机工社新能源汽车技术 第2版教学课件第11章_智能网联系统
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智能驾驶系统
智能驾驶系统包括自动驾驶和辅助驾驶两部分, 它依靠各种传感器所反馈的感知信号, 经 过中央控制器进行整合、 分析、 计算, 最终通过数据传输电路将电信号传输到各个执行机构实 现车辆的运行。 智能驾驶系统包括感知层、决策 规划层和控制执行层 3 个层面的部件。
基于多传感器的环境感知
为了能够更好地感知到周围人、车、路等环境状况, 便于智能驾驶系统了解所处的交通系统, 常通过各类传感器了解周围环境状况并准确反馈 给驾驶人或智能驾驶控制器, 以便其了解车辆所处区域的周围道路及人、 车等障碍物的位置关系, 并进行精确的分析计算和决策。 对周 围环境信 息的感知是自动驾驶的实现基础, 所涉及的传感器主要有毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、摄像头等
➢ 线控制动 包括电子机械制动和电子液压制动。 其中, 电子液压制动是由电控单元驱动液压 系统实现制动, 电子机械制动是直接采用电子 制动卡钳制动, 电控单元可以直接将电信号发给 制动器实现快速制动。在智能驾驶系统中, 还引入了车身稳定控制系统, 通过采集、分析 车辆的行驶状况来进行综合判断, 实现制动及时介入, 避免出现车辆侧翻、制动抱死、侧滑等情况。
➢ 激光雷达 通过向车辆周边环境发射激光束并接收反馈回来的信号来测算周边环境中静态或动态物体的位置、速度等信息, 然后计算、整合 形成被探测物的几何、距离和速度图像等。激光雷达因其精度高、抗干扰能力强而成为目前智能驾驶车辆最佳的技术路线和方案之一。 激 光雷达必须安装在车外, 通过高速旋转或多个激光雷达共同作用实现车辆周边 30 ~ 200 米范围内 的 360°探测。 目前所采用的激光雷达分 为单线和多线两种类型, 其中多线激光雷达可获得精确度极高的速度、距离和角度分辨率, 经后期计算可形成厘米级的 3D 地图。激光雷达 对于光 线条件的要求较低, 但会受到空气中的雨、雪、 雾霾等的影响。
➢ 线控节气门 主要由加速踏板、踏板位移传感器、电控单元等组成。位移传感器实时监测加速踏板的位置变化并将变化量发送给 电控单元, 电控单元进行计算并将控制信号传递给电机控制器。当车辆自动驾驶时, 由整车控制器根据周围道路环境和规 划路径发 出相关驱动指令给电机控制器, 实现车辆驱动。
➢ 线控悬架 由电子控制空气悬架, 包括电控单元、电磁阀、高度传感器、气囊、推力杆等。 电控单元通过接收整车控制器发来的相 关车辆状态参数和需要调节的参数, 按照设定的控 制逻辑调整空气悬架内部电磁阀的开 度, 实现对各个减振气囊的 充、放气调节 。相比传统悬 架, 线控悬架不仅可以更好地减小路面冲击和行驶振动、噪声, 提高车辆舒适性, 还可以实现 主动控制, 提高整车的 安全性。
在自动驾驶系统控制器进行控制计算和分析时, 首先要对收集到的信息进行处理, 然后基于对各种信息的分析、 计算做出执行机构的驱动决 策。 在这个过程中, 有两种处理模式, 一种处理模式是将从周边环境感知得到的信息与相关的信息进行比对, 包括目的地信息、车辆自身信息、 路线规划信息等, 经过层层比对筛选后完成相关执行机构的控制要求并发送给控制机构; 另一种处理模式是将各个系统中的信息并行进行分析, 通 过控制器进行整体规划和考虑, 形成最终的决策规划。
➢ 线控转向系统 具备路感模拟的转向盘及转向器总成组成。 转向盘系统通过测量转向盘转 角及转矩将驾驶人的转向意图转换成数字信号 并发送到主控制器, 主控制器结合车速、加速度、横摆角等车辆信息控制转向器的转动; 同时通过控制器的回馈信号产生转向盘回正力矩 并反馈给驾驶人。转向器总成是实现转向的执行部件, 可以通过驾驶人操作转向盘或自动驾驶控制器输入指令
➢ 摄像头 摄像头拥有有较高的分辨率, 可以对周围物体颜色、 对比度和光学字符等识别的功能。摄像头可以将从周围环境中捕捉到的光信号 转化为模拟电信号, 再通过图像信息转化为数字信号并形成对周围环境的感知, 但摄像头对于环 境的感知受到光线明暗的影响。摄像头的成 本较低且应用范围广, 一般情况下在自动驾驶车辆中均会装备前视、后视、环视等多角度方位的摄像头。摄像头通过对其采集的图像进行分 析、计算, 能够识别出行人、车辆、标志标线等环境信息, 并与其他传感器一并实现自动和辅助驾驶以及监测预警等功能。
