第十三章 车辆辅助控制及自动车辆驾驶系统

智能交通系统

第十三章车辆辅助控制及自动车辆驾驶系统11概述2技术3实例主要内容概述背景交通安全交通流量能源耗费概述背景交通安全日本人认为,司机的人为局限性及操作失误是造成交通事故的主要原因。只有完全排除司机的人为因素,才能彻底根除交通事故的隐患。所以,日本人研究安全辅助驾驶的最终目的是实现无人驾驶。美国人认为,美国90%的交通事故是因为司机的人为因素引发的。所以,他们决定以全自动高速公路上的无人驾驶车队来解决交通安全的问题。德国人研究安全辅助驾驶的目的,仅仅是增加司机驾车的有效性和可靠性,从而减轻司机的工作负担,减少因司机的失误而造成的交通事故概述背景交通安全日本人的最新研究成果表明,安全辅助驾驶系统的信息技术和控制技术,可以使在交通事故中死亡的人数减少40%,可以使由司机引发的人为交通事故明显减少,可以使车流更加通畅,由此而带来的经济效益是每一年挽回115亿美元的经济损失。美国人的最新研究成果表明,安全辅助驾驶系统的控制技术和自适应巡航技术,可以使美国的交通事故减少90%概述背景交通安全交通流量

美国的最新研究成果表明,安全辅助驾驶系统的控制技术可以在现有的道路上2倍甚至3倍地增加车流量能源耗费

美国的最新研究成果表明,安全辅助驾驶系统的控制技术可以大大地降低空气的拖曳力,可以增加20%一25%的燃油经济性,,减少20%一25%的废气排放,从而大大地减缓了交通拥挤,同时保护了我们的环境。概述智能车辆概述智能车辆技术限速器刹车系统车道保持系统驾驶监视防撞系统安全预警巡视系统路面监视视野扩展系统行驶状态监控技术—限速器需要采集什么信号？如何实施控制？方案：技术—限速器技术—限速器方案：2009年，英国伦敦交通局启动一项“汽车自动限速器”测试计划，部分出租车、公务车和公共汽车将在接下来的6个月中试用智能速度调控器，汽车安装上它后，卫星即可通过导航系统追踪这辆汽车的行进路线和实时速度。如果发现车速超过预设值，限速器将自动实现减速操作，从而有效避免超速风险。如果测试成功，伦敦交通局计划2010将这款限速器推向市场，鼓励市民购买。而全市的出租车和公共汽车则可能被强制要求安装这一仪器。伦敦官员和专家认为，运用先进科技完善限速管理，将有助于实现“保障市民安全、促进路面畅通和减少环境污染”三大目标。如果伦敦三分之二的汽车安装限速器，全市因交通事故死亡的人数将至少下降10％。技术—限速器什么情况下需要刹车？刹车过程的实现驾驶员踩下刹车踏板，向刹车总泵中的刹车油施加压力，液体将压力通过管路传递到每个车轮刹车卡钳的活塞上，活塞驱动刹车卡钳夹紧刹车盘从而产生巨大摩擦力令车辆减速刹车辅助措施:引擎刹车、排气刹车、涡电流减速器、防抱死刹车（ABS）刹车过程中可能出现的情况有哪些？技术—刹车系统智能刹车系统汽车上的刹车和油门都由右脚控制，一旦遇到突发事件，慌乱中“把油门误当刹车”是经常发生的，驾驶员误踩油门所引发的交通事故占重大交通事故中的12.6%。为了防止误踩油门事故的发生，汽车市场迫切需求将智能型刹车单元和制动单元组合为一体的刹车系统。技术—刹车系统智能刹车系统技术—刹车系统怎样区分意图（即刹车还是加大油门）？智能刹车系统技术—刹车系统大多数车从起步加速到100km/h，从油门踏板上限到油门踏板下限时间约1s，一般也很少1s内踩到底，而踩刹车踏板时间约在0.15s以下。自动刹车系统欧盟出台了一条交通安全条例，规定2014年开始所有欧盟的新车必须配备自动刹车系统（AEB，AutonomousEmergencyBraking），否则将被EuroNCAP(汽车安全测试机构)的五星级的安全认证拒于门外。自动刹车系统（AEB），是当危险将要出现时，而驾驶者没有及时做出反应，将车速降低或者躲避危险，那么该系统就会介入，帮助制动，以避免事故发生，造成不可挽回的损失E-NCAP的发言人表示，如果所有的车都安装了AEB系统，许多事故都可以避免。E-NCAP的秘书长表示，如果标配了AEB技术，那么一年能够挽救8000人的生命。技术—刹车系统驾驶人走神、疲劳驾驶、对突发事件反应不灵敏等原因，均可瞬间造成交通事故。据统计，约有14%的高速公路交通事故是因为机动车偏离车道引起的。如果驾驶人在3s内注意力不集中，有80%会造成交通事故，主要表现为车道偏离和追尾事故车道保持系统的作用是为了防止车辆偏移，当驾驶员疏忽时，保持车辆仍在控制状态下行驶，它采用警告系统告知驾驶员汽车正在偏移，必要时启动自动控制装置自动控制方向，使车辆回到原来的路线上。实现车道保持系统的前提是什么？获得车-路偏差技术—车道保持系统

