張艷霞

（鄭州信息科技職業(yè)學(xué)院，河南 鄭州 450046）

2015年國務(wù)院政府辦公室印發(fā)《中國制造2025》文件。2020-02-10，國家十一部委聯(lián)合印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》通知，明確提出到2025年，中國標(biāo)準(zhǔn)智能汽車的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品監(jiān)管和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成，到2035年，中國標(biāo)準(zhǔn)智能汽車體系全面建成[1-2]?？梢娭悄苘囕v的發(fā)展勢在必行，研究車輛感知技術(shù)，對發(fā)展智能汽車、智能網(wǎng)聯(lián)汽車都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

智能車輛的核心技術(shù)之一就是車輛認(rèn)知技術(shù)，其認(rèn)知結(jié)果將會直接影響智能車輛決策的精確性，因此長期以來，有效而可信的車輛認(rèn)知技術(shù)一直都是智能車輛領(lǐng)域研發(fā)的熱點(diǎn)所在。但目前，從環(huán)境認(rèn)知到規(guī)劃決策，再到車輛管理，仍面臨著不少急需突破的技術(shù)難題。其中，智能汽車對交通場景認(rèn)知和理解、智能汽車的障礙物檢測、可通過性分析、路線規(guī)劃和主動導(dǎo)航等，都是智能車輛發(fā)展過程中不可或缺的核心技術(shù)。由于道路交通現(xiàn)場環(huán)境往往存在著復(fù)雜度高、多樣性強(qiáng)、不確定性多等特征，所以，單個的傳感器環(huán)境往往難以實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜的實(shí)用功能，這就要求多類型、多個傳感器環(huán)境的信息融合技術(shù)，來克服單個傳感器環(huán)境感知能力相對薄弱的缺陷。

目前，中國國內(nèi)的汽車研發(fā)與技術(shù)人員普遍使用智能汽車環(huán)境感知技術(shù)，常見感應(yīng)器有攝像機(jī)[3]、紅外傳感器[4]、超聲波雷達(dá)[5]、毫米波雷達(dá)[6]和激光輻射雷達(dá)技術(shù)[7]等，將其對比如表1所示。

表1 常用車輛感知傳感器對比

本文將提供對車載傳感器毫米波雷達(dá)和視覺檢測傳感器的數(shù)據(jù)融合的具體方法，有效檢測出前方車輛，提前給后車以出預(yù)警，為本車的判斷和決策節(jié)省時間節(jié)省，減少道路的擁堵，降低交通事故的發(fā)生率，同時也為智能汽車的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

1 車輛感知技術(shù)目前存在的不足

通過查閱國內(nèi)外文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)目前的車輛感知技術(shù)存在以下不足。

在實(shí)際工作情況下，由于車輛會受諸多方面各種因素的影響，機(jī)械特性比較復(fù)雜，對環(huán)境改變影響也很大，而傳統(tǒng)的使用機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)械視覺方式，大部分都是基于特征設(shè)計(jì)的，而使用人工設(shè)置的機(jī)械特性則比較多，因此很難達(dá)到對精確度和魯棒性的要求；對于實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)測試，采用深度學(xué)習(xí)的視覺測試方式一般是由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在進(jìn)行車輛測試時的計(jì)算量過大，并且因?yàn)檐囕v內(nèi)運(yùn)算硬件性能限制，無法直接把計(jì)算量遷移到智能車輛上。

由于毫米波雷達(dá)無法辨別被檢查目標(biāo)的種類，當(dāng)開展車輛檢查工作時，無法對目標(biāo)種類作出正確判定，而且當(dāng)連續(xù)檢查時，很容易產(chǎn)生錯檢和漏檢。

在采用毫米波雷達(dá)與機(jī)器視覺融合的車輛測試中，這些方式都是通過利用毫米波雷達(dá)的測量結(jié)果在圖中得到假想目標(biāo)區(qū)域，然后再運(yùn)用機(jī)器視覺方式對假想目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行測量，這一類方式雖然在一定程度上減少了雷達(dá)的誤檢率和機(jī)器視覺測量的運(yùn)算率，但并沒有考慮雷達(dá)漏檢等特殊情況，在傳遞測量結(jié)果時，并不能對2個傳感器之間實(shí)現(xiàn)更深一步的信號互補(bǔ)，因此融合的效率比較一般。

2 本文將要研究的問題

根據(jù)上述汽車環(huán)境感知技術(shù)中存在的缺陷，并結(jié)合了國內(nèi)外智能車輛發(fā)展趨勢形式，對比分析了各種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)，但鑒于道路交通現(xiàn)場往往存在著重復(fù)性、多樣化和不確定性等特征，故本文將研究以下3個問題：①用毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)處理完成對前方車輛的有效目標(biāo)的篩選；②構(gòu)建基于學(xué)習(xí)的視覺檢測模型，建立車輛數(shù)據(jù)庫，設(shè)計(jì)視覺檢測算法，驗(yàn)證視覺檢測數(shù)據(jù)；③把毫米波雷達(dá)篩選的有效目標(biāo)數(shù)據(jù)和視覺檢測性能驗(yàn)證的數(shù)據(jù)進(jìn)行時間和空間融合，完成不同場景的前方車輛檢測。

