自动驾驶汽车系统关键技术综述

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自动驾驶汽车系统关键技术综述

作者：孟祥雨 张成阳 苏冲 来源：《时代汽车》2019年第17期

摘 要：随着科技的革新，汽车电子化已成为一种趋势。而自动驾驶已经成为现阶段汽车研究的一个重点和热点。通过感知系统实现自动驾驶，能够推动人类交通发展，同时有效拓宽科学技术的应用领域，是人类交通发展史上的一大进步和创新。基于此，本文将着重探究自动驾驶汽车感知实际的研究现状，以及自动驾驶系统所涉及到的关键技术，进而提出相应的工作建议，展望自动驾驶技术发展方向。 关键词：自动驾驶;感知;技术 1 自动驾驶技术 1.1 等级划分

伴随着智能控制，互联网等技术的发展，自动驾驶技术成为时下的一个热点。自动驾驶是借助感知系统来获取车辆及外界环境等众多数据信息，通过系统的分析和判断，来做出相应的驾驶决策，整个过程无需人工操作就能够完成汽车驾驶。相对于传统的汽车驾驶技术来说，自动驾驶技术具有很强的实用性。而在现阶段的自动驾驶研究过程当中，可以将自动驾驶分为不同的5个等级。第1个等级是无自动化，即完全由驾驶人员来操作，没有任何的科学技术作为辅助。第2个等级是单项自动化，与无自动化相比，单向自动化中有了一项自动控制，从而实现自动加减速，自动紧急制动等操作。第3个等级是多项自动化，与单项自动化相比，多项自动化功能更加智能化，在实际的应用过程中能够在完成自动控制方向的同时，实现自动加减速，在遇到突发情况时，能够很好的解决危机。第4个等级为有限自动，与前两项自动化相比，有限自动驾驶操作更为灵活便捷，能够有效实现人机互动，当遇到问题时，能够给予充足的时间让驾驶者做出反应。因而第4个等级更加适用于特定的场景和环境。第5个等级是完全自动，在汽车的整个驾驶过程当中全部由自动控制，不需要人力介入，且驾驶的场景更加复杂多样[1]。 1.2 系统框架

为了保障汽车自动驾驶能够顺利进行，首先要有一套完整的感知系统来代替驾驶人获取周围信息。其次，在自动驾驶中为了保障相应的驾驶指令能够符合实际的环境和实际的驾驶要求，则需要智能的算法作为基础，且能够有高性能的硬件作为控制系统，借助这两套系统来代替驾驶者来完成相应的驾驶指令。同时能够结合具体的驾驶环境选择合适的行驶路径，保障自动驾驶能够顺利进行。最后，在汽车驾驶中，驾驶者的操作直接决定了汽车驾驶的结果。在汽车自动驾驶过程中，为了保障其安全性和稳定性，则要全面加强环境感知，内部感知和驾驶人


的感知工作，这就需要建立一套完善的感知系统。结合车上的传感器来获取相应的数据信息，进而读取汽车所处的环境和状态，综合考虑到车内外的温度，空气流量，压力，动力等众多客观因素的影响，来实施相应的操作功能。 2 自动驾驶关键技术

在汽车自动驾驶研究中，最主要的是在汽车自动驾驶中如何进行环境感知和定位，只有做好这两方面的工作才能够为汽车行驶状况的判断和控制提供理论依据。通过感知明确汽车行驶的状态，同时能够捕获汽车行驶周边的道路网络等相关的数据信息。而加强环境感知，能够有效提高自动驾驶的场景理解能力，通过大量的训练和拟合，提高汽车自动驾驶的学习能力和判断能力，从而帮助汽车更好的了解其所处的位置环境。在汽车自动驾驶中，通过规划能够保障其相应的决策和计划更加科学合理，能够不违背社会道德和交通法规，从而保障人们的生命财产安全。而借助数据总线加强汽车的控制工作能够保证汽车的行驶安全。关键技术的实际应用和操作如图1所示： 2.1 感知