车道获取车辆动力学模型控制策略技术—车道保持系统

车道获取机器视觉传感器激光传感器磁钉技术—车道保持系统存在的问题：仅适用于结构化道路；阴影；遮挡提高与改进：利用先验知识，确定感兴趣区域；利用历史信息，建立道路模型（回螺旋线/抛物线）

车道获取车辆动力学模型技术—车道保持系统车道获取车辆动力学模型控制策略技术—车道保持系统

应用情况奥迪A4/A5/Q7/A8、帕萨特CC、奔驰E级、宝马7系列轿车，可以选装车道保持辅助系统。该系统的功能是:只要汽车在行驶中逼近任何一条边界线，车辆将要驶离正常的车道时，系统识别后会通过转向盘上的电机振动转向盘，以警告驾驶人。驾驶人可以自行设置发出车道报警的位置以及转向盘振动的强度。一汽大众CC车型装备了LaneAssit车道偏移警示系统，它采用数字摄像机记录车道标记，并且智能检测汽车在道路上的位置。技术—车道保持系统疲劳驾驶是重大事故的主因疲劳表现形式可见特征：主要包括脸部表情、眼部运动、头部动作及驾驶姿势不可见特征：主要包括心电波、脑电波、心率变化、施加在方向盘上的握力变化技术—驾驶监视（疲劳）技术方案1---基于PERCLOS装置的疲劳判断技术—驾驶监视（疲劳）技术方案2---基于驾驶人生理信号的检测方法疲劳状态下，驾驶员的生理指标脑电图、心电信号会偏离正常状态的指标。脑电图中的delta波和theta波的活动会大幅度增长，而alpha波活动会有小幅增长心电信号会明显的有规律的下降，并且心率变化和疲劳程度的变化有内在的关系

基于生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高，但生理信号需要采用接触式测量，且对个人依赖程度较大，在实际用于驾驶人疲劳监测时有很多的局限性，因此主要应用在实验阶段，作为实验的对照参数技术—驾驶监视（疲劳）技术方案3---基于行为的疲劳判断驾驶员处于疲劳状态时，驾驶姿势和驾驶行为僵化呆滞，动作迟缓，或者出现一些典型的行为特征，主要有：方向盘握力频繁点头技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状在欧洲的e-safety项目中,开发了AWAKE驾驶诊断系统。该系统利用视觉传感器和方向盘操纵力传感器实时获取驾驶员信息,并利用人工智能算法判断驾驶员的状态(清醒、可能打磕睡、打磕睡)。当驾驶员处于疲劳状态时,通过声音、光线、振动等刺激驾驶员,使其恢复清醒状态。技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状瞌睡预警系统简称DDS（TheDrowsyDriverDetectionSystem），这是一种基于PERCLOS算法，能够检测出驾驶员是否疲劳驾驶，并且发出预警信号的综合系统。该系统的工作原理是通过雷达扫描瞳孔状况并通过数据匹配来判断驾驶员疲劳状态，倘若驾驶员处于疲劳状态该系统就会对驾驶员做出险前预警。驾驶员因疲劳有可能在驾驶中突然进入梦乡，在此千钧一发之际该系统就会发出尖锐的报警声及时惊醒驾驶员避免交通事故的发生技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状DriverFatigueMonitor（DD850），由美国AttentionTechnologies公司研发推出，是一款基于驾驶员生理反应特征的安全驾驶监控预警产品。该产品通过红外摄像头捕获驾驶员眼部信息，利用PERCLOS作为疲劳报警指标，可直接安装在仪表盘上，报警的敏感度和音量均可手动调节，目前已推广应用。技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状日本先锋公司开发的防止驾驶员开车打瞌睡的系统。它的工作原理是通过监测心跳速度的变化，判断驾驶员是否处于疲劳状态，在睡意来临15分钟前提醒司机注意，防止发生事故。技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状英国的ASTiD(AdvisorySystemforTiredDrivers)DriverAlert装置，它能够综合考虑驾驶员的睡眠信息、已完成的驾驶时长和类型，以及驾驶员的方向盘操作等以判断驾驶员的疲劳状态。汽车启动前需要驾驶员在该装置中输入自己过去24小时的睡眠信息。如果认为必要，该装置会激活声音和图像警报，以提醒驾驶员他们已开始表现出疲劳的早期迹象技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状(国内）眼睛跟踪红外成像系统，由解放军航空医学研究所研发，它的跟踪速度达24帧/s，平均跟踪准确率相当高，达到97.5%。同时航空医学研究所研究了瞌睡时闭眼时间、快眨眼次数、慢眨眼时间和次数的特征模式，据报道该系统能够在16s内分析出疲劳状态。技术—驾驶监视（疲劳）

