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    自動駕駛分級方法及相關測試評價技術研究
    發布時間:2018-08-24閱讀次數:2750來源:上海經達信息科技股份有限公司

    來源:厚勢


    自動駕駛功能,即以車載傳感器信號為基礎,實現車輛對于行駛周圍環境的判斷和輔助。自動駕駛汽車會帶來巨大的社會效益。美國一項研究表明,自動駕駛汽車的廣泛應用能夠讓美國每年減少約 3 萬起公路死亡事故,行程時效提升 40%,彌補人們浪費在通勤和堵車上的 800 億個小時,同時可以減少 40% 能耗。經過計算,僅在美國,這些社會收益就高達 1.3 萬億美元。因此,對自動駕駛的研究,成為了車企共同的任務。

    自動駕駛功能的研發時間最早可追溯到上世紀中葉,以電腦控制車輛行駛的無人駕駛為最終目標。其技術一直在循序漸進地發展,使得自動駕駛也分為了不同的階段。一些權威機構如 SAE(美國汽車工程師協會)和 NHTSA(美國高速公路安全局)已將自動駕駛技術進行了分級,劃分出自動駕駛和輔助駕駛,便于汽車控制權與安全責任分配,也便于開展試驗以及認證技術研究。



    自動駕駛分級標準對比分析


    按照汽車控制權及安全責任分配,自動駕駛可分為不同級別。不同的組織:BASt(德國聯邦公路研究所)、NHTSA(美國國家公路交通安全管理局)、SAE(國際自動機械工程師學會),對自動駕駛的分級標準大體相同,只是針對具體的級別稍有差別。

    三個機構中,分級最詳細的為SAE,將自動駕駛技術分為 0  5 級,分別對應完全手動駕駛、駕駛輔助、部分模塊自動化、特定條件下自動化、高度自動化以及全自動化的無人駕駛,其中,

    0 級系統只有報警系統,車輛控制、環境監測和系統回應的主體都是駕駛員;

    1 級系統只對車輛的單一方向進行控制,橫向或縱向。車輛控制的主體是人和駕駛員,環境監測和系統回應的主體都是駕駛員;

    2 級系統可以同時對車輛進行橫向和縱向控制,車輛控制的主體是系統,環境監測和系統回應都是駕駛員;

    3 級系統是有條件的自動駕駛,車輛控制和環境監測都是系統,但當系統需要駕駛員回應時,駕駛員必須進行回應;

    4 級系統是高度自動駕駛,車輛控制、環境監測和系統回應的主體都是系統,但也有駕駛員控制車輛的模式;

    5 級系統是完全自動駕駛,即實現無人駕駛。

    SAE 對自動駕駛的分級描述較細致,對每一層的車輛控制主體,環境監測主體和系統回應主體都做了詳細的描述。但針對第 3 等級的描述,業內普遍認為不太合理。相當于系統控制車輛,監測環境的時候,如果有系統處理不了的情況需要駕駛員馬上接管系統,駕駛員必須處在時刻準備接管的狀態。

    NHTSA 將高度自動化和全自動化的無人駕駛都歸類為 4 級。NHTSA 的分級旨在為美國政府提供采用與監管自動化車輛的初步指導,內容更具為規范性。

    BASt 將自動駕駛的技術發展劃分為 5 個階段:只有駕駛員控制車輛、駕駛輔助、部分自動駕駛、高度自動駕駛以及完全自動駕駛,分別對應 SAE  0、1、2、4、階段,和 SAE 相比去掉了有條件的自動駕駛。相比 SAE,BASt 的分級方法更合理。




    目前,根據 SAE 的劃分:

    0 級警告類系統如:LDW(車道偏離預警)、FCW(前向碰撞預警)、BSD(盲點檢測功能)、TSR(交通標志識別)等,在危險情況下,可以通過聲音、燈光等形式給駕駛員提醒。

    1 級輔助系統如:ACC(自適應巡航)、LKA(車道保持)、AEB(緊急自動剎車)等,能在單一方向對車輛進行控制。如 ACC 可以實現對車輛的縱向控制,主動加減速,AEB 可以使車輛縱向主動減速,LKA 可以通過控制電子轉向系統對車輛的橫向進行控制。

    2 級功能,可以對車輛縱向和橫向同時控制,典型組合就是 ACC+LKA,泊車輔助系統。例如特斯拉的 Autopilot 系統。

    3 級有條件自動駕駛目前還沒有較成熟的系統。

    4 級中,奔馳計劃 2025 年量產的大貨車會裝有 Highway Pilot 功能,目前已經在做測試,該功能能實現公路上的自動駕駛。

    除此之外,目前的自動泊車系統可是第 4 級別,而 5 級自動駕駛目前還在研發階段。

    目前,國內主機廠基本在第 0 級和第 1 級,國外部分主機廠和合資企業能做到第 1 級和第 2 級。從第 1 級過渡到第 2 級,需要多種傳感器的融合,對車輛實行聯合控制,主要難度在控制策略部分,如何將現有不同傳感器感知的信息進行篩選,如何同時對車輛進行橫向和縱向的控制,各主機廠還有很長的路要走。

