【新能源汽车自动驾驶系统技术发展现状综述报告6000字（论文）】

新能源汽车自动驾驶系统技术发展现状综述报告目录TOC\o"1-2"\h\u13455摘要 1290691引言 1124812相关概念概述 2272752.1新能源汽车的发展 223442.2自动驾驶的定义 2293912.3自动驾驶等级划分 3105173新能源汽车数据采集及处理 385853.1新能源汽车环境感知系统 3183133.2数据采集方法 4173794新能源汽车传感器技术 4282754.1激光雷达 540544.2红外传感器 622144.3视觉传感器 617255新能源汽车避障技术 752735.1多传感器信息融合 7198555.2超声波与视觉的融合技术 7190085.3新能源汽车避障行为设计 8122636结论 813425参考文献 10摘要随着人们生活质量的不断提高，交通流量也在大幅度增加。汽车在给人们带来便利的同时也造成了许多交通事故，导致了大量的人员伤亡和经济损失。新能源汽车自动驾驶由于取消了驾驶者这一设定不但可以有效避免因驾驶者的各种原因而导致的交通意外，亦可为无法驾驶车辆的人士提供私家驾驶服务。在新能源汽车自动驾驶躲避障碍物这一行为中，首先利用传感器收集汽车周围的环境信息和障碍物信息，例如利用视觉传感器接收到的环境信息和超声波传感器收集到的距离信息进行融合，本文根据汽车遇到周围环境的复杂程度和障碍物排放的密集程度的不同，设计出新能源汽车自动驾驶躲避障碍物的方法，达到新能源汽车自动驾驶可以优秀的进行障碍物规避行为。关键词：自动驾驶；传感器；避障技术；新能源汽车1引言一百多年以前欧美诸多国家率先发展了汽车工业。以日本和韩国为首的亚洲汽车企业虽然起步较晚，但已逐渐成为世界汽车工业的领先者。随着汽车数量的增加给人们的生活带来如交通堵塞、交通事故、尾气排量超标等许多的不利因素。因为在汽车的驾驶过程中，需要驾驶员全程手动控制，注意力必须高度集中，一旦驾驶员犯了错误，就很容易造成交通事故。根据世界卫生组织提供的数据显示，全世界每年因道路交通事故死亡人数约有125万。数据显示，每年还有数千万人因交通事故受伤或残疾。其中，年轻人的首要死亡原因竟然交通事故是，死亡的概率远远高于其他原因。世界卫生组织表示，造成道路交通死伤的一个主要风险是车速过快。此外，世界上的残疾人和老年人也占总人口的很大比例，对于这一群体来说，想安全驾驶汽车也是很不方便的。为了提高车辆整体安全性能及对驾驶员和行人的保护，减少各类交通事故造成的经济损失和人员伤亡，各国政府也公布了一系列法令。同时，为了创造安全的交通环境，提高人们的安全旅游质量，他们加大了对汽车的安全技术的研究。总之，为了避免因交通事故造成的经济损失和人员伤亡，让因为不能自主判断道路情况及不具备驾驶汽车能力的人享受个人旅行驾驶的乐趣。因此，人们逐渐提出并接受新能源无人驾驶汽车这一概念。新能源无人驾驶汽车的初期更多的研究在军事领域的应用。随着相关技术的成熟，民用领域也开始了对新能源无人驾驶汽车相关技术的研究。2相关概念概述2.1新能源汽车的发展新能源汽车行业的发展基本上是政策推动的，根据我国政策的发展思路，十多年的发展下来，新能源汽车产销规模实现了跨越式的增长。2020年爆发的疫情对汽车消费产生了一定的抑制作用，为了促进新能源汽车消费，国家决定将新能源汽车补贴政策延长至2022年底，并提前明确2021年、2022年新能源汽车购置补贴退坡幅度，稳定市场预期。