应用及研究现状(国内）目前国内唯一已经商业化的安全驾驶监控系统的是由中国单片机公共实验室南京研发中心联合南京远驱科技有限公司研究出来的gogo850，它的功能主要是检测驾驶员的眼睛开合情况，特别是增加了对瞳孔的识别。由于睁眼睡觉瞳孔很暗，故即使有驾驶员睁眼睡觉也能被识别出。该系统基于红外图像的处理使得在阳光下和黑暗里都能进行识别，并且还能对带各类眼镜的驾驶员进行识别，实用性很强。技术—驾驶监视（疲劳）根据最新消息，两年后，驾驶员可能会戴上“安全帽”开车，这顶神奇的帽子能够预警“疲劳驾驶”、“醉酒驾驶”，一旦发现司机有异常，汽车便会自动停下。研究此产品的上海交大微软重点实验室研究的“脑机交互”技术有了新进展，测试“驾驶员警觉度”系统有望两年后诞生。研究室人员介绍：“当驾驶员疲劳程度改变时，大脑内部不同脑区神经元放电的同步性会发生改变，对驾驶员的疲劳程度进行估计，从而做出预警。”如果司机驾驶时反应慢了，“安全帽”就会连续发出提示声，进而自动停下；如果司机在醉酒状态下上车，在“安全帽”的判断下，汽车就不会动。技术—驾驶监视（疲劳）历史事故原因统计分析结果表明:正面碰撞事故占总数的28.21%;侧面碰撞事故占36.84%;尾随碰撞事故占11.63%。防撞系统结构技术—防撞系统防撞系统结构技术—防撞系统信息感知测量信号方法：超声波雷达激光机器视觉混合式交互式技术—防撞系统安全状态判断模型：基于当前运动状态下为避免与障碍物碰撞应保持的临界距离。基于制动过程运动学分析基于车间时距的安全距离模型考虑驾驶员特征的安全距离模型交互式制动模型控制策略执行技术—防撞系统技术限速器刹车系统车道保持系统驾驶监视防撞系统安全预警巡视系统路面监视视野扩展系统行驶状态监控发展历程1912年：凯迪拉克的自动启动系统意味着驾驶人不再用手动曲柄启动汽车。1939年：奥兹莫比尔公司推出了第一个自动变速系统。1951年：克莱斯勒推出第一款油压转向系统1958年：克莱斯勒的巡航控制系统使得驾驶人不用再时时注意行驶速度。1970年：克莱斯勒Imperial首先配备防抱死刹车系统。1997年：部分丰田车配备基于雷达的自适应巡航控制，可与前车自动保持安全驾驶距离。发展历程2002年：丰田推出NightView（夜视），可显示前方道路的近红外图像，凸显障碍。2003年：梅赛德斯推出Pre-Safe系统，采用感应器预测迫在眉睫的撞击，采取各种防范措施。2004年：英菲尼迪（日本豪华车品牌）推出第一款“离开车道”警示系统，在车驶离车道时提醒驾驶人。2005年：沃尔沃推出第一款盲点警报系统，当有车进入驾驶人盲点时就会发出警报。2006年：雷克萨斯（丰田旗下高档品牌）推出相机-声纳辅助的平行泊车系统。发展历程2007年：卡内基梅隆大学的Tartan车队赢得美国国防部的自动汽车比赛大奖。2008年：梅赛德斯引进AttentionAssit，在驾驶人显露疲劳征兆时发出警告。2009年：沃尔沃推出行人监测系统。2010年：奥迪无人驾驶自动汽车TTS行驶12.42公里，抵达洛杉矶派克峰顶。发展历程2010年：7辆车组成的Google无人驾驶汽车车队开始在加州道路上试行。2010年：梅赛德斯F800Style概念车展示赛车助手，一款低速适应巡航控制系统。2011年：中国国防科技大学创造的一辆无人驾驶汽车行驶177英里，从长沙开至武汉。实例Google无人驾驶汽车

