《智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐》 課件全套 胡遠(yuǎn)志第1-8章 智能駕駛系統(tǒng)概述-自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐

智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐第1章智能駕駛系統(tǒng)概述1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介

1.2

環(huán)境感知技術(shù)

1.3

導(dǎo)航與定位技術(shù)

1.4

高精度地圖

1.5

規(guī)劃與決策控制

1.6

智能駕駛計(jì)算平臺(tái)

1.7

V2X技術(shù)

1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介隨著智能互聯(lián)、人工智能技術(shù)以及新能源技術(shù)的井噴式發(fā)展，我國(guó)汽車(chē)保有量的不斷增加，導(dǎo)致交通事故、環(huán)境污染和城市道路擁堵等一系列問(wèn)題日益凸顯。以現(xiàn)代智能汽車(chē)為中心，基于互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，形成高度智能綜合的“人-車(chē)-路-云-網(wǎng)”系統(tǒng)，是解決這一問(wèn)題的根本途徑和最有效的方式。根據(jù)目前行業(yè)發(fā)展情況，半智能駕駛和全智能駕駛會(huì)在未來(lái)幾十年存在巨大的市場(chǎng)潛力。據(jù)有關(guān)行業(yè)報(bào)告，到2035年，僅中國(guó)就將有約860萬(wàn)輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)，其中約340萬(wàn)輛為全自動(dòng)無(wú)人駕駛，520萬(wàn)輛為半自動(dòng)駕駛。智能汽車(chē)是一個(gè)集環(huán)境感知、規(guī)劃決策、多等級(jí)輔助駕駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)，它集中運(yùn)用了計(jì)算機(jī)、現(xiàn)代傳感、信息融合、通信、人工智能及自動(dòng)控制等技術(shù)。而無(wú)人駕駛汽車(chē)是一種智能汽車(chē)，它通過(guò)智能傳感系統(tǒng)感知路況，依靠計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行自主規(guī)劃決策，并完成預(yù)定行駛目標(biāo)。因此智能駕駛與無(wú)人駕駛是不同概念，智能駕駛包含無(wú)人駕駛，而無(wú)人駕駛是智能汽車(chē)發(fā)展的最高形態(tài)。高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）是一系列駕駛輔助系統(tǒng)的集合，是智能駕駛的一種表現(xiàn)形式。ADAS以提升駕駛者安全和舒適為目的，通過(guò)雷達(dá)、攝像頭等傳感器感知周?chē)h(huán)境，運(yùn)用算法做出行為判斷，來(lái)提醒駕駛者或直接控制車(chē)輛的方式避免碰撞。1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介1.1.1智能駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)1.NHTSA分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)圖1?1NHTSA自動(dòng)駕駛分級(jí)1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介1.1.1智能駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)2.SAE分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（1）Level0（無(wú)自動(dòng)駕駛）

由人類(lèi)駕駛者全權(quán)操作汽車(chē)，在行駛過(guò)程中可以得到警告和保護(hù)系統(tǒng)的輔助。（2）Level1（輔助駕駛）

依據(jù)駕駛環(huán)境，對(duì)轉(zhuǎn)向或者加減速中的一項(xiàng)操作（橫向或者縱向控制）提供駕駛輔助，而其他的駕駛動(dòng)作都由人類(lèi)駕駛員進(jìn)行操作。（3）Level2（部分自動(dòng)駕駛化）

根據(jù)駕駛環(huán)境，對(duì)轉(zhuǎn)向和加減速中的多項(xiàng)操作（橫向或者縱向控制）提供駕駛輔助，而其他的駕駛動(dòng)作都由人類(lèi)駕駛員進(jìn)行操作。（4）Level3（有條件自動(dòng)駕駛）

在特定任務(wù)下，預(yù)期人類(lèi)駕駛員對(duì)系統(tǒng)的介入請(qǐng)求能做出適當(dāng)響應(yīng)的條件下，由自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。（5）Level4（高度自動(dòng)駕駛）

在特定任務(wù)下，即使人類(lèi)駕駛員對(duì)系統(tǒng)的介入請(qǐng)求不能做出適當(dāng)響應(yīng)的條件下，由自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。（6）Level5（完全自動(dòng)駕駛）

在人類(lèi)駕駛者能應(yīng)對(duì)的所有道路和環(huán)境條件下，由自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介1.1.1智能駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)3.中國(guó)智能汽車(chē)等級(jí)劃分（1）1級(jí)駕駛自動(dòng)化（部分駕駛輔助）

系統(tǒng)具備與車(chē)輛橫向或縱向運(yùn)動(dòng)控制相適應(yīng)的部分目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)的能力，能夠持續(xù)地執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)中的車(chē)輛橫向或縱向運(yùn)動(dòng)控制。（2）2級(jí)駕駛自動(dòng)化（組合駕駛輔助）

系統(tǒng)具備與車(chē)輛橫向和縱向運(yùn)動(dòng)控制相適應(yīng)的部分目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)的能力，能夠持續(xù)地執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)中的車(chē)輛橫向和縱向運(yùn)動(dòng)控制。（3）3級(jí)駕駛自動(dòng)化（有條件自動(dòng)駕駛）

系統(tǒng)在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)能夠持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)。（4）4級(jí)駕駛自動(dòng)化（高度自動(dòng)駕駛）

系統(tǒng)在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)能夠持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管。（5）5級(jí)駕駛自動(dòng)化（完全自動(dòng)駕駛）

系統(tǒng)在任何可行駛條件下持續(xù)地執(zhí)行全部動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)和執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)接管。1.1

智能駕駛簡(jiǎn)介1.1.2智能駕駛技術(shù)結(jié)構(gòu)圖1?4智能駕駛系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)1.2環(huán)境感知技術(shù)環(huán)境感知主要包括路面、靜態(tài)物體和動(dòng)態(tài)物體三個(gè)方面。對(duì)于動(dòng)態(tài)物體，不僅要檢測(cè)還要對(duì)其軌跡進(jìn)行追蹤，并根據(jù)追蹤結(jié)果，預(yù)測(cè)該物體下一步的軌跡(位置)。這是環(huán)境感知也是智能駕駛汽車(chē)最具難度的技術(shù)。表1?2各類(lèi)傳感器優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.1激光雷達(dá)激光雷達(dá)又稱光學(xué)雷達(dá)(LiDAR，LightDetectionAndRanging)，是一種先進(jìn)的光學(xué)遙感技術(shù)，相比于普通雷達(dá)具有分辨率高，隱蔽性好、抗干擾能力更強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。激光雷達(dá)可以用于測(cè)量物體距離和表面形狀，其測(cè)量精度可達(dá)厘米級(jí)。激光雷達(dá)廣泛應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人、無(wú)人駕駛、無(wú)人機(jī)、AGV叉車(chē)等領(lǐng)域，已成為眾多智能設(shè)備的核心傳感器，它的重要性也是不言而喻。就目前市面上的主流激光雷達(dá)產(chǎn)品而言，用于環(huán)境探測(cè)和地圖構(gòu)建的雷達(dá)，按技術(shù)路線大體可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是三角測(cè)距激光雷達(dá)，另一類(lèi)是TOF雷達(dá)。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.1激光雷達(dá)1.激光雷達(dá)測(cè)距原理三角法測(cè)距原理：激光器發(fā)射激光，在照射到物體后，反射光由線性CCD接收，由于激光器和探測(cè)器間隔了一段距離，所以依照光學(xué)路徑，不同距離的物體將會(huì)成像在CCD上不同的位置，如圖1-6所示。按照三角公式進(jìn)行計(jì)算，就能推導(dǎo)出被測(cè)物體的距離。圖1?6三角法測(cè)距原理1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.1激光雷達(dá)1.激光雷達(dá)測(cè)距原理TOF測(cè)距原理：激光器發(fā)射一個(gè)激光脈沖，并由計(jì)時(shí)器記錄下出射的時(shí)間，回返光經(jīng)接收器接收，并由計(jì)時(shí)器記錄下回返的時(shí)間。兩個(gè)時(shí)間相減即得到了光的“飛行時(shí)間”，而光速是一定的，因此在已知速度和時(shí)間后很容易就可以計(jì)算出距離，如圖1-7所示。圖1?7TOF測(cè)距原理1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.1激光雷達(dá)2.激光雷達(dá)的分類(lèi)按使用功能分類(lèi)，可分為激光測(cè)距雷達(dá)、激光測(cè)速雷達(dá)、激光成像雷達(dá)、大氣探測(cè)激光雷達(dá)和跟蹤雷達(dá)。按線數(shù)分類(lèi)，可分為單線激光雷達(dá)和多線激光雷達(dá)。按載荷平臺(tái)分類(lèi)，可分為機(jī)載激光雷達(dá)、車(chē)載激光雷達(dá)、地基激光雷達(dá)、星載激光雷達(dá)。根據(jù)有無(wú)機(jī)械部件來(lái)分，激光雷達(dá)可分為機(jī)械激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.1激光雷達(dá)3.激光雷達(dá)的應(yīng)用場(chǎng)景在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，主要是幫助汽車(chē)自主感知道路環(huán)境，自動(dòng)規(guī)劃行車(chē)路線，并控制車(chē)輛到達(dá)預(yù)定的目標(biāo)。在機(jī)器人領(lǐng)域，幫助實(shí)現(xiàn)自主定位導(dǎo)航，采用的技術(shù)是以激光雷達(dá)SLAM為基礎(chǔ)，增加視覺(jué)和慣性導(dǎo)航等多傳感器融合的方案幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主建圖，路徑規(guī)劃、自主避障等任務(wù)，它是目前性能最穩(wěn)定、可靠性最強(qiáng)的定位導(dǎo)航方法，且使用壽命長(zhǎng)，后期改造成本低。在無(wú)人機(jī)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)規(guī)避障礙物，防止與地面小山或建筑物相撞。在AR/VR領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位三維空間位置，運(yùn)用空間感知定位技術(shù)，通過(guò)SLAM技術(shù)（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建），精準(zhǔn)定位自己在三維空間中的位置，增強(qiáng)在游戲中的真實(shí)體驗(yàn)感。在海洋生物領(lǐng)域，主要體現(xiàn)在漁業(yè)資源調(diào)查和海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)兩方面。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.2毫米波雷達(dá)毫米波雷達(dá)就是電磁波雷達(dá)，通過(guò)發(fā)射無(wú)線電信號(hào)并接受反射信號(hào)來(lái)測(cè)定車(chē)輛與其他物體之間的距離。毫米波雷達(dá)工作頻率范圍30～300GHz，波長(zhǎng)從1～10mm，毫米波雷達(dá)測(cè)距可達(dá)200多米，可以對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有無(wú)檢測(cè)、測(cè)距、測(cè)速以及方位測(cè)量。它具有良好的角度分辨能力，可以檢測(cè)較小的物體。同時(shí)毫米波雷達(dá)有極強(qiáng)的穿透率，能夠穿過(guò)光照、降雨、揚(yáng)塵、大霧等來(lái)準(zhǔn)確探測(cè)物體，可全天候工作。如圖1-8所示，為某自動(dòng)駕駛汽車(chē)企業(yè)中所使用的某款毫米波雷達(dá)，安裝在汽車(chē)保險(xiǎn)杠的正中間，面向汽車(chē)的前進(jìn)方向。圖1?8毫米波雷達(dá)1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.2毫米波雷達(dá)1.毫米波雷達(dá)工作原理目前毫米波雷達(dá)有兩類(lèi)雷達(dá)原理一種是CW多普勒雷達(dá)傳感器，使用多普勒效應(yīng)原理，測(cè)量得出不同距離目標(biāo)的速度。它向給定的目標(biāo)發(fā)射微波信號(hào)，然后分析反射回來(lái)的信號(hào)的頻率變化，發(fā)射頻率和反射回來(lái)的頻率的差異，可以精確測(cè)量出目標(biāo)相對(duì)于雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)速度等信息；另一種是目前使用最為廣泛的調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)傳感器，通過(guò)微帶陣列天線向外發(fā)射調(diào)頻連續(xù)波，其頻率隨時(shí)間按照三角波規(guī)律變化，雷達(dá)接收的回波的頻率與發(fā)射的頻率變化規(guī)律相同，都是三角波規(guī)律，只是有一個(gè)時(shí)間差，利用這個(gè)微小的時(shí)間差可計(jì)算出目標(biāo)距離，進(jìn)一步通過(guò)多目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)分離與跟蹤，進(jìn)而結(jié)合車(chē)身動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，經(jīng)合理決策后，以聲、光及觸覺(jué)等多種方式警告駕駛員，或及時(shí)對(duì)汽車(chē)做出主動(dòng)干預(yù)，減少事故發(fā)生幾率，工作原理如圖1-9所示。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.2毫米波雷達(dá)1.毫米波雷達(dá)工作原理圖1?9汽車(chē)?yán)走_(dá)處理框圖1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.2毫米波雷達(dá)2.毫米波雷達(dá)的分類(lèi)按照雷達(dá)的工作頻率劃分，應(yīng)用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的毫米波雷達(dá)主要有3個(gè)頻段，分別是24GHz、77GHz和79GHz。不同頻段的毫米波雷達(dá)有著不同的性能和成本。對(duì)于處在24GHZ的雷達(dá)，因?yàn)闄z測(cè)距離有限，常用于檢測(cè)近處的障礙物（車(chē)輛）；對(duì)于處在77GHZ的雷達(dá)，最大檢測(cè)距離可以達(dá)到160m以上，因此常被安裝在前保險(xiǎn)杠上，能夠用于實(shí)現(xiàn)緊急制動(dòng)、高速公路跟車(chē)等ADAS功能，同時(shí)也能滿足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，對(duì)障礙物距離、速度和角度的測(cè)量需求；對(duì)于處在79GHZ的雷達(dá)，該頻段的雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能和77GHz一樣，也是用于長(zhǎng)距離的測(cè)量。但根據(jù)公式：光速=波長(zhǎng)*頻率，頻率更高的毫米波雷達(dá)，其波長(zhǎng)越短。波長(zhǎng)越短，意味著分辨率越高；而分辨率越高，意味著在距離、速度、角度上的測(cè)量精度更高。因此79GHz的毫米波雷達(dá)必然是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。按照雷達(dá)的探測(cè)距離可分為長(zhǎng)距雷達(dá)（LRR）、中距雷達(dá)（MRR）、短距雷達(dá)（SRR），分別應(yīng)用在不同的場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)不同的功能，也可以組合使用，或配合ADAS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多傳感器的融合。按照雷達(dá)功能劃分可以區(qū)分不同應(yīng)用的雷達(dá)：主要的常用功能雷達(dá)包括：BSD（BlindSpotDetection-盲點(diǎn)偵測(cè)系統(tǒng)）、AEB（AutonomousEmergencyBraking-自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)）、FCW（ForwardCollisonWarning-前向碰撞警告系統(tǒng)）、ACC（AdaptiveCruiseControl-自適應(yīng)巡航系統(tǒng)）。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.2毫米波雷達(dá)3.毫米波雷達(dá)的應(yīng)用場(chǎng)景（1）導(dǎo)彈制導(dǎo)毫米波雷達(dá)的主要用途之一是戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈的末段制導(dǎo)。毫米波導(dǎo)引頭具有體積小、電壓低和全固態(tài)等特點(diǎn)，能滿足彈載環(huán)境要求。當(dāng)工作頻率選在35GHz或94GHz時(shí)，天線口徑一般為10～20cm。此外，毫米波雷達(dá)還用于波束制導(dǎo)系統(tǒng)，作為對(duì)近程導(dǎo)彈的控制。（2）目標(biāo)監(jiān)視和截獲毫米波雷達(dá)適用于近程、高分辨力的目標(biāo)監(jiān)視和目標(biāo)截獲，用于對(duì)低空飛行目標(biāo)、地面目標(biāo)和外空目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。（3）炮火控制和跟蹤毫米波雷達(dá)可用于對(duì)低空目標(biāo)的炮火控制和跟蹤，已研制成94GHz的單脈沖跟蹤雷達(dá)。（4）雷達(dá)測(cè)量

