摘要：近年來，汽車智能化技術(shù)正逐步得到廣泛應(yīng)用。本文在詳細(xì)分析固定場景道路環(huán)境特征、常用傳感器特性的基礎(chǔ)上完成無人駕駛車輛傳感器選型及運(yùn)行策略制定，實現(xiàn)了無人駕駛車的試運(yùn)營，驗證了技術(shù)方案的可行性。同時在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了使用場景的優(yōu)化，提出了新的路線規(guī)劃策略并加入平臺調(diào)度功能，完成了試運(yùn)營。為固定場景無人駕駛應(yīng)用提供了可實踐的技術(shù)探索和應(yīng)用示例。

關(guān)鍵詞：無人駕駛;固定場景;運(yùn)營體驗

中圖分類號：U467

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0引言近年來，汽車智能化技術(shù)正逐步得到廣泛應(yīng)用，無人駕駛也成為了智能車的關(guān)鍵技術(shù)和研究方向。相比復(fù)雜的城市道路，低速且固定場景的無人駕駛無疑降低了對傳感器及算法算法的要求，容錯率更高，更利于快速落地。于是一些基于固定場景的無人駕駛方案應(yīng)運(yùn)而生并快速地投入了使用。本文主要介紹了在固定場景下，通過對區(qū)域內(nèi)道路環(huán)境進(jìn)行分析，確定傳感器方案及車輛控制邏輯，實現(xiàn)低成本、高可靠度的無人駕駛能力。同時針對區(qū)域內(nèi)環(huán)境及用戶特性，優(yōu)化了車輛行駛路線及其調(diào)度策略，實現(xiàn)無人駕駛車運(yùn)營[1-2]。

1無人駕駛車輛系統(tǒng)搭建

主要對測試區(qū)域進(jìn)行了場景特征分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了傳感器選型及部分控制策略制定。1.1固定場景分析

經(jīng)過對測試區(qū)域內(nèi)路況及車間分布的初步調(diào)查，選取如圖1所示路線及停靠點(diǎn)。

（1）該路線上主要交通參與者如表1所示。（2）區(qū)域內(nèi)道路限速25km/h，車道線清晰，無兩輪車通行，行人車輛分離行駛。綜上，該場景道路環(huán)境單一、結(jié)構(gòu)清晰。

1.2傳感器選型

表2和表3分別給出了各類常用傳感器用于環(huán)境探測及車輛定位的特征分析。本場景為低速環(huán)境，同時需要使車輛四周盲區(qū)盡可能小。故測試采用2個單線激光雷達(dá)及一套超聲波雷達(dá)作為車輛障礙物探測方案。同時，綜合考慮現(xiàn)場光照及建筑物遮擋情況，采用GPS為主、攝像頭為輔的組合定位方案。

1.3控制策略

無人駕駛車在行駛過程中主要有加速、減速和換道3種行為模式。當(dāng)車輛定位信號弱或行徑路口、人行道時需減速行駛以確保安全，必要時需制動停車。當(dāng)車輛遇到障礙物時，則按照圖2所示策略進(jìn)行處理。

2固定場景下無人駕駛車輛的運(yùn)行

主要進(jìn)行無人駕駛車試運(yùn)營，并根據(jù)試運(yùn)營結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而對無人駕駛車進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，包括制定新的運(yùn)行路線及調(diào)度邏輯，而后再一次進(jìn)行場景試運(yùn)營[3]。

2.1一期運(yùn)營測試及需求調(diào)查

第一期試運(yùn)營累計運(yùn)行2周，共完成98人次接駁、參與體驗人數(shù)67人，總計運(yùn)行里程103.9km。統(tǒng)計分析，近80%員工認(rèn)為無人駕駛車有效地降低了其往返各車間耗費(fèi)的時間，提高了效率。同時，79%的員工希望無人駕駛路線可以更多選擇。

經(jīng)過對體驗人員反饋及需求進(jìn)行分析后，在原測試路線基礎(chǔ)上增加途經(jīng)行政辦公區(qū)域和新能源總裝的路線及?？奎c(diǎn)，如圖3所示。

2.2二期擺渡車試運(yùn)營

在一期運(yùn)行結(jié)果及用戶需求分析的基礎(chǔ)上，二期更新路線及站點(diǎn)。更新路線后的擺渡車采用分段式路徑規(guī)劃方式，將路網(wǎng)根據(jù)各岔路口分成數(shù)個路段。當(dāng)乘客確定目的地后，車輛會根據(jù)起點(diǎn)及終點(diǎn)的位置選擇分段路線拼湊在一起，采取最短的路線作為最終行駛路徑。相比初期方案，分段式路徑規(guī)劃可減少等待時間約20min，每趟行程耗時減少約5～10min。

同時，二期增加了車輛預(yù)約APP及運(yùn)營平臺。平臺會收集用戶手機(jī)APP發(fā)送的用車需求，進(jìn)行一定的處理后將調(diào)度命令分別發(fā)到每臺擺渡車上，擺渡車會根據(jù)收到的命令于相應(yīng)時間完成擺渡任務(wù)并將結(jié)果實時上傳至平臺[4]。

基于平臺調(diào)度的無人駕駛擺渡車調(diào)度邏輯如圖4所示。

二期進(jìn)行了2周試運(yùn)營，共完成306次人員接駁、參與體驗人員237人、總計運(yùn)行里程723.7km。經(jīng)統(tǒng)計顯示，本次體驗人員職位分布均勻，各區(qū)域?qū)o人駕駛擺渡車均存在確切需求[5]。

3結(jié)束語

無人駕駛技術(shù)是未來汽車智能化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)和研究方

向。本文通過對固定場景的道路環(huán)境及常用傳感器的特性分析，完成了無人駕駛車輛的系統(tǒng)設(shè)計。

在此基礎(chǔ)上，本文制定了無人駕駛車輛在固定場景下的運(yùn)營路線和方式，對無人駕駛車輛系統(tǒng)構(gòu)架進(jìn)行了驗證，并對固定場景下無人駕駛車輛運(yùn)行的模式和技術(shù)方案進(jìn)行優(yōu)化，提出新的路線選擇和調(diào)度策略。結(jié)果表明，本文所搭建的無人駕駛車輛在固定場景下具有良好的適用性，且具有如手機(jī)約車等多種擴(kuò)展功能，為無人駕駛技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用提供了具有實踐意義的技術(shù)探索和應(yīng)用示例。

【參考文獻(xiàn)】

[1]逄偉.低速環(huán)境下的智能車無人駕駛技術(shù)研究[D].浙江大學(xué)，2015.

[2]杜永博.無人駕駛技術(shù)在低速環(huán)境下的智能車應(yīng)用研究[J].技術(shù)與市場，2017（06）：346.

[3]馬飛躍，王曉年.無人駕駛汽車環(huán)境感知與導(dǎo)航定位技術(shù)應(yīng)用綜述[J].汽車電器，2015（02）：1-5.

[4]潘建亮.無人駕駛汽車推廣應(yīng)用前期研究[J].汽車與配件，2014（32）：33-35.

[5]馬碩.無人駕駛汽車應(yīng)用與發(fā)展現(xiàn)狀分析[J].汽車與駕駛維修（維修版），2017（4）：142-143.

作者簡介：

王鑫玥，本科，工程師，研究方向為智能駕駛技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用。