    目前,各大主機廠的戰略基本都是從低級做起,逐步實現無人駕駛。而一些互聯網公司,如谷歌、百度等,利用自身做控制策略的優勢和現有的高精確地圖?;静呗允侵苯拥降?/span> 4 級。



    基于自動駕駛等級的相關技術與測試



    根據以上分析,BASt 的等級劃分較合理,本節就采用 BASt 所劃分的各階段的關鍵技術與相關測試評價進行介紹。

    1)純駕駛員/駕駛輔助/部分自動駕駛

    BASt 等級的前三部分主要還是 ADAS 階段。工作系統層面來講主要是三部分:環境感知、控制策略、執行機構。目前,ADAS 采用的傳感器主要有攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達等。表 1 是主流傳感器的優缺點。



    除了傳感器,控制策略也是核心技術之一,主要掌握在傳感器供應商和部分主機廠中。目前國內整車廠在這方面積累較少。

    ADAS 產品的開發遵循車輛開發中的 V 流程。在 V 流程的左邊是產品的設計和開發,右邊是驗證。在產品開發階段,目前主流的方法是快速原型和硬件在環兩種方法。在產品設計初期,軟件和硬件是同步開發的,硬件還沒有完成開發,軟件可以通過快速原型的方法在試驗車輛上進行驗證。如果試驗車輛也沒有準備好,可以采用硬件在環的方法,將整車動力學模型和控制器相連,同樣可以實現 ADAS 功能的測試。

    V 模型的右半部分,在 ADAS 產品的驗證階段,實際路上危險性太高井且實際路試不可能覆蓋所有的測試場景。此時可以通過搭建硬件在環或整車在環仿真平臺來驗證。通過環境仿真軟件建立虛擬測試場景,與車輛控制器接口匹配之后,可實現整車在環測試。

    2)高度自動駕駛

    基于目前上述三個階段的技術水平,要做到高度自動化,需要結合網聯技術。網絡技術將車、道路、行人等成為了智能交通系統中的信息節點。在美國、歐洲、日本等汽車發達國家和地區,基于車聯網 V2X技術的協同式輔助駕駛技術正在進行實用性技術開發和大規模試驗場測試。

    網聯通訊技術,概括來說,就是通信定位和地圖技術,包括數臺智能網聯汽車之間信息共享與協同控制所必須的通信保障技術、移動自組織網絡技術,以及高精度定位技術,高精地圖及局部場景構建技術。網聯通訊采用 DSRC、LTE-V  WiFi 等設備,將汽車、道路、行人等聯系在一起。設備上須有支持通訊功能的路側單元,當車輛經過信號燈、標志牌等設備,或遇到其他車輛行人,或前方存在危險路況時,將會觸發算法,車輛可獲得信號的相位和時序信息,再基于定位系統做精準定位,依照其行駛信息與環境信息,通過控制算法確定車輛的最佳通行速度,并將信息反饋給駕駛員,必要情況下直接控制車輛緊急制動,以保證安全行駛。



    V2X,即車對外界的信息交換,是對網聯通訊技術的應用。圖 2 所示為 V2X 技術。

    但網聯技術最大的間題是十擾。保持通訊頻段不受十擾是車輛通訊時一個至關重要的環節,汽車制造商協會認為,只有當證明在 V2X 系統通訊不會受十擾時,這個技術才可以被廣泛使用。

    3)完全自動駕駛

    要最后實現完全自動駕駛甚至無人駕駛,除了上述各階段的基本技術要求之外,道路測試是這一環節的難點。實際交通情況千變萬化,不可能在真實道路上完成所有的測試,此階段要借助虛擬環境仿真來完成。

    目前主流的虛擬環境仿真軟件有 Prescan,Carmaker  dSPACE 也有相應的功能。通過虛擬可以加快場景測試,驗證功能。同時還能避免在實際道路下的危險情況,極大提高效率,節約人力物力。目前,Volvo 等主機廠都有計劃或已經采用這種虛擬環境的測試方法。



    目前,國內外已經有很多自動駕駛的測試在開展,而且這種測試會越來越頻繁,但現在它還局限在較窄的區域內,未來將擴展到公眾區域;如同公交車道一樣,慢慢擴展到城市道路,最終擴展到所有的高速公路和所有的城市道路。這會是一個漫長過程,需要不斷嘗試、不斷磨合,也需要大眾克服過去的使用習慣的障礙及法律的障礙。







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