高分辨力和高精度的毫米波雷達(dá)可用于測(cè)量目標(biāo)與雜波特性。這種雷達(dá)一般有多個(gè)工作頻率、多種接收和發(fā)射極化形式和可變的信號(hào)波形。目標(biāo)的雷達(dá)截面積測(cè)量采用頻率比例的方法。利用毫米波雷達(dá)，對(duì)于按比例縮小了的目標(biāo)模型進(jìn)行測(cè)量，可得到在較低頻率上的雷達(dá)目標(biāo)截面積。此外，毫米波雷達(dá)在地形跟蹤、導(dǎo)彈引信、船用導(dǎo)航等方面也有應(yīng)用。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.3普通攝像頭1.攝像頭的工作原理對(duì)于行駛在路上的智能車(chē)，安裝有攝像頭傳感器時(shí)，攝像頭會(huì)才采集行駛過(guò)程中所遇到的環(huán)境圖像，將圖像轉(zhuǎn)換為二維數(shù)據(jù)；然后對(duì)采集的圖像進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)相關(guān)的圖像匹配算法或者機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別出行駛過(guò)程中的車(chē)輛、行人、建筑物、交通標(biāo)志等環(huán)境；最后依據(jù)目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)模式或使用雙目定位技術(shù)，估算出目標(biāo)物體與本車(chē)的相對(duì)距離和相對(duì)速度。2.攝像頭的類(lèi)型車(chē)載攝像頭按安裝位置分布，可分為前視攝像頭、后視攝像頭和環(huán)視攝像頭。前視攝像頭的類(lèi)型主要包括單目和雙目，能夠檢測(cè)行人、騎行者、摩托車(chē)、路邊黃線、橋梁橋墩、路沿、交通標(biāo)識(shí)和信號(hào)等，其中雙目攝像頭擁有更好的測(cè)距功能。后視攝像頭主要是廣角或魚(yú)眼鏡頭，主要為倒車(chē)后置鏡頭，提供倒車(chē)影像。環(huán)視攝像頭是在車(chē)身周?chē)惭b多個(gè)廣角攝像頭，同時(shí)采集車(chē)輛四周的影像，經(jīng)過(guò)圖像處理單元矯正和拼接之后，形成一副車(chē)輛四周的全景俯視圖，實(shí)時(shí)傳送至中控臺(tái)的顯示設(shè)備上，這樣駕駛員即可以“上帝視角”直觀地看到車(chē)輛所處的位置以及車(chē)輛周報(bào)的障礙物，從容操縱泊車(chē)入位或通過(guò)復(fù)雜路面，有效減少刮蹭、碰撞等事故的發(fā)生。1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.3普通攝像頭3.攝像頭的應(yīng)用場(chǎng)景1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.3普通攝像頭3.攝像頭的應(yīng)用場(chǎng)景1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.4深度攝像頭深度攝像頭又稱之為3D攝像頭，相比于普通攝像頭，除了能夠獲取環(huán)境物體中的平面圖像，還可以獲取物體的深度信息，提取出物體的三維位置和尺寸信息。對(duì)于目前市面的產(chǎn)品，按技術(shù)路線方法分類(lèi)，可分為單目結(jié)構(gòu)光、TOF（飛行時(shí)間）和雙目立體視覺(jué)三種。結(jié)構(gòu)光類(lèi)攝像頭結(jié)構(gòu)光（Structuredlight），其原理是基本原理是：通過(guò)近紅外激光器，將具有一定結(jié)構(gòu)特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專(zhuān)門(mén)的紅外攝像頭進(jìn)行采集。這種具備一定結(jié)構(gòu)的光線，會(huì)因被攝物體的不同深度區(qū)域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過(guò)運(yùn)算單元將這種結(jié)構(gòu)的變化換算成深度信息，以此來(lái)獲得三維結(jié)構(gòu)，如圖1-11和圖1-12所示。圖1?11結(jié)構(gòu)光深度攝像頭原理示意圖圖1?12結(jié)構(gòu)光原理圖說(shuō)明1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.4深度攝像頭2.TOF類(lèi)攝像頭TOF是飛行時(shí)間（TimeofFlight）技術(shù)的縮寫(xiě)，基本原理是傳感器發(fā)出經(jīng)調(diào)制的近紅外光，遇物體后反射，傳感器通過(guò)計(jì)算光線發(fā)射和反射時(shí)間差或相位差，來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離，以產(chǎn)生深度信息，此外再結(jié)合傳統(tǒng)的相機(jī)拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現(xiàn)出來(lái)，如圖1-13所示。優(yōu)點(diǎn)在于深度信息精度高和檢測(cè)距離遠(yuǎn)，缺點(diǎn)在于資源消耗大和分辨率不高。圖1?13TOF類(lèi)攝像頭原理1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.4深度攝像頭3.雙目視覺(jué)類(lèi)攝像頭雙目立體視覺(jué)(BinocularStereoVision)是機(jī)器視覺(jué)的一種重要形式，它是指安裝兩個(gè)攝像頭，利用雙目立體視覺(jué)成像原理并利用成像設(shè)備從不同的位置獲取被測(cè)物體的兩幅圖像，通過(guò)計(jì)算圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)間的位置偏差，來(lái)獲取物體三維幾何信息的方法，如圖1-14所示。優(yōu)點(diǎn)在于硬件要求和成本低，且不容易受到環(huán)境光線的干擾，適合室外環(huán)境。缺點(diǎn)在于這種技術(shù)需要龐大的程序計(jì)算量，計(jì)算復(fù)雜度高；同時(shí)受外界環(huán)境影響大，比如環(huán)境光線昏暗、背景雜亂、有遮擋物等情況下不適用。圖1?14雙目攝像頭采用的立體視覺(jué)景深視圖1.2環(huán)境感知技術(shù)1.2.4深度攝像頭另外還有事件相機(jī)，事件相機(jī)是一種受生物啟發(fā)設(shè)計(jì)的新型視覺(jué)傳感器，其工作原理完全不同于傳統(tǒng)相機(jī)。傳統(tǒng)相機(jī)以固定的時(shí)間間隔周期性采集一張完整的圖片，而事件相機(jī)的每個(gè)像素都是獨(dú)立異步工作的，仿照人眼視網(wǎng)膜的工作原理，每個(gè)像素都相當(dāng)于一個(gè)視網(wǎng)膜細(xì)胞獨(dú)立工作，獨(dú)立連續(xù)地感知光的變化，并將光的變化轉(zhuǎn)換為數(shù)字脈沖信號(hào)，若光強(qiáng)無(wú)變化則不輸出，也被稱之為事件相機(jī)。當(dāng)某個(gè)像素點(diǎn)的亮度變化達(dá)到一定閾值時(shí)，事件相機(jī)就會(huì)輸出一個(gè)“事件”（“event”）。相比于傳統(tǒng)相機(jī)，事件相機(jī)具有低延遲、高動(dòng)態(tài)范圍、極低功耗等特性。事件相機(jī)特別適合自動(dòng)駕駛的環(huán)境感知，可以對(duì)交通駕駛場(chǎng)景中的靜態(tài)對(duì)象如樹(shù)、電線桿、靜止的交通參與者等，不輸出感知數(shù)據(jù)，進(jìn)而計(jì)算平臺(tái)也不用處理數(shù)據(jù)，極大減少數(shù)據(jù)處理的冗余，是未來(lái)自動(dòng)駕駛視覺(jué)傳感器的發(fā)展趨勢(shì)。3.雙目視覺(jué)類(lèi)攝像頭1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.1衛(wèi)星與慣性傳感器組合定位實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星定位和慣性導(dǎo)航的組合方案有很多種，不同的方案有不同的要求和應(yīng)用，對(duì)于目前世界上，有四大衛(wèi)星定位系統(tǒng)，分別是美國(guó)的全球定位系統(tǒng)（GPS）、俄羅斯的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GLONASS）、中國(guó)的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）以及歐盟伽利略（Galileo）。1.衛(wèi)星和IMU(慣性導(dǎo)航)松耦衛(wèi)星和IMU各自獨(dú)立工作，并將各自輸出位置和速度估值信息進(jìn)行比較，得到的差值作為測(cè)量值，再經(jīng)由組合卡爾曼濾波器（以測(cè)量誤差為狀態(tài)）進(jìn)行優(yōu)化處理，給出最優(yōu)結(jié)果?？柭鼮V波器的輸出結(jié)果僅反饋給SINS，用來(lái)校正SINS的定位結(jié)果，原理結(jié)構(gòu)如圖1-15所示。這樣的組合方式有兩個(gè)特點(diǎn)：一是基于位置和速度的組合，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)；二是耦合程度低，定位性能差。圖1?15松耦合原理圖1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.1衛(wèi)星與慣性傳感器組合定位2.衛(wèi)星和IMU(慣性導(dǎo)航)緊耦合利用衛(wèi)星接收機(jī)直接輸出原始數(shù)據(jù)、偽距p1和偽距率p1，再通過(guò)SINS輸出的位置和速度以及估計(jì)的衛(wèi)星接收機(jī)時(shí)鐘誤差計(jì)算出基于SINS信息的偽距p2和偽距率p2，最后基于SINS信息得到的偽距和偽距率與衛(wèi)星得到的偽距和偽距率信息進(jìn)行比較，并將差值作為測(cè)量值,通過(guò)卡爾曼濾波器估計(jì)INS和衛(wèi)星接收機(jī)的誤差,然后對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行校正，原理結(jié)構(gòu)如圖1-16所示。這樣的組合方式有兩個(gè)特點(diǎn)：一是抗干擾能力強(qiáng)、偽距測(cè)量精度及導(dǎo)航定位能力較高；二是對(duì)軟硬件要求較高，實(shí)現(xiàn)難度較大。圖116緊耦合原理圖1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.2傳感器與高精地圖融合匹配定位高精地圖的絕對(duì)坐標(biāo)精度更高，而且所含有的道路交通信息元素更豐富細(xì)致。借助高精地圖能夠擴(kuò)展車(chē)輛的靜態(tài)環(huán)境感知能力，為車(chē)輛提供其他傳感器無(wú)法提供的全局視野，包括車(chē)載環(huán)境感知傳感器檢測(cè)范圍外的道路，交通和設(shè)施信息。常用的組合方式有兩種，一種是“Camera+高精地圖”，一種是“Lidar+高精地圖”。1.Camera+高精地圖的組合匹配攝像頭獲取圖像信息，再利用圖像中具有語(yǔ)義信息的穩(wěn)定特征，并與預(yù)先采集地圖基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，來(lái)獲得車(chē)輛的位置和朝向。首先通過(guò)相機(jī)獲取圖像，并進(jìn)行圖像特征的檢測(cè)。圖像檢測(cè)的主要目標(biāo)物為：車(chē)道線以及桿狀物；然后從預(yù)先采集3D地圖里，提取相關(guān)的車(chē)道線和桿狀物元素；再通過(guò)GPS獲取一個(gè)初始的位置，通過(guò)該位置，控制器將會(huì)把相機(jī)獲取的特征和地圖里采集的對(duì)應(yīng)特征進(jìn)行一次匹配；再用IMU去進(jìn)行姿態(tài)的預(yù)測(cè)，做完預(yù)測(cè)后并匹配，把結(jié)果輸出，人車(chē)相對(duì)于地圖的位置和朝向就可以知道，具體原理流程如圖1-17所示。1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.2傳感器與高精地圖融合匹配定位1.Camera+高精地圖的組合匹配圖1?17Camera+高精地圖的組合原理采用此組合方法的優(yōu)勢(shì)有4個(gè)方面：攝像頭技術(shù)成熟，結(jié)構(gòu)化地圖尺寸小，有利于降低系統(tǒng)生產(chǎn)成本；車(chē)道線、路燈等道路元素穩(wěn)定性高，不易變動(dòng)，地圖生命周期較長(zhǎng)；配置靈活，根據(jù)識(shí)別算法性能，可以使用不同的特征組合，易于拓展；它的價(jià)格比較合適，數(shù)據(jù)性比較豐富，對(duì)于周?chē)h(huán)境的描述也比較充分。缺點(diǎn)就是傳感器受光線影響比較大。1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.2傳感器與高精地圖融合匹配定位2.Lidar+高精地圖的組合匹配利用激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云特征與預(yù)先采集的高精地圖基準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)系比較，從而獲取智能駕駛車(chē)輛在高精地圖中的位置和朝向。首先GPS給定初始位置，通過(guò)IMU和車(chē)輛的Encoder（編碼器）可以得到車(chē)輛的初始位置，然后將激光雷達(dá)的局部點(diǎn)云信息，包括點(diǎn)線面的幾何信息和語(yǔ)義信息進(jìn)行特征提取，并結(jié)合車(chē)輛初始位置進(jìn)行空間變化，獲取基于全局坐標(biāo)系下的矢量特征，接著將這些特征跟高精度地圖的特征信息進(jìn)行匹配，最后獲取一個(gè)準(zhǔn)確的定位，具體原理流程如圖1-18所示。常用的點(diǎn)云匹配算法有三種：迭代局近點(diǎn)(ICP)、直方圖濾波算法、卡爾曼濾波。1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.2傳感器與高精地圖融合匹配定位2.Lidar+高精地圖的組合匹配采用此組合方法的優(yōu)勢(shì)有2個(gè)方面：不會(huì)受到環(huán)境光照的影響，白天晚上都可以用；數(shù)據(jù)量也比較少，定位和地圖創(chuàng)建的精度高。缺點(diǎn)就是在于傳感器受天氣、環(huán)境等影響比較大，激光雷達(dá)傳感器成本較高。1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)1.3.3視覺(jué)里程算法的定位技術(shù)基于視覺(jué)的定位算法主要有兩大類(lèi)：基于地標(biāo)拓?fù)涞乃惴ê突趲缀蔚囊曈X(jué)里程算法?；诘貥?biāo)拓?fù)涞乃惴ò阉械牡貥?biāo)抽象成一個(gè)拓?fù)鋱D，當(dāng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)監(jiān)測(cè)到某個(gè)地標(biāo)時(shí)，便可以根據(jù)地標(biāo)位置大致推斷出自身所在的位置；基于幾何的視覺(jué)里程算法較為復(fù)雜，但是不需要預(yù)先建立精準(zhǔn)的拓?fù)鋱D，在定位的同時(shí)還能夠擴(kuò)展地圖。其中基于雙目視覺(jué)SLAM算法屬于較典型的視覺(jué)里程算法定位技術(shù)，雙目視覺(jué)是模擬人類(lèi)視覺(jué)原理，使用計(jì)算機(jī)被動(dòng)感知距離的方法，從兩個(gè)或者多個(gè)點(diǎn)觀察一個(gè)物體，獲取在不同視角下的圖像，根據(jù)圖像之間像素的匹配關(guān)系，通過(guò)三角測(cè)量原理計(jì)算出像素之間的偏移來(lái)獲取物體的三維信息。1.3導(dǎo)航與定位技術(shù)對(duì)于工作原理如圖1-19所示，工作流程主要如下：1）雙目攝像頭抓取左右兩圖(即雙目圖像)，雙目圖像經(jīng)過(guò)三角剖分產(chǎn)生當(dāng)前幀的視差圖。2）提取當(dāng)前幀與之前幀的特征點(diǎn)，如果之前幀的特征點(diǎn)已經(jīng)提取好了，可以被直接使用。3）對(duì)比當(dāng)前幀與之前幀的特征點(diǎn)，找出幀與幀之間的特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系，根據(jù)此對(duì)應(yīng)關(guān)系，推算出兩幀之間車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)。4）根據(jù)推算出的兩幀之間車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)，以及之前的車(chē)輛位置，計(jì)算出最新的車(chē)輛位置。1.3.3視覺(jué)里程算法的定位技術(shù)圖1?19雙目視覺(jué)里程算法1.4高精度地圖在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)智能化、聯(lián)網(wǎng)化不斷推進(jìn)的大背景下，高精地圖作為未來(lái)智能出行的關(guān)鍵因素之一，受到廣泛關(guān)注。高精度地圖可為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供精準(zhǔn)的定位，輔助環(huán)境感知，并實(shí)現(xiàn)決策規(guī)劃，同時(shí)提高自動(dòng)駕駛安全性。按照國(guó)際自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)(SAE)的劃分，自動(dòng)駕駛不同程度可分為5個(gè)級(jí)別，而自動(dòng)駕駛與輔助駕駛的分水嶺是L3級(jí)別。在L3級(jí)別上，對(duì)于某些環(huán)境，駕駛員可以完全放棄操作。要想實(shí)現(xiàn)L3級(jí)別及以上的自動(dòng)駕駛，高精度地圖是必不可少的條件。1.4高精度地圖1.4.1高精地圖的概念及特點(diǎn)高精度地圖是精度更高、數(shù)據(jù)維度更多的電子地圖，可為智能駕駛汽車(chē)提供精準(zhǔn)的定位，輔助環(huán)境感知，同時(shí)提高智能駕駛安全性。同時(shí)高精度地圖服務(wù)于智能駕駛，包含有大量的行車(chē)輔助信息、道路交通信息元素豐富精細(xì)、地圖的絕對(duì)坐標(biāo)精度更高，可為智能駕駛提供完備的周邊環(huán)境信息，為定位和路徑規(guī)劃提供重要依據(jù)，如圖1-20所示。圖1?20高精度地圖樣例1.4高精度地圖1.4.1高精地圖的概念及特點(diǎn)其主要的特點(diǎn)有：（1）高精度

