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技術、方法、軟件、行業(yè)領導者——全面解讀自動駕駛的關鍵組成部分

2019-06-14 10:00
智車科技IV
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本文簡要而全面地概述了自動駕駛汽車(自動駕駛系統(tǒng))的關鍵組成部分,包括自動駕駛水平、自動駕駛汽車傳感器、自動駕駛汽車軟件、開源數據集、行業(yè)領導者、自動駕駛汽車應用程序和正在面臨的挑戰(zhàn)。

引言

在過去的十年里,在自動駕駛領域發(fā)表了許多研究論文。然而,它們大多只關注特定的技術領域,如視覺環(huán)境感知、車輛控制等。此外,由于自動駕駛汽車技術的快速發(fā)展,這樣的文章很快就過時了。

在過去的十年中,隨著自動駕駛系統(tǒng)技術在世界范圍內的一系列突破,自動駕駛汽車(自動駕駛系統(tǒng))商業(yè)化的競爭比以往任何時候都更加激烈。例如,2016年,Waymo在亞利桑那州推出了自己的自動駕駛出租車服務,吸引了廣泛的關注。此外,Waymo花了大約9年的時間開發(fā)和改進其自動駕駛系統(tǒng),使用各種先進的工程技術,如機器學習和計算機視覺。這些前沿技術極大地幫助他們的無人駕駛汽車更好地理解世界,在正確的時間采取正確的行動。

由于自動駕駛技術的發(fā)展,近十年來發(fā)表了許多科學論文,其引用量呈指數增長,如圖1所示。我們可以清楚地看到,自2010年以來,每年的發(fā)表量和被引用量都在逐漸增加,并在去年達到了巔峰。

圖1 在過去的十年中,自主駕駛研究的出版物和引文的數量

一、自動駕駛系統(tǒng)

自動駕駛系統(tǒng)使汽車能夠在沒有人類駕駛員干預的真實環(huán)境中運行。每個自動駕駛系統(tǒng)由兩個主要組件組成:硬件(汽車傳感器和硬件控制器,即、油門、剎車、車輪等)及軟件(功能組)。

軟件方面,已在多個不同的軟件架構中建模,如Stanley (Grand Challenge)、Junior (Urban Challenge)、Boss (Urban Challenge)和同濟自動駕駛系統(tǒng)。Stanley軟件架構包括四個模塊:傳感器接口、感知、規(guī)劃和控制以及用戶界面。Junior軟件體系結構由傳感器接口、感知、導航(規(guī)劃與控制)、線控驅動接口(用戶接口和車輛接口)和全局服務五個部分組成。Boss采用三層架構:任務、行為和運動規(guī)劃。同濟自動駕駛系統(tǒng)將軟件架構劃分為:感知、決策和規(guī)劃、控制和底盤。本文將軟件架構劃分為感知、定位與映射、預測、規(guī)劃與控制五個模塊,如圖2所示,圖2與同濟自動駕駛系統(tǒng)軟件架構非常相似。

圖2 自動駕駛系統(tǒng)軟件構架

自動駕駛等級劃分

根據汽車工程師協(xié)會(SAE international),自動駕駛可以分為六個等級,如表1所示。人類駕駛員負責0-2級自動駕駛系統(tǒng)的駕駛環(huán)境監(jiān)測(DEM)。從第4級開始,人類駕駛員不再負責動態(tài)駕駛任務回傳(DDTF)。目前,最先進的自動駕駛系統(tǒng)主要在2級和3級。業(yè)內人士普遍認為,要達到更高等級的自動駕駛水平可能還需要很長一段時間。

表1

傳感器安裝在自動駕駛系統(tǒng)上的傳感器通常用于感知環(huán)境。選擇每個傳感器是為了權衡采樣率、視場(FoV)、精度、范圍、成本和整個系統(tǒng)復雜度。最常用的傳感器有無源傳感器(如攝像頭)、有源傳感器(如激光雷達、雷達和超聲波收發(fā)器)和其他傳感器類型,如全球定位系統(tǒng)(GPS)、慣性測量單元(IMU)。

攝像頭通過收集反射到三維環(huán)境對象上的光來捕捉二維圖像。圖像質量通常取決于環(huán)境條件,即不同的天氣條件,不同的光照環(huán)境,都會對圖像質量產生不同的影響。計算機視覺和機器學習算法通常用于從捕獲的圖像/視頻中提取有用的信息。

激光雷達利用脈沖激光照射目標,通過分析反射脈沖,測量到目標的距離。由于激光雷達具有較高的三維幾何精度,通常用于制作高分辨率的世界地圖。激光雷達通常安裝在車輛的不同部位以實現不同的作用,如頂部、側面和前部。

雷達通過發(fā)射電磁波并對反射波進行分析,可以準確地測量出目標的距離和徑向速度。雷達特別擅長檢測金屬物體,當然雷達也可以檢測非金屬物體,比如在短距離內檢測行人和樹木。雷達已經在汽車工業(yè)應用多年,催生了ADAS功能,如自動緊急制動,自適應巡航控制等。

與雷達類似,超聲波傳感器通過測量發(fā)射超聲波信號到接收回波之間的時間來計算到目標的距離,超聲波傳感器通常用于自動駕駛汽車的定位和導航。

GPS是美國政府的一種基于衛(wèi)星的無線電導航系統(tǒng),可以為自動駕駛系統(tǒng)提供時間和地理位置信息。然而,GPS信號很容易被建筑物和山脈等障礙物阻擋,例如所謂的城市峽谷,GPS在此類區(qū)域往往表現不佳。因此,慣性測量單元(IMUs)通常被集成到GPS設備中,以確保自動駕駛汽車在“城市峽谷”等地的定位。

硬件控制器

自動駕駛汽車硬件控制器包括轉矩轉向電機、電子制動助力器、電子節(jié)流閥、變速桿和駐車制動。車輛的狀態(tài),如車輪速度和轉向角,可自動感知,并通過控制器區(qū)域網絡(CAN)總線發(fā)送到計算機系統(tǒng)。這使得人類駕駛員或自動駕駛系統(tǒng)能夠控制油門、剎車和方向盤。

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