通過采用毫米波雷達(dá)與視覺傳感器信息融合的汽車感知技術(shù)，在保持一定測量精度的條件下，進(jìn)一步增強(qiáng)了汽車感知的實(shí)時性，為原本車輛提供了真實(shí)的前方車輛狀況信息，并幫助其后續(xù)的路線計(jì)劃和決策控制，從而降低車輛擁堵，減少事故的發(fā)生率，為最后實(shí)現(xiàn)車輛的高度智能和自主行駛能力打下了基礎(chǔ)。

3 毫米波雷達(dá)與視覺融合方案設(shè)計(jì)

本文主要采用了毫米波雷達(dá)和視覺傳感器作為汽車的主要環(huán)境感知傳感器，并通過研發(fā)基于毫米波雷達(dá)的目標(biāo)監(jiān)測方式，以及基于視覺傳感器的目標(biāo)的識別方法和將毫米波雷達(dá)與視覺傳感器信息融合的關(guān)鍵技術(shù)，為本車提供了真實(shí)的前方車輛狀況信息，并幫助其進(jìn)行后期的路線規(guī)劃和決策控制。

3.1 方案設(shè)計(jì)創(chuàng)新點(diǎn)

通過雷達(dá)數(shù)據(jù)分析，對車輛目標(biāo)進(jìn)行篩選，提升有效目標(biāo)決策的準(zhǔn)確性。統(tǒng)一KITTI數(shù)據(jù)集和自制樣本集，獲得了適合國內(nèi)車輛檢測的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于YOLOv4目標(biāo)檢測算法的視覺目標(biāo)檢測模型；通過統(tǒng)一的KITTI數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)和自制樣本集，成功獲取了大量適應(yīng)于國內(nèi)車輛測試條件的數(shù)據(jù)收集，并構(gòu)建了基于YOLOv4目標(biāo)測試算法的視覺目標(biāo)測試模型。對毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)和視覺傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)空間與時間融合，研究通過基于全局最近鄰的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算實(shí)現(xiàn)傳感器間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

3.2 主要研究內(nèi)容及實(shí)現(xiàn)目標(biāo)

主要研究內(nèi)容及達(dá)成目標(biāo)具體如表2所示。

表2 主要研究內(nèi)容及達(dá)成目標(biāo)

3.3 研究工作實(shí)施方案

3.3.1 研究工作開展思路

本文依據(jù)任務(wù)驅(qū)動工作需求，按照以下流程開展工作，如圖1所示。

圖1 研究開展工作流程

3.3.2 小組具體分工

本課題采用項(xiàng)目負(fù)責(zé)人責(zé)任制，下設(shè)4個子課題組，分別是毫米波雷達(dá)檢測組、視覺檢測組、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法組和實(shí)驗(yàn)綜合測試組；按照專業(yè)研究方向各設(shè)組長1名，組長負(fù)責(zé)監(jiān)督并落實(shí)完成各小組的具體任務(wù)，具體分工如圖2所示。

圖2 任務(wù)分工圖

3.4 技術(shù)關(guān)鍵、路線及優(yōu)勢

3.4.1 技術(shù)關(guān)鍵

本課題選擇了合適的采樣周期實(shí)現(xiàn)毫米波雷達(dá)和視覺傳感器之間的短時間內(nèi)融合，攻破的核心技術(shù)關(guān)鍵是采用深度學(xué)習(xí)的視覺檢測訓(xùn)練算法，多傳感器數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算，最終完成了毫米波雷達(dá)和視覺傳感器之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，技術(shù)關(guān)鍵如下：①構(gòu)建視覺模型，設(shè)計(jì)視覺目標(biāo)檢測算法，并測試訓(xùn)練；②多傳感器數(shù)據(jù)融合關(guān)聯(lián)算法的設(shè)計(jì)與目標(biāo)檢測結(jié)果的對比。

3.4.2 技術(shù)路線

本課題的主要技術(shù)路線是綜合比較有關(guān)研究的優(yōu)劣勢，充分發(fā)揮毫米波雷達(dá)和視覺傳感器融合的目標(biāo)測試的優(yōu)點(diǎn)，測試效率和單傳感器目標(biāo)測試效率對比有了很大提高，但摒棄深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行傳感器融合時對傳感器數(shù)據(jù)類型的需求比較高，以傳統(tǒng)機(jī)器視覺目標(biāo)測試處理視覺傳感器數(shù)據(jù)的方式會削弱系統(tǒng)的對環(huán)境適應(yīng)性的劣勢，重新設(shè)定視覺檢測模式后，選擇了基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)測試算法的主要技術(shù)路線對多傳感器融合車輛感知方式進(jìn)行了深入研究，技術(shù)路線圖如圖3所示。