一般電子地圖精度在米級(jí)別，商用GPS精度為5m。高精度地圖的精度在厘米級(jí)別（精度可在10cm級(jí)別左右）。（2）高維度傳統(tǒng)電子地圖數(shù)據(jù)只記錄道路級(jí)別的數(shù)據(jù)，如道路形狀、坡度、曲率、鋪設(shè)、方向等。高精度地圖（精確度厘米級(jí)別）：不僅增加了車(chē)道屬性相關(guān)（車(chē)道線類(lèi)型、車(chē)道寬度等）數(shù)據(jù)，更有諸如高架物體、防護(hù)欄、樹(shù)、道路邊緣類(lèi)型、路邊地標(biāo)等大量目標(biāo)數(shù)據(jù)。高精度地圖能夠明確區(qū)分車(chē)道線類(lèi)型、路邊地標(biāo)等細(xì)節(jié)。（3）實(shí)時(shí)性

高精度地圖對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求更高。由于路網(wǎng)每天都有變化，比如道路施工維修，交通標(biāo)志更換等，這些需要及時(shí)在高精度地圖上反映出來(lái)以保證智能駕駛車(chē)輛安全。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖可能只需一個(gè)季度更新一次，而高精地圖為了應(yīng)對(duì)各類(lèi)突發(fā)狀況，保證自動(dòng)駕駛的安全實(shí)現(xiàn)需要更短的時(shí)間頻率進(jìn)行更新（每天或每時(shí)），這大大提升了對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性的要求。（4）使用對(duì)象普通的導(dǎo)航電子地圖是面向駕駛員，供駕駛員使用的地圖數(shù)據(jù)，而高精度地圖是面向機(jī)器的供向智能駕駛汽車(chē)使用的地圖數(shù)據(jù)。1.4高精度地圖1.4.2高精地圖的制作流程高精地圖有著與傳統(tǒng)地圖不同的采集原理和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。傳統(tǒng)地圖多依靠拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，將各類(lèi)現(xiàn)實(shí)中的元素作為地圖中的對(duì)象堆砌于地圖上，而將道路存儲(chǔ)為路徑。在高精地圖時(shí)代，為了提升存儲(chǔ)效率和機(jī)器的可讀性，地圖在存儲(chǔ)時(shí)被分為了矢量和對(duì)象層。高精度地圖制作過(guò)程共分五部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、對(duì)象檢測(cè)、手動(dòng)驗(yàn)證和地圖發(fā)布，具體流程如圖1-21所示。圖1?21高精度地圖采集流程1.4高精度地圖1.4.2高精地圖的制作流程（1）數(shù)據(jù)采集部分

利用裝載在采集車(chē)上的各類(lèi)傳感器，如GPS、慣性測(cè)量單元、激光雷達(dá)和攝像機(jī)等，收集行駛過(guò)程中所遇到的環(huán)境信息數(shù)據(jù)，通過(guò)不間斷地對(duì)地圖信息進(jìn)行采集，從而保證地圖數(shù)據(jù)始終處于最新?tīng)顟B(tài)。（2）數(shù)據(jù)處理部分

采集到的地圖數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類(lèi)與清洗，從而獲得沒(méi)有任何語(yǔ)義信息或注釋的初始地圖模板，經(jīng)過(guò)處理后的數(shù)據(jù)通常為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，階段還會(huì)涉及到基于深度學(xué)習(xí)的元素識(shí)別以及基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分類(lèi)。（3）對(duì)象檢測(cè)及手動(dòng)驗(yàn)證部分

地圖數(shù)據(jù)資源經(jīng)過(guò)自動(dòng)化處理之后，會(huì)由采集公司相關(guān)人員手動(dòng)檢測(cè)靜態(tài)對(duì)象，并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，其中包括車(chē)道線、交通標(biāo)志甚至是電線桿。手動(dòng)驗(yàn)證可有效檢測(cè)出自動(dòng)化處理過(guò)程中所出現(xiàn)的錯(cuò)誤，有效彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的缺陷，提高精準(zhǔn)度。（4）地圖發(fā)布部分

對(duì)于處理完后的地圖，經(jīng)檢查審核無(wú)誤后，即可通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行發(fā)布。1.4高精度地圖1.4.3高精地圖的應(yīng)用1.環(huán)境感知輔助2.精確定位匹配3.提高運(yùn)算效率4.實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃與決策5.舒適性和V2X應(yīng)用1.5規(guī)劃與決策控制智能駕駛系統(tǒng)是一個(gè)集環(huán)境感知、決策控制和動(dòng)作執(zhí)行等功能于一體的綜合系統(tǒng)，是充分考慮車(chē)輛與交通環(huán)境協(xié)調(diào)規(guī)劃的系統(tǒng)，也是未來(lái)智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。其智能駕駛系統(tǒng)的可靠安全性需要車(chē)載硬件、傳感器集成、感知、預(yù)測(cè)以及控制規(guī)劃等多個(gè)模塊緊密協(xié)調(diào)共同工作。其中最關(guān)鍵的部分是環(huán)境感知和決策控制的兩者配合。決策控制在廣義上可分為路由尋徑、行為決策、動(dòng)作規(guī)劃和反饋控制四個(gè)部分；路由尋徑、行為決策、動(dòng)作規(guī)劃三個(gè)部分又可統(tǒng)稱為路徑規(guī)劃，路徑規(guī)劃部分承接上層環(huán)境感知的結(jié)果，從功能上可分為全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。具體如圖1-22所示。圖1?22規(guī)劃控制模塊1.5規(guī)劃與決策控制1.5.1路由尋徑路由尋徑模塊（也稱為尋徑模塊）對(duì)應(yīng)全局路徑規(guī)劃，其作用可以簡(jiǎn)單理解為實(shí)現(xiàn)智能駕駛軟件系統(tǒng)內(nèi)部的導(dǎo)航功能，即在宏觀層面上指導(dǎo)智能駕駛軟件系統(tǒng)的控制規(guī)劃模塊按照什么樣的道路行駛，從而實(shí)現(xiàn)從起始點(diǎn)到目的地點(diǎn)的目的。圖1?23高精度地圖的路由尋徑1.5規(guī)劃與決策控制1.5.2行為決策行為決策層需要解決的問(wèn)題，就是在知曉這些信息的基礎(chǔ)上，如何決定自動(dòng)駕駛汽車(chē)的行駛策略。這些信息具體包括以下幾點(diǎn)：1）所有的路由尋徑結(jié)果：比如智能駕駛汽車(chē)為了到達(dá)目的地，需要進(jìn)入的車(chē)道是什么(largetlane)。2）智能駕駛的當(dāng)前自身狀態(tài)：位置、速度、朝向、當(dāng)前主車(chē)所在的車(chē)道，按照路由尋徑結(jié)果需要進(jìn)入的下一個(gè)車(chē)道等。3）智能駕駛的歷史信息：在上一個(gè)行為決策周期，智能駕駛汽車(chē)所做出的決策是跟車(chē)、停車(chē)、轉(zhuǎn)彎還是換道等其他行為。4）智能駕駛汽車(chē)周邊的障礙物信息：智能駕駛汽車(chē)周邊一定距離范圍內(nèi)的所有障礙物信息。例如周邊的車(chē)輛所在的車(chē)道，鄰近的路口有哪些車(chē)輛，它們的速度、位置如何，以及在一個(gè)較短的時(shí)間內(nèi)它們的行駛意圖和預(yù)測(cè)的行駛軌跡，周邊是否有自行車(chē)騎行者或者行人，以及他們的位置、速度、軌跡等。5）智能駕駛汽車(chē)周邊的標(biāo)識(shí)信息：比如一定范圍內(nèi)車(chē)道lane的變化。6）當(dāng)?shù)氐慕煌ㄒ?guī)則：例如道路限速，是否可以紅燈右拐等。1.5規(guī)劃與決策控制1.5.2行為決策行為決策問(wèn)題往往很難用一個(gè)單純的數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)解決，而是利用一些軟件工程的先進(jìn)觀念來(lái)設(shè)計(jì)一些規(guī)則系統(tǒng)?，F(xiàn)將這些先進(jìn)觀念主要分為四個(gè)模型介紹如下：（1）有限狀態(tài)機(jī)模型智能駕駛車(chē)輛最開(kāi)始的決策模型為有限狀態(tài)機(jī)模型，車(chē)輛根據(jù)當(dāng)前環(huán)境選擇合適的駕駛行為，如停車(chē)、換道、超車(chē)、避讓、緩慢行駛等模式，狀態(tài)機(jī)模型通過(guò)構(gòu)建有限的有向連通圖來(lái)描述不同的駕駛狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系，從而根據(jù)駕駛狀態(tài)的遷移反應(yīng)式地生成駕駛動(dòng)作。該模型因?yàn)楹?jiǎn)單、易行，是無(wú)人駕駛領(lǐng)域目前最廣泛的行為決策模型，但該類(lèi)模型忽略了環(huán)境的動(dòng)態(tài)性和不確定性，此外，當(dāng)駕駛場(chǎng)景特征較多時(shí)，狀態(tài)的劃分和管理比較繁瑣，多適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景下，很難勝任具有豐富結(jié)構(gòu)化特征的城區(qū)道路環(huán)境下的行為決策任務(wù)。（2）決策樹(shù)模型決策樹(shù)模型和有限狀態(tài)機(jī)模型類(lèi)似，也是通過(guò)當(dāng)前駕駛狀態(tài)的屬性值反應(yīng)式地選擇不同的駕駛動(dòng)作，但不同的是該類(lèi)模型將駕駛狀態(tài)和控制邏輯固化到了樹(shù)形結(jié)構(gòu)中，通過(guò)自頂向下的“輪詢”機(jī)制進(jìn)行駕駛策略搜索。這類(lèi)決策模型具備可視化的控制邏輯，并且控制節(jié)點(diǎn)可復(fù)用，但需要針對(duì)每個(gè)駕駛場(chǎng)景離線定義決策網(wǎng)路，當(dāng)狀態(tài)空間、行為空間較大時(shí)，控制邏輯將比較復(fù)雜。另外，該類(lèi)模型同樣無(wú)法考慮交通環(huán)境中存在的不確定性因素。1.5規(guī)劃與決策控制1.5.2行為決策（3）基于知識(shí)的推理決策模型

模型由“場(chǎng)景特征－駕駛動(dòng)作”的映射關(guān)系來(lái)模仿人類(lèi)駕駛員的行為決策過(guò)程，該類(lèi)模型將駕駛知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這里的駕駛知識(shí)主要表現(xiàn)為規(guī)則、案例或場(chǎng)景特征到駕駛動(dòng)作的映射關(guān)系。進(jìn)而，通過(guò)“查詢”機(jī)制從知識(shí)庫(kù)或者訓(xùn)練過(guò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中推理出駕駛動(dòng)作。主要有基于規(guī)則的推理系統(tǒng)、基于案例的推理系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射模型。（4）基于價(jià)值的決策模型

根據(jù)最大效用理論，基于效用和價(jià)值的決策模型的基本思想是依據(jù)選擇準(zhǔn)則在多個(gè)備選方案中選擇出最優(yōu)的駕駛策略和動(dòng)作。為了評(píng)估每個(gè)駕駛動(dòng)作的好壞程度，該類(lèi)模型定義了效用（utility）或價(jià)值（value）函數(shù)，根據(jù)某些準(zhǔn)則屬性定量地評(píng)估駕駛策略符合駕駛?cè)蝿?wù)目標(biāo)的程度，對(duì)于無(wú)人駕駛?cè)蝿?wù)而言，這些準(zhǔn)則屬性可以是安全性、舒適度、行車(chē)效率等，效用和價(jià)值可以是由其中單個(gè)屬性決定也可以是由多個(gè)屬性決定。1.5規(guī)劃與決策控制1.5.3動(dòng)作規(guī)劃對(duì)于常見(jiàn)的軌跡規(guī)劃算法主要有5類(lèi)如下：（1）基于搜索的規(guī)劃算法

通過(guò)搜索來(lái)解決運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題是最樸素的思路之一，其基本思想是將狀態(tài)空間通過(guò)確定的方式離散成一個(gè)圖，然后利用各種啟發(fā)式搜索算法搜索可行解甚至是最優(yōu)解。常見(jiàn)的有HybridA*算法、D*和D*Lite算法。（2）基于采樣的規(guī)劃算法

