无人驾驶汽车关键技术研究.docx

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无人驾驶汽车关键技术研究

无人驾驶汽车关键技术研究

无人驾驶汽车的关键技术研究

摘要：

对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。

概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。

关键词：

无人驾驶汽车；自动测距；自动避障

KeyTechnologyResearchofDriver-lessCar

Abstract：

Abstract:

Thedriver-lesscaranditskeytechnologiesarestudied.Generaldescriptionofthedefinition,significanceandresearchstatusathomeandabroadofunmannedvehicles,discussestheapplicationofkeytechnologyinunmannedvehicleslikeenvironmentalawareness,obstacleavoidance,pathplanningandvehiclecontrol.Theautomaticcollisionavoidancesystemofdataacquisition,dataprocessing,dataexecutionmodulearediscussedindetailwhichclarifyitsworkingprincipleandworkingprocess,inadditiontomakeareasonablefutureprospectsoftheunmannedvehicle.

Keywords：

driver-lesscar;automaticlocation;automaticobstacleavoidance

1引言

随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。

汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。

在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。

2无人驾驶汽车概述

2.1无人驾驶汽车定义

国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。

通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通

速公路测试，成为我国第一辆官方认证完成高速公路测试的无人驾驶智能汽车。

图2-2国防科大无人驾驶车辆-红旗HQ3

3无人驾驶汽车关键技术

无人驾驶汽车研究之关键主要可以分为两大类技术[4]，一种是车辆定位技术，一种是车辆控制技术。

3.1环境感知

无人驾驶汽车由于无人操纵汽车，故无人汽车上必须装备一整套完备的环境感知模块[6]，这个模块要能够完美的替代人类的眼、耳，并且采集、传输信号快速迅捷。

现今具有代表性的无人驾驶汽车对周围环境的感知主要是以测距传感器及视觉（摄像头）相结合。

例如谷歌无人驾驶汽车就是通过摄像机、雷达传感器和激光测距来“看到”其他车辆。

现着重介绍在各个无人驾驶汽车上广泛使用的超声波测距及激光雷达测距。

3.2障碍规避

如今汽车不停的朝着智能化、高速化发展，特别是在高速公路上，汽车时速超过120公里非常平常，这样一旦发生事故，留给人们的反应时间就非常短暂。

有统计显示，汽车追尾占高速公路交通事故的绝大多速，高速公路连环追尾事故也时有发生。

究其根源，这往往就是车速过快，人的大脑、身体来不及反应所造成的，汽车自动防碰撞系统就是为了解决这一问题而问世的。

无人驾驶汽车是高度的智能化汽车，它所具备的自动避障能力也是在现有的自动防撞系统基础之上发展起来的。

汽车自动防撞报警刹车系统的总体方案设计包括数据采集、数据处理、动作执行[8]三个部分。

数据采集模块的任务就是采集各种要实现自动防撞的数据，数据处理模块的任务是分析汽车前方是否存在危险并发出相应的报警或刹车命令，动作执行模块的任务是具体执行报警或强行刹车的动作。

3.2.1数据采集模块

要想实现汽车的自动规避障碍，汽车必须能够获得大量的汽车行车状态、位置等一系列数据，比如本车的车速、轮速、纵向加速度、横摆角速度、转向角等，本车与周围车辆的相对速度、加速度、距离，本车与周围环境内物体的距离等等。

这些数据可以由各类传感器、摄像头、雷达等设备获得[9]。

这里列举出了一些必备传感器及其常见安装位置，见表3-1。

表3-1传感器及其安装位置

传感器名称

常见安装位置

轮速传感器

车轮总成的非旋转部分

加速度传感器

汽车发动机或行李箱内

距离传感器

发动机盖上前侧

转向角传感器

转向轴管上

制动动作传感器

制动踏板支架处

3.2.2数据处理模块

（1）数据处理流程为了合理的实现汽车自动报警刹车，可以采用单片机处理数据，数据处理流程如图3-1所示。

汽车自动报警刹车系统启动后，首先判断汽车绝对速度是否大于20km/h，因为汽车低速行驶时一般不会发生交通事故，这个阀值也可以根据实际情况修正[9]。

如果汽车速度大于20km/h，则判断汽车以目前的速度行驶，将会发生碰撞的时间是否是小于4秒，如果是，则计数N值加1，当N大于5时，启动强行刹车。

之所以当测得发生碰撞的时间是小于4秒时不能立即刹车，是因为这个判断很有可能是误判断，例如激光接收器接收到对面其它车辆发车的激光，会误认为是自己车辆发出的激光已经返回，从而做出错误判断。

