从“由人驾驶”到“无人驾驶”:3大体系使汽车行驶安全牢靠

  出品:科普中国

  制作:中国科学院自动化研究所 汤淑明

  监制:中国科学院计算机网络信息中心

  2016年5月23日,中国国际智能交通展览会在京开幕。一提到智能交通,就令人不禁想起“无人驾驶”。就在2016年4月12日至17日,中国某自立汽车品牌两辆无人驾驶汽车从重庆出发,途径四川、陕西、河南、河北后抵达北京,行程近2000公里,这是我国无人驾驶汽车的首次长途路测,代表了我国自立品牌汽车在无人驾驶技巧研发的最新进展。

  “无人驾驶”弥补“由人驾驶”的不足

  手握方向盘、目视前方、保持注意力、长时间重复、乏味的传统驾驶方法很容易让驾驶员产生疲劳,甚至发生交通事故。无人驾驶汽车研发人员则致力于从安全、牢靠、便利及高效等方面进行突破,弥补人工驾驶的不足,减少交通事故,将驾驶员从繁复的传统驾驶方法中解脱出来。

  从20世纪70年代开端,美国、英国、德国等国家开端进行无人驾驶汽车的研究,在可行性和实用化方面都获得了突破的进展。中国从20世纪80年代开端进行无人驾驶汽车的研究,国防大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。特别是在过去的几年时间里,无人驾驶技巧的研发如火如荼,越来越多的国内外汽车企业开端涉足这一,无人驾驶技巧获得了快速蓬勃的

  “无人驾驶”的三大体系

  无人驾驶汽车综合应用自动控制、计算机科学、、电子信息和车辆工程等多门学科相干技巧,应用车载传感器(摄像头、激光雷达、超声波传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等)感知车辆周围环境,并依据感知到的途径、车辆姿势和障碍物信息,控制车辆的转向和速率,从而使得车辆能够自立、安全、牢靠地在途径上行驶。

  无人驾驶汽车是一个综合体系,整体可分为环境感知体系、行动决议体系、活动控制体系。

  1.环境感知体系

  人类在履行驾驶任务的进程中,须要及时观察和分析车辆本身的状况、路面、车辆、行人、交通标记、交通标线和交通信号灯等的状况,也就是对交通环境的“感知”。这种“感知”首先是经由感观(重要是视觉,还包含听觉、触觉和嗅觉)来获取信息,然后应用本身经验和逻辑推理来理解信息,并做出决议,力求安全平稳地驾驶车辆。

  无人驾驶汽车在进行自立行驶的时候也须要对环境进行感知,进而依据所得到的有用的环境信息产生行动决议。无人驾驶汽车是经由车上配备的传感器来感知环境信息的,这些传感器重要包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外相机、光电编码器、GPS和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)等。其中,摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及红外相机是用于获取环境信息,光电编码器、GPS和IMU是用于获取车身状况的信息。

  这些传感器依据不同的原理获取环境数据,获取数据之后,车载单元还须要采用一定的方法提取出数据中对于智能行动决议有用的信息,比如探测到障碍物、检测车道线、检测和识别交通标记、定位和姿势估计等等。

  2.行动决议体系

  行动决议是指无人驾驶汽车依据给定路网文件,获取的交通环境信息和本身行驶状况,自立产生遵守交通规矩的驾驶决议的进程。无人驾驶汽车行动决议体系重要包含全局门路计划(或任务计划)、行动计划和部分门路计划(或活动计划)。

  门路计划的目的是在无人驾驶汽车行车之前找到一条“最优”的门路供无人驾驶汽车行驶。“最优”的标准能够是最短行车距离、最少行车时间、最低费用和最少拥堵等,当然前提都是在保证行驶的安全性和遵守交通规矩。全局门路计划和部分门路计划都是属于门路计划的范畴。全局门路计划为无人驾驶汽车的自立驾驶提供方向性的引导,肯定其依次须要经由的路段和区域序列。行动计划是处于全局门路计划和部分门路计划中间的层次,行动计划依据全局门路计划的肯定的门路和以后的途径状况,肯定以后无人驾驶汽车应该进入什么行驶形式,比如路口左转形式、超车形式等。部分门路计划依照行动计划肯定的以后行驶形式,结合环境感知获取的信息计算出部分范围内精确的行驶轨迹。无人驾驶汽车采取的是全局门路计划和部分门路计划相结合的方法。

图1  无人驾驶汽车行动决议体系的结构图1 无人驾驶汽车行动决议体系的结构

  3.活动控制体系

  活动控制体系是依据部分门路计划给出的行驶轨迹和速率计划以及无人驾驶汽车以后的位置、姿势和速率,产生对油门、刹车、方向盘和变速杆的控制命令,以跟踪计划出的行驶轨迹。当然,油门、刹车、方向盘和变速杆上需加装底层控制器和履行机构来履行控制操作。

  除了增强无人驾驶汽车本身智能行动的能力以外,还能够采用途径交通智能化的方法,经由车与车通信(V2V)和车与交通体系通信(V2X)来获取车辆速率、及时路况等信息,从而提升整个交通体系的驾驶安全性和交通通行效率。

图2 中国科学院自动化所研制的缩微智能车图2 中国科学院自动化所研制的缩微智能车

  “无人驾驶”的现有

  目前,无人驾驶汽车产业化的瓶颈重要有技巧安全、过渡风险、成本、法律法例等。

  1. 技巧问题包含:怎样消除强光照、积雪等恶劣行驶环境对无人驾驶汽车环境感知体系带来的影响;在复杂行驶环境下,怎样感知人类手势信号,尤其是这些手势信号与交通信号灯或交通标记有冲突时;

  2. 怎样解决无人驾驶汽车和传统车辆混合行驶阶段的转型期问题;

  3. 怎样开发低成本、稳定牢靠的传感器及软件;

  4. 市场准入标准、保险责任认定等法例难题。

  虽然目前无人汽车产业化仍存在各种问题,但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技巧、智能化技巧逐步升级的基础上的,这些基础技巧都能够帮助现有汽车带来技巧上的逐步改进。随着无人驾驶汽车在高速公路等特定路段的实测成功案例越来越多,随着相干技巧的一直发展、进步以及法律法例的一直完善,相信在不久的将来,无人驾驶汽车就会走入人们的生活,服务人们的出行。

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