/automaton/robotics/artificial-intelligence/how-google-self-driving-car-works/Onceasecretproject,Google'sautonomousvehiclesarenowoutintheopen,quiteliterally,withthecompanytest-drivingthemonpublicroadsand,ononeoccasion,eveninvitingpeopletorideinsideoneoftherobotcarsasitracedaroundaclosedcourse.

Google'sfleetofroboticToyotaPriuseshasnowloggedmorethan190,000miles(about300,000kilometers),drivingincitytraffic,busyhighways,andmountainousroadswithonlyoccasionalhumanintervention.Theprojectisstillfarfrombecomingcommerciallyviable,butGooglehassetupademonstrationsystemonitscampus,usingdriverlessgolfcarts,whichpointstohowthetechnologycouldchangetransportationeveninthenearfuture.StanfordUniversityprofessorSebastianThrun,whoguidestheproject,andGoogleengineerChrisUrmsondiscussedtheseandotherdetailsinakeynotespeechattheIEEEInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystemsinSanFranciscolastmonth.Urmson,whoisthetechleadfortheproject,saidthatthe"heartofoursystem"isalaserrangefindermountedontheroofofthecar.Thedevice,aVelodyne64-beamlaser,generatesadetailed3Dmapoftheenvironment.Thecarthencombinesthelasermeasurementswithhigh-resolutionmapsoftheworld,producingdifferenttypesofdatamodelsthatallowittodriveitselfwhileavoidingobstaclesandrespectingtrafficlaws.Thevehiclealsocarriesothersensors,whichinclude:fourradars,mountedonthefrontandrearbumpers,thatallowthecarto"see"farenoughtobeabletodealwithfasttrafficonfreeways;acamera,positionedneartherear-viewmirror,thatdetectstrafficlights;andaGPS,inertialmeasurementunit,andwheelencoder,thatdeterminethevehicle'slocationandkeeptrackofitsmovements.TwothingsseemparticularlyinterestingaboutGoogle'sapproach.First,itreliesonverydetailedmapsoftheroadsandterrain,somethingthatUrmsonsaidisessentialtodetermineaccuratelywherethecaris.Thesecondthingisthat,beforesendingtheself-drivingcaronaroadtest,Googleengineersdrivealongtherouteoneormoretimestogatherdataabouttheenvironment.Whenit'stheautonomousvehicle'sturntodriveitself,itcomparesthedataitisacquiringtothepreviouslyrecordeddata,anapproachthatisusefultodifferentiatepedestriansfromstationaryobjectslikepolesandmailboxes.Thevideoaboveshowstheresults.Atonepointyoucanseethecarstoppingatanintersection.Afterthelightturnsgreen,thecarstartsaleftturn,buttherearepedestrianscrossing.Noproblem:Ityieldstothepedestrians,andeventoaguywhodecidestocrossatthelastminute.Sometimes,however,thecarhastobemore"aggressive."Whengoingthroughafour-wayintersection,forexample,ityieldstoothervehiclesbasedonroadrules;butifothercarsdon'treciprocate,itadvancesabittoshowtotheotherdriversitsintention.Withoutprogrammingthatkindofbehavior,Urmsonsaid,itwouldbeimpossiblefortherobotcartodriveintherealworld研究现状&实例世博会上的智能车意大利帕尔马大学的ARGO系统，2010年10月完成了从意大利到上海15000多公里的无人驾驶试验，车上安装5个激光扫描仪、7个摄像机、GPS全球定位、惯性测量设备、3台Linux电脑和线控驾驶系统等设备，全程应用太阳能电池板供电。德国的无人驾驶出租车国内情况随着我国改革开放的不断发展和科技水平的日益提高，从八五期间也开始了智能车辆方面的研究。但由于起步较晚，以及经济条件的制约，我国在智能车辆研究领域与发达国家仍有一定的差距，目前开展这方面研究工作的单位主要有国防科技大学、清华大学、吉林大学、北京理工大学、中科院沈阳自动化研究所等。国内情况国防科技大学机电工程与自动化学院自20世纪80年代起开始进行无人驾驶智能车辆技术研究，先后研制出四代无人驾驶汽车。第四代自主无人驾驶汽车于2000年6月在长沙市环城高速公路上进行了试验。从1993年开始，由南京理工大学、北京理工大学、浙江大学、国防科技大学、清华大学等多所院校联合研制开发“地面军用智能机器人”项目，选用国产跃进客货车改制而成的智能车上集成了二维彩色摄像机、三维激光雷达、陀螺惯导定位、超声等传感器。其体系结构以水平式结构为主，采用传统的“感知-建模-规划-执行”算法，其直线跟踪速度达到20km/h，避障速度达到5～10km/h。国内情况在国防科工委和国家863计划的资助下，清华大学计算机系智能技术与系统国家重点试验室自1988年开始研制THMR（TsinghuaMobileRobot）系列移动机器人系统。其中THMR-Ⅴ系统是清华大学计算机系研制的新一代智能移动机器人，兼有面向高速公路和一般道路的功能。车体采用道奇7座厢式车改装，装备有彩色摄像机、GPS、磁罗盘光码盘定位系统、激光测距仪LMS220等。采用多层次“感知-动作”行为控制及基于模糊控制的局部路径规划及导航控制。该智能车设计车速为80km/h，一般道路为20km/h。国内情况吉林大学智能车辆课题组自1992年以来，对车辆的自主导航机理及关键技术的开发与应用进行了较为系统的研究，研究领域涉及物流自动化、柔性生产组织、智能车辆自主导航、车辆安全辅助驾驶等领域。在国家自然科学基金、教育部博士基金等项目资助下，课题组已先后研制开发出JUTIV-Ⅰ、JUTIV-Ⅱ、JLUIV-Ⅲ和JLUIV-Ⅳ四代视觉导航智能车辆。目前，该课题组正与一汽大众合作开展新一轮视觉导航物流运输装备AGV的研制工作。2009年6月4日上午，由国家自然科学基金委主办、西安交通大学承办的首届中国“智能车未来挑战”大赛在西安拉开战幕，西安交通大学及上海交通大学、北京理工大学、湖南大学、清华大学、国防科技大学、意大利帕尔玛大学等国内外7所大学的无人驾驶车辆同台竞技，展示了当前我国智能车最前沿的科技魅力。湖南大学获得冠军。首届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛首届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛

