无人驾驶汽车关键技术研究
作者:文/ 杨锦林
来源:《时代汽车》 2020年第23期
    杨锦林
    鹤壁职业技术学院 河南省鹤壁市 458030
汽车技术
    摘 要: 汽车行业的不断发展给人们的出行带来了极大的便利,而作为一个相对发展比较长时间的行业,在近年来的发展中也取得了更大的进步,这种进步驱动力就来源于汽车行业的两次重大的创新。其中一次是新能源汽车的问世,打破了汽车以传统化石燃料为驱动力的现状,促进了汽车行业的绿化的发展。另外一次重大的发展就在于无人驾驶系统的出现,将人们的驾驶习惯等不断改变,将驾驶的安全性大大提升,也在后续的交通规划和汽车的智能化发展方面提供了动力。
    关键词:无人驾驶 汽车 关键技术
    Research on Key Technologies of Unmanned Vehicles
    Yang Jinlin
    Abstract: The continuous development of the automobile industry has brought great convenience to people’s travel. As an industry that has developed for a relatively long time, it has also made greater progress in the development of recent years. The driving force for this progress is two major innovations from the automobile industry. One of them is the advent of new energy vehicles, which breaks the status quo that vehicles are driven by traditional fossil fuels and promoted the green development of the automotive industry. Another major development is the emergence of unmanned driving systems, which continuously change people's driving habits, greatly improve driving safety, and provide impetus for subsequent traffic planning and the intelligent development of automobiles.
    Key words: unmanned driving, automobile, key technology
    随着计算机通讯技术和相关技术的不断发展,自动驾驶技术已经越来越成熟,已经不再是人们对于汽车驾驶的一种想象,而是逐渐朝着现实进行转化。并且在此过程中物联网和智能化技术都发挥了不可替代的作用,使得汽车在逐渐地发展运行与控制过程中拥有了自己的思维,无人驾驶汽车技术也被越来越多的应用。目前,国内外的汽车企业、科研机构、高校等都不断的在自动驾驶领域进行技术的创新和开拓的工作,希望在后期的不断研发和发展中将无人驾驶技术不断商业化,但是就目前的发展而言还存在着一些技术性和非技术性的问题,产生了一些发展的障碍。无人驾驶汽车,即不需要人为控制就可以自动驾驶的汽车,通过车上搭载的传感器系统、智能化软件、多种环境感知系统等,对于车辆自身的运行
状态和周围的环境进行感知与分析,按照规定的轨迹达到目的地。这种无人驾驶汽车与传统的汽车相比具有着更高的安全性和智能性,也是未来汽车的重要的发展方向,也具有着很大的发展空间,相关技术的发展更是任重而道远。
    1 无人驾驶汽车简介
    1.1 任务决策
    无人驾驶车辆在行驶的过程中会接收到许多的任务,在车辆的位置、路径、周围环境等方面对于系统的选择和工作量的分析等都存在着一定的影响。而任务决策的时效性和有效性都是非常重要的,需要保证无人驾驶车辆可以随着外部环境的变化进行决策,呈现动态化的控制。
    1.2 环境感知
    环境感知作为无人驾驶的眼睛和触觉,在道路感知和环境变化的分析方面发挥了重要的作用,主要存在着以下两种途径,一方面通过无人驾驶车辆的GPS/IMU、LIDAR、摄像头、雷达和声呐等传感设备和部件进行对于道路车辆、交通信号灯、行人等环境感知工作,也可以同时实现对于车辆的定位、物体的识别、跟踪分析工作。另一方面,可以通过通讯网络信号不断传递外部环境信息,对于道路、车辆、停车场等信息进行统一的收集和传递工作。
    1.3 路径规划
    路径规划工作指的是在实时的道路情况之下,从自身的起点到终点寻一个安全可靠的行驶路径,并且在时间最短、路程最短、能量消耗最少的情况之下做好全面的分析和判断工作。总体的路径规划工作分为了两种类型,一种为全局路径规划,另外一种为局部的路径规划。全局的路径规划指的是在已知地图的情况下利用局部信息进行最优路径的规划工作,提升驾驶工作的有效性。而局部路径规划工作指的是在外部环境实时变化的过程中,形成局部的行驶路径,做好实时的分析与控制工作。因此,局部路径规划是在全局路径规划的前提之下进行了,可以在行驶中适应外部环境变化的规划工作,形成了最优的路径。
    2 技术问题
