí)重新規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃的主要作用在于為車輛提供一條指引方向,避免其在探索環(huán)境時(shí)盲目行駛。路由尋徑模塊是全局路徑規(guī)劃模塊的一部分,主要解決從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最佳行駛路線規(guī)劃問題。②

行為決策。行為決策模塊集成了路由尋徑、感知預(yù)測(cè)和地圖信息,基于這些數(shù)據(jù)以及車輛當(dāng)前狀態(tài)和周邊環(huán)境,制定自動(dòng)駕駛汽車的行駛策略。這包括確定在道路上的行駛行為以及如何與其他車輛和行人安全互動(dòng)。行為決策層面匯集了所有重要的車輛周邊信息,不僅包括自動(dòng)駕駛汽車本身的當(dāng)前位置、速度﹑朝向以及所處車道,還收集了自動(dòng)駕駛汽車一定距離以內(nèi)所有重要的感知相關(guān)的障礙物信息。行為決策層需要解決的問題,就是在知曉這些信息的基礎(chǔ)上,如何決定自動(dòng)駕駛汽車的行駛策略。③

動(dòng)作規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃模塊是動(dòng)作規(guī)劃模塊的一部分,也是自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)中的一個(gè)重要模塊,其以車輛所在局部坐標(biāo)系為準(zhǔn),將全局期望路徑轉(zhuǎn)化為局部期望路徑,為自動(dòng)駕駛汽車提供導(dǎo)向信息。局部期望路徑要求路徑上的每一點(diǎn)都可以表示車輛狀態(tài)的信息,且必須滿足位置、切向方向和曲率的連續(xù)變化。基于一定的環(huán)境地圖,局部路徑規(guī)劃模塊需要尋找一條滿足車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)約束和舒適性指標(biāo)的無碰撞路徑,并確保生成的局部路徑具備對(duì)全局路徑的跟蹤能力與避障能力。局部路徑規(guī)劃還包括路徑生成和路徑選擇兩個(gè)階段,路徑生成完成對(duì)全局路徑的跟蹤,路徑選擇完成障礙分析,以確保自動(dòng)駕駛汽車的安全性和可靠性。行為決策和動(dòng)作規(guī)劃需要緊密協(xié)調(diào)配合,以確保它們的輸出邏輯一致。全局路徑規(guī)劃的作用在于產(chǎn)生一條全局路徑指引車輛的前進(jìn)方向,避免車輛盲目地探索環(huán)境,而行為決策和動(dòng)作規(guī)劃需要在路由尋徑的基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化車輛的行駛路線和行駛行為。因此,各個(gè)模塊之間需要高效地協(xié)同工作,才能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車安全、穩(wěn)定和高效地行駛。(2)運(yùn)動(dòng)控制。運(yùn)動(dòng)控制是自動(dòng)駕駛汽車研究領(lǐng)域的核心問題之一,涉及根據(jù)周圍環(huán)境和車體狀態(tài)信息做出決策并向控制系統(tǒng)發(fā)出指令的過程。運(yùn)動(dòng)控制包括橫向控制、縱向控制和橫縱向協(xié)同控制三個(gè)部分。其中,橫向控制主要研究自動(dòng)駕駛汽車的路徑跟蹤能力,保證行駛安全、平穩(wěn)和乘坐舒適;縱向控制主要研究自動(dòng)駕駛汽車的速度跟蹤能力,控制車速巡航或保持與前方車輛一定的距離。橫向或縱向控制單獨(dú)不能滿足自動(dòng)駕駛汽車需求,需要橫縱向協(xié)同控制來應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景。運(yùn)動(dòng)控制的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的平穩(wěn)行駛、精準(zhǔn)控制和安全運(yùn)行,為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的商業(yè)化應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。①