在自动驾驶分析、 计算过程中, 除了处理传感器反馈的数据形成 3D 环境构型, 还需要对驾驶路径进行规划。目前主流的路径规划方式有全 局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划指在现有的环境和路网中, 根据目的地信息按照驾驶人的要求规划出一条最优路径。局部路径规 划可以理解为一种实时的路径规划, 通过对周围环境的实时探测以及整体交通路网信息变化, 实时调整路径信息并确定下一步的行驶轨迹。 在实 际操作中, 一般会将全局路径规划与局部路径规划协同使用, 既在事前规划好方案, 也进行实时反馈与校正, 以确保自动驾驶车辆 始终处于最优的 驾驶路径中。
基于线控系统的执行控制
执行控制系统是自动驾驶最终的实现基础, 其主要作用是将控制器发出的指令依靠信号线联通, 将电信号进行传递并实现对驱动、 转 向、 制动、 灯光以及车身姿态等的控制与调整, 最终实现车辆的自主运行和行驶。
在自动驾驶的控制执行方面, 目前主要对车辆的纵向和横向进行控制, 但随着技术的发展, 垂直向也会进行优化控制, 从而满足驾驶人对 驾驶舒适度的要求。 纵向控制包括车辆的驱动和制动控制, 使车辆能够按照要求的速度行驶, 保证了车辆的行驶速度、 车间距离与行驶安 全。 横向控制包括车辆转向和车身姿态控制, 主要是在不同的车速、 载荷、 风阻、 路况等条件 下, 通过转向盘角度的调整以及车轮制动 的控制使车辆保持期望的行车轨迹以及良好的乘坐舒适性和稳定性。自动驾驶车辆的执行机构主要包括线控转向、 线控制动、 线控节气 门、 线控悬架等。
单一传感器具有其本身的局限性, 因此智能驾驶汽车的感知系统一般都由以上多个不同传感器组合而成, 通过各种雷达、摄像头及传感器的 综合探测完成多传感信息融合和多传感信息交互, 完成在近、中、远不同距离和范围内对周边环境的整体信息获取, 包括道路车道标线、 交通标 志及信号、 车身周围全视角内的车辆、 人员等情况，也就是智能驾驶领域通常说的多传感器融合。
➢ 毫米波雷达 利用无线电波完成物体的探测和定位, 可以准确地获取物体的位置、 速度等, 能够识别和穿透一定的烟尘和雾霾, 但由于声波会 在复杂环境中发生漫反射, 因此存在一定的误差。 目前主流的毫米波雷达有 24GHz 的中距雷达和 77GHz 的长距雷达两种, 其中 77GHz 的 长距雷达在测定距离和速度的准确性及角分辨率方面更加精准。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于分析计算的决策管理
通过传感器获取周围环境后, 就需要自动驾驶系统中的决策控制层进行分析计算, 获取所 处道路标志、 标线和路网信息、 周边交通状况以及 参与者信息等, 然后结合自身车辆的行驶数 据信息以及目的地信息等, 做出下一步控制执行层的决策规划和最优的路径规划, 并将指令下 达到执行 层的各个机构。
车联网系统
车联网系统指通过车载终端设备能够实现车辆与外界连通, 将车端和外界的信息进行采集、 存储和交互的一系列 设备。 一般情况下车联网系统都具备实时采集传输功能, 可通过移动 网络实现交互。 车联网系统一般分为三大部分: 车载终端、云端平台和数据分析单元。 在车辆运行过程中, 车辆相关数据被按时发给云端平台由其进行分析处理, 同时 后台向车载终端发送 相关数据来优化调整车辆的状态。
层层推进的串联结构能够逐步缩小工作范围, 相应的处理精度和能力也会显著提升, 但会由于整个流程过长而造成系统崩溃或重新计算等问题。 并行处理是同步调用所有传感器信息,缩短了响应时间并简化了整体信息存储量, 但由于算法复杂, 对控制器的算法逻辑和算力要求较高。 为了提高自动驾驶对于实际交通环境的处理能力, 目前大部分的分析、决策体系都采用串、并联混合模式推进, 一方面保证计算精度, 另一方面加 强响应速度并减小系统崩溃的概率。
➢ 超声波雷达 通过向外界发出高于人类听觉水平的高频声音来判断周围环境, 具有频率高、波长短等特点, 且对于液体等的穿透力较强, 主要 用于检测近距离物体场景并形成 3D 映射, 在近距离环境内其精度可达到 1cm。由于超声波雷达的侦测距离短, 因此天气对其影响较小。超 声波雷达前期主要用于倒车雷达、辅助泊车等辅助驾驶系统, 目前已逐渐应用到自动泊车、自动驻车等自动驾驶领域。
