智能汽車自主駕駛控制系統(tǒng)

1、智能汽車自主駕駛控制系統(tǒng)姓名：楊久州文獻綜述班級：機電一班學號：20137631、八、刖言20世紀末以來，隨著世界智能交通系統(tǒng)(ITS)和無人化武器裝備系統(tǒng)的發(fā) 展，共同對新一代智能交通工具提出了迫切的需求。智能車輛技術(shù)迅速成為具有前瞻性的高新技術(shù)研究課題，受到了學術(shù)界和企業(yè)界的廣泛關(guān)注。目前，智能交通系統(tǒng)(ITS)作為一個能夠較好地解決世界性的交通擁堵、大量的燃油消耗和污 染問題的先進體系吸引了大量學者的關(guān)注。一般來說，ITS由智能車輛、運營車輛管理系統(tǒng)、旅行信息系統(tǒng)和交通監(jiān)控系統(tǒng)組成，智能車輛作為其核心部分，扮演著至關(guān)重要的角色。沒有高度發(fā)達的智能車輛技術(shù)，就不能實現(xiàn)真正意義上的 智能交通

2、系統(tǒng)。智能車輛(IntelligentAutomotive)，又稱自主車輛(Autonomous Vehicle)或無人地面車輛(UGV),集成了車輛技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能、自動控制技術(shù)、 機電一體化和計算機技術(shù)等多學科強交叉科學技術(shù)，它的發(fā)展水平反映了一個國 家的工業(yè)實力。在近十年間，智能車輛技術(shù)的研究吸引了世界范圍內(nèi)大量高校、 企業(yè)以及相關(guān)科學家的關(guān)注，各國政府和軍事部門也對其表現(xiàn)出強烈的興趣，智能車輛技術(shù)因此在短期內(nèi)得到了飛躍性的發(fā)展。1. 智能汽車自主駕駛技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀汽車自主駕駛技術(shù)研究是從兩個不同研究領(lǐng)域發(fā)展起來的。從1%0年開始,為了改善汽車的操控性能,美國Ohio大學的一些研

3、究工作者 開始進行汽車側(cè)向跟蹤控制和縱向跟蹤控制研究，該項研究持續(xù)了二十多年，取得了一系列研究成果。另一方面,二十世紀六十年代美國stanfoul研究所在進行人工智能研究中,開 發(fā)了 Shakey移動機器人，作為人工智能研究工作的試驗平臺。1973 1981年間 由Hans.Moravec在Stanford研究所領(lǐng)導的stanford。art工程則第一次實現(xiàn)了自 主駕駛。進入二十世紀八十年代以后，軍方和一些大型汽車公司對自主駕駛技術(shù)表現(xiàn) 出了濃厚的興趣。美國軍方先后組織了多項車輛自主駕駛的研究項目，其中包括DARPA勺ALV項目QARPA勺DEMo 一 H計劃、DEMo 一 111計劃等。這一

4、系列 的研究都試圖將自主駕駛技術(shù)使用到軍事上去，以提高部隊戰(zhàn)斗力。其它包括英 國、法國、德國等在內(nèi)的一些國家也都在進行自主駕駛技術(shù)在軍事使用領(lǐng)域的相關(guān)研究。大型汽車公司則更加注重汽車自主駕駛研究，以期提高汽車性能。然而直到二十世紀九十年代前期，有關(guān)研究主要由大學聯(lián)合有關(guān)公司進行。其中 比較成功的有：(I)德國慕尼黑國防軍大學所進行的 vaMoRs和vaMP自主駕駛汽車研究。美國卡耐基一梅隆大學的Navlab系列自主駕駛汽車研究。 美國加州理工大學的PAI,H研究群體。 意大利帕爾瑪大學的ARGC自主車樣車。其它包括法國、日本等都在開展自主駕駛汽車的研究工作。國內(nèi)關(guān)于自主駕駛汽車的研究，是二十世

