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硅基简述自动驾驶汽车的技术原理

自动驾驶汽车

技术原理

汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况,并通过一个详尽的地图(通过有人驾驶汽车采集的地图)对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现,谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。就这点而言,自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车.。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。

沃尔沃根据自动化水平的高低区分了四个无人驾驶的阶段:驾驶辅助、部分自动化、高度自动化、完全自动化。

1、驾驶辅助系统(DAS):目的是为驾驶者提供协助,包括提供重要或有益的驾驶相关信息,以及在形势。

开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如"车道偏离警告"(LDW)系统等。

2、部分自动化系统:在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统,如"自动紧急制动"(AEB)系统和"应急车道辅助"(ELA)系统等。

3、高度自动化系统:能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责,但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。

4、完全自动化系统:可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。

无人驾驶

国外

在自动驾驶汽车研究方面,非汽车厂商表现抢眼,以谷歌自动驾驶汽车为例,在 2010年,谷歌公司在官方博客中宣布,正在开发自动驾驶系统,到目前为止,谷歌已经申请和获得了多项相关专利,其无人驾驶汽车于 2012 年获得牌照上路,总驾驶里程已经超过了 48.3 万千米,并且几乎零事故发生率。谷歌自动驾驶汽车外部装置的核心是位于车顶的 64 束激光测距仪,能够提供 200 英尺以内精细的 3D 地图数据,无人驾驶车会把激光测到的数据和高分辨率的地图相结合,做出不同类型的数据模型以便在自动驾驶过程中躲避障碍物和遵循交通法规。安装在前挡风玻璃上的摄像头用于发现障碍物,识别街道标识和交通信号灯。GPS 模块、惯性测量单元以及车轮角度编码器用于监测汽车的位置并保证车辆行驶路线。汽车前后保险杠内安装有 4个雷达传感器(前方 3 个,后方 1 个),用于测量汽车与前(和前置摄像头一同配合测量) 后左右各个物体间的距离。在行进过程中,用导航系统输入路线,当汽车进入未知区域或者需要更新地图时,汽车会以无线方式与谷歌数据中心通信,并使用感应器不断收集地图数据,同时也储存于系统,汽车行驶得越多,智能化水平就越高。

奥迪自动驾驶系统使用两个雷达探头、八个超声波探头和一个广视角摄像机,可以在设定的时间内,按照导航系统提供的信息,在高 60km/h 的速度以下自主转向、加速和刹车,实现完全的自主驾驶。搭载奥迪自动驾驶系统的车型可以在交通拥挤的城市中起停自如,转向操作也十分灵活。在高速行驶中,能够及时根据前方车距来调整自己的速度。当前方出现险情时,奥迪自动驾驶车型能够及时刹车。

德国汉堡IBEO公司早在2007年开发了无人驾驶汽车。行驶过程中,车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和尾灯附近的激光雷达随时“观察”汽车周围 200 码(约 183米)内的道路状况,并通过全球定位仪路面导航系统构建三维道路模型。它能识别各种交通标识,保证汽车在遵守交通规则的前提下安全行驶,安装在汽车后备箱内的计算机将汇总、分析两组数据,并根据结果向汽车传达相应的行驶命令。

国内

国内从上世纪 80 年代开始着手自动驾驶系统的研制开发,虽与国外相比还有一些距离,但目前也取得了阶段性成果。国内国防科技大学、北京理工大学、清华大学、同济大学、上海交通大学、吉林大学等都有过无人驾驶汽车的研究项目。国防科技大学和中国一汽联合研发的红旗无人驾驶轿车高速公路试验成功。同济大学汽车学院建立了无人驾驶车研究平台,实现环境感知,全局路径规划,局部路径规划及底盘控制等功能的集成,从而使自动驾驶车