圖3 技術(shù)路線實(shí)施圖

3.4.3 技術(shù)優(yōu)勢

本文所研究的毫米波雷達(dá)技術(shù)和視覺化融合的車輛感知技術(shù)，通過了前期實(shí)驗(yàn)，能夠精確檢測目標(biāo)的真實(shí)性，甄選出最后的有效目標(biāo)的概率提升60%，同時運(yùn)用了上述最后有效目標(biāo)初選的決策原則，能夠在很大程度減少不同因素所造成的錯檢、漏檢所造成的負(fù)面影響，從而順利甄選出最后的有效目標(biāo)。同時提高了對較小車輛的辨識能力，遺漏未檢率減少了2%，精確度高達(dá)98%，對于復(fù)雜環(huán)境中的關(guān)鍵車輛行為識別和勢能分析，可完成不少于霧天、超視距累計(jì)差、重疊等12個場合的應(yīng)用；二傳感器與信息融合的感知系統(tǒng)識別精確度高達(dá)99%以上，行為預(yù)測精確度99%以上，減少80%以上的交通事故。

4 預(yù)期的經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境效益

4.1 推動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境改善

研究基于毫米波雷達(dá)與視覺融合的車輛感應(yīng)技術(shù)，首先可以直接促進(jìn)智能車輛的發(fā)展，并改變城市道路的擁堵情況，從而緩解都市建設(shè)中的交通問題，并促進(jìn)相關(guān)行業(yè)發(fā)展，進(jìn)而促進(jìn)都市經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展；其次，交通問題的解決可以增強(qiáng)城市建設(shè)的國際競爭力，從而改變投資環(huán)境，為城市建設(shè)發(fā)展創(chuàng)造了很大的經(jīng)濟(jì)效益。

4.2 提升人文和社會環(huán)境舒適和諧度

探索研究基于毫米波雷達(dá)與視覺系統(tǒng)融合的車輛感應(yīng)技術(shù)，研究發(fā)展智慧交通系統(tǒng)，可以提升車輛安全性，保障行車秩序；可以提高交通容量，降低路面堵塞，從而減少行車時間；減少車輛成本，增加車輛效率；降低尾氣污染，更環(huán)保。

4.3 帶來可觀經(jīng)濟(jì)效益

首先，隨著出行車速的增加、停放頻次的降低和停放時限的縮短而產(chǎn)生的油耗降低帶來了一定的經(jīng)濟(jì)性。其次由于旅行時間的縮短，使駕駛員和行人節(jié)省了時間，由此產(chǎn)生的效益為時間經(jīng)濟(jì)效益。再次，減少交通事故的效益。研究采用毫米波雷達(dá)與視覺系統(tǒng)融合的汽車感知科技，推進(jìn)了汽車感知科技的發(fā)展，能夠?qū)⑵噺脑緹o規(guī)律的體育運(yùn)動變?yōu)榱酥刃虻捏w育運(yùn)動，而以往隨著汽車自由地流轉(zhuǎn)所形成的各種汽車和行人交通事故也會有明顯的下降趨勢。這會減少交通事故的次數(shù)、死亡數(shù)量及其直接與間接損失。最后，由于路面改建所產(chǎn)生的巨大社會效益，在城市建設(shè)時要做適當(dāng)?shù)膶β访娴母慕ǎ行p少了城市道路的擁堵，因?yàn)檫@樣可以在不增加更多的交通投入和減少侵占耕地的基礎(chǔ)上，又隨著城市現(xiàn)代化交通體系的建立而提高了路面的通過能力，會給城市交通建設(shè)節(jié)省大量寶貴的投資。

5 結(jié)論

綜上所述，通過研發(fā)基于毫米波雷達(dá)與視覺化融合的汽車感知技術(shù)，發(fā)展智慧汽車，將有助于增強(qiáng)工業(yè)基礎(chǔ)實(shí)力，突破傳統(tǒng)技術(shù)瓶頸，提升新一輪的技術(shù)革命能力與工業(yè)轉(zhuǎn)型引領(lǐng)力，培植工業(yè)發(fā)展的新優(yōu)勢；也有助于促進(jìn)汽車行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，為培育新數(shù)字經(jīng)濟(jì)，發(fā)展經(jīng)濟(jì)增加新動力；有助于推進(jìn)制造業(yè)強(qiáng)國、信息技術(shù)強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國、交通強(qiáng)國、數(shù)字國家、智能社會建設(shè)，提升新時期中國的綜合能力；也有助于維護(hù)安全，提升交通運(yùn)輸效益，推動節(jié)能減排，提高民眾幸福感。