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        汽車多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用

        2019-07-09 23:33:04白云龍楊開欣郭謹(jǐn)瑋陳曉韋董海博
        時代汽車 2019年6期
        關(guān)鍵詞:多傳感器

        白云龍 楊開欣 郭謹(jǐn)瑋 陳曉韋 董海博

        摘 要:智慧出行,智能駕駛的發(fā)展很大程度上依靠傳感器來實現(xiàn)。自動駕駛、自動泊車和自動緊急制動等駕駛功能,針對汽車多種傳感器采集存在的不穩(wěn)定性,導(dǎo)致車輛信息在特征提取上存在很大差異,數(shù)據(jù)處理融合過程中的差異造成信息沖突,導(dǎo)致有效信息丟失。多傳感器融合算法可以將有效數(shù)據(jù)特征提取,增強(qiáng)有效數(shù)據(jù)信息量。

        關(guān)鍵詞:智能車;多傳感器;信息融合

        自動駕駛系統(tǒng)關(guān)鍵感知融合技術(shù),并將系統(tǒng)集成在車上。使車輛具備獲取車輛行駛周邊環(huán)境的有用信息的能力,實現(xiàn)對目標(biāo)信息的檢測、分類、跟蹤與預(yù)測的功能。實現(xiàn)多傳感器信息融合技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用,同時實現(xiàn)對自身定位信息、運動狀態(tài)信息等的獲取,從而擴(kuò)大系統(tǒng)的時頻覆蓋范圍、增加環(huán)境信息維數(shù)、發(fā)揮出感知系統(tǒng)的綜合效應(yīng),進(jìn)而為決策系統(tǒng)提供更加立體和可靠的環(huán)境信息。完成實車測試與相應(yīng)性能調(diào)優(yōu),實現(xiàn)實車相應(yīng)應(yīng)用。

        在封閉園區(qū)、高速公路/環(huán)路、城市道路及北京市自動駕駛測試試驗場場景下,基于多傳感器的感知信息融合系統(tǒng)針對汽車異常復(fù)雜的行駛環(huán)境,以感知系統(tǒng)各傳感器的檢測優(yōu)勢為依據(jù),以確保整個系統(tǒng)能夠在最大范圍內(nèi)對車輛周邊環(huán)境信息實現(xiàn)360度的掃描與覆蓋為原則,通過對傳感器數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理及感知信息融合算法進(jìn)行開發(fā),獲取車輛行駛周邊環(huán)境的有用信息,實現(xiàn)對目標(biāo)信息的檢測、分類、跟蹤與預(yù)測(目標(biāo)信息:車道狀況信息、周邊車輛及行人、自行車等的速度、角度、距離信息以及行車標(biāo)志、交通信號燈等環(huán)境信息),同時實現(xiàn)對自身定位信息、運動狀態(tài)信息等的獲取,從而擴(kuò)大系統(tǒng)的時頻覆蓋范圍、增加環(huán)境信息維數(shù)、發(fā)揮出感知系統(tǒng)的綜合效應(yīng),進(jìn)而為決策系統(tǒng)提供更加立體和可靠的環(huán)境信息。

        多傳感器信息融合系統(tǒng)包含硬件層,中間層和應(yīng)用層三層結(jié)構(gòu),多傳感器信息融合系統(tǒng)的內(nèi)部分層結(jié)構(gòu)如下:

        硬件層主要包含激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、視覺傳感器;中間層為Linux操作系統(tǒng)和基于PCL、OpenCV、Caffe、TensorFlow、Eigen3庫,傳感器坐標(biāo)系統(tǒng)一、時間同步模塊,同時包含各路數(shù)據(jù)的解析模塊(CAN解析,串口解析,網(wǎng)口點云數(shù)據(jù)解析,前視和環(huán)視圖像數(shù)據(jù)解析);應(yīng)用層為感知算法的功能實現(xiàn)層,單傳感器檢測和多傳感器融合,以及SLAM地圖和結(jié)構(gòu)化高精度地圖。

        單傳感器檢測即基于單一傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的識別檢測,具體包括:

        (1)基于激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)的障礙物檢測、分類,車道線檢測;

        (2)基于圖像的障礙物檢測、分類,交通標(biāo)志檢測,可行駛區(qū)域檢測,紅綠燈檢測,車道線檢測;

        (3)基于毫米波雷達(dá)的障礙物檢測;

        (4)基于環(huán)視相機(jī)的車位檢測;

        (5)基于激光雷達(dá)掃描匹配的定位;

        多傳感器融合即采用數(shù)據(jù)融合算法,對于多種傳感器檢測結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的融合處理,使得感知系統(tǒng)能夠在復(fù)雜場景下充分發(fā)揮多類型傳感器的優(yōu)勢,完成對多目標(biāo)的可靠追蹤,具體包括:

        (1)RV融合;

        (2)UV融合;

        (3)RLV融合追蹤(包含LV融合);

        (4)GPS-IMU-掃描匹配融合定位(包括:基于全局坐標(biāo)系下的x、y、z坐標(biāo)及x、y、z三個方向的速度、加速度信息(包含坐標(biāo)系的定義)、時間信息、緯度、經(jīng)度、海拔、定位狀態(tài)、偏航角、俯仰角、滾轉(zhuǎn)角。);