北京理工大学参赛车湖南大学参赛车清华大学展示车国防科技大学参赛车第二届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛由国家自然科学基金委员会主办，长安大学承办，广汽丰田汽车有限公司赞助。研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台是国家自然科学基金委员会“视听觉信息的认知计算”重大研究计划的总体目标之一，本届智能车比赛的目的是以比赛为载体，交流和验证我国视听觉信息认知和计算的研究工作成果。第二届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛此次的参赛队伍有十支，分别是北京理工大学、湖南大学、清华大学、国防科技大学、西安交通大学，军事交通学院，装甲兵工程学院，中科院合肥物质研究院，武汉大学，南京理工大学。在为期3天的比赛中，各队展开了基本能力测试和复杂环境综合测试的角逐。其中，基本能力测试包括交通标志识别能力测试和基本驾驶能力测试，而且基本驾驶能力测试有曲线弯道行驶和定点泊车；复杂环境综合主要测试无人驾驶车辆在运动过程中识别交通标志、综合控制机动车、正确使用灯光等装置以及正确感知道路交通情况等各种能力。中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所“智能先锋”获得冠军；武汉大学车队、南京理工大学车队分获亚军和季军。第三届中国“未来挑战”无人驾驶车比赛在内蒙鄂尔多斯市举行。本次比赛是国家自然科学基金委员会为促进重大研究计划“视听觉信息的认知计算”顺利开展所采取的一项重要措施，其目的在于将视听觉信息认知计算的主要研究成果体现在研制具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台上，并以比赛的方式聚焦科学问题，检验相关研究的进展情况，推动该重大研究计划产生具有原创性重大研究成果。本届是首次从封闭道路环境走向真实道路环境的比赛。与国外研发的无人驾驶车辆主要依赖GPS信息和电子地图不同，我国“智能车未来挑战赛”则要求参赛车辆依靠所搭载的摄像机等传感器完成自然环境感知，并检验计算机代替人处理视听觉信息的能力及效率。国内智能