通過(guò)對(duì)連續(xù)的狀態(tài)空間進(jìn)行采樣，從而將原問(wèn)題近似成一個(gè)離散序列的優(yōu)化問(wèn)題，這一思路也是在計(jì)算機(jī)科學(xué)中應(yīng)用最為廣泛的算法。在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題中，基于采樣的基本算法包括概率路線圖(PRM)和快速搜索隨機(jī)樹(shù)(RRT)算法。（3）直接優(yōu)化方法在絕大多數(shù)情況下，不考慮高度的變化，智能駕駛的軌跡規(guī)劃問(wèn)題是一個(gè)三維約束優(yōu)化問(wèn)題（2D空間+時(shí)間T）。因此，我們可以采用解耦的策略，將原始問(wèn)題分解為幾個(gè)低維問(wèn)題，從而大大降低求解難度。常用的有Frenet坐標(biāo)系和路徑-速度解耦法。1.5規(guī)劃與決策控制1.5.3動(dòng)作規(guī)劃（4）參數(shù)化曲線構(gòu)造法

參數(shù)化曲線構(gòu)造法的出發(fā)點(diǎn)是車(chē)輛本身的約束，包括運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)的約束，因此一般規(guī)劃的路徑需要是曲率連續(xù)的。這類(lèi)方法根據(jù)起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，考慮障礙物，通過(guò)構(gòu)造一族符合車(chē)輛約束的曲線給出一條平滑路徑。常見(jiàn)的曲線有Dubins曲線（由直線和圓弧構(gòu)成，是一種簡(jiǎn)單車(chē)輛模型Dubin模型在二維空間中的最短曲線族）、回旋曲線、多項(xiàng)式曲線、貝塞爾曲線、樣條曲線等。（5）人工勢(shì)場(chǎng)法人工勢(shì)場(chǎng)法是受物理學(xué)中電磁場(chǎng)的啟發(fā)，假設(shè)障礙物和目標(biāo)位置分別產(chǎn)生斥力和引力，從而可以沿著勢(shì)場(chǎng)的最速梯度下降去規(guī)劃路徑。這類(lèi)方法的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是如何選擇合適的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)，應(yīng)用在簡(jiǎn)單場(chǎng)景下，具有較高的求解效率，但其存在的最大問(wèn)題是可能陷入局部最小值，在這種情況下，所獲得的路徑不是最優(yōu)，甚至可能找不到路徑。1.5規(guī)劃與決策控制1.5.4反饋控制（1）自行車(chē)模型我們假設(shè)車(chē)輛姿態(tài)處于一個(gè)二維的平面坐標(biāo)系內(nèi)，車(chē)輛的姿態(tài)可以由位移（position）和車(chē)身夾角（heading）完全描述，并且前后輪由一個(gè)剛性（rigid）軸連接，前輪可轉(zhuǎn)動(dòng)，后輪只能直行，如圖1-24所示。此模型的一個(gè)重要特征是：如果車(chē)輛不向前移動(dòng)，就不能橫向位移，稱為非完整性約（nonholonomicconstraint）。圖1?24車(chē)輛控制的自行車(chē)模型1.5規(guī)劃與決策控制1.5.4反饋控制

圖1?25PID反饋控制系統(tǒng)1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.1基于GPU的計(jì)算解決方案GPU（圖形處理器，GraphicsProcessingUnit）在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分的計(jì)算方面能夠提供數(shù)十倍至上百倍的CPU性能。利用GPU運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在云端進(jìn)行分類(lèi)和檢測(cè)，其相對(duì)于CPU耗費(fèi)的時(shí)間大幅縮短,占用的數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施更少，能夠支持比單純使用CPU時(shí)10-100倍的應(yīng)用吞吐量。憑借強(qiáng)大的計(jì)算能力，在機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展的推動(dòng)下，GPU目前在深度學(xué)習(xí)芯片市場(chǎng)非常受歡迎，很多汽車(chē)生產(chǎn)商也在使用GPU作為傳感器芯片發(fā)展無(wú)人車(chē)，GPU大有成為主流的趨勢(shì)。1.6.2基于DSP的計(jì)算解決方案DSP（數(shù)字信號(hào)處理器，DigitalSignalProcessor)以數(shù)字信號(hào)處理大量數(shù)據(jù)。DSP采用的是哈佛設(shè)計(jì)，即數(shù)據(jù)總線和地址總線分開(kāi)，允許取出指令和執(zhí)行指令完全重疊，在執(zhí)行上一條指令的同時(shí)就可取出下一條指令，并進(jìn)行譯碼，這大大提高了微處理器的速度。另外，還允許在程序空間和數(shù)據(jù)空間之間進(jìn)行傳輸，因?yàn)樵黾恿似骷撵`活性。它不僅具有可編程性，而且其實(shí)時(shí)運(yùn)行速度可達(dá)每秒數(shù)以千萬(wàn)條復(fù)雜指令程序，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)通用微處理器。它的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力和高運(yùn)行速度是最值得稱道的兩大特色。由于它的運(yùn)算能力很強(qiáng)，速度很快，體積很小，而且采用軟件編程具有高度的靈活性，因此為從事各種復(fù)雜的應(yīng)用提供了一條有效途徑。1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.3基于FPGA的計(jì)算解決方案作為GPU在算法加速上強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)者，F(xiàn)PGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列，F(xiàn)ield-ProgrammableGateArray）硬件配置最靈活，具有低能耗、高性能及可編程等特性，十分適合感知計(jì)算。FPGA是作為專(zhuān)用集成電路（ASIC）領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門(mén)電路數(shù)有限的缺點(diǎn)。更重要的是，F(xiàn)PGA相比GPU價(jià)格便宜（雖然性價(jià)比不一定是最好的）。在能源受限的情況下，F(xiàn)PGA相對(duì)于CPU與GPU有明顯的性能與能耗優(yōu)勢(shì)。FPGA低能耗的特點(diǎn)很適合用于傳感器的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。此外，感知算法不斷發(fā)展意味著感知處理器需要不斷更新，F(xiàn)PGA具有硬件可升級(jí)、可迭代的優(yōu)勢(shì)。使用FPGA需要具有硬件的知識(shí)，對(duì)許多開(kāi)發(fā)者有一定難度，因此FPGA也常被視為一種行家專(zhuān)屬的架構(gòu)。不過(guò)，現(xiàn)在也出現(xiàn)了用軟件平臺(tái)編程FPGA，弱化了軟硬件語(yǔ)言間的障礙，讓更多開(kāi)發(fā)者使用FPGA成為可能。隨著FPGA與傳感器結(jié)合方案的快速普及，視覺(jué)、語(yǔ)音、深度學(xué)習(xí)的算法在FPGA上進(jìn)一步優(yōu)化，F(xiàn)PGA極有可能逐漸取代GPU與CPU成為無(wú)人車(chē)、機(jī)器人等感知領(lǐng)域上的主要芯片。1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.4基于ASIC的計(jì)算解決方案ASIC（專(zhuān)用集成電路，ApplicationSpecificIntegratedCircuits）是指應(yīng)特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造的集成電路。Mobileye是一家基于ASIC的無(wú)人駕駛解決方案提供商。MobileyeEyeQ5芯片（見(jiàn)圖1-29）將裝備8枚多線程CPU內(nèi)核，同時(shí)還會(huì)搭載18枚Mobileye的下一代視覺(jué)處理器?！皞鞲衅魅诤稀笔荅yeQ5推出的主要目的。其Eyeq5SOC裝備有四種異構(gòu)的全編程加速器，分別對(duì)專(zhuān)有的算法進(jìn)行了優(yōu)化，包括有：計(jì)算機(jī)視覺(jué)、信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等。Eyeq5SOC同時(shí)實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)PCI-E端口以支持多處理器間通信。這種加速器架構(gòu)嘗試為每一個(gè)計(jì)算任務(wù)適配最合適的計(jì)算單元，硬件資源的多樣性使應(yīng)用程序能夠節(jié)省計(jì)算時(shí)間并提高計(jì)算效能。1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.4基于ASIC的計(jì)算解決方案圖1?29

mobileyeEyeQ5計(jì)算芯片1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.5基于云計(jì)算的自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)從技術(shù)上講，這些平臺(tái)主要分為兩類(lèi)：第一類(lèi)是基于合成的數(shù)據(jù)，對(duì)環(huán)境、感知及車(chē)輛進(jìn)行模擬，這里的感知大多數(shù)是圖像層面的感知，這類(lèi)模擬器主要用于感知、規(guī)劃算法的初步開(kāi)發(fā)上，Carla、AirSim、Udacityself-drivingcarsimulator就屬于這類(lèi)；第二類(lèi)是基于真實(shí)數(shù)據(jù)的回放，這里的真實(shí)數(shù)據(jù)包括圖像、lidar、radar等各種傳感器的數(shù)據(jù)，這類(lèi)模擬器主要用于測(cè)試無(wú)人駕駛中信息融合算法以及車(chē)輛不同部件的性能，Apollo和Autoware就屬于這類(lèi)。1.6智能駕駛計(jì)算平臺(tái)1.6.6其他計(jì)算解決方案1.TPU芯片計(jì)算平臺(tái)2.恩智浦NXP自動(dòng)駕駛汽車(chē)的計(jì)算平臺(tái)BlueBox3.中國(guó)芯片的計(jì)算解決方案1.7V2X技術(shù)V2X（VehicletoEverything）車(chē)聯(lián)網(wǎng)在概念上是物聯(lián)網(wǎng)面向應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也是對(duì)D2D（DevicetoDevice）技術(shù)的深入研究過(guò)程。按照中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)對(duì)搭載V2X功能汽車(chē)的定義來(lái)看，它是搭載先進(jìn)的車(chē)載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)與X（人、車(chē)、路、后臺(tái)等）智能信息的交換共享，具備復(fù)雜的環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制和執(zhí)行等功能，可實(shí)現(xiàn)安全、舒適、節(jié)能、高效行駛，并最終可替代人來(lái)操作的新一代汽車(chē)。作為物聯(lián)網(wǎng)面向應(yīng)用的一個(gè)概念延伸，V2X（VehicletoEverything）車(chē)聯(lián)網(wǎng)是對(duì)D2D（DevicetoDevice）技術(shù)的深入研究過(guò)程。它指的是車(chē)輛之間，或者汽車(chē)與行人、騎行者以及基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信系統(tǒng)，如圖1-32所示。圖1?32V2X技術(shù)1.7V2X技術(shù)對(duì)于V2X技術(shù)，主要有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：（1）覆蓋范圍更（2）信息共享和感知增強(qiáng)

（3）有效避免盲區(qū)1.7V2X技術(shù)1.7.1V2X分類(lèi)概念V2X(VehicletoEverything)車(chē)跟萬(wàn)物互聯(lián)，連接的對(duì)象主要又分為4大類(lèi)，V2V(VehicletoVehicle車(chē)跟車(chē))、V2I（VehicletoInfrastructure車(chē)跟基礎(chǔ)設(shè)施）、V2P(VehicletoPeople車(chē)跟人)、V2N（VehicletoNetwork車(chē)跟云）。V2V表示車(chē)跟車(chē)之間可以進(jìn)行直接通信，把車(chē)作為一個(gè)移動(dòng)通信終端，具有接收和發(fā)送車(chē)身基本數(shù)據(jù)的能力V2I表示車(chē)跟周邊基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行通信。V2P表示車(chē)人也可以進(jìn)行通信，主要通過(guò)人身上的可穿戴設(shè)備、手機(jī)、電腦等方式，車(chē)跟人進(jìn)行通信主要也是減少車(chē)跟人發(fā)生碰撞的危險(xiǎn)V2N表示車(chē)跟邊緣云進(jìn)行通信1.7V2X技術(shù)1.7.2V2X通信技術(shù)V2X通信技術(shù)目前有專(zhuān)用短程通信技術(shù)(DedicatedShortRangeCommunications，DSRC)與基于LTE車(chē)聯(lián)網(wǎng)無(wú)線技術(shù)兩大路線。DSRC發(fā)展較早，目前已經(jīng)非常成熟，不過(guò)隨著LTE技術(shù)的應(yīng)用推廣，未來(lái)在汽車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也將有廣闊的市場(chǎng)空間。V2X的通信機(jī)制如圖1-33所示。圖1?33V2X通信機(jī)制1.7V2X技術(shù)1.7.2V2X通信技術(shù)（1）DSRC技術(shù)

