智能车辆的自主驾驶与辅助导航

1、1997年3月机器人 ROBCTM arch, 1997智能车辆的自主驾驶与辅助导航王宏何克忠 张钹(清华大学计算机科学与技术系，智能技术与系统国家实验室，北京100084)摘要本文综述了国外有关智能车辆(亦称轮式移动机器人)研究的某些最新进展.重点介绍 了美国CM U的N avlab 5系统，德国的V sM oR s2P系统和法国的Peugeot系统的平台结构，分析了相 应的视觉处理系统的主要特点，归纳了值得注意的研究动向和发展趋势，并结合存在的问题进行了有 益的探讨.关键词 智能车辆,移动机器人,自主驾驶,机器视觉,导航厂1引言智能车辆(intelligen t V ehicle)又称轮式

2、移动机器人(w heel M ob ile Robo t)是一个集环境 感知、规划决策、自动驾驶等多种功能于一体的综合系统除特殊潜在的军用价值外，还因其在公路交通运输中广阔的应用前景受到西方国家的普遍关注.几个工业发达国家已相继将智能车辆的研究纳入 90年代重点研究开发的"智能运输系统”(intelligen t T ransportati on Sys2tems,简称 ITS)和"智能车路系统” (Intelligen t V ehicle H ighw ay System s,简称 V H S)的重 要组成部分.一个真正具有应用价值的智能车辆系统必须同时具备实时性、鲁棒

3、性、实用性这3个技术特点.这也是智能车辆研究必须解决的3个重点课题.实时性要求系统的数据处理必须与车体的高速行驶同步进行.鲁棒性则要求智能车辆对不同的道路环境(如高速公路、市区标准公路、普通公路),复杂的路面状况(路面及车道线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流)以及变 化的气候条件(日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等)均具有良好的适应性.这是智能 车辆系统研究的难点所在.实用性要求智能车辆系统在体积与成本等方面能够为普通汽车用 户所接受.上述技术的要求构成了智能车辆系统研究所涉及的传感器信息处理、车体精密定位、行为规划与决策、自动驾驶与安全监控、综合集成等主要关键技术值得注意的是，进

4、入90 年代特别是近两年来，西方发达国家在智能车辆研制与开发方面出现了一些引人注目的变化.几个新型的实验车和导航平台相继问世.认真分析其中的技术特点和研究动向，对于我们在九 五期间以至面向21世纪开展智能车辆研究无疑具有借鉴意义和参考价值.2 CMU 的 N avlab 5 系统CMU的地面智能车研究并未因火星探测计划等其他项目的影响而搁置.继1986年改装N avlab1, 1990年改装N avlab 2之后，他们又于1995年建立了全新的智能车实验床 N avlab 5.这是一辆 1990年冋世的 Pontiac运动跑车 (Pontiac Trans Sport),由美国著名的 Delc

5、o E lectron ics公司捐资赞助.CM U 与A ssistW are技术公司合作在 N avlab 5上开发了 PAN SS1996- 07- 17 收稿© 1994-2&09 iChjzizi Az血mil： Juuntail ESIelriMiic PublishEI-o-uu- Allr也urviil.hllpv. ww_tnki.tivl第19卷第2期王 宏等：智能车辆的自主驾驶与辅助导航157(Portab le A dvaneed N avigati on Support)便携式高级导航支撑平台，以及快速自适应车体定位处理器一一RAL PH视觉系统2

6、1计算机系统PAN S平台的计算机系统包括一台Sparc L X便携式工作站其主要技术参数：50M HzM ieroSpare CPU , 32M B内存,97CM B硬盘,以及一台分辨率为 1024X 768的液晶显示器2 2传感器系统1. 视觉系统传感器为一台Sony DXC 2151A彩色摄像机，配Peleo TV 8 ES21自动光圈手动聚焦镜头.该摄像机可供 RGB以及NTSC视频输出.经D ataeell视频数字转换仪，将图象 送到驾驶台仪表盘上的一台Sony FDL 2X600彩色液晶监视器显示.摄像机的安装位置取决于所使用的软件系统.可根据需要在视镜支座及车体侧面玻璃两个不同的