    2.1 更快速可靠的软件
    有人驾驶的汽车发生安全事故的概率并不高,也具有着较高的安全性。而无人驾驶车辆除了解放了驾驶员的双手之外,还需要提升自身的安全性,做好全方位的保证工作,而目前的软件等还不能完成此方面的工作。例如,现阶段的所有的电子设备都出现了长期运行状态下的卡顿的现象,这种技术的局限性,就有可能在实际的汽车软件的运行中产生滞后的现象,产生十分严重的后果。因此,软件的设计和优化工作都是十分重要的。
    2.2 高精度的地图
    为了实现更为智能的导航工作,无人驾驶的汽车具有着很强的感知能力,就需要在其接收到指令之后,制定好一个特定的路线,从而在地图导航的工作之下完成相应的无人驾驶车辆工作。然而在城市道路日益复杂的情况之下,目前的地图的细致程度和灵敏度方面都存在着一定的欠缺。就谷歌而言,谷歌无人驾驶车辆会对于试驾场地尽心强化,以便汽车在实际的场地中都可以获得更为具体的场地信息的情况,遇到障碍时可以轻松的应对。而目前无人驾驶车辆中的汽车传感器的感知能力、应对能力、高精度的地图等十分有限,实现这一目标依然任重而道远。
    2.3 更加优秀的传感器
    无人驾驶车辆需要集合多种用途的传感器,以便进行更为精准的环境感知和识别的工作,优良的传感器不仅仅需要感知地面上的钉子和凹陷等,还需要对于普通的落叶和钉子进行区分,以便采取不同的策略进行控制。而目前传感器的精度还有待提升,处理的速度也是十分有限的,突发情况的处理能力不高。
    3 无人驾驶汽车关键技术
    3.1 环境感知技术
    环境感知是无人驾驶车辆最为关键和基础性部分,而无人驾驶车辆进行自动驾驶时需要感知到前方的设备和周围的设施,以便对于自身的情况和状态进行积极的改善。在无人驾驶车辆需要做好基础设置、传感标点、道路检测、障碍物检测、信号灯检测等方面的工作。而近年来物联网技术的飞速发展,将无人驾驶车辆的发展进程不断加快,在无人驾驶车辆于周围物体的交流中发挥了重要的作用,良好的环境感知能力就会极大程度避免交通事故的发生。
    驾驶人员在驾驶一般轿车时,想要最大程度的确保个人安全,首先会将道路情况观察好,然后计划出行进路线,在行进的时候,也会对周边的人员以及车辆仔细观察,并且在汽车行进的时候,也要仔细观察道路十分有交通标识、标线和红绿灯等。但是无人驾驶机动车内的安全感应装置,它的运行理论就是对汽车行进时周边环境展开细致的感应,搜集上述资料。而无人驾驶车辆的环境感知通过激光雷达、毫米波雷达、红外线传感等原件设备实现,还需要不断提升。
    3.2 定位导航技术和路径规划
    导航和定位系统在无人驾驶车辆的运行中起到了至关重要的作用,无人驾驶车辆需要根据定位系统实现自身的位置信息确定和更好地路径分析工作。导航技术也在无人驾驶车辆中进行了速度和方向的控制,广泛应用的GPS系统和自主研发的北斗导航系统,两个系统都有着很高的应用性,但是与此同时也存在着一定的应用方面的局限性,单纯的使用某一种导航系统是存在着缺陷的,还需要在一些特殊的情
况之下进行辅助系统的应用,也提升无人驾驶车辆的可靠性和安全性。而基于人工智能技术的路径规划工作也是一种主流的操作,需要在实际的路径分析中实现路程最短、燃油效率高、节省时间的路径规划。道路测试时无人驾驶机动车研发中十分关键的一步。经过道路测试,研发人员能够掌握无人驾驶汽车在别的道路使用人员和无人驾驶机动车的互动,可以了解更多数据,掌控潜在危险,而且对这样的潜在危险多次实验,给无人驾驶机动车积累更多经验。国家大力支持无人驾驶机动车企业能够进行路测的关键,有助于发挥出我国的技术特点。无人驾驶机动车实际上路行进时所遇到的情况对比预期要复杂很多,例如狭窄的车道、恶劣的天气、人类违反道路交通规定的驾驶以及各类突发性事情等状况,人工智能算法与环境感应科技是面对这样的状况、达到无人驾驶机动车安全性以及可行性的核心科技,从而在路径规划中提供更好地工作的效果。
    3.3 轨迹跟踪控制技术
    在已经的路径规划的路径之下,需要通过车辆的驱动和制动、转向系统等进行换道、超车、跟随等动作,保证行车过程中的安全性和实时性。减少在车的纵向和侧向控制发生耦合以及车辆参数的不确定性,更多的利用PID算法、最优控制、模型预测控制算法、鲁邦控制法、模糊控制和滑膜控制等进行控制。
    3.4 运动控制
    在汽车运动控制体系内,其运转时主要是靠上述行为决策装置得到行进路线方案。换句话就是,行进管控系统的运转是确保型外决策装置得到行进方案可以很好的开展。细致的剖析,行进管控系统会独立的对无人驾驶机动车所在的行进位置、状态、速度、展开全面的数据剖析,而后开展智能管控汽车的油门、制动、方向以及挡杆的运动控制,借此实施完决策系统所规划的行进方案。为了可以更为合理的进行无人驾驶机动车油门部件、刹车、方向盘、挡杆的控制,需要开展控制反应时长的设立,这样的设置能够通过底部控制装置加装以及对应的执行方一起协同配合实现控制作业。
    4 无人驾驶技术的前景
    无人驾驶车辆技术的发展有着更好地前景,目前我国的发展是在环境感知和智能决策方面进行分析,为技术的发展提供了较大的空间。
    5 结语
    综上所述,无人驾驶车辆在未来的发展中发挥着举足轻重的作用,当前的发展已经取得了巨大的突破, 但是面临着当前的技术缺陷等问题,还需要做好更好地技术提升工作,从而打破的产业化的瓶颈。
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