是一種高效的無(wú)信通信技術(shù)，它可以實(shí)現(xiàn)在特定區(qū)域內(nèi)(通常為數(shù)十米)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)下的移動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和雙向通信，例如實(shí)時(shí)傳輸圖像，語(yǔ)音和數(shù)據(jù)信息，將車(chē)輛和道路有機(jī)連接。DSRC技術(shù)底層采用IEEE802.11p標(biāo)準(zhǔn)，上層則采用IEEE1609系列標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)應(yīng)至開(kāi)放系統(tǒng)互連參考模型(OSIReferenceModel)，IEEE802.11p標(biāo)準(zhǔn)制定實(shí)體(PHY)層與資料鏈結(jié)層中的媒介存取控制層(MAC)的通信協(xié)定，而媒介存取控制層中的多頻道運(yùn)作(Multi-ChannelOperation)至應(yīng)用層之通信協(xié)定則由IEEE1609各個(gè)子標(biāo)準(zhǔn)所規(guī)范制定。主要特點(diǎn)如下：1）通信距離一般在數(shù)十米(10～30m)。2）工作頻段：ISM5.8GHz、915MHz、2.45GHz。3）通信速率：500Kbps/250Kbps，能承載大寬帶的車(chē)載應(yīng)用信息。4）完善的加密通信機(jī)制：支持3DES、RSA算法；高安全性數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，支持雙向認(rèn)證及加/解密。5）應(yīng)用領(lǐng)域?qū)拸V：不停車(chē)收費(fèi)、出入控制、車(chē)隊(duì)管理、車(chē)輛識(shí)別、信息服務(wù)等。6）具備統(tǒng)一的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，各種產(chǎn)品之間的互換性、兼容性強(qiáng)。1.7V2X技術(shù)1.7.2V2X通信技術(shù)（2）LTE技術(shù)LTEV2X針對(duì)車(chē)輛應(yīng)用定義了兩種通信方式：集中式（LTE-V-Cell）和分布式（LTE-V-Direct），如圖1-34所示。集中式也稱為蜂窩式，需要基站作為控制中心，集中式定義車(chē)輛與路側(cè)通信單元以及基站設(shè)備的通信方式；分布式也稱為直通式，無(wú)需基站作為支撐，在一些文獻(xiàn)中也表示為L(zhǎng)TE-Direct（LTE-D）及LTED2D（Device-to-Device），分布式定義車(chē)輛之間的通信方式。相比DSRC技術(shù)，LTEV2X具有的優(yōu)勢(shì)在于：1）無(wú)線傳輸能力2）加速5G-V2X部署3）性能安全更高4）穩(wěn)定同步性更高

5）效益成本更高圖1?34LTE-V車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案1.7V2X技術(shù)1.7.3V2X應(yīng)用場(chǎng)景（1）信息服務(wù)典型應(yīng)用場(chǎng)景