所以只有多次做出相同判断后，才能强行刹车。

当激光发生器发射激光束频率为每秒30-50次时，作5次判断所需时间不到0.1秒。

这个阀值也可以根据实际情况修正。

设计中，还需要另一个计时器，当一定时间比如1秒中内如果N值没有变大（增加），则N值清零。

即只有N值在很短时间内变大到5，才能强行刹车。

关于自动报警，它的设计思想和自动刹车的设计思想大致相同。

图3-1碰撞时间处理流程图

（2）碰撞时间的计算为了计算汽车和前方障碍物的碰撞时间[11]，首先应获得汽车与前方障碍物的相对速度。

以激光雷达测距为例，相对速度可这样获得：

数据处理模块根据振荡器震荡计数和振荡周期可以计算出激光从发射到接收之间的时间差，设时间差为t，则障碍物离汽车的距离为s，

。

其中c为光速。

然后设激光发射器发射的第二束激光测的距离为s'，则在发射这连续两束激光时间间隔内，障碍物和汽车距离变化为

，

为汽车与障碍物之间的相对距离变化。

设激光发射器发射激光频率为T，则汽车和前方障碍物之间的相对速度为相对距离变化乘以时间的倒数即频率，即相对速度

。

从而，汽车与前方障碍物发生碰撞时间为相对距离除以相对速度，即是发生碰撞需要的时间

。

根据碰撞需要的时间，然后进一步判断是否需要报警或强行刹车。

3.2.3动作执行模块

本部分主要介绍如何实现自动刹车的设计方案。

在介绍自动刹车设计方案前，先介绍普通汽车的刹车原理[8]。

普通汽车刹车原理如图3-2所示，在汽车行驶过程中，油泵一直工作，产生高压，当汽车驾驶员踩下刹车板，触发压力传感器产生电流，该电流使电磁阀1打开，同时非门电路使电磁阀3关闭，从而高压油通过该电磁阀，分别流向安装在汽车轮上的刹车鼓，高压油挤压刹车片，实现刹车。

在压力传感器产生电流使电磁阀1打开的同时，非门电路使电磁阀2变低电平，使电磁阀2关闭，从而在刹车时高压油不会回流到油池。

同样，当汽车驾驶员松开刹车板，电磁阀1关闭，电磁阀2和电磁阀3均打开，油泵产生的高压油和刹车鼓的油均流向油池，刹车片松开。

需说明的是，只有少数类型的机动车如拖拉机，东风货车等刹车结构不是采用这种原理。

图3-2普通汽车刹车原理示意图

为了实现自动刹车，对以上普通汽车刹车结构作了适当改进，如图3-3所示。

具体做法是：

在电磁阀1油路上并联另一个油路，增加一个电磁阀，同时，采用或非门电路控制电磁阀2和电磁阀3这样，当刹车板踩下或者数据处理模块给出高电平时，这两个电磁阀均会关闭。

当数据处理模块未强行刹车时，并联的电磁阀关闭，当汽车驾驶员踩下刹车板时，电磁阀1打开，电磁阀2和电磁阀3关闭，从而实现了手动刹车。

当数据处理模块需要强行刹车时，并联的电磁阀打开，同时通过或非门电路，数据处理模块关闭电磁阀2和电磁阀3，不管驾驶员是否踩下刹车板，即不管电磁阀1是否打开，均已经实现强行刹车。