5、紀八十年代末期開始的，已取得了 令人鼓舞的研究成果。國防科學技術(shù)大學1991年研制的汽車自主駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)了低速自主駕駛。 2000年，以BJ2020為平臺的自主駕駛汽車實現(xiàn)了 75.6km/h的高速公路車道跟蹤 實驗。2003年，由國防科學技術(shù)大學和中國第一汽車集團公司聯(lián)合開發(fā)的紅旗車 自主駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)了 17Okm/h的高速公路車道跟蹤駕駛，并具有了超車功能。該 成果標志著中國汽車自主駕駛技術(shù)已經(jīng)達到了國際先進水平。清華大學智能系統(tǒng)實驗室也在進行汽車自主駕駛技術(shù)研究。據(jù)報道,2003年其研制的THMF一 V智能車進行了最高時速達到150km/h的白線跟蹤實驗。其它 包括吉林大學在內(nèi)的一些研究

6、機構(gòu)，也都在進行汽車自主駕駛技術(shù)的研究。2. 智能汽車自主駕駛關(guān)鍵技術(shù)和分析2.1智能駕駛控制系統(tǒng)自主開發(fā)平臺的改裝智能駕駛控制系統(tǒng)功能開發(fā)平臺需要對發(fā)動機、變速箱、制動系統(tǒng)集成控制， 實現(xiàn)車輛自動跟隨、制動停車、安全車距保持等功能。具體要求為：發(fā)動機能響應增扭或降扭指令；制動系統(tǒng)能響應制動指令；環(huán) 境感知數(shù)據(jù)如相對距離、相對速度等信息由雷達或攝像頭實時采集；駕駛員可設置信息、危險工況報警信息等在液晶儀表上實時顯示，為實驗員及駕駛員提供好 的交互界面；駕駛員可進行系統(tǒng)設置，如設置系統(tǒng)開/關(guān)、巡航速度增減；系統(tǒng)在測試或標定過程中，一些重要的參數(shù)必須實時記錄，且具有方便的測試接口。2.2自主駕駛系

7、統(tǒng)的兩大功能模塊及相互關(guān)系通常將自主駕駛系統(tǒng)分為兩大功能模塊：環(huán)境感知和駕駛控制。其中：(1) 環(huán)境感知利用有關(guān)的環(huán)境傳感器和定位定向傳感器來確定車輛和道路、障礙的相互關(guān)系,以及車輛相對于全局導航坐標系的位置、速度、方向等信息。這些信息是駕 駛控制系統(tǒng)進行決策控制的基礎(chǔ)。一般常用的環(huán)境傳感器包括：磁軌、可見光攝像機、激光雷達、毫米波雷達、全球定位系統(tǒng)、慣性導航系統(tǒng)、里程儀等。選用 合適的傳感器，并對感知的信號進行處理，以獲得可以用來對自主車進行導航的 環(huán)境信息，是自主車環(huán)境感知的研究重點。用機器視覺的方法對攝像機采集的圖 像進行分析處理，以獲得車輛導航信息是目前比較常用的一種環(huán)境感知方法。(2

8、) 駕駛控制作為自主駕駛系統(tǒng)兩大功能模塊中的一個，駕駛控制模塊應能完成自主駕駛 任務中除環(huán)境感知之外的所有功能，包括任務規(guī)劃、行為決策、車輛操作等。這 些任務從時間跨度、空間廣度，以及所要利用信息的種類和范圍等方面往往是不 同的。例如：每次產(chǎn)生的車輛操縱命令只會在產(chǎn)生一個新操縱命令之前的幾十毫 秒內(nèi)影響車輛運動，而一個換道機動的決策則會影響到車在未來幾秒甚至幾十秒 內(nèi)的運動，并使車輛產(chǎn)生一個明顯的側(cè)向位移。顯然這兩大功能部分是相互區(qū)別又相互聯(lián)系的，環(huán)境感知信息是駕駛控制系 統(tǒng)決策控制的基礎(chǔ)，而在必要時候駕駛控制系統(tǒng)可向環(huán)境感知系統(tǒng)的感知過程提 供有價值的參考信息。具體到兩大功能模塊自身，其又有