7、位置加以选择2差分GPS系统一套选用T rim ble SVeeSix2CM 2型6通道GPS接收机，在无SA影响 时定位精度为 25m,速度精度为0 1m s差分基准站使用 M otorola Cellect调制解调器，通 过峰窝电话数据链提供 RTCM 2104标准格式的差分校正.其定位精度可提高到 2m5m.3陀螺仪为An drew公司生产的具有数字输出的光纤阻尼陀螺 .旋转率的测量范围为 0 02°100° s设备的漂移补偿可达 18° h (0 005° s).陀螺仪的输出以 9600波特率10Hz 的频率送到便携机处理.辅助定位传感器，还包括

8、装在转向轮处的光码盘.综合上述定位传感器的输出可产生车体的局部(X , Y,方位)和全局(经度,纬度)的定位信息，以及车体速度、已行驶的距离和转弯半径等数据2. 3车体控制与安全监控系统底层车体控制与安全监控使用一台HC 11微控制器.该控制器的主要功能是控制驾驶轮并向上层的车体控制与位置估计(VCPE )模块提供转弯半径信息.该控制器配有一个积分解码板和一个数模转换器，用于处理光码盘测量的当前车轮位置数据通过综合底层和上层模块提供的定位信息，采用PID控制算法计算出适宜的转向电机力矩HC11微控制器的中一功能是监控系统底层的安全性而系统上层的安全性检测则由VCPE模块完成 HC 11微控制器

9、以串行方式发送或接收上层VCPE模块的信息.2 4自主驾驶实验室外自主驾驶实验分别在实验场和公路上进行 弯半径约350mN avlab 5自主驾驶的平均速度为实验场环境的道路为一 S形曲线，平均转88 5km h公路实验除短距离小范围行驶外，还首次进行了横穿美国大陆的长途自主驾驶实验(N o H a nds A cro ssAm erica).这次远征东起华盛顿特区西至加州的圣迭戈(Sa n Diego)距离长达4586 km统计结果表明，自主驾驶的行程4496 km竟占总行程的98 1%尽管所行驶的道路绝大部分为高速公路，但仍有一部分路况复杂的市区公路以及路面条件较差的普通道路,同时还包括清

10、晨、夜晚和暴雨等恶劣气候条件因此，上面的统计结果是相当令人鼓舞的3 VaMoRs2P 系统智能车辆自主导航的另一个具有代表性的研制工作由位于慕尼黑的德国联邦国防大学进 行.其合作伙伴为德国奔驰汽车公司他们从八十年代初期开始此项研究，已先后研制开发出V aM oRs和VeM oRs2P(或V eM P)两种实验车 V eM oRs由一辆奔驰 508 D型5吨面包车改 装而成 1987年VeM oRs自主车曾在一段尚未通车的高速公路上创下自主驾驶96km h的© J994-2009 ChinaJonrriiil ESIelriMiic Pufali.shi.tig EI<juse.

11、 Allhlip:w ww_80年代最高速度4.V cM oRs2P或V aM P5'6意为自主移动性和计算机视觉实验车-客用小汽车它由一辆豪华型奔驰500 （m ercedes 500 SEL）改装而成.3. 1计算机系统计算机系统由基于 T ran sputer的并行处理单元和两台PC2486组成.基于Tran sputer的处理单元，由大约60个T ran sputer构成.其中：16位的T2222用于图 象特征抽取、信息通讯和I 0操作；32位的T2805分别用于图象处理和物体识别 、基于对象 的状态估计、数据库操作、行为决策、控制计算（25Hz）、方向控制（500Hz）和图形

