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自動駕駛車輛是如何理解周邊環境,并做出駕駛決策的?

放大字體 縮小字體 發布日期:2021-08-27 10:04:16   來源:新能源汽車網  編輯:全球新能源汽車網  瀏覽次數:519
核心提示:2021年08月27日關于自動駕駛車輛是如何理解周邊環境,并做出駕駛決策的?的最新消息:全球汽車快訊 據外媒報道,美國汽車工程師學會(SAEInternational,the Society of Automotive Engineers)將車輛自動化的程度分了六個等
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全球汽車快訊 據外媒報道,美國汽車工程師學會(SAEInternational,the Society of Automotive Engineers)將車輛自動化的程度分了六個等級:從0級自動駕駛(我們日常使用的常規車輛)到5級自動駕駛(無需人員介入操作的車輛)。

目前的技術水平,距5級自動駕駛水平仍遙遙無期,因為有許多駕駛情境,自動駕駛車輛無法像人類駕駛員那樣去應對。

換言之,若汽車業及學術技術能夠再接再厲,或許5級自動駕駛車輛的到來要比我們的預期早一些。一輛沒有方向盤的汽車,您能想象其運行情況嗎?

讓我們來關注下某些可實現車輛駕駛的自動化操作的促成技術吧,并了解下這類技術是如何被整合到車輛中,從而使轎車、卡車或SUV能夠在街道上自動航行的。

首先,讓我們想象下,我們想要令車輛自動化,該車輛需要以下三要素的輔助:

自動駕駛車輛所需的元件

高清地圖

狀態與地理定位觀測器

動作操控

在我們計劃解決這類自動駕駛車輛的核心問題時,我們還需要先了解一些背景概念,如:我們所使用的傳感器。

自動駕駛車載傳感器

激光雷達:該遙感法借助脈沖激光器發射光束,從而完成測距(可變距離)。該技術可掃描道路和樓宇。憑借激光雷達掃描,我們的設備生成云點(從字面上講,就是點的數據集),以此來呈現真實世界的環境。

雷達(無線電定向與測距,radio detection and ranging):該探測系統采用無線電波來測定目標物的范圍、角度或速度。雷達是一款用于自動駕駛車輛的、簡單的傳感器,盡管其測距能力較近,但相較于激光雷達,其價格相對便宜。目前,我們的車輛已采用雷達技術,將其用于停車時的碰撞規避功能。

全球(衛星)定位系統(GPS):簡單地說,我們都知道GPS的含義。當您使用所需的智能手機時,你或許需要確定自己在地球上的具體地理定位。當您啟用GPS后,您就擁有了谷歌地圖或其他地理定位相關的功能。

攝像頭:這類重要的車載傳感器使車輛能夠識別真實世界中的目標物和人。得益于機械學習技術的最新發展,特別是卷積神經網絡,自動駕駛車輛可使用攝像頭來實現目標檢測和目標識別。

如今,讓我們關注下自動駕駛的核心方面。

高清地圖

車輛需要完成的頭一件事情就是要探查車輛在全球中的位置。為此,自動駕駛車輛需要配置高清地圖,該地圖含有大量的道路及周邊環境的數據。打造高清地圖需要耗費大量的精力,目前,有許多公司專注于制作高清地圖,并確保其數據處于最新狀態。

為創建高清地圖,需要結合使用激光雷達和攝像頭,通過掃描來獲取車輛周邊區域的數據,再采用計算機視覺系統來分析數據,從而從中提取道路信號、附近車輛及車道目標物。

自動駕駛車輛務必始終了解其處于成熟駕駛路徑中的哪條車道上,包括:所有必要的車道變動。為此,我們采用LANENET,后者是自動駕駛汽車圈內使用范圍較廣的程序庫。

狀態觀測器

狀態觀測器將協調所有車載傳感器的數據輸入值,確保車輛始終處于在最新版的高清地圖內。為此,該類狀態觀測器通過接收車輛不同部件發來的數據輸入值,然后再整合該類數據。

不同的情境可能會偏重不同類型的傳感器。舉個例子,若車輛在隧道內行駛,GPS信號可能不太穩定,該狀態觀測器可能會依賴激光雷達、雷達等其他傳感器及輪胎的動能來更新車輛的地理定位。

同時,在高速公路(或英國的高速公路)上行駛時,在前方行駛的卡車或許會遮擋車載激光雷達,阻止其感知車輛外部的環境。在這種情況下,我們的自動駕駛車輛將像瞎子一樣,無法感知周邊環境。

但若有可靠的高清地圖及GPS信號的輔助,我們的車輛就能非常清楚地了解到其前方的路況(確定是在下個路口還是在下下個路口駛離高速)。

自動駕駛車輛是如何理解其周邊世界/環境的?

車載計算機負責駕駛車輛,車載系統與云端相連,可獲得詳細的、基于云端的地圖數據,包括以下數據:

交通標志和交通燈

實體目標,包括:樓宇、消防栓和路燈柱

行為要素,如:限速和駕駛規范

車載系統可識別真實世界和地圖間的差異之處,然后同時更新本地和云端的地圖信息,使得網絡中的其他車輛也能因此而受益。

憑借一份可靠的地圖,車輛的自動駕駛系統可聚焦于環境中的動態要素,如:其他車輛和行人

最后,狀態觀測器將接受自動駕駛車輛的多個車載傳感器所發來的數據并將其融合。所有車載傳感器的數據發送頻率并非完全一致。激光雷達每毫秒可提供許多次脈動(pulsations),而GPS的更新時間略長。狀態觀測器可將不同輸入數據的數值相統一。

運動規劃器

運動規劃器是一個大型的算法數據集,其將基于車輛的行駛路徑發揮作用。運動規劃器負責動作。若我們旨在令一輛自動駕駛車輛從A點行駛到B點,首選方案可能是向前開(或是倒車亦或是轉向)。

運動規劃器負責確定車輛抵達目的地所需采用的操作。該部件將幫助車輛了解障礙物將于何時阻擋車輛的去路,而運動規劃器則要求進行緊急剎車。當車輛需要變道時,運動規劃器將要求做出切換車道的操作。

當沉浸到自動駕駛車輛的世界中時,上述內容是需要考慮的基本概念。在自動駕駛車輛的研發過程中,盡管我們還需要考慮諸多程序庫、算法、車輛架構,但您現在應該對自動駕駛車輛的自動化打造有了一個基礎的了解了吧。(本文為編譯作品,所用英文原文和圖片選自builtin)

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關鍵詞: 車輛 觀測器 地圖 數據


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