        此外還包含用戶控制臺以及可視化界面,方便用戶選擇性地開啟和關(guān)閉本系統(tǒng)所有模塊,應(yīng)用層各模塊間以進(jìn)程間通信方式進(jìn)行通信。融合感知系統(tǒng)所有功能模塊的計算總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于計算平臺的計算量,因此必須根據(jù)車輛的實時狀態(tài)有選擇的關(guān)閉部分功能模塊以釋放不必要的計算力、內(nèi)存等資源浪費情況。

        聯(lián)動啟動:通過啟動配置文件及相應(yīng)的解析腳本,管理進(jìn)程的啟動參數(shù)及順序。構(gòu)造功能模塊的進(jìn)程啟動鏈,依次啟動數(shù)據(jù)解析層、數(shù)據(jù)處理層、感知融合層、業(yè)務(wù)管理層各功能模塊。

        進(jìn)程通訊:進(jìn)程間通訊主要利用共享內(nèi)存的方式,首先在主進(jìn)程中申請(linux/shmget)一個固定大小的內(nèi)存空間用于多傳感器數(shù)據(jù)的傳輸,同時為不同的硬件傳感器,建立獨立的子進(jìn)程(linux/fork),并將共享內(nèi)存區(qū)對象映射到調(diào)用的子進(jìn)程的地址空間(linux/shmat),各子進(jìn)程可獨立的接受傳感數(shù)據(jù),并將傳感數(shù)據(jù)寫入到共享內(nèi)存中,在數(shù)據(jù)融合處理之后將結(jié)果返回相關(guān)UI進(jìn)程。

        系統(tǒng)級資源調(diào)度

        融合感知系統(tǒng)所有功能模塊的計算總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于計算平臺的計算量,因此必須根據(jù)車輛的實時狀態(tài)有選擇的關(guān)閉部分功能模塊以釋放不必要的計算力、內(nèi)存等資源浪費情況。狀態(tài)判斷:車輛的狀態(tài)可以通過車輛底盤、傳感器等渠道獲得。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的分析處理,判斷車輛當(dāng)前處于倒車、停車、巡航、加速、超車等不同的道路場景。資源調(diào)度:根據(jù)車輛實時狀態(tài),管理控制系統(tǒng)的資源分配。合理的選擇關(guān)閉功能模塊可以大幅度減少計算力的緊缺狀況,降低系統(tǒng)出現(xiàn)故障的風(fēng)險。

        各模塊處理周期:所有解析模塊能夠基本達(dá)到實時性,對于圖像處理模塊工作頻率為15-20Hz,激光雷達(dá)點云處理模塊的工作頻率為10Hz(激光雷達(dá)數(shù)據(jù)頻率為10Hz),融合定位模塊工作頻率達(dá)到10Hz以上,融合感知模塊工作頻率為10Hz。

        車輛的狀態(tài)可以通過車輛底盤、傳感器等渠道獲得。經(jīng)過對數(shù)據(jù)的分析處理,判斷車輛當(dāng)前處于倒車、停車、巡航、加速、超車等不同的道路場景。資源調(diào)度:根據(jù)車輛實時狀態(tài),管理控制系統(tǒng)的資源分配。合理的選擇關(guān)閉功能模塊可以大幅度減少計算力的緊缺狀況,降低系統(tǒng)出現(xiàn)故障的風(fēng)險。由于感知融合系統(tǒng)是一個分布式的多進(jìn)程系統(tǒng),有必要對所有功能模塊及相應(yīng)進(jìn)程做狀態(tài)監(jiān)聽及故障檢測,并在發(fā)生故障時通知GUI發(fā)出告警。警系統(tǒng)能更有效的實現(xiàn)對系統(tǒng)整體的管理。在本系統(tǒng)中,根據(jù)故障的危險等級,警報可分為調(diào)試、信息、警告、錯誤四個等級。

        用于調(diào)試的GUI和用于演示的GUI,內(nèi)容主要分為兩部分功能:人機(jī)交互、感知結(jié)果。人機(jī)交互包括感知系統(tǒng)運行開關(guān)(默認(rèn)關(guān)閉),各模塊獨立開/關(guān),用戶可以選擇性對任意模塊開關(guān),同時,系統(tǒng)包含前向行駛場景和泊車場景下兩個一鍵開關(guān),各傳感器坐標(biāo)能夠在人機(jī)交互界面下配置參數(shù)。

        通過高斯模糊和中值濾波進(jìn)行圖像預(yù)處理;通過紅色通道濾波進(jìn)行車道線色彩特征提取;通過Canny檢測進(jìn)行車道線邊緣特征提取;通過霍夫線檢測進(jìn)行特征融合后的特征增強(qiáng);通過色彩直方圖及滑動窗口進(jìn)行車道線搜索;機(jī)器學(xué)習(xí)算法:通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對前視相機(jī)的實時圖像進(jìn)行特征提取,檢測和識別前視相機(jī)圖像中的車道線信息。

        感知融合系統(tǒng)的功能繁雜,各功能模塊的工作頻率不一致。但由于其對數(shù)據(jù)實時性的要求極高,本系統(tǒng)被設(shè)計為一個基于分布式計算架構(gòu)的多進(jìn)程功能系統(tǒng)。因此需要系統(tǒng)整體上對各進(jìn)程進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)調(diào)度,聯(lián)動依次啟動各功能模塊的相關(guān)進(jìn)程鏈,注冊進(jìn)程間的通訊關(guān)系,建立進(jìn)程與進(jìn)程的數(shù)據(jù)鏈接。

        參考文獻(xiàn):

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