（2）交通安全典型應(yīng)用（3）交通效率典型應(yīng)用場(chǎng)景（4）自動(dòng)駕駛典型應(yīng)用場(chǎng)景感謝智能駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐第二章智能駕駛實(shí)踐平臺(tái)簡(jiǎn)介2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)該智能小車(chē)硬件系統(tǒng)模塊包含底盤(pán)、傳感器和中央處理電路板三大模塊。智能小車(chē)的底盤(pán)包括基本的部件如車(chē)架、車(chē)輪、傳動(dòng)系統(tǒng)、懸架系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)電機(jī)、轉(zhuǎn)向舵機(jī)等，底盤(pán)作用是支承、安裝小車(chē)各部件、總成，形成小車(chē)的整體造型，并接受驅(qū)動(dòng)電機(jī)的動(dòng)力，使小車(chē)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)，保證正常驅(qū)動(dòng)，如圖2-1所示。圖2?1智能小車(chē)底盤(pán)1—轉(zhuǎn)向系統(tǒng)2—轉(zhuǎn)向舵機(jī)3—減振系統(tǒng)4—驅(qū)動(dòng)電機(jī)5—傳動(dòng)系統(tǒng)6—車(chē)架2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)整個(gè)智能小車(chē)的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)由三個(gè)部分組成，驅(qū)動(dòng)電機(jī)、驅(qū)動(dòng)控制電路（電調(diào)）和電池。1.驅(qū)動(dòng)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)是智能小車(chē)的動(dòng)力來(lái)源，采用SD型21.5TG2有感無(wú)刷電機(jī)，內(nèi)置霍爾編碼器，能更方便判斷電機(jī)轉(zhuǎn)速，如圖2-2所示。電機(jī)極數(shù)是2，KV值是1520，支持的鋰電池節(jié)數(shù)是2~3s，其空載電流為1.1A。電機(jī)外徑36㎜，電機(jī)長(zhǎng)度52.8㎜，軸徑為3.17㎜，電機(jī)重186g。圖2?2SD型21.5TG2有感無(wú)刷電機(jī)2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電機(jī)有無(wú)刷電機(jī)和有刷電機(jī)兩種。有刷電機(jī)是內(nèi)含電刷裝置的將電能轉(zhuǎn)換成機(jī)械能(電動(dòng)機(jī))或?qū)C(jī)械能轉(zhuǎn)換成電能(發(fā)電機(jī))的旋轉(zhuǎn)電機(jī)，其基本構(gòu)造組件包括定子、轉(zhuǎn)子、電刷和換向器，定子和轉(zhuǎn)子磁場(chǎng)相互作用驅(qū)動(dòng)電機(jī)旋轉(zhuǎn)。電機(jī)工作時(shí)，線圈和換向器旋轉(zhuǎn)，磁鋼和碳刷不轉(zhuǎn)，線圈電流方向的交替變化是隨電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的換向器和電刷來(lái)完成的，如圖2-3所示。1.驅(qū)動(dòng)電機(jī)圖2?3有刷電機(jī)結(jié)構(gòu)2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)1.驅(qū)動(dòng)電機(jī)有刷電機(jī)是所有電機(jī)的基礎(chǔ)，它具有啟動(dòng)快、制動(dòng)及時(shí)，可在大范圍內(nèi)平滑地調(diào)速，控制電路相對(duì)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。電機(jī)只有兩條線，紅色線為電源線，黑色線為接地線，對(duì)其的控制只能是電源回路的通斷。因此，對(duì)電機(jī)的控制不能直接連接電源，電源與電機(jī)之間還需要一塊控制電路即驅(qū)動(dòng)模塊，從而控制電機(jī)啟停和正反轉(zhuǎn)來(lái)完成行駛?cè)蝿?wù)。無(wú)刷電機(jī)由定子、轉(zhuǎn)子和驅(qū)動(dòng)器組成。無(wú)刷電機(jī)采取電子換向，線圈不動(dòng)，磁極旋轉(zhuǎn)。無(wú)刷電機(jī)，是使用一套電子設(shè)備，通過(guò)霍爾元件，感知永磁體磁極的位置，根據(jù)這種感知，使用電子線路，適時(shí)切換線圈中電流的方向，保證產(chǎn)生正確方向的磁力，來(lái)驅(qū)動(dòng)電機(jī)，如圖2-4所示。圖2-4有感無(wú)刷電機(jī)結(jié)構(gòu)2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)2.驅(qū)動(dòng)控制電路由于要實(shí)現(xiàn)電機(jī)的控制，電源不能直接與電機(jī)連接，還需要電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制器，如圖2-5所示。電機(jī)由電池（或直流電源）提供恒定的直流電壓。電壓幅度決定了電機(jī)的轉(zhuǎn)速，因此是電池或直流電源是一個(gè)線性激勵(lì)源。改變直流有感無(wú)刷電機(jī)速度的最有效方式是采用脈寬調(diào)制（PWM）技術(shù)。PWM技術(shù)是以固定的頻率開(kāi)關(guān)恒壓源。改變PWM信號(hào)的脈沖寬度可以調(diào)節(jié)電機(jī)的速度。脈沖高低電平間的比例稱為PWM信號(hào)的占空比。直流電池電壓的幅度等于PWM信號(hào)的平均幅度。圖2?5直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制器2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)3.電池2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電池采用4000mAh鋰電池，長(zhǎng)138㎜、寬43mm、高25mm，由三塊電池并聯(lián)而成，最高能提供11.1V電壓，能夠滿足電機(jī)的正常運(yùn)行。電池上紅色線為火線，黑色線為零線，如圖2-6所示，其接線不能和電機(jī)直接連接。圖2?6電池2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.1驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)3.電池汽車(chē)的傳動(dòng)系統(tǒng)一般由離合器、變速器、萬(wàn)向傳動(dòng)裝置、主減速器、差速器和半軸等組成，其基本功用是將發(fā)動(dòng)機(jī)發(fā)出的動(dòng)力傳給汽車(chē)的驅(qū)動(dòng)車(chē)輪，產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)力，使汽車(chē)能在一定速度上行駛。智能小車(chē)的傳動(dòng)系統(tǒng)雖然與汽車(chē)的傳動(dòng)系統(tǒng)有所不同，但主要的傳動(dòng)路線大致和汽車(chē)相同，驅(qū)動(dòng)電機(jī)后置后驅(qū)，輸出齒輪與傳動(dòng)軸大齒輪嚙合，再以帶傳動(dòng)的方式給智能小車(chē)提供動(dòng)力，如圖2-7所示。圖2?7智能小車(chē)傳動(dòng)系統(tǒng)1—電機(jī)齒輪2—傳動(dòng)軸大齒輪3—皮帶4—轉(zhuǎn)向節(jié)2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.2懸架系統(tǒng)懸架系統(tǒng)是汽車(chē)的車(chē)架與車(chē)橋或車(chē)輪之間的一切傳力連接裝置的總稱，其功能是傳遞作用在車(chē)輪和車(chē)架之間的力和力矩，并且緩沖由不平路面?zhèn)鹘o車(chē)架和車(chē)身的沖擊力，并衰減由此引起的震動(dòng)，以保證汽車(chē)平順行駛。懸架系統(tǒng)應(yīng)有的功能是支持車(chē)身，改善乘坐的感覺(jué)，不同的懸架設(shè)置會(huì)使駕駛者有不同的駕駛感受。外表看似簡(jiǎn)單的懸架系統(tǒng)綜合多種作用力，決定著汽車(chē)的穩(wěn)定性、舒適性和安全性，是現(xiàn)代汽車(chē)十分關(guān)鍵的部件之一。智能小車(chē)的懸架系統(tǒng)相比實(shí)際汽車(chē)會(huì)簡(jiǎn)化許多，但本質(zhì)形式不變，也主要由彈性元件、導(dǎo)向裝置和減振器三部分組成。彈性元件（彈簧）使車(chē)架與車(chē)橋之間作彈性聯(lián)系，承受或傳遞垂直載荷，緩和及抑制不平路面所引起的沖擊；導(dǎo)向裝置（上、下控制臂）是用來(lái)傳遞縱向力、側(cè)向力及其力矩，其主要功能是保證車(chē)輪相對(duì)于車(chē)架或車(chē)身有一定的運(yùn)動(dòng)規(guī)律；減振器用以加快振動(dòng)的衰減，限制車(chē)輪和車(chē)身的振動(dòng)。從圖2-8和圖2-9所示可以看出，智能小車(chē)的懸架類(lèi)似于雙橫臂式獨(dú)立懸架系統(tǒng)，側(cè)傾中心高，有較強(qiáng)的抗側(cè)傾能力，良好的操縱穩(wěn)定性和舒適性等優(yōu)點(diǎn)。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.2懸架系統(tǒng)圖2?8懸架實(shí)物圖圖2?9懸架結(jié)構(gòu)圖1—下控制臂2—半軸3—上控制臂4—減振器2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.1.3轉(zhuǎn)向系統(tǒng)1.轉(zhuǎn)向舵機(jī)轉(zhuǎn)向舵機(jī)是轉(zhuǎn)向系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)的核心部件，由于可以通過(guò)程序連續(xù)控制其轉(zhuǎn)角，因而被廣泛應(yīng)用智能小車(chē)以實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向以及機(jī)器人各類(lèi)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)中。