无人驾驶技术解读

来源：•作者：线束世界-Jimmy•2021-03-25 23:14

随着汽车产量与保有量的提高，交通拥堵与交通事故也随之增加。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一个重要发展方向。

无人驾驶汽车业是在网络环境下用计算机技术，信息技术和智能技术武装起来的汽车，或者可以说是有着汽车外壳兼顾汽车性能的移动机器人。

无人驾驶技术涉及的内容

1 体系结构

体系结构是一个系统的骨架。它描述了系统各个组成部分的分解和组织，以及各个组成部分之间的相互关系。对无人驾驶汽车系统来说，体系结构还包括了系统信息的交流和控制调度，因此又起到了神经系统的作用。体系结构在无人驾驶汽车系统中占据十分重要的地位，它确定系统的各组成模块及其输入输出，确定系统的信息流和控制流。比较经典的体系结构有分层递阶式体系结构、反应式体系结构和二者结合的混合式体系结构。美国汽车工程师协会采纳的无人系统联合体系（JAUS）是基于分层递阶式的体系结构。

无人系统联合体系（JAUS）是1998年美国国防部提出的针对无人系统领域的开放式体系结构，并于2005年被美国汽车工程师协会采纳，作为无人系统体系的标准。JAUS协议将整个系统划分为系统、子系统、节点和组件这几个级别。各级别之间既相互独立，又相互依赖。

2 环境感知

无人驾驶汽车的环境感知像人类的视听感觉一样，利用各种传感器对环境进行数据采集，获取行驶环境的信息，并对信息中的数据进行处理，这些信息对无人驾驶汽车的安全行驶提供及时、准确、可靠的决策依据。它是无人驾驶汽车实现壁障、自定位和路径规划等高级智能行为的前提条件和基础。

目前常用的环境感知传感器包括超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、毫米波雷达、微波雷达、立体视觉摄像机等。我们根据传感器的特点和工作原理，在不同的工况下选择合适的环境传感器。例如：在高速公路中，由于车速较快，通常选择检测距离较大的微波雷达；在城市公路中，环境比较复杂，行人车辆行驶不确定性，通常选用检测角度较大的激光雷达。

3 定位导航

无人驾驶汽车通过定位导航系统获得汽车的位置、姿态等信息。无人驾驶汽车定位及时有航迹推算技术、路标定位技术、地图匹配定位技术和视觉定位技术等。

无人驾驶汽车在未知环境中从一个位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现自主定位和导航的技术被称为同时定位与地图创建。在地图已知的情况下，无人驾驶汽车可以根据已知地图不断地进行自身位置的校正，实现精确定位；但在未知环境中，无人驾驶汽车完全没有或只有很少、很不完善的环境知识，无人驾驶汽车队环境的认识就只能通过自身所携带的传感器来获取环境信息，并经过信号处理抽取有效信息，以构建环境地图。

4 路径规划

无人驾驶汽车的路径规划是指在一定环境模型基础上，给定无人驾驶汽车起始点与目标后，按照性能指标规划处一条无碰撞、能安全到达目标点的有效路径。经过几十年的发展，路径规划技术已取得了非常瞩目的成就。

路径规划主要包含两个步骤：建立包含障碍区域与自由区域的环境地图，以及在环境地图中选择合适的路径搜索算法，快速实时地搜索可行路径。路径规划结果对车辆行驶起着导航作用，它引导车辆从当前位置行驶到达目标位置。目前，比较常见的路径规划算法主要分为基于采样的路径规划算法以及基于地图的路径规划算法两大类。基于采样路径的规划算法：这种方法很早就开始用于车辆路径贵客，比较常见的算法有概率图算法和快速随机扩展树算法。基于地图的路径规划算法：它通过搜索表示环境信息的环境地图获得最终路径，通常采用单元分解法或者道路图法建立环境模型。

5 运动控制

无人驾驶汽车的运动控制分为纵向控制和横向控制。通过对油门和制动的协调，纵向运动控制实现对期望车速的精确跟随。在保证车辆操作稳定性的前提下，横向运动控制实现无人驾驶汽车的路径跟踪。在无人驾驶汽车的行驶过程中，车辆的横向运动和纵向运动存在着耦合关系。两种控制相互结合，不仅使车辆精确跟踪期望道路，同时使车辆具有良好的动力性和舒适性。

无人驾驶汽车的纵向控制，包括对油门和制动的控制，以及油门和控制制动的切换规则。根据预定速度和无人驾驶汽车实测速度的偏差，油门控制器和制动控制器根据各自的算法分别得到油门控制量和制动控制量。切换规则根据油门控制量、速度控制量和速度偏差选择油门控制还是制动控制，未选择的控制系统回到初始位置，如按切换规则选择了油门控制，则制动控制执行机构将回到零初始位置。无人驾驶汽车的横向控制，需要考虑车辆纵向速度、道路曲折率以及未知干扰等诸多因素。通常情况下，我们可以基于航向预估和滑模变结构理论来实现汽车的横向控制。

6 一体化设计

相对于传统的添加外部机构的改造方法，无人驾驶汽车一体化设计是未来无人驾驶汽车设计的导向。它综合考虑无人驾驶汽车对局部环境的感知和决策，以及车辆的动力学特性等性能之间的相互联系和影响，在构建的无人驾驶汽车上集成设计各个模块及相关过程。通过一体化设计将无人驾驶汽车的大脑与小脑进行有机的结合，提高无人驾驶汽车的整体控制效果。

无人驾驶汽车的一体化设计包含：设计无人驾驶汽车集成平台，构建开放式模块化的多模异构信息集成体系，并与汽车信息交互系统、仪表电器和电控系统协调控制；车辆发动机与变速器、制动系统的一体化纵向系统性能设计；车辆转向系统有人驾驶与无人驾驶系统性能一体化设计；结合传统的汽车动力学，研究无人驾驶汽车的动力学试验体系和方法。通过不断地完善，最终达到无人驾驶的环境感知规划决策圈和汽车动力学圈的良好匹配，以实现在保证无人驾驶车辆的安全性能与可靠性能的基础上，使乘客有一个良好的舒适性，使车辆有一个较好的经济性能和动力性能。

无人驾驶技术的现状

无人驾驶如今已经成为一种趋势，通过智能化交通信息平台，车与车、车与路之间能够及时获取有效信息，进而实现对行程智能化管理，汽车拥堵与停车难的问题将能够得到有效的解决，大型客运车运输也能够准时化、规范化。经过多年的发展，国内外无人驾驶技术取得了显著的进展，但是实际交通环境复杂多变，而且目前人工智能与人脑智能之间存在较大差距，同时网络传输速度存在滞后等问题，造成真正意义上的无人驾驶技术处于发展瓶颈阶段。此次两会上工业和信息化部部长肖亚庆承诺“十四五”期间将建成系统完备的5G网络，这对于无人驾驶技术的发展也是一个好消息，将有助于信息传输速度的大力提升。

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