橫向控制。自動(dòng)駕駛汽車模型和環(huán)境的不確定性與測(cè)量不精確性增加了運(yùn)動(dòng)控制的難度。橫向控制是其中一個(gè)重要的控制模塊,主要用于控制車輛的航向,通過改變方向盤扭矩或角度來實(shí)現(xiàn),如圖11.9所示。為了解決橫向控制問題,可以建立道路

汽車動(dòng)力學(xué)控制模型,采用最優(yōu)預(yù)瞄駕駛員原理和側(cè)向加速度最優(yōu)跟蹤PD控制器來設(shè)計(jì)汽車的橫向控制系統(tǒng)。此外,構(gòu)建預(yù)瞄距離自動(dòng)選擇的最優(yōu)控制器,以汽車縱向速度和道路曲率為輸入,預(yù)瞄距離為輸出,可以實(shí)現(xiàn)橫向運(yùn)動(dòng)的自適應(yīng)預(yù)瞄最優(yōu)控制。這些方法可以有效解決橫向控制的問題,提高自動(dòng)駕駛汽車的運(yùn)動(dòng)控制能力。②

縱向控制?？v向控制是自動(dòng)駕駛汽車中非常重要的一部分,主要用于控制車速。自動(dòng)駕駛汽車縱向控制的控制原理是基于油門踏板與制動(dòng)踏板的控制與協(xié)調(diào)切換?？刂朴烷T和制動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的加速和減速,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)縱向期望速度的跟蹤與控制?？v向控制是自動(dòng)駕駛研究領(lǐng)域的核心難題之一,其目的是讓自動(dòng)駕駛汽車能夠安全、平穩(wěn)地行駛,以滿足人們對(duì)于出行的需求。為了實(shí)現(xiàn)縱向控制,需要在自動(dòng)駕駛汽車中集成多個(gè)傳感器、算法和控制器,來對(duì)周圍環(huán)境和車體狀態(tài)信息進(jìn)行感知和處理,并根據(jù)結(jié)果做出合理的決策并向控制系統(tǒng)發(fā)出指令。③

橫縱向協(xié)同控制。橫向和縱向控制都是自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)動(dòng)控制的重要組成部分,但獨(dú)立的控制無法滿足實(shí)際需求。因此,需要將橫向和縱向控制協(xié)同起來實(shí)現(xiàn)更高效、更安全的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。橫縱向協(xié)同控制架構(gòu)包括決策層、控制層和模型層,如圖11.10所示。決策層利用環(huán)境感知和路徑規(guī)劃信息,計(jì)算出合適的速度和轉(zhuǎn)向角度?？刂茖永密囕v傳感器數(shù)據(jù)和決策層的控制指令實(shí)現(xiàn)對(duì)車輛的橫向和縱向控制。模型層提供運(yùn)動(dòng)模型和環(huán)境模型等基礎(chǔ)模型支持,保證控制系統(tǒng)的正確性和可靠性。11.3實(shí)踐操作與步驟11.3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境ApolloLites車輛整體架構(gòu)如圖11.11所示,ApolloLites車輛參數(shù)如表11.3所示,實(shí)驗(yàn)環(huán)境如表11.4所示。1.工控機(jī)硬件安裝流程(1)安裝電源模塊,連接相關(guān)線纜,完成BIOS相關(guān)的設(shè)置。(2)配置IPC加電組件。(3)將電源線接入IPC配置的電源連接器(接線板)。(4)連接8108的電源線。8108的電源線是4根,2正2負(fù),正極的2根電源線貼有V+的白色標(biāo)簽。將接有正極的2根電源線的端子插入V+接口,將接有負(fù)極的兩根電源線的端子插入GND接口。2.軟件安裝流程假設(shè)使用的無線路由器的IP地址為,那么我們將M2主機(jī)的IP地址設(shè)置為23,子

網(wǎng)

掩

碼

為,網(wǎng)

關(guān)

為

。netipport設(shè)