12、显示.一台PC2486和一台便携式486作为宿主机.主要用于软件开发和系统装入、人机交互及数据登录等.3. 2传感器系统（1）4个小型彩色CCD摄像机，构成两组主动式双目视觉系统.一组安装在车体前部后视镜附近的特制平台上，另一组固定在车体后部挡风板的上方.（2）3个惯性线性加速计和角度变化传感器.（3）测速表及发动机状态测量仪.除传感器系统外，底层执行器还包括由计算机控制的下列设备：用于驾驶控制的力矩电机,电子油门（符合500 SEL标准）,液压制动器,用于观察控制的力矩电机.3. 3自主驾驶实验VaM oRs2P系统也已在高速公路和普通标准公路上进行了大量实验.实验内容包括跟踪车道线,躲避障

13、碍，以及自动超车等.利用自适应控制进行纵向及横向自主方式一般行为实验.其中主要的自适应控制规律为：类似反射的状态反馈以适应对扰动的快速反应；前馈控制时间记录并根据规则集进行事件切换.该系统1995年公布的最高时速可达130km h.据说1996年已提高到 160km h4 Peugeot 系统法国帕斯卡大学自动化与电子材料科学实验室与法国d. R- A. S雪铁龙（Citroen）技术中心合作，联合研制了另一个功能简单却颇具特色的智能车辆辅助导航系统该项研究由PSA标致（Peugeot）雪铁龙汽车公司提供资助.实验车采用的是一辆标致型小汽车 .故这里简 称为Peugeot系统.全部计算系统仅为

14、一块 DSP卡.传感器系统包括摄像机和速度传感器 .视觉系统使用单摄像机实时检测并跟踪道路白线，采用高斯滤波和平均值计算确定灰度标准方差，利用梯度计算确定车道线的右（或左）边缘.同时选择多项式函数建立轨迹模型，利用时空光滑方法降低噪声和提高鲁棒性.根据车体在道路中的位置推算出车体的行驶轨迹，并通过轨迹分析进行若干安全性判据检测.如道路安全判据（车体位置与轨迹特性）,人体生理判 据等.当车体前方或驾驶参数出现非正常状况时，系统以语音信号的方式向驾驶员发出警告性提示.以避免或降低因驾驶员疏忽所引发的行车事故，提高车辆在道路行驶中的安全性.可见该系统完成的是相对简单的安全警告与辅助导航功能系统的警告

15、决策模块定义了下述4个基本条件：1.车体必须在限定的车道线范围内运动.2车体必须保持如下的安全距离SD. SD车速？驾驶员反应时间©Ch.inzi ALduzniL' Journal ESttclriMix Puhlisiiing H-ousi!- All ritj.hLS neicrbtiil. hlipr：?v. ww_tnki.iiel159机器人1997年3月其中反应时间是指驾驶员接到系统发出的警告提示后修正轨迹所需的时间3车体方位必须保持正确（该参数可由轨迹的一阶导数推出）.4车体的轨迹曲率（轨迹的二阶导数）必须保持正确.该系统的一个突出特点是硬件配置轻型化.据介绍

16、，整个系统的运算处理部分都已集成在一块基于TM S 320C50的数字信号处理卡上因而对实验车几乎无需作任何改装系统已在高速公路上进行了几百公里不同路况的行车实验，最高车速达130km h.当车流稀少、车道线清晰时，系统的误检率仅为Q 1 %.当车流较多时误检率增至2 % .在路面有少量的积雪的恶劣情形下，系统的误检率也仅为 8 %左右可见系统具有较好的适应性5视觉处理系统的特点分析sV h i iK 总由于上述3个系统的应用背景均为高速公路或标准等级公路,故其视觉处理系统具有某些值得注意的共同特点1以CCD摄像机（camera）作为唯一的视觉传感器.N avlab 5的RAL PH系统和法国

17、的 Peugeot系统仅使用单摄像机，德国的V aM oRs2P系统采用两组双摄像机方案.但均未使用激 光测距仪等更为昂贵的传感器（由于车速等原因也未安装超声传感器 ）.因此可视为完全基于 摄像机的视觉系统.2普遍采用视觉窗口技术，仅处理感兴趣区域的局部信息.RALPH系统选取一个随车速变化的梯形窗口 ，该梯形窗口中每一行所对应的实际水平宽度约7m左右,大约为典型车道宽度的两倍.然后对梯形窗口的内容进行几何变换，建立一个30X 32象素的低分辨率图象.法国的Peugeot系统则抽取一帧图象中的大约10行,再从这10行中选取位于车道白线附近的一个局部区域进行处理.该区域的宽度仅为图象中车道总宽度