智能小車(chē)的所有需要轉(zhuǎn)向的行駛都依賴于轉(zhuǎn)向舵機(jī)，它具有體積小、力矩大、外部機(jī)械設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)，無(wú)論是在硬件設(shè)計(jì)還是軟件設(shè)計(jì)，舵機(jī)設(shè)計(jì)是小車(chē)控制部分重要的組成部分。舵機(jī)一般分?jǐn)?shù)字舵機(jī)和模擬舵機(jī)，其機(jī)械結(jié)構(gòu)基本相同。舵機(jī)的主體結(jié)構(gòu)如圖2-10所示，主要有幾個(gè)部分：外殼、減速齒輪組、電機(jī)、電位器、控制電路。舵機(jī)的外殼一般是塑料的，特殊的舵機(jī)可能會(huì)有金屬鋁合金外殼。金屬外殼能夠提供更好的散熱，可以讓舵機(jī)內(nèi)的電機(jī)運(yùn)行在更高功率下，以提供更高的扭矩輸出。金屬外殼也可以提供更牢固的固定位置。數(shù)字舵機(jī)和模擬舵機(jī)最大的區(qū)別體現(xiàn)在控制電路上，數(shù)字舵機(jī)的伺服控制器采用了數(shù)字電路，而模擬舵機(jī)的控制器采用的是模擬電路。數(shù)字舵機(jī)可以提供更快的響應(yīng)和加速效果，控制靈敏度更好。高靈敏度的控制建議選擇數(shù)碼舵機(jī)，如直升機(jī)的控制，高速固定翼飛機(jī)，高速滑翔機(jī)，比賽用車(chē)膜型，云臺(tái)的控制等。低速固定翼飛機(jī)、船模、娛樂(lè)用車(chē)模等可以考慮模擬舵機(jī)。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)1.轉(zhuǎn)向舵機(jī)圖2?10舵機(jī)結(jié)構(gòu)示意圖2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)1.轉(zhuǎn)向舵機(jī)舵機(jī)轉(zhuǎn)速由舵機(jī)無(wú)負(fù)載的情況下轉(zhuǎn)過(guò)60°角所需時(shí)間來(lái)衡量，常見(jiàn)舵機(jī)的速度一般在0.11/60°~0.21S/60°之間。舵機(jī)轉(zhuǎn)矩的單位是kg·cm，可以理解為在舵盤(pán)上距舵機(jī)軸中心水平距離1cm處，舵機(jī)能夠帶動(dòng)的物體重量。舵機(jī)的工作電壓對(duì)性能有重大的影響，舵機(jī)推薦的電壓一般都是4.8V或6V。有的舵機(jī)可以在7V以上工作，比如12V的舵機(jī)。較高的電壓可以提高電機(jī)的速度和扭矩，選擇舵機(jī)還需要看控制器所能提供的電壓。舵機(jī)的功率（速度×轉(zhuǎn)矩）和舵機(jī)的尺寸比值可以理解為該舵機(jī)的功率密度，一般同樣品牌的舵機(jī)，功率密度大的價(jià)格高。選擇舵機(jī)需要在計(jì)算所需扭矩和速度，并確定使用電壓的條件下，選擇有150%左右甚至更大扭矩富余的舵機(jī)。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.舵機(jī)控制原理舵機(jī)簡(jiǎn)單的說(shuō)就是集成了直流電機(jī)、電機(jī)控制器和減速器等，并封裝在一個(gè)便于安裝的外殼里的伺服單元，能夠利用簡(jiǎn)單的輸入信號(hào)比較精確的轉(zhuǎn)動(dòng)給定角度的電機(jī)系統(tǒng)。舵機(jī)是一種位置（角度）伺服的驅(qū)動(dòng)器，適用于那些需要角度不斷變化并可以保持的控制系統(tǒng)。舵機(jī)安裝了一個(gè)電位器（或其它角度傳感器）檢測(cè)輸出軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度，控制板根據(jù)電位器的信息能比較精確的控制和保持輸出軸的角度。舵機(jī)是一個(gè)微型的伺服控制系統(tǒng)，具體的控制原理如圖2-11所示。圖2?11舵機(jī)控制原理圖2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.舵機(jī)控制原理工作原理是控制電路接收信號(hào)源的控制脈沖，并驅(qū)動(dòng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)；齒輪組將起減速增矩的作用，即降低電機(jī)轉(zhuǎn)速，并增加電機(jī)的輸出扭矩；電位器和齒輪組的末級(jí)一起轉(zhuǎn)動(dòng)，測(cè)量舵機(jī)軸轉(zhuǎn)動(dòng)角度；電路板檢測(cè)并根據(jù)電位器判斷舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，然后控制舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)到目標(biāo)角度或保持在目標(biāo)角度。脈寬調(diào)制信號(hào)來(lái)控制舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)角度，脈沖寬度是舵機(jī)控制器所需的編碼信息。舵機(jī)的控制脈沖周期20ms，脈寬從0.5ms-2.5ms，分別對(duì)應(yīng)-90°到+90°的位置，如圖2-12所示。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)2.舵機(jī)控制原理舵機(jī)的輸入線共有三條，如圖2-13所示，中間是紅色電源線；黑色接地線，白色是控制線。電源線和接地線接通后形成回路，給舵機(jī)內(nèi)的電機(jī)供電。根據(jù)舵機(jī)的型號(hào)不同，一般電源有4.8V和6.0V兩種規(guī)格，分別對(duì)應(yīng)不同的轉(zhuǎn)矩輸出標(biāo)準(zhǔn)，6.0V輸出較大轉(zhuǎn)矩。舵機(jī)直接從控制信號(hào)線接收PWM信號(hào)即可控制轉(zhuǎn)角。舵機(jī)的控制信號(hào)周期為20ms的PWM信號(hào)，其中脈沖寬度從0.5～2.5ms，相對(duì)應(yīng)的舵盤(pán)位置為0～180°，呈線性變化。即給它提供一定的脈寬，它的輸出軸就會(huì)保持一定對(duì)應(yīng)角度上，無(wú)論外界轉(zhuǎn)矩怎么改變，直到給它提供一個(gè)另外寬度的脈沖信號(hào)，它才會(huì)改變輸出角度到新的對(duì)應(yīng)位置上。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)3.智能小車(chē)的轉(zhuǎn)向原理智能小車(chē)的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)采用阿克曼轉(zhuǎn)向原理設(shè)計(jì)。阿克曼轉(zhuǎn)向是一種現(xiàn)代汽車(chē)的轉(zhuǎn)向方式，是為了解決在汽車(chē)轉(zhuǎn)彎的時(shí)候，內(nèi)外輪轉(zhuǎn)過(guò)的角度不一樣，內(nèi)側(cè)輪胎轉(zhuǎn)彎半徑小于外側(cè)輪胎的問(wèn)題。依據(jù)阿克曼轉(zhuǎn)向幾何設(shè)計(jì)的車(chē)輛，沿著彎道轉(zhuǎn)彎時(shí)，利用四連桿的相等曲柄使內(nèi)側(cè)輪的轉(zhuǎn)向角比外側(cè)輪大大約2~4°，使四個(gè)輪子路徑的圓心大致上交會(huì)于后軸的延長(zhǎng)線上瞬時(shí)轉(zhuǎn)向中心，理論上可以讓車(chē)輛的車(chē)輪做純滾動(dòng)的順暢轉(zhuǎn)彎。圖2-14所示就是理想的阿克曼轉(zhuǎn)向。2.1智能小車(chē)整體架構(gòu)3.智能小車(chē)的轉(zhuǎn)向原理智能小車(chē)的轉(zhuǎn)向工作原理可理解為：轉(zhuǎn)向舵機(jī)收到轉(zhuǎn)角信號(hào)時(shí)，電機(jī)驅(qū)動(dòng)內(nèi)部齒輪旋轉(zhuǎn)使轉(zhuǎn)向搖臂左右擺動(dòng)，轉(zhuǎn)向搖臂帶動(dòng)轉(zhuǎn)向直拉桿左右擺動(dòng)，與汽車(chē)的轉(zhuǎn)向系統(tǒng)最大的不同在于小車(chē)上的“轉(zhuǎn)向器”結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，直接采用固定軸承加擺臂的形式轉(zhuǎn)變了拉桿的運(yùn)動(dòng)方向，最后使轉(zhuǎn)向節(jié)臂左右擺動(dòng)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向，如圖2-15所示。2.2智能小車(chē)環(huán)境感知傳感器是一種檢測(cè)裝置，能夠?qū)⒉杉男畔ⅲ匆欢ㄒ?guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)、顯示、記錄和控制等要求。智能車(chē)輛環(huán)境感知模塊是利用各種傳感器對(duì)本車(chē)所處的周邊環(huán)境進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，為處理模塊控制操作提供有效依據(jù)，多種傳感器的結(jié)合應(yīng)用為智能車(chē)輛環(huán)境感知模塊提供了技術(shù)保障。傳感器是智能小車(chē)的“感覺(jué)器官”，是小車(chē)能稱之為“智能”的必要件。2.2.1杜邦線杜邦線，也叫跳線，是美國(guó)杜邦公司生產(chǎn)的有特殊效用的縫紉線，無(wú)需焊接，可以牢靠地和插針連接，快速進(jìn)行電路試驗(yàn)，主要用于模塊之間的連接，傳輸電信號(hào)，實(shí)現(xiàn)控制電路板之間的通信，如圖2-16所示。杜邦線分為三種，“公對(duì)公”“母對(duì)母”“公對(duì)母”，分別適用于不同的端口連接，該鏈接方式具有即拔即插、無(wú)需焊接、傳輸穩(wěn)定、通斷自由等優(yōu)點(diǎn)，不同的傳輸路線可用不同顏色的線進(jìn)行區(qū)分。圖2?16杜邦線2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.2.2霍爾傳感器“霍爾”一般指霍爾效應(yīng)，是美國(guó)物理學(xué)家霍爾于1879年在研究金屬的導(dǎo)電機(jī)構(gòu)時(shí)發(fā)現(xiàn)的。當(dāng)電流垂直于外磁場(chǎng)通過(guò)導(dǎo)體時(shí)，在導(dǎo)體的垂直于磁場(chǎng)和電流方向的兩個(gè)端面之間會(huì)出現(xiàn)電勢(shì)差，這一現(xiàn)象便是霍爾效應(yīng)。這個(gè)電勢(shì)差也被叫做霍爾電勢(shì)差?；魻杺鞲衅髟陔姍C(jī)的尾部，霍爾傳感器接線如圖2-17。通過(guò)霍爾傳感器測(cè)速的方法有很多，主要有頻率測(cè)速法和周期測(cè)速法。圖2?17霍爾傳感器2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.2.2霍爾傳感器（1）頻率測(cè)速法