置

的

是RTK基站的IP地址和端口號(hào),此處以千尋為例,IP地址為54,端口號(hào)為8002;netuser設(shè)置的是RTK基站的用戶名和密碼,此處用戶名為qianxun1234,密碼為abc123;在實(shí)際配置中,應(yīng)以自己實(shí)際購(gòu)買的基站賬號(hào)的用戶名和密碼為準(zhǔn)。mountpoint是RTK基站的掛載點(diǎn),這里選用的是RTCM32_GGB。在M2的網(wǎng)絡(luò)模塊配置完成后,在IPC主機(jī)中是可以ping(packetinternetgroper)通IMU的ip地址的;否則,IMU無法正常聯(lián)網(wǎng),在后續(xù)的GNSS信號(hào)檢查中會(huì)一直顯示SINGLE而不是我們期望的NARROW_INT。若輸出的內(nèi)容有$cmd,set,ntrip,disable,disable*ff相關(guān)的字樣,則將以下命令輸入IMU:將所有配置逐條發(fā)送給設(shè)備,得到設(shè)備返回的$cmd,config,ok*ff字段,說明配置成功,配置成功后要進(jìn)行配置保存,發(fā)送$cmd,save,config*ff指令;也可以將以上的相關(guān)配置命令保存在/apollo/docs/specs/D-kit/sample/imu.conf文件中,然后在cutecom中點(diǎn)擊右邊的Sendfile按鈕,在彈出的對(duì)話框中選擇imu.conf文件后將文件中保存的配置命令全部發(fā)送給設(shè)備。(17)GNSS配置。將文檔modules/calibration/data/dev_kit/gnss_conf/gnss_conf.pb.txt中proj4_text:″+proj=utm+zone=49+ellps=WGS84+towgs84=0,0,0,0,0,0,0+units=m+no_defs″這一行中的zone=49中的49換成自己所在城市的utmzone數(shù)值。比如,這里的數(shù)值49代表的是西安。utmzone數(shù)值計(jì)算方法如下:例如:廣州市的經(jīng)度范圍為112.95~113.98,帶數(shù)

選49N,即WGS1984UTMZONE49N(18)Localization.conf文件配置。對(duì)modules/calibration/data/dev_kit/localization_conf/localization.conf文

件

進(jìn)

行

配置。配置文件會(huì)對(duì)之后的傳感器標(biāo)定、虛擬車道線制作等功能產(chǎn)生影響,文件參數(shù)說明如表11.5所示。(19)檢查定位模塊能否正常啟動(dòng)。②

啟動(dòng)定位模塊。在瀏覽器中打開http://localhost:8888,選擇模式為DevKitDebug,選擇車型為DevKit,在ModuleController標(biāo)簽頁啟動(dòng)GPS、Localization模塊,見圖11.13。③

檢查GPS信號(hào)。打開新的終端,并使用bashdocker/scripts/dev_into.sh命令進(jìn)入docker環(huán)境,在新終端中輸入cyber_monitor命令,進(jìn)入/apollo/sensor/gnss/best_pose條目,查看sol_type字段是

否

為NARROW_INT。若

為NARROW_INT,則

表

示GPS信

號(hào)

良

好;若

不

為NARROW_INT,則

將

車

輛

移

動(dòng)

一

下,直

到

出

現(xiàn)NARROW_INT為

止。進(jìn)

入/apollo/sensor/gnss/imu條目,確認(rèn)IMU有數(shù)據(jù)刷新,即表明GPS模塊配置成功。④

檢查定位信號(hào)。使用cyber_monotor查看定位信號(hào),進(jìn)入/apollo/localization/pose條目,等待兩分鐘,直到有數(shù)據(jù)刷新,即表明定位模塊配置成功,pose信息流如圖11.14所示。11.3.2實(shí)驗(yàn)代碼Apollo代碼結(jié)構(gòu)如表11.6所示。11.3.3實(shí)驗(yàn)操作步驟及結(jié)果1