18、的30%左右.显然这种视觉窗口技术显著提高了视觉处理的速度.3均具备不同程度的快速自适应功能.如RAL PH视觉系统对道路表面特征采用一种扫描线亮度轮廓表示法.系统能够根据车体前方的道路类型，十分容易地选择或修改32个元素的样本扫描线亮度轮廓向量，以四种方式对变化的情况进行快速自适应反应.以建立或确定适合当前道路类型的新的样本.这一过程仅需大约 2s,并且不需任何人工干预.法国的Peugeot系统则设计了一个判别车道白线是否漏检或丢失的检测过程.它以视觉算法的预测误差以及预测检测点数之比率作为判据.6研究动向分析与问题探讨除重点关键技术和研究热点的变化外，从智能车辆实验床的演变特别是对90年代

19、后出现的几个新型平台系统稍加分析，不难发现如下的研究动向与发展趋势.1.研究背景的民用化.80年代，美国由于主要来自军方的项目资助，故研究背景和车型以军用地面自主战车为主8,9.进入90年代后，非军方的资助明显增加（如美国高速公路交通安全局，美国运输部等），应用背景也由军用逐步向民用转移.从N avlab 2到N avlab 5正是适应这种变化的产物.德国的VjMoR& P取代VjMoRs也包含了类似的原因.2系统结构的轻型化.这里的轻型化包含多方面的内容.一方面固然由于计算机硬件系统的性能价格比的迅速提高使得机器向体积小重量轻的方向发展.但另一方面无论从车体还是系统结构都更加注重以轻

20、型化作为指导思想.智能车辆并非构建在特殊的车体结构上，而应© 1994-2QG9 Ch.inziJonimal E!i2elriMix Puhlishiog I01112. All ri昌bushnp:5?w 第19卷第2期王 宏等：智能车辆的自主驾驶与辅助导航161完全基于现有的商品车型，且对原有车辆内部的改动与改装应尽量少，这是上述三个系统共同遵循的设计原则.另外如CM U的PAN S平台系统正在进行软件移植,已用笔记本式PC机(Pentium 100)取代N avlab 5原有的SUN工作站,同时将监控显示器更新为L CD液晶显示.使整个系统建立在一个便携性更好的硬件平台上.法

21、国研制的辅助驾驶系统则始终强调整个系统的硬件处理部分要集成在一块D SP板上实现.3研究成果的实用化如RAL PH系统提出的最终目标是要建立一个真正实用化的系统.其体积应足够小，甚至可以全部安装在汽车的后视镜附近，其价格应足够便宜以便可作为普通汽车的一个可选件出售法国的Peugeot系统也已开始面向应用的市场调研4产校双方的协作化高校与产业部门联合研制 、协作开发是本文重点介绍的3个系统所具有的一个共同特点这样既可做到优势互补，同时也使研究与应用紧密结合,便于研究成 果的商品化同样值得引起注意的是，上述系统仍存在一些未解决的问题与有待深入的工作.简单归纳如下1.上述系统的实验主要集中在高速公路

22、上进行，普通公路或市区道路则相对较小而目前的难点和问题则更多地出现在后一类环境中2系统的实验成功率对道路与车道线的标志依赖较强，在非良好或恶劣条件下仍有一些误检与漏检的情形尚未解决3目前智能车辆自主驾驶其自主程度仍有某些局限性如N avlab 5系统在横穿美国大陆的98 1%自主驾驶中，尽管方向盘由机器控制，但油门和制动器却由人工操纵自主驾驶与人工驾驶的界定和区分方法也存在一些值得探讨之处4现有系统的硬件平台尽管在轻型实用方面已有明显的进步，但无论在袖珍性、通用性、还是用户的可承受性方面，仍需要做进一步的改进本文结合国外3个典型的智能车辆系统，介绍了该领域的最新研究进展重点分析了 3个 系统的