智能驾驶系统包括自动驾驶和辅助驾驶两部分, 它依靠各种传感器所反馈的感知信号, 经 过中央控制器进行整合、 分析、 计算, 最终通过数据传输电路将电信号传输到各个执行机构实 现车辆的运行。 智能驾驶系统包括感知层、决策 规划层和控制执行层 3 个层面的部件。
基于多传感器的环境感知
为了能够更好地感知到周围人、车、路等环境状况, 便于智能驾驶系统了解所处的交通系统, 常通过各类传感器了解周围环境状况并准确反馈 给驾驶人或智能驾驶控制器, 以便其了解车辆所处区域的周围道路及人、 车等障碍物的位置关系, 并进行精确的分析计算和决策。 对周 围环境信 息的感知是自动驾驶的实现基础, 所涉及的传感器主要有毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、摄像头等
➢ 线控制动 包括电子机械制动和电子液压制动。 其中, 电子液压制动是由电控单元驱动液压 系统实现制动, 电子机械制动是直接采用电子 制动卡钳制动, 电控单元可以直接将电信号发给 制动器实现快速制动。在智能驾驶系统中, 还引入了车身稳定控制系统, 通过采集、分析 车辆的行驶状况来进行综合判断, 实现制动及时介入, 避免出现车辆侧翻、制动抱死、侧滑等情况。
➢ 激光雷达 通过向车辆周边环境发射激光束并接收反馈回来的信号来测算周边环境中静态或动态物体的位置、速度等信息, 然后计算、整合 形成被探测物的几何、距离和速度图像等。激光雷达因其精度高、抗干扰能力强而成为目前智能驾驶车辆最佳的技术路线和方案之一。 激 光雷达必须安装在车外, 通过高速旋转或多个激光雷达共同作用实现车辆周边 30 ~ 200 米范围内 的 360°探测。 目前所采用的激光雷达分 为单线和多线两种类型, 其中多线激光雷达可获得精确度极高的速度、距离和角度分辨率, 经后期计算可形成厘米级的 3D 地图。激光雷达 对于光 线条件的要求较低, 但会受到空气中的雨、雪、 雾霾等的影响。
➢ 线控节气门 主要由加速踏板、踏板位移传感器、电控单元等组成。位移传感器实时监测加速踏板的位置变化并将变化量发送给 电控单元, 电控单元进行计算并将控制信号传递给电机控制器。当车辆自动驾驶时, 由整车控制器根据周围道路环境和规 划路径发 出相关驱动指令给电机控制器, 实现车辆驱动。
➢ 线控悬架 由电子控制空气悬架, 包括电控单元、电磁阀、高度传感器、气囊、推力杆等。 电控单元通过接收整车控制器发来的相 关车辆状态参数和需要调节的参数, 按照设定的控 制逻辑调整空气悬架内部电磁阀的开 度, 实现对各个减振气囊的 充、放气调节 。相比传统悬 架, 线控悬架不仅可以更好地减小路面冲击和行驶振动、噪声, 提高车辆舒适性, 还可以实现 主动控制, 提高整车的 安全性。
在自动驾驶系统控制器进行控制计算和分析时, 首先要对收集到的信息进行处理, 然后基于对各种信息的分析、 计算做出执行机构的驱动决 策。 在这个过程中, 有两种处理模式, 一种处理模式是将从周边环境感知得到的信息与相关的信息进行比对, 包括目的地信息、车辆自身信息、 路线规划信息等, 经过层层比对筛选后完成相关执行机构的控制要求并发送给控制机构; 另一种处理模式是将各个系统中的信息并行进行分析, 通 过控制器进行整体规划和考虑, 形成最终的决策规划。
➢ 线控转向系统 具备路感模拟的转向盘及转向器总成组成。 转向盘系统通过测量转向盘转 角及转矩将驾驶人的转向意图转换成数字信号 并发送到主控制器, 主控制器结合车速、加速度、横摆角等车辆信息控制转向器的转动; 同时通过控制器的回馈信号产生转向盘回正力矩 并反馈给驾驶人。转向器总成是实现转向的执行部件, 可以通过驾驶人操作转向盘或自动驾驶控制器输入指令
➢ 摄像头 摄像头拥有有较高的分辨率, 可以对周围物体颜色、 对比度和光学字符等识别的功能。摄像头可以将从周围环境中捕捉到的光信号 转化为模拟电信号, 再通过图像信息转化为数字信号并形成对周围环境的感知, 但摄像头对于环 境的感知受到光线明暗的影响。摄像头的成 本较低且应用范围广, 一般情况下在自动驾驶车辆中均会装备前视、后视、环视等多角度方位的摄像头。摄像头通过对其采集的图像进行分 析、计算, 能够识别出行人、车辆、标志标线等环境信息, 并与其他传感器一并实现自动和辅助驾驶以及监测预警等功能。