2021年随着市场上新能源车型增加，消费者选择余地大，诸多产品颇具吸引力，加上芯片供应出现短缺，传统车型供应紧张，使得新能源汽车产销规模快速增长。相对地，新能源汽车补贴政策作用弱化，新能源汽车行业发展开始全面转向以市场驱动为主。2021年我国新能源汽车销售352.1万辆，市场渗透率达到了13.4%，同比增长1.6倍左右，连续7年位居全球第一，创造了2016年以来的最快增速，其中私人消费占比接近80%，可持续发展能力进一步提升。根据中汽协预测，2022年将继续呈现稳中向好的发展态势，新能源汽车销量将达到550万-600万辆，同比增长56%-70%。2.2自动驾驶的定义《北京无人驾驶汽车加速路试指南（测试）》将无人驾驶汽车定义为：配备有自动驾驶系统且符合车辆安全规范的车辆。当自动驾驶是基于现有车辆并且没有驾驶员需要进行物理驾驶以实现以安全驾驶代替驾驶的目标时，此定义是一项车辆驾驶任务。表明该车辆正在使用自动驾驶汽车驾驶系统进行驾驶。由工业和信息化部，公共安全部和交通运输部联合发布的互联汽车智能路测测试要求，智能互联汽车必须配备先进的传感器，控制装置和其他用于机动车的设备。利用最新的通信技术和互联网在汽车与行人，道路状况和云之间实现多维交换和信息交换，可适应各种路况环境，且能实现“安全、舒适、节能、高效”驾驶，未来可以完全解放人类双手的一种汽车。2.3自动驾驶等级划分国内就自动驾驶车等级的划分，采用2016年的《节能与新能源汽车技术路线图》中所提及的划分方法。该等级划分的制定，参考了美国机动车工程师协会（SocietyofAutomotiveEngineers,以下简称SAE）及NHTAS的等级标准。关于全球SAE标准，我国典型的道路状况结合了对各种智能系统进行分析的不同级别的要求，因此对可以适应的道路状况做出了响应。中国智能互联汽车水平标准已决定履行其职责。在我国，自动驾驶汽车分为以下几类：自动运行阶段、半自动运行阶段、有条件的自动运行阶段、高度自动运行阶段、全自动运行阶段。（1）辅助驾驶（DA）。该车辆配备了驾驶辅助系统，该系统可以分析有关道路状况的信息并根据结果调整驾驶决策（加减速）。此外，驱动程序继续负责其他过程。相应的操作系统是自适应巡航，车道保持系统以及其他适用于普通车道行驶，高速公路驾驶而无需中断车道或不改变车道的系统。（2）部分自动速度步长（PA）。这些汽车配备有自动驾驶系统的一部分，该系统可以分析有关道路状态的信息，并基于此信息执行各种操作，例如转向和加速。此外，驱动程序继续负责其他过程。在PA阶段，相应的系统包括以下类型：车道变换辅助，车道变换辅助，全自动停车系统等。适用于城市环境中的便捷操作，例如换道，停车和回旋处。另外，可以改变高速公路和路段，而无需横穿车道，车道，绕行或其他操作。3新能源汽车数据采集及处理3.1新能源汽车环境感知系统新能源汽车自动驾驶环境感知对象主要包括以下几个方面。（1）对行驶路径的识别，道路交通标线、行车道边缘线、路口导向线、导向车道线、人行横道线等结构化道路的行驶路径识别；识别没有结构化的道路是否为可行驶路径。（2）对周边物体感知，主要指对车辆周围的环境信息如车辆、行人、地面上可能影响车辆行驶的障碍物识别以及各种交通标志和信号灯的识别。（3）对驾驶状态检测，主要检测驾驶员自身状态和车辆行驶中车辆本身状态。（4）对驾驶环境检测，主要是对路况、道路拥堵情况、天气状况的检测。由此可见，新能源汽车自动驾驶环境感知对象和种类数量非常多，而且道路情况复杂，这里主要介绍对道路、车辆、行人、交通标志和交通信号灯的检测或识别，环境感知在新能源汽车自动驾驶中的典型应用如图2.1所示。