鄧天擇

1 無人駕駛汽車的研究背景

1.1 無人駕駛汽車的現(xiàn)狀及前景

現(xiàn)如今我們每個(gè)人的日常生活已經(jīng)都離不開汽車。無人駕駛汽車就是一種能載客的移動(dòng)式機(jī)器人。隨著汽車產(chǎn)業(yè)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算能力的融合，無人駕駛汽車日益發(fā)展起來，而目前無人車尚處于研發(fā)過程中，并未量產(chǎn)，還需要采集大量數(shù)據(jù)，方可應(yīng)用于實(shí)際生活。

無人駕駛汽車相對(duì)于傳統(tǒng)汽車，其依靠計(jì)算機(jī)對(duì)全車傳感器反饋的信號(hào)做出判斷，在極短的時(shí)間內(nèi)調(diào)整轉(zhuǎn)向，加減速等指令以適應(yīng)新的變化，計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度和反應(yīng)時(shí)間相較于人類而言大幅縮短，因而減少了因?yàn)轳{駛員來不及反應(yīng)而造成的事故。同時(shí)，當(dāng)事故進(jìn)一步減少時(shí)，汽車也不必再通過嚴(yán)苛的碰撞測試，車體可以節(jié)約大量的材料，而他們又可以被應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域。

當(dāng)無人駕駛技術(shù)與城市規(guī)劃相結(jié)合時(shí)，通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)車輛與車輛之間的溝通，讓信息實(shí)現(xiàn)拓?fù)鋫鬏?，并且每臺(tái)無人車都可以進(jìn)行信息的收發(fā)，這樣一來能明顯提高信息傳遞效率，協(xié)調(diào)交通。

按照自動(dòng)化程度劃分，無人駕駛分為Lv0-Lv5六級(jí)，而現(xiàn)在已經(jīng)研發(fā)出的無人駕駛汽車大多處于Lv2-Lv3，即根據(jù)駕駛環(huán)境對(duì)轉(zhuǎn)向和加減速提供智能輔助。而無人駕駛汽車的終極目標(biāo)是達(dá)到Lv5，也就是實(shí)現(xiàn)駕駛系統(tǒng)能獨(dú)立自主完成所有操作，并且可以在所有道路和環(huán)境下行駛。

是以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)作為驅(qū)動(dòng)力實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步的。最近幾年，國內(nèi)外多家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都在著手進(jìn)行無人駕駛汽車的相關(guān)研發(fā)以及測試。

1.2 無人駕駛汽車面臨的挑戰(zhàn)

1.2.1 無人駕駛汽車相關(guān)技術(shù)還需要完善和提高

目前，各大公司無人駕駛汽車的原型車基本為電動(dòng)車，續(xù)航里程，能源供給等問題仍舊制約發(fā)展。無人駕駛汽車本身的控制算法及導(dǎo)航精度問題也被人們所詬病。

1.2.2 交通法規(guī)的制定及其倫理道德問題

如無人駕駛汽車走入生活，還需加快法律法規(guī)的制定。同時(shí)，計(jì)算機(jī)在面對(duì)事故時(shí)也應(yīng)有能力自行處理。

1.2.3 沖擊傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)及相關(guān)工業(yè)鏈

無人駕駛汽車進(jìn)入市場，會(huì)導(dǎo)致相關(guān)人員失業(yè)，需要妥善安置。

2 移動(dòng)式機(jī)器人的控制及導(dǎo)航算法的設(shè)計(jì)

2.1 關(guān)于無人駕駛汽車的硬件設(shè)計(jì)

無人駕駛汽車分為控制層、執(zhí)行層和感知層。簡單來說，控制層包括嵌入式系統(tǒng)、各種處理器GPU和CPU等；執(zhí)行層包括機(jī)器人的直流伺服電機(jī)、舵機(jī)等，它們對(duì)無人車進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。無人車一般選用電驅(qū)動(dòng)，來提高其靈活性。感知層包括激光傳感器、超聲傳感器、紅外傳感器等用來測距的傳感器；車輪編碼器感知機(jī)器人運(yùn)動(dòng)位移及速度變化；電機(jī)電流傳感器感知電流變化；可利用雷達(dá)和攝像頭完成導(dǎo)航中地圖的創(chuàng)立；用陀螺儀和加速度計(jì)對(duì)無人車進(jìn)行角速度和加速度的測量；用GPS或北斗等衛(wèi)星定位系統(tǒng)對(duì)無人車進(jìn)行定位。