在自动驾驶分析、 计算过程中, 除了处理传感器反馈的数据形成 3D 环境构型, 还需要对驾驶路径进行规划。目前主流的路径规划方式有全 局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划指在现有的环境和路网中, 根据目的地信息按照驾驶人的要求规划出一条最优路径。局部路径规 划可以理解为一种实时的路径规划, 通过对周围环境的实时探测以及整体交通路网信息变化, 实时调整路径信息并确定下一步的行驶轨迹。 在实 际操作中, 一般会将全局路径规划与局部路径规划协同使用, 既在事前规划好方案, 也进行实时反馈与校正, 以确保自动驾驶车辆 始终处于最优的 驾驶路径中。
基于线控系统的执行控制
执行控制系统是自动驾驶最终的实现基础, 其主要作用是将控制器发出的指令依靠信号线联通, 将电信号进行传递并实现对驱动、 转 向、 制动、 灯光以及车身姿态等的控制与调整, 最终实现车辆的自主运行和行驶。
在自动驾驶的控制执行方面, 目前主要对车辆的纵向和横向进行控制, 但随着技术的发展, 垂直向也会进行优化控制, 从而满足驾驶人对 驾驶舒适度的要求。 纵向控制包括车辆的驱动和制动控制, 使车辆能够按照要求的速度行驶, 保证了车辆的行驶速度、 车间距离与行驶安 全。 横向控制包括车辆转向和车身姿态控制, 主要是在不同的车速、 载荷、 风阻、 路况等条件 下, 通过转向盘角度的调整以及车轮制动 的控制使车辆保持期望的行车轨迹以及良好的乘坐舒适性和稳定性。自动驾驶车辆的执行机构主要包括线控转向、 线控制动、 线控节气 门、 线控悬架等。
单一传感器具有其本身的局限性, 因此智能驾驶汽车的感知系统一般都由以上多个不同传感器组合而成, 通过各种雷达、摄像头及传感器的 综合探测完成多传感信息融合和多传感信息交互, 完成在近、中、远不同距离和范围内对周边环境的整体信息获取, 包括道路车道标线、 交通标 志及信号、 车身周围全视角内的车辆、 人员等情况，也就是智能驾驶领域通常说的多传感器融合。
➢ 毫米波雷达 利用无线电波完成物体的探测和定位, 可以准确地获取物体的位置、 速度等, 能够识别和穿透一定的烟尘和雾霾, 但由于声波会 在复杂环境中发生漫反射, 因此存在一定的误差。 目前主流的毫米波雷达有 24GHz 的中距雷达和 77GHz 的长距雷达两种, 其中 77GHz 的 长距雷达在测定距离和速度的准确性及角分辨率方面更加精准。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于分析计算的决策管理
通过传感器获取周围环境后, 就需要自动驾驶系统中的决策控制层进行分析计算, 获取所 处道路标志、 标线和路网信息、 周边交通状况以及 参与者信息等, 然后结合自身车辆的行驶数 据信息以及目的地信息等, 做出下一步控制执行层的决策规划和最优的路径规划, 并将指令下 达到执行 层的各个机构。
车联网系统
车联网系统指通过车载终端设备能够实现车辆与外界连通, 将车端和外界的信息进行采集、 存储和交互的一系列 设备。 一般情况下车联网系统都具备实时采集传输功能, 可通过移动 网络实现交互。 车联网系统一般分为三大部分: 车载终端、云端平台和数据分析单元。 在车辆运行过程中, 车辆相关数据被按时发给云端平台由其进行分析处理, 同时 后台向车载终端发送 相关数据来优化调整车辆的状态。
层层推进的串联结构能够逐步缩小工作范围, 相应的处理精度和能力也会显著提升, 但会由于整个流程过长而造成系统崩溃或重新计算等问题。 并行处理是同步调用所有传感器信息,缩短了响应时间并简化了整体信息存储量, 但由于算法复杂, 对控制器的算法逻辑和算力要求较高。 为了提高自动驾驶对于实际交通环境的处理能力, 目前大部分的分析、决策体系都采用串、并联混合模式推进, 一方面保证计算精度, 另一方面加 强响应速度并减小系统崩溃的概率。
➢ 超声波雷达 通过向外界发出高于人类听觉水平的高频声音来判断周围环境, 具有频率高、波长短等特点, 且对于液体等的穿透力较强, 主要 用于检测近距离物体场景并形成 3D 映射, 在近距离环境内其精度可达到 1cm。由于超声波雷达的侦测距离短, 因此天气对其影响较小。超 声波雷达前期主要用于倒车雷达、辅助泊车等辅助驾驶系统, 目前已逐渐应用到自动泊车、自动驻车等自动驾驶领域。