23、导航平台和视觉系统的主要特点，并探讨了值得注意的研究动向和存在的问题参考文献1 Thorpe Ced. Visionand N avigati on: The Carnegie M ellon N avlab K luw er A cademic Publishers， 19902 Jochem Tet al.PANS: A Portable N avigati on Platfo m Proc 1995 IEEE Symp on Intelligent V ehicles，Sept: 2526,1995, D etro it，M ichigan,USA IEEE Press Piscataw

24、ay, N J, 1995: 107 1123 Pom erleau D RAL PH: Rapidly A dapting L ateral Position Handler Proc 1995 IEEE Symp on Intelligent Vehicles. IEEE Press Piscataway N J , 19954 D ickm anns ED et al. A n Integrated Spatio2temporal A pproach toA utom atic V isual Guidannce of A utonomous V eh icles. IEEE T ran

25、s on System s, M an and Cybernetics , 1990, 20 (6): 1273 12845 D ickm anns E D et al. T he Seeing Passenger Car V eM oRs2°'. Proc 1994 IEEE Symp on Intelligent Vehicles IEEE Press Piscataway, N J, 1994: 68 736 M aurer M et al. V eM oR s2PA n A dvanced P latfo im for V isual A utonomous Road

26、 V ehicle Guidance. In Proc SPIEConf on M obile Robo ts IX , Bo ston, 1994, (4)7 Chapuis R et al. Real2time V ehicle T rajecto ry Supervisi on on the H ighw ay. Int Journal of Robo tics Research, 1995, 14 (6): 531 5428 Turk M A et al. V IT S A V ision System for A utonomous L and V eh icle N avigati

27、 on. IEEE T rans on Pattern A nalysis andM achine Intelligence , 1988, 10(3): 342 3619 Kuan D et al. A utonomous Robo tic V ehicle Road Fo llow ing. IEEE T rans on Pattern A nalysis andM achine Intelligence ,© 1994-2009 ChinaPJblL&hinAll rishis rtzieTt ed. hitip w wwxriki.ttel1988,10(5): 64

28、8 658AUTONOMOUSDRIVING AND A ID ED NAV IGAT IONFOR INTELL IGENT VEH ICL ESWAN G Ho ng H E Kezho ng ZHAN G Bo(D ep of Computer Sci. and T ech , T sing hua U niversity , N a tiona l Lab. of In tellig ent T ech and Sys , B eij ing 100084)Abstract T his paper surveys some of the latest p rogress about t

29、he research of intelligent veh icles (also called w heel mobile robo ts ) in the w orld. N avlab 5 system developed by CM U of Am erica , VAM o rs2P sys2 tem by Germ any and Peugeot system by France are m ainly introduced . The princi pal and common featured of visi on p rocessing system s are analy

30、zed . T he tendencies of research and developm ent that are w o rth to pay clo se attenti on to are induced . Some discussions in connecti on w ith the existing p roblem s are also given.Key words Intelligent veh icle, mobile robo t, autonomous driving , m ach ine visi on , navigati on作者简介王 宏：男,42岁，

31、博士，副教授.研究领域：移动机器人，人工智能.何克忠：男,59岁,教授.研究领域：自动控制，机器人技术，计算机应用.张 钹:男,60岁,教授，中科院院士 .研究领域:人工智能，机器人，神经元网络.（上接第154页）THE INVERSE K INEM AT ICS FOR THE POSIT ION ANDOR IENTAT ION OF A M AN IPULAT OR BASEDON NEURAL NETWORKZHAN GW ei(M ech E ng. Inst. ,N anj ing U niv. of A eronau tics and Space, N anj ing 210016)(R obotics L abora tory , C. A . S , S heny ang 110015)Abstract A m ethodo logy is p resented w hereby a neural netw o rk is used to learn the i