福州大學(xué)至誠(chéng)學(xué)院 劉 鑫

1.引言

無人地面車輛是通過一系列電腦操作系統(tǒng)來控制的智能汽車。一直以來，由于其能避免大量的交通事故得到了大力推崇與支持，早在上個(gè)世紀(jì)就有關(guān)于無人地面車輛的理論和研究出現(xiàn)，其發(fā)展至今已有近百年的歷史。全球首個(gè)無人駕駛汽車制定法規(guī)的地方在美國(guó)的加利福尼亞。2015年12月，加利福尼亞機(jī)動(dòng)車輛管理局（DMV）就指出要求所有無人地面駕駛車輛在試驗(yàn)過程中必須有駕駛員在車內(nèi)，以便于在突發(fā)情況下便于駕駛員接手。然而，自從無人地面車輛開始現(xiàn)身市場(chǎng)后，引發(fā)的安全問題也逐漸凸顯。2016年，特斯拉汽車公司生產(chǎn)的自動(dòng)駕駛轎車發(fā)生事故導(dǎo)致司機(jī)身亡—這是首例汽車自動(dòng)駕駛致死的交通事故。2018年3月18日Uber的一輛無人地面車輛在亞利桑那州發(fā)生交通事故，導(dǎo)致一名行人死亡—這是首例無人地面車輛導(dǎo)致行人死亡事故。這些事故引發(fā)了民眾關(guān)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的新爭(zhēng)論[1,2]。

自動(dòng)駕駛車輛的技術(shù)實(shí)際上是由人工智能計(jì)算、視覺模擬計(jì)算、雷達(dá)、傳感器設(shè)備和全球定位系統(tǒng)協(xié)組成的。但是由于系統(tǒng)組成上存在方方面面的缺陷，如傳感性能不足、系統(tǒng)漏洞等原因，導(dǎo)致自動(dòng)駕駛車輛不可靠。若要提高地面無人車輛可靠性，就應(yīng)該從地面控制系統(tǒng)、傳感系統(tǒng)和交通設(shè)施等方面進(jìn)行深入的分析和研究。

2.無人地面車輛控制系統(tǒng)研究

2.1 PID控制

Cremean等[3]以前方道路曲率變化為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了PID反饋控制+前饋控制的無人汽車輛運(yùn)動(dòng)控制器。Netto等[4]提出了動(dòng)態(tài)特性反饋的PID橫向算法。孫振平等人[4]提出了單點(diǎn)預(yù)瞄設(shè)計(jì)的PID控制器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)無人駕駛車輛的控制。PID控制算法簡(jiǎn)單可靠，實(shí)現(xiàn)難度小，具有較好的魯棒性，能夠使車輛的橫向和縱向控制得以實(shí)現(xiàn)。但對(duì)于較為復(fù)雜的狀況，如要同時(shí)對(duì)車輛要求完成橫向和縱向任務(wù)時(shí)，PID算法的實(shí)施效果就變得不夠精確。為了提高精確性，建議PID中的參數(shù)設(shè)置需根據(jù)不同路況加入非線性調(diào)整，同時(shí)對(duì)參數(shù)與車輛之間的匹配試驗(yàn)也需要做大量的工作。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

隨著對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)的加深，車輛工程師正嘗試把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論用來構(gòu)建無人駕駛車輛的控制系統(tǒng)，通過拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)件基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛員，利用人類駕駛員的動(dòng)作作為模型的訓(xùn)練樣本，這種方式的控制效果不佳，通用性低。為了解決這一缺點(diǎn)，研究者又開始將車輛動(dòng)力學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雜合在一起對(duì)模型進(jìn)行建立，這種方法把穩(wěn)定性、失穩(wěn)特征、跟隨誤差作為目標(biāo)函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行不斷的訓(xùn)練，這種方法和人類駕駛員駕駛方法類似，具有一定適應(yīng)性[5]。

2.3 最優(yōu)控制

王榮本等[6]人研究了自動(dòng)車輛橫向控制最有問題，設(shè)計(jì)了最優(yōu)化控制器。馬瑩[7]等人提出了時(shí)間最優(yōu)化預(yù)瞄的無人駕駛車輛控制算法，假定目標(biāo)范圍內(nèi)的車輛所在道路的曲率沒有變化，則設(shè)計(jì)的控制器參數(shù)可以通過數(shù)學(xué)求解，實(shí)時(shí)控制無人車輛的行駛狀態(tài)。最優(yōu)控制目前在國(guó)內(nèi)一般是把無人駕駛車輛進(jìn)行簡(jiǎn)化，在沒有外部干擾的條件下，最優(yōu)控制的精確度較高。

3.無人地面車輛傳感器研究

自動(dòng)機(jī)械汽車工程師首要考慮的是識(shí)別進(jìn)入行駛路段的人/車的方法。這種情況其實(shí)并不少見，例如前方突然停下來的汽車、突然串入道路的一只羊、過路的行人。工程師們?cè)谠O(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)時(shí)一定需要保證汽車能盡早捕捉到前方有阻擋物的信號(hào)，以確保汽車能及時(shí)地采取適當(dāng)措施，通過減速、迂回甚至及時(shí)停車的方式來避讓開路障。

3.1 頂部激光雷達(dá)

激光雷達(dá)系統(tǒng)是位于汽車頂部的桶狀物體，它能以每秒多次的速度生成汽車周圍的3D成像。盡管惡劣的天氣、遙遠(yuǎn)的距離在一定程度上會(huì)影響頂部激光雷達(dá)的準(zhǔn)確性，但頂部激光雷達(dá)依舊是非常重要的成像工具，是每輛無人地面車輛上必備的設(shè)備。

3.2 前端雷達(dá)

前端雷達(dá)使用的不是激光而是無線電波。無線電波雷達(dá)更能抗環(huán)境干擾能力，但是在遇到雨雪時(shí)也會(huì)降低分辨率，并影響成像。根據(jù)部署的雷達(dá)數(shù)量不同，提供的距離像會(huì)存在差異。盡管雷達(dá)之間的成像會(huì)有大幅重疊，但對(duì)于偵測(cè)障礙物會(huì)更準(zhǔn)確。

3.3 短焦和長(zhǎng)焦光學(xué)相機(jī)

激光雷達(dá)和雷達(dá)可確定物體的形狀，但不能夠讀取標(biāo)記，感應(yīng)物體顏色。因此有了可見光相機(jī)，無人地面車輛上的這些相機(jī)密切關(guān)注標(biāo)志著汽車剎車、交通燈的指示器等標(biāo)記。尤其是在汽車前端設(shè)置相機(jī)可得到汽車前進(jìn)道路的圖像。

4.無人地面車輛交通基礎(chǔ)設(shè)施

道路智能化是對(duì)無人地面車輛至關(guān)重要的。智能、互聯(lián)的道路基礎(chǔ)設(shè)施指的并不是簡(jiǎn)單擺放在路面的的信號(hào)燈、路牌、交通指示標(biāo)志，而是對(duì)現(xiàn)有的交通模式進(jìn)行適當(dāng)修改，讓智能道路為智能車輛服務(wù)，全面提升道路通信能力，通過建立車輛的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，根據(jù)不同車輛的需求，為車輛提供車速引導(dǎo)、紅燈預(yù)警、車輛避讓、行人避讓、放置沖撞、惡劣天氣預(yù)報(bào)等各種實(shí)用性服務(wù)。