要想研究無人駕駛技術(shù)，還要從最簡單的移動(dòng)式機(jī)器人著手。為了讓其也具有真正無人駕駛汽車所具有的功能，還應(yīng)從車體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，嵌入式計(jì)算機(jī)，傳感器和電機(jī)等應(yīng)用幾方面來研究。

應(yīng)該像真正汽車一樣采用四輪式結(jié)構(gòu)，使用萬向輪保證無人車的靈活性和機(jī)動(dòng)性；使用嵌入式計(jì)算機(jī)，比如單片機(jī)等完成內(nèi)部信息的推理、處理、分析、決策，同時(shí)可進(jìn)行開發(fā)修改；使用直流伺服電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)模塊，可提供過流、短路、過壓或欠壓保護(hù)，完成位置速度轉(zhuǎn)矩模式控制，通過PWM調(diào)節(jié)信號(hào)輸出；使用鉛酸電池作為能源供給；模型車需要感知與周圍環(huán)境的狀態(tài)，需要有測距傳感器、視覺傳感器、定位傳感器、語音傳感器、方位傳感器；使用無線通信裝置，完成機(jī)器人之間、機(jī)器人與上位機(jī)之間的信息傳送；這樣一輛模型車硬件基本就完工了。要想真正使其達(dá)到預(yù)期，還需要軟件程序的支持。當(dāng)有了配套的程序之后，就可以用模型車做初步的測試了。

2.2 關(guān)于無人駕駛汽車的軟件設(shè)計(jì)

駕駛控制系統(tǒng)是簡單的反饋控制系統(tǒng)，所以在無人車中分為方向控制和速度控制，將車的速度和位置進(jìn)行比較，得到行駛的速度和位置的偏差。在駕駛時(shí)，通過傳感器進(jìn)行反饋實(shí)現(xiàn)，這些設(shè)備一般稱為測量原件。通過改變受控對(duì)象狀態(tài)，逐步減小偏差。一般在這個(gè)過程中采用負(fù)反饋，在這個(gè)過程中，用輸入信號(hào)減去輸出信號(hào)以其差值作為功率放大器等的輸入信號(hào)，利用控制器對(duì)偏差進(jìn)行處理，之后驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

在設(shè)計(jì)控制算法之前需對(duì)無人車的力學(xué)模型進(jìn)行建立，利用牛頓第二定律以及能量守恒，對(duì)無人車進(jìn)行受力分析，受到推力、阻力、摩擦力、支持力，利用兩輪的差速實(shí)現(xiàn)無人車的轉(zhuǎn)彎，實(shí)現(xiàn)無人車二維的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的改變。由于設(shè)計(jì)的無人車力學(xué)模型比較簡單，選用PID作為無人車的控制器。

在控制系統(tǒng)中，一般選用PID作為系統(tǒng)的控制器，在位置算法中一般采用PD控制，比例調(diào)節(jié)能夠反映系統(tǒng)偏差，通過調(diào)節(jié)減小偏差，微分環(huán)節(jié)具有預(yù)見性，能預(yù)見偏差變化趨勢，對(duì)信號(hào)產(chǎn)生超前控制作用。在速度控制算法中一般使用PID控制算法。由于速度控制需要及時(shí)調(diào)節(jié)，所以使用PID算法可以快速穩(wěn)定地控制無人車，尤其在無人車進(jìn)入高速運(yùn)動(dòng)時(shí)。當(dāng)無人車的輸入信號(hào)抖動(dòng)過大時(shí)，說明無人車進(jìn)入彎道或者路況復(fù)雜的路段，此時(shí)需對(duì)無人車進(jìn)行分段控制，將無人車調(diào)節(jié)到低速狀態(tài)，從而減少入彎時(shí)間，達(dá)到入彎理想狀態(tài)。在這個(gè)過程中，通過偏離的速度系統(tǒng)，可以得到轉(zhuǎn)彎的角度，以此改變無人車的姿態(tài)和速度，而無人車速度通常用PWM控制，在實(shí)驗(yàn)中控制速度，增大慣性儀器的精度，減小打滑帶來的誤差。同時(shí)不能將無人車加速度調(diào)節(jié)過大，以防止打滑現(xiàn)象，尤其轉(zhuǎn)彎控制中，進(jìn)行柔性控制，追求系統(tǒng)穩(wěn)定性大于追求快速性。

