由于傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性,單個(gè)傳感器滿足不了各種工況下的精確感知,想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行,就需要運(yùn)用到多傳感器融合技術(shù),該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在。
世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)顯示,每年,全世界約有130萬人的人生因道路交通事故而終止。還有2千萬至5千萬人受到非致命傷害,其中許多因此而殘疾。道路交通傷害是5至29歲人群的主要?dú)⑹帧?/p>
車禍猛如虎,這句話在這些數(shù)據(jù)上體現(xiàn)的淋漓盡致。而要想提高駕駛安全,眼下有兩個(gè)大方向,一個(gè)是加強(qiáng)交通管制,用高壓政策強(qiáng)迫司機(jī)安全駕駛;另一個(gè)便是讓汽車擺脫人的操作,這也是全球車企和科技公司目前正在做的事情。
讓汽車擺脫人的操作用專業(yè)術(shù)語來說就是自動(dòng)駕駛或無人駕駛。作為一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的智能汽車,自動(dòng)駕駛汽車依靠人工智能、視覺計(jì)算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作,讓電腦在沒有任何人類主動(dòng)的操作下,自動(dòng)安全地操作機(jī)動(dòng)車輛。
自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)依次可以分為環(huán)境感知,行為決策,路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制四大部分。
感知技術(shù)
作為第一步的環(huán)境感知,就是環(huán)境信息和車內(nèi)信息的采集與處理,是智能車輛自主行駛的基礎(chǔ)和前提。獲取周圍環(huán)境信息,涉及到道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等技術(shù),即傳感器技術(shù),所用到的傳感器一般有激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達(dá)、速度和加速度傳感器等等。當(dāng)然,這部分也是一臺(tái)智能車輛最燒錢的部分。
但是感知技術(shù)并不是加裝個(gè)上百萬的雷達(dá),搞幾個(gè)高清攝像頭就可以的,由于傳感器在設(shè)計(jì)的時(shí)候有各自的局限性,單個(gè)傳感器滿足不了各種工況下的精確感知,想要車輛在各種環(huán)境下平穩(wěn)運(yùn)行,就需要運(yùn)用到多傳感器融合技術(shù),該技術(shù)也是環(huán)境感知這一大類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)所在,目前國內(nèi)這方面和國外的主要差距也集中在多傳感器融合方面。
決策技術(shù)
完成了感知部分,接下來需要做的便是依據(jù)感知系統(tǒng)獲取的信息來進(jìn)行決策判斷,確定適當(dāng)工作模型,制定相應(yīng)控制策略。這部分的功能類似于給車輛下達(dá)相應(yīng)的任務(wù)。例如在車道保持、車道偏離預(yù)警、車距保持,障礙物警告等系統(tǒng)中,需要預(yù)測本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài),先進(jìn)的決策理論包括模糊推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。
路徑規(guī)劃
智能車輛有了行駛?cè)蝿?wù),智能車輛的路徑規(guī)劃就是在進(jìn)行環(huán)境信息感知并確定車輛在環(huán)境中位置的基礎(chǔ)上,按照一定的搜索算法,找出一條可通行的路徑,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能車輛的自主導(dǎo)航。
路徑規(guī)劃的方法根據(jù)智能車輛工作環(huán)境信息的完整程度,可分為兩大類:
基于完整環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃方法;例如,從上海到北京有很多條路,規(guī)劃處一條作為行駛路線即為全局規(guī)劃。如柵格法、可視圖法、拓?fù)浞?、自由空間法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。
基于傳感器實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息的局部路徑規(guī)劃方法;例如,在全局規(guī)劃好的上海到北京的那條路線上會(huì)有其他車輛或者障礙物,想要避過這些障礙物或者車輛,需要轉(zhuǎn)向調(diào)整車道,這就是局部路徑規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃的方法包括:人工勢場法、矢量域直方圖法、虛擬力場法、遺傳算法等動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法等。
運(yùn)動(dòng)控制
規(guī)劃好了行駛路徑,接下來就需要控制車輛沿著期望的軌跡行駛,這就是運(yùn)動(dòng)控制部分需要完成的內(nèi)容。
運(yùn)動(dòng)控制包括橫向控制和縱向控制,簡單來說橫向控制就是轉(zhuǎn)向控制,縱向控制就是速度控制, 現(xiàn)在研究比較多的是橫向控制,所運(yùn)用的方法主要包括滑膜控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、最優(yōu)控制、自適應(yīng)控制和純跟蹤控制等。
通俗的講就是,橫向控制給定一個(gè)速度,通過控制轉(zhuǎn)向達(dá)到車輛沿著預(yù)定軌跡行駛的目的;而縱向控制目的是為了滿足車輛行駛過程中的速度要求,有時(shí)候還需要配合橫向控制達(dá)到滿足車輛在軌跡跟蹤的同時(shí),還需要滿足安全性、穩(wěn)定性和舒適性的目的。因?yàn)檐囕v是一個(gè)特別復(fù)雜的系統(tǒng),橫向、縱向和垂向都有耦合關(guān)系的存在,因此就需要對智能車輛進(jìn)行橫、縱向,甚至橫、縱、垂向的協(xié)同控制。由于其耦合關(guān)系的復(fù)雜性,所以說智能車輛運(yùn)動(dòng)控制的協(xié)同控制技術(shù),也是該部分的技術(shù)難點(diǎn)。
如果車企和科技公司能夠讓這四項(xiàng)技術(shù)完美的結(jié)合工作,那么汽車就可以自己行駛,交通將迎來自動(dòng)駕駛時(shí)代。
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原文標(biāo)題:自動(dòng)駕駛四大關(guān)鍵技術(shù)解析
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