图2.1环境感知在智能网联汽车中的典型应用3.2数据采集方法数据收集是新能源汽车自动驾驶操作过程的重要部分。在传感器收集到数据信息之后，将其收集到数据信息处理、计算并反馈到新能源汽车自动驾驶的相应模块，以使得新能源汽车自动驾驶在操作过程中能够顺利到达目的地。在本次研究中，将安装多个超声波传感器在新能源汽车自动驾驶前后用于测量新能源汽车自动驾驶周围障碍物的距离信息。这样安装超声波传感器的优点是可以更好地收集汽车周围的信息，并为安全的躲避障碍物提供了有效的技术支持。目前常用的图像采集常用方法有图像采集卡采集、照相机获取、数码照相机拍摄等。由于其检测范围广，视觉传感器通常用于收集有关新能源汽车自动驾驶周围道路环境的信息，并获取有关新能源汽车自动驾驶周围障碍物的信息，以躲避障碍物。本文使用的视觉传感器主要用于在新能源汽车自动驾驶障碍物避免过程中收集环境并提取障碍物信息。4新能源汽车传感器技术4.1激光雷达实际使用机械驱动器时，如图3.2所示，它可以发送和接收信息，系统本身具有宏观转动，它可以加快速度，发出更精确的激光，还可以垂直放置。多个激光束形成多个表面，以实现动态3D扫描和动态信息接收的目标。此外，机械驱动器是自动驾驶汽车最耐用的产品。它可以有效地再现高扫描速度和高激光功率的特性。但是，由于其体积大、重量轻，因此可以在现实生活中安装。该过程太复杂，相对昂贵，对许多因素非常敏感，不可靠并且限制了自动驾驶技术的发展。图3.2机械式激光雷达在这种激光雷达操作期间，有两种形式的固体和运动。如图3.3所示，仅需要一个光源即可通过MEMS扫描镜和调节技术反射激光纤维，获取3D扫描的独特功能。混合固态激光雷达能够有效弥补传统形式雷达的不足，而且自身体积相对较小、造价成本低、具有较高的可靠性，探测距离符合当前自动驾驶要求，使得其被广泛应用。图3.3混合固态激光雷达4.2红外传感器红外传感器是将红外信号转换为电信号的传感元件。在自然界中，所有高于绝对温度的物体都可以发射红外光，而所有物体发射的红外光波长随物体温度的不同而不同。因此，红外传感器可以根据被测物体发出的红外光的波长来测量被测物体。红外传感器的测距功能最常被使用在新能源汽车自动驾驶躲避障碍物的研究中，而根据是否需要人的控制测距法分为主动测距和被动测距，红外测距由于不需要人为控制属于被动测距。图3.5红外测距原理图4.3视觉传感器视觉传感器对于新能源汽车自动驾驶来说非常重要，可以感知新能源汽车自动驾驶周围的环境信息，而且视觉传感器具有测量信号范围大和信息完整度高这两个优点。视觉传感器在新能源汽车自动驾驶上的应用是以摄像头的方式出现，主要用于自适应巡航控制系统、车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、汽车并线辅助系统、自动刹车辅助系统中的障碍物检测和道路检测等。它一直在新能源汽车自动驾驶研究中起着重要的作用。视觉技术是一项综合技术，包括视觉传感技术、光源照明技术、光学成像技术、数字图像处理技术、数字与模拟视频技术、计算机软硬件技术和自动控制技术。图3.6视觉传感器视觉传感器是视觉检测的核心部件，其作用是将镜头所拍摄到的图像转变为数字或模拟信号输出。其工作流程如图3.7所示。图3.7视觉传感器工作流程图5新能源汽车避障技术5.1多传感器信息融合多传感器信息融合技术指的是将数据信息从相同或不同类型的多个传感器分类并处理，然后根据特定规则将这些传感器的冗余或补充信息处理在时间或空间上。从而得出测量对象一致性的结论。