9、各自的研究重點。對于環(huán)境感知系統(tǒng)的研究來說，研究的重點包括：新型高性能環(huán)境傳感器的研究 和開發(fā),新的環(huán)境理解算法研究等。而駕駛控制要對環(huán)境感知系統(tǒng)提供的大量環(huán)境信息進行合理的取舍和融合，同時實時地進行環(huán)境態(tài)勢估計、行為決策、路徑規(guī)劃、車輛運動控制等一系列需要大 量的知識和智能的工作。因此可以將其關(guān)鍵技術(shù)概括為以下幾項：(1) 有自診斷、自學習功能及容錯能力的駕駛控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究SaridiS 的分層遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是構(gòu)建汽車自主駕駛控制系統(tǒng)的理論 指導,各層次的功能劃分、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、以及層次之間的協(xié)調(diào)都是汽車自主駕駛系 統(tǒng)所要研究的主要問題。(2) 車輛行為決策及路徑規(guī)劃研究駕駛控制系統(tǒng)需要

10、在不確定性的道路環(huán)境中根據(jù)環(huán)境感知系統(tǒng)和本體感知 系統(tǒng)提供的環(huán)境信息、任務所要達到的目標及其它相關(guān)信息確定自身的行為方式 進一步規(guī)劃自主車的速度、位置等期望運動軌跡。這一過程中需要進行一系列的 推理、計算，對這一問題的研究將是自主車自主能力提高的關(guān)鍵。將人工智能、 計算智能中的有關(guān)理論用來解決這一問題是自主車研究的重點。(3) 車輛縱向控制及側(cè)向控制研究車輛縱向控制包括控制車輛按照預定的速度巡航，和前方車輛保持一定的距 離等;側(cè)向控制則是控制車輛跟蹤預定的路徑軌跡。由于自主車系統(tǒng)本身的強非 線性特性，如何設計控制器，以實現(xiàn)高精度的縱向和側(cè)向控制是自主車研究所必 須解決的重點問題。3. 總結(jié)汽車

11、自主駕駛技術(shù)有著廣闊的使用前景。無論是乘用車、商用車 ，還是公共 車輛都將從汽車自主駕駛技術(shù)及其相關(guān)衍生技術(shù)的使用中獲益。 隨著這些技術(shù)在 汽車中的使用，汽車的安全性、舒適性、快捷性及其造成的環(huán)境污染等問題都將獲得巨大的改善。另外，自主駕駛技術(shù)的采用將會提高公路運輸吞吐量，緩解交通緊張狀況，其所衍生的一系列汽車主動安全技術(shù)也都將提高汽車駕駛的安全性。但汽車自主駕駛技術(shù)要走向?qū)嵱?，還有大量的研究工作需要進行。單從駕駛 控制系統(tǒng)的研究來說，待進行的工作至少包括：a）駕駛控制系統(tǒng)分析和綜合方法的進一步完善；b）針對不同行駛環(huán)境的駕駛控制算法研究；c）駕駛控制系統(tǒng)機器在線自主學習問題的研究；d）駕駛控

12、制系統(tǒng)的適應性和容錯性問題研究。相信在不久的將來，在廣大研究員的共同努力下，智能汽車自主駕駛控制系 統(tǒng)會被最終開發(fā)出來并且被運用于人們的日常生活中。參考文獻【1】孫振平自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)，國防科學技術(shù)大學研究生院二00四年三月【2】 廖爽，許勇，王善超.智能汽車自動駕駛的控制方法研究，計算機測 量和控制：2014.22（ 8）【3】白傑，邊寧，劉永宏，劉繼峰，陳贛，周劍光，方馳.車輛智能駕駛控制系統(tǒng)和技術(shù)平臺的自主開發(fā)，汽車安全和節(jié)能學報,2013年，第4卷第2期【4】 張琨.智能汽車自主循跡控制策略研究，哈爾濱工業(yè)大學2013年9月【5】王晨.無人駕駛智能車控制和規(guī)劃系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)，上海交通大學 機械和動力工程學院2009年12月【6】肖焱曦.