通過(guò)在相同的時(shí)間T間隔內(nèi)計(jì)算傳感器輸出的脈沖個(gè)數(shù)來(lái)算出轉(zhuǎn)速。設(shè)R為每轉(zhuǎn)的脈沖信號(hào)數(shù)，T為間隔時(shí)間，M為T(mén)時(shí)間內(nèi)測(cè)得的脈沖數(shù)?？梢?jiàn)這種測(cè)速法的分辨率取決于電機(jī)轉(zhuǎn)一周的輸出R和測(cè)速周期T，極對(duì)數(shù)越多或測(cè)量周期越長(zhǎng)，則分辨率越小，但一般電機(jī)的R不大，且測(cè)量周期不宜過(guò)大，因?yàn)闇y(cè)量周期過(guò)大為影響測(cè)速的反應(yīng)速度，降低系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。所以這種方法是不可取的。（2）周期測(cè)速法通過(guò)測(cè)量傳感器發(fā)出的相鄰兩個(gè)脈沖之間的T來(lái)算出轉(zhuǎn)速；因?yàn)橄噜弮蓚€(gè)脈沖對(duì)應(yīng)輪子上的物理距離N是確定的。用一個(gè)計(jì)數(shù)器對(duì)三個(gè)霍爾的脈沖信號(hào)進(jìn)行采集；從一個(gè)脈沖觸發(fā)開(kāi)始計(jì)時(shí)，到下一個(gè)脈沖觸發(fā)新的計(jì)時(shí)，測(cè)得每?jī)蓚€(gè)脈沖間的時(shí)間T；所以，T法測(cè)速的電機(jī)速度speed=N/T。注意，關(guān)于N的獲得有兩種方法，①根據(jù)電機(jī)參數(shù)即可獲得，用輪子周長(zhǎng)除以輪子轉(zhuǎn)一圈的脈沖數(shù)；②可以測(cè)量10圈輪子累積脈沖，求平均值。2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.2.3超聲波測(cè)距傳感器人類(lèi)耳朵能聽(tīng)到的聲波頻率為20Hz~20kHz。頻率高于20kHz赫茲的聲波稱為“超聲波”。因其方向性好，穿透能力強(qiáng)，易于獲得較集中的聲能，在水中傳播距離遠(yuǎn)，可用于測(cè)距、測(cè)速、清洗、焊接、碎石、殺菌消毒等。超聲波探頭主要由壓電晶片組成，既可以發(fā)射超聲波，也可以接收超聲波。常用的是壓電式超聲波發(fā)生器，是利用壓電晶體的諧振來(lái)工作的，利用壓電效應(yīng)的原理將電能和超聲波相互轉(zhuǎn)化，即在發(fā)射超聲波的時(shí)候，將電能轉(zhuǎn)換成超聲波發(fā)射出去，而在接收時(shí)，則將超聲振動(dòng)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。超聲波傳感器探頭內(nèi)部有兩個(gè)壓電晶片和一個(gè)共振板。當(dāng)它的兩極外加脈沖信號(hào)，其頻率等于壓電晶片的固有振蕩頻率時(shí)，壓電晶片將會(huì)發(fā)生共振，并帶動(dòng)共振板振動(dòng)，便產(chǎn)生超聲波。反之，如果兩電極間未外加電壓，當(dāng)共振板接收到超聲波時(shí)，將壓迫壓電晶片作振動(dòng)，將機(jī)械能轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，這時(shí)它就成為超聲波接收器了。2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.2.4攝像頭這里攝像頭指廣義的攝像頭傳感器，根據(jù)類(lèi)型包括單目、雙目、紅外、魚(yú)眼等攝像頭，主要負(fù)責(zé)對(duì)前方車(chē)輛和行人等障礙物的圖像采集以及對(duì)前方信號(hào)燈與交通標(biāo)志標(biāo)線的信息采集。攝像頭是視覺(jué)傳感器系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，視覺(jué)傳感器系統(tǒng)是無(wú)人駕駛智能汽車(chē)障礙物的識(shí)別以及避障中的重要組成部分，主要由圖像的采集模塊、處理模塊、特征提取模塊等組成。2.2智能小車(chē)環(huán)境感知2.2.5激光雷達(dá)激光掃描雷達(dá)的工作原理是：激光器以逆時(shí)針在水平方向上發(fā)射的激光束完成190°的平面掃描。當(dāng)激光束遇到目標(biāo)障礙物時(shí)，反射回來(lái)激光束被光學(xué)接收系統(tǒng)的探測(cè)器檢測(cè)到，會(huì)轉(zhuǎn)變成一個(gè)電信號(hào)經(jīng)過(guò)濾波和放大之后，輸入到內(nèi)部的數(shù)字信號(hào)處理器，經(jīng)過(guò)處理后輸出到采集程序顯示在計(jì)算機(jī)上。在激光雷達(dá)的實(shí)際應(yīng)用中，掃描周期、尾度測(cè)量范圍和尾度分辨率以及探測(cè)距離等是主要關(guān)注的量。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)智能小車(chē)的中央處理電路板選用Raspberry4B（樹(shù)莓派），智能小車(chē)的中央處理器是整個(gè)智能小車(chē)的“大腦”，其集信號(hào)的讀取、處理、調(diào)控、輸出為一體，調(diào)控整個(gè)小車(chē)實(shí)現(xiàn)特定功能，如圖2-23所示。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.1樹(shù)莓派接口及配件介紹1.樹(shù)莓派板載接口樹(shù)莓派3B+是采用BCM2837B0型號(hào)的CPU，是一個(gè)64位的處理器，其主頻高達(dá)1.4GHz，性能已經(jīng)很強(qiáng)勁，這個(gè)處理器包含完整的性能優(yōu)化和散熱器。這允許更好的時(shí)鐘頻率，并能準(zhǔn)確地監(jiān)控芯片溫度，功能圖如2-24所示。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.1樹(shù)莓派接口及配件介紹1.樹(shù)莓派板載接口雙頻無(wú)線網(wǎng)卡和藍(lán)牙采用CypressCYW43455“combo”芯片，與上一代相比，3B+在2.4GHz頻帶地傳輸表現(xiàn)更好，并且在5GHz頻帶表現(xiàn)更好。以往地樹(shù)莓派設(shè)備使用LAN951x系列芯片，它將USBHUB與10/100以太網(wǎng)控制器結(jié)合在一起。對(duì)于樹(shù)莓派3B+，升級(jí)版LAN7515支持千兆以太網(wǎng)，而當(dāng)USB2.0連接應(yīng)用處理器限制了可用寬帶。樹(shù)莓派3B+的應(yīng)用處理器在原有地工藝下提升了主頻，所以運(yùn)行時(shí)發(fā)熱量比原來(lái)的樹(shù)莓派3B要大，可以采用一些輔助的散熱手段。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.1樹(shù)莓派接口及配件介紹2.樹(shù)莓派I/O口I/O是輸入/輸出Input/Output的縮寫(xiě)，通常指數(shù)據(jù)在內(nèi)部存儲(chǔ)器和外部存儲(chǔ)器或其他周邊設(shè)備之間的輸入和輸出。I/O接口的功能是負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)CPU通過(guò)系統(tǒng)總線把I/O電路和外圍設(shè)備聯(lián)系在一起。輸入/輸出設(shè)備是硬件中由人（或其他系統(tǒng)）使用與計(jì)算器進(jìn)行通信的部件。樹(shù)莓派的IO口一共有40個(gè)管腳，具體定義如圖2-25所示。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.1樹(shù)莓派接口及配件介紹GPIO（GeneralPurposeI/OPorts）意思為通用輸入/輸出端口，通俗地說(shuō)，就是一些引腳，可以通過(guò)它們輸出高低電平或者通過(guò)它們讀入引腳的狀態(tài)，是高電平或是低電平。GPIO是個(gè)比較重要的概念，用戶可以通過(guò)GPIO口和硬件進(jìn)行數(shù)據(jù)交互（如UART），控制硬件工作（如LED、蜂鳴器等），讀取硬件的工作狀態(tài)信號(hào)（如中斷信號(hào)）等。GPIO口的使用非常廣泛。掌握了GPIO，差不多相當(dāng)于掌握了操作硬件的能力。+3.3V和+5V用于給其他模塊（如傳感器、驅(qū)動(dòng)板）供電，GND連接其他模塊的GND接口，形成電源回路。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)3.樹(shù)莓派電源適配器樹(shù)莓派正常工作需要一個(gè)較為穩(wěn)定的電源適配器或充電寶提供電源，樹(shù)莓派采用microusb供電接口，要求5V電壓，2.5A電流，電腦usb接口只提供5V、1A的電源不能滿足此要求，因此樹(shù)莓派不能插在電腦上使用，而該款充電器好能提供5V、2.5A的穩(wěn)定電源，因此可作為樹(shù)莓派的電源適配器，如圖2-26所示。同樣的，在選擇充電寶時(shí)，也要求選用最低能提供5V電壓、2.5A電流的充電寶。圖2?26樹(shù)莓派電源適配器2.3.1樹(shù)莓派接口及配件介紹2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.2樹(shù)莓派系統(tǒng)燒錄與配置樹(shù)莓派是基于ARM的微型電腦主板，以SD/MicroSD卡為內(nèi)存硬盤(pán)，其是只有信用卡大小的微型電腦。從早期的A、B型到現(xiàn)在的3B+型，其外部接口更加豐富、功能更加強(qiáng)大、使用更加廣泛。Matlab/Simulink是用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。Matlab發(fā)展至今版本不斷更新，從R2014a便提供了樹(shù)莓派的支持包，其版本與樹(shù)莓派的匹配情況如圖2-27所示。本書(shū)選用樹(shù)莓派3B+與提供其支持包的R2018bMatlab/Simulink進(jìn)行搭接。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.2樹(shù)莓派系統(tǒng)燒錄與配置1.樹(shù)莓派系統(tǒng)燒錄與基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置樹(shù)莓派支持多種系統(tǒng)，主要包括Raspbian、windows10I0T、UBUNTUMATE等，常用的是Raspbian系統(tǒng)，本書(shū)圍繞此系統(tǒng)講解。首先登錄網(wǎng)站（/downloads/）下載系統(tǒng)文件，如圖2-28所示。然后在windows電腦上安裝系統(tǒng)燒入軟件etcher，最后用讀卡器把樹(shù)莓派配套的存儲(chǔ)卡接入電腦，然后打開(kāi)etcher開(kāi)始系統(tǒng)燒入。2.3智能小車(chē)計(jì)算平臺(tái)2.3.2樹(shù)莓派系統(tǒng)燒錄與配置1.樹(shù)莓派系統(tǒng)燒錄與基礎(chǔ)參數(shù)設(shè)置第一步點(diǎn)擊Selectimage選擇在官網(wǎng)下載的系統(tǒng)文件，第二步點(diǎn)擊Selectdrive選擇U盤(pán)盤(pán)符，第三步點(diǎn)擊Flash開(kāi)始燒入系統(tǒng)，如圖2