導(dǎo)航系統(tǒng)也是無人駕駛汽車不可或缺的一個(gè)關(guān)鍵部分。我們可以運(yùn)用SLAM算法進(jìn)行環(huán)境建模。SLAM算法主要解決移動(dòng)式機(jī)器人地圖建立、路徑規(guī)劃定位等問題，其中地圖的表示方法包括柵格地圖、幾何地圖和拓?fù)涞貓D。柵格地圖易于創(chuàng)建和維護(hù)，但是隨著柵格數(shù)的增長，計(jì)算量明顯增加，會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)計(jì)算效率。幾何地圖是用簡單的幾何線條反映出環(huán)境信息，更加緊湊?？梢酝ㄟ^激光測距儀、聲納等傳感器很方便地提取出物體的幾何特征，但是需要對(duì)傳感器的感知信息作額外處理。可以將柵格地圖和幾何地圖綜合在一起作為實(shí)驗(yàn)中無人車的地圖，這樣可以兼具二者的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)彌補(bǔ)二者的不足。

查閱相關(guān)資料及文獻(xiàn)，激光雷達(dá)的價(jià)格過高，且不易于量產(chǎn)，不適合應(yīng)用在實(shí)驗(yàn)中。如果單獨(dú)使用攝像頭又會(huì)導(dǎo)致識(shí)別能力較差以及無法測距，而且單目攝像頭建立需要龐大的數(shù)據(jù)庫，但是如果缺乏特征數(shù)據(jù)，無法識(shí)別和測距，所以手機(jī)雙攝、三攝的啟發(fā)，采用雙目或三目攝像頭，可直接進(jìn)行測距。雖然計(jì)算量大，但隨著處理器性能提高，既節(jié)約了成本，也滿足了需求，同時(shí)兼具識(shí)別能力和測距能力。由于障礙物如行人，自行車目標(biāo)較大，此方法都可快速識(shí)別。

在完全陌生環(huán)境中，無人車需要通過GPS、北斗等衛(wèi)星定位系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)自定位。但是遇到隧道等室外無GPS情況下，還需要依賴自身慣性導(dǎo)航，因此需提高慣導(dǎo)傳感器的精度，減少其不確定性完成路徑規(guī)劃。由于傳感器自身的限制，感知信息存在不同程度的不確定性。對(duì)于不確定信息處理，可以提高自身傳感器的精度，低功耗，高性能，減少運(yùn)算時(shí)間，但是其成本也是需要考慮的一個(gè)關(guān)鍵問題。還可以通過算法優(yōu)化，從軟件層面解決不確定性帶來的問題，但是也需要提高CPU的處理能力來提高運(yùn)算效率。

3 結(jié)語

本文通過對(duì)移動(dòng)式機(jī)器人硬件、軟件的研究和改進(jìn)，其中軟件方面設(shè)計(jì)PID算法對(duì)彎道直道分段控制，確保穩(wěn)定性、快速性；設(shè)計(jì)柵格地圖和幾何地圖組合的地圖表示方法提高地圖可視性；硬件上在傳感器方面提高性能，選用多攝像頭傳統(tǒng)雷達(dá)替代激光雷達(dá)，使得無人車在測試中的準(zhǔn)確性以及反應(yīng)速度有了較大提升，解決不確定性帶來的問題。如果能夠運(yùn)用在實(shí)際中，能降低無人駕駛汽車成本的同時(shí)提高其精確性以及運(yùn)算效率。