图3-3改进后汽车刹车原理示意图

3.3路径规划

路径规划是无人驾驶汽车必要的关键组成部分，它为感知系统及车辆控制起着承上启下作用，接收感知系统数据，规划。

路径规划的目标是在复杂道路环境中，基于一定的准则（时间最优、能量最优等）在行车环境中规划出一条安全可靠、的从起始位置到目标位置的无碰撞路径。

路径规划包括全局路径规划以及局部路径规划。

全局路径规划是在已知晓全局地图的情况下，根据一定的规则和当前环境信息，确定可行及相对最优的全局路径。

全局路径是宏观上的规划，主要用于周围环境已知情况，而且其规划的路径在后期根据局部信息需要实时更新。

局部路径是在宏观的指导下，进行微观上的规划更加准确、更加可靠。

目前路径规划主要用到的算法包括栅格法、人工势场法、可视图法、随机搜索树法（RRT）、人工智能算法等。

3.4车辆控制

车辆的路径跟踪控制技术是无人驾驶汽车中的核心与关键技术之一[7]，一般可分为速度控制和方向控制，因为车辆自身建模的困难和环境的多变造成车辆控制比较困难。

目前常用的车辆控制方法主要采用模糊推理、模糊PID、PID算法、神经网络或者将众多算法结合的控制技术。

无人驾驶车辆的运动控制实际上就是通过调节车辆运动的速度和方向，使无人车沿着期望的路径运动，由于无人驾驶车辆一般工作在未知的、动态的复杂环境中，所以无人驾驶是一个非常完善的技术研究平台，运动控制是无人驾驶车辆系统研究中极其关键的问题之一，因为一切都需要无人驾驶车辆的精确行驶来保证上层的目标。

4无人驾驶汽车的发展及展望

虽然目前要实现无人驾驶汽车产业化仍然存在种种种问题，无人驾驶汽车实质上就是建立在汽车的主动安全及智能化技术逐步升级基础之上的，只要市场对于这些技术有持续的需求，就能推动传统汽车向完全无人化演进。

因此，相当多的国家和各大企业对其前景表示乐观。

如今，已开发出来的无人驾驶技术包括自适应巡航控制、路标识别、车道保持、智能刹车等，这些都还仅仅只属于汽车主动安全系统范畴，要推动无人驾驶汽车的发展还需开发更为先进的传感器技术。

另外，车—车、车—基础设施通信系统也将推动无人驾驶汽车的发展。

美国IEEE预测[10]，到2040年全球上路的汽车总量中，75%将会是无人驾驶汽车。

市场研究公司IHS则预测，2025年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆，2035年将达到1180万辆，届时无人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。

其中，2035年4级完全无人驾驶汽车每年销量可达到480万辆，到2035年，北美在无人驾驶汽车市场上的份额将达到29%中国为24%，西欧为20%未来，人类交通系统或将发生翻天覆地的变化。

美国NavigantResearch近期发表的一份报告预测，完全无人驾驶车辆年销售量将由2020年的低于8000辆，在2035年增加至9540万辆。

换句话说，2020年自动驾驶车辆在全球汽车市场的渗透率约仅0.01%，但在2035年可提升至75%。

但无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶，以提高人工驾驶的安全性，要真正实现完全无人驾驶商业化运行可能还需20年。

产业专家对于无人驾驶汽车市场的看法及预测意见尚存分歧；分析师对于2030~2035年之间的自动驾驶车辆数量预测，从2000、3000到9000万辆都有。

不同的预测取决于他们所预期的无人驾驶汽车市场在发展之前将面临的法律以及商业障碍的差异。

5结语

无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，人类在不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。

那是一种将探测、识别、判断、决策、优化、优选、执行、反馈、纠控功能融为一体，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材料等顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。

总体来看，我国无人驾驶汽车的发展还需要多方面共同努力。

汽车供应商对于各种车辆驾驶辅助功能的研究是无人驾驶汽车技术不断向前发展的源动力；网络信息技术与安全的发展是无人驾驶汽车技术进一步飞跃的保证；政策与法律的制定与实施，又是无人驾驶汽车真正上路的前提。

参考文献

[1]乔维高,徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车,2007,07:

40-43.

[2]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车,2014,03:

35-40.

[3]端木庆玲,阮界望,马钧.无人驾驶汽车的先进技术与发展[J].农业装备与车辆工程,2014,03:

30-33.

[4]龚毅.一种无人驾驶车辆路径跟踪控制方式研究[D].南京理工大学,2014.

[5]宋洁.无人驾驶智能车路径引导的研究[D].西安工业大学,2013.

[6]辛煜.无人驾驶车辆运动障碍物检测、预测和避撞方法研究[D].中国科学技术大学,2014.

[7]王培.无人驾驶智能车的导航系统研究[D].西安工业大学,2012.

[8]胡清桂,李成忠.汽车自动报警刹车实现方案[J].微计算机信息,2006,08:

212-214.

[9]李智安.车辆防追尾碰撞安全系统[J].汽车工程师,2009,11:

35-38.

[10]贾祝广,孙效玉,王斌,张维国.无人驾驶技术研究及展望[J].矿业装备,2014,05:

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[11]孙兰兰.自主避障系统的研究与设计[D].南京航空航天大学,2007.