自动驾驶关键难点

Ldr情报局Ldr情报局自动驾驶关键难点摘要：本文将介绍自动驾驶等级分类标准、自动驾驶软硬件架构图以及自动驾驶涉及到的关键技术等美国汽车工程师协会根据汽车智能化程度将自动驾驶分为 L0-L5共6个等级：L0为无自动化(NoAutomation，NA)，即传统汽车，驾驶员执行所有的操作任务，例如转向、制动、加速、减速或泊车等；L1为驾驶辅助(DrivingAssistant，DA)，即能为驾驶员提供驾驶预警或辅助等，例如对方向盘或加速减速中的一项操作提供支持，其余由驾驶员操作；L2为部分自动化(PartialAutomation，PA)，车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，驾驶员负责其他驾驶操作；L3为条件自动化(ConditionalAutomation，CA)，即由自动驾驶系统完成大部分驾驶操作，驾驶员需要集中注意力以备不时之需；L4为高度自动化(HighAutomation，HA)，由车辆完成所有驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力，但限定道路和环境条件；L5为完全自动化(FullAutomation，FA)，在任何道路和环境条件下，由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，驾驶员不需要集中注意力。自动驾驶汽车的软硬件架构如图2所示，主要分为环境认知层、决策规划层、控制层和执行层。环境认(感)知层主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等传感器获取车辆所处环境信息和车辆状态信息，具体来说包括：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；决策规划层则分为任务规划、行为规划和轨迹规划，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等规划下一步具体行驶任务（车道保持、换道、跟车、超车、避撞等）、行为（加速、减速、转弯、刹车等）和路径（行驶轨迹）；控制层及执行层则基于车辆动力学系统模型对车辆驱动、制动、转向等进行控制，牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；决策规划层则分为任务规划、行为规划和轨迹规划，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等规划下一步具体行驶任务（车道保持、换道、跟车、超车、避撞等）、行为（加速、减速、转弯、刹车等）和路径（行驶轨迹）；控制层及执行层则基于车辆动力学系统模型对车辆驱动、制动、转向等进行控制，使车辆跟随所制定的行驶轨迹。自动驾驶技术涉及较多的关键技术，本文主要介绍环境感知技术、高精度定込胡目标睜急栅格道路结梅自动驾驶技术涉及较多的关键技术，本文主要介绍环境感知技术、高精度定込胡目标睜急栅格道路结梅位技术、决策与规划技术和控制与执行技术。环境感知指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的语言分类。定位是对感知结果的后处理，通过定位功能从而帮助车辆了解其相对于所处环境的位置。环境感知需要通过传感器获取大量的周围环境信息，确保对车辆周围环境的正确理解，并基于此做出相应的规划和决策。自动驾驶车辆常用的环境感知传感器包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外线和超声波雷达等。摄像头是自动驾驶车辆最常用、最简单且最接近人眼成像原理的环境感知传感器。通过实时拍摄车辆周围的环境，采用 CV技术对所拍摄图像进行分析，实现车辆周围的车辆和行人检测以及交通标志识别等功能。摄像头的主要优点在于其分辨率高、成本低。但在夜晚、雨雪雾霾等恶劣天气下，摄像头的性能会迅速下降。此外摄像头所能观察的距离有限，不擅长于远距离观察。毫米波雷达也是自动驾驶车辆常用的一种传感器，毫米波雷达是指工作在毫米波段（波长1-10mm，频域30-300GHZ）的雷达，其基于ToF技术（TimeofFlight）对目标物体进行检测。毫米波雷达向外界连续发送毫米波信号，并接收目标返回的信号，根据信号发出与接收之间的时间差确定目标与车辆之间的距离。因此，毫米波雷达主要用于避免汽车与周围物体发生碰撞，如盲点检测、避障辅助、泊车辅助、自适应巡航等。毫米波雷达的抗干扰能力强，对降雨、沙尘、烟雾等离子的穿透能力要比激光和红外强很多，可全天候工作。但其也具有信号衰减大、容易受到建筑物、人体等的阻挡，传输距离较短，分辨率不高，难以成像等不足。激光雷达也是通过ToF技术来确定目标位置与距离的。激光雷达是通过发射激光束来实现对目标的探测，其探测精度和灵敏度更高，探测范围更广，但激光雷达更容易受到空气中雨雪雾霾等的干扰，其高成本也是制约其应用的主要原因。车载激光雷达按发射激光束的数量可分为单线、 4线、8线、16线和64线激光雷达。可以通过下面这个表格（表1），对比主流传感器的优势与不足。

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分层递阶式系统的一个结构和反应式体系的结构，都各自有优劣，都难以单独的满足行驶环境复杂多变的使用要求，所以越来越多的行业人士开始研究混合式的体系结构，将两者的优点进行有效的结合，在全局规划的层次上生成面向目标定义的分层式递阶行为，在局部规划的层面上就生成面向目标搜索的反应式体系的行为。自动驾驶的控制核心技术就是车辆的纵向控制，横向控制，纵向控制及车辆的驱动和制动控制，而横向控制的就是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。车辆按照纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式。车辆的横向控制就是指垂直于运动方向的控制，目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适和稳定。车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法（一种是使用用较简单的动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一种是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法）；另一种是给予汽车横向运动力学模