单个传感器存在局限性，因为它只能提供有关新能源汽车自动驾驶自身状况的单个信息，导致新能源汽车自动驾驶本身的控制判定精度不够高。所以通过使用多个传感器来收集信息和进行信息融合，可以获得更准确有效的信息，对于新能源汽车自动驾驶的下一个决策是必要的，以此提高整体新能源汽车自动驾驶系统的可靠性。随着技术的不断进步，传感器需要检测的物体变得越来越复杂。人们不仅需要测量有关特定测量目标的单个信息，还需要测量有关测量目标的其他内部或特征信息。单个传感器不能满足此要求。所以必须采用多个传感器对同一对象进行多角度检测来采集被测对象的完整并且全面的信息。数据融合技术被提出来解决多传感器信息处理的问题，并首先应用于军事领域，近年来机器人技术、智能检测系统、工业监控、航空航天、环境保护和气象学等领域也广泛应用。5.2超声波与视觉的融合技术在本文中，超声传感器和视觉传感器被选定为躲避障碍物过程中的“感官系统”。不同传感器有着不同的特点和优势，为了收集新能源汽车自动驾驶行驶过程中必经道路的信息和行驶过程中新能源汽车自动驾驶周围障碍物信息，本文通过信息融合技术将超声波传感器信息与视觉信息进行融合，通过相互校验和冗余，使得感知系与一个传感器相比，通过对多个传感器进行数据融合处理，可以获得更准确、更全面的传感器周围环境信息。一组功能相似的传感器所收集的信息具有明显的互补性。然后，对附加信息进行聚合和处理，以补偿单个传感器和有限测量范围的不确定度，降低信息的不确定度。当部分传感器出现故障时，系统仍能正常运行，大大提高了系统的可靠性。系统具有更高鲁棒性和安全性实现新能源汽车自动驾驶的行驶安全。5.3新能源汽车避障行为设计5.3.1直奔目标行为从起点出发，安全到达目的地是新能源汽车自动驾驶的基本任务。但是，道路上有很多未知的情况，所以为了应对这些情况，必须采取不同的措施。当新能源汽车自动驾驶行驶时，新能源汽车自动驾驶前方的道路比较平坦，没有周围环境的影响和障碍物的阻挡，所以新能源汽车自动驾驶可以一直走到目标点。在道路上没有障碍物和周围环境的影响的情况下，新能源汽车自动驾驶的行驶可以看作是二维平面上的运动。5.3.2直接避障行为直接躲避障碍物行动是指在移动过程中新能源汽车自动驾驶，检测道路前方有障碍物堵塞通道。为了避开障碍物和安全地行驶，新能源汽车自动驾驶将采用绕过该障碍物并继续向前移动以安全到达目的地的方法。在躲避障碍物的过程中，无论两侧是否有障碍物，如果正面有障碍物，智能车需要判断并改变方向。如上所述，在躲避障碍物的过程中，新能源汽车自动驾驶通过视觉传感器以及超声波传感器取得障碍物的环境信息及距离信息。通过数据的融合处理，获得障碍物与新能源汽车自动驾驶之间的精确距离，然后在对整个模糊控制器进行计算之后，所检测的距离信息用作模糊控制器的输入。将准确输出发送到新能源汽车自动驾驶的导向控制器以控制新能源汽车自动驾驶以避免发生安全事故。6结论在本文中，首先介绍新能源汽车自动驾驶的发展状况，分析了我国目前新能源汽车自动驾驶的发展状况，相关的政策支持和各个研究机构的研究成果。为了弥补新能源汽车自动驾驶研究中单传感器和单算法的不足，提出了一种多传感器融合和多算法相结合的方法，旨在为新能源汽车提供辅助驾驶技术，来进行障碍物躲避行为。具体工作内容如下：介绍各种传感器的功能，优缺点，比较传感器信息融合技术和单传感器技术的优缺点。重点研究了新能源汽车自动驾驶中超声波传感器和视觉传感器的作用和应用场景。在障碍物识别中，选择超声波传感器测量障碍物距离信息，视觉传感器获取障碍物和环境信息。在研究过程中，使用一种