在环境感知中，需要識别大量的环境信息。在车道线检测中，可以利用雷达车道检测方式以有效提高自动驾驶汽车周边环境信息获取的速度。但在实际的应用过程中，由于激光雷达成本高昂，很难大规模的应用和推广。而借助多传感器融合技术，利用具体的坐标来进行数据拟合，以此获取车道线。例如在红绿灯识别中，可以通过智能网联技术来获取红绿灯的状态信息，但由于成本太高，不具有推广性。而借助视觉算法通过颜色和形状来获取红绿灯的信息难以保障信息获取的稳健性。在实际的应用过程中，可以通过机器学习的方式，利用支持向量机进行大量的训练，以高精度的获取红绿灯的位置和大小等信息，从而为汽车自动驾驶提供相应保障。在汽车自动驾驶定位中，GPS定位的效果相对较好，但成本投入相对较大。利用雷达和摄像机来定位，结合具体的概率模型来完成汽车位移定位，以更好的完成自动驾驶定位任务。 2.2 规划

在自动驾驶中，其面临的最大问题是如何保障车能够顺利到达目的地，且能够避开障碍物，在准时到达目的地的同时如何保障行车轨迹最近。自动驾驶中包含任务、行为和动作等三方面的规划工作。任务规划决定了行车的路径，借助有向网络图明确道路之间的连接情况、路况等信息，利用路网图来开展自动驾驶路径规划工作，能够保障汽车行驶路径最优[2]。而借助插值曲线技术，以从汽车行驶的安全性，舒适性和汽车自动驾驶中所面临的一系列突发状况考虑，选择合适的行车路线并确定适当的速度。通过行为规划，为汽车驾驶做好准备，综合周边环境以及城市的交通状况，判定自动驾驶车的行驶状态，是跟车还是超车，是停车让行人通过还是绕行，借助有效状态机来感知汽车行驶环境，进而做出相应的决策，保障车辆行驶安全。通过动作规划，以保障汽车自动驾驶动作能够顺利进行。通过计算效率来优化配置空间，


借助完整的算法，加强行车约束。而通过组合规划和抽样计划，能够实现连续空间模型到离散空间模型的有效转换，进而为自动驾驶的运动规划提供理论依据。 2.3 控制

在自动驾驶过程中，借助硬件设备实施相应的控制工作，从而实现人机交互，保障自动驾驶的安全性。其中包括经典控制，模型预测控制两种方式。反馈控制以综合考虑到汽车周边的环境精准规划汽车的动作和行驶路线，以保障汽车能够执行准确的操作，且能够精准把控油门，方向，刹车等信号，使得汽车能够按照预期目标行驶。而且模型预测控制，结合车辆的运动状态来预测未来一个阶段车辆的运动状态，通过该方式能够有效避免不安全事故发生，同时能够结合具体的路况实时调整车辆的运行状况。通过反馈矫正，保障车辆运行的安全性，而通过滚动优化，使得自动驾驶能够更加贴近驾驶人的驾驶状况，使得车辆系统的操作在可控范围内进行。 3 结语

总之，自动驾驶技术改变了人们的出行方式，同时也推动了交通行业的发展。而随着数据处理技术和机器学习的不断发展，越来越多的感知技术运营而生，且逐渐应用到自动驾驶技术的研究当中。很显然自动驾驶技术的研究与应用已成为必然趋势，而在恶劣的条件下如何加强环境感知，完成自动驾驶有待进一步研究和探索，具有很强的应用前景。 参考文献：

[1]王艺帆.自动驾驶汽车感知系统关键技术综述[J].汽车电器，2016，（12）：12-16. [2]赵祥模，承靖钧，徐志刚.等.基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台[J].中国公路学报，2019，32（6）：124-136.DOI：10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.06.013.

本文来源：https://www.wddqxz.cn/465753203386bceb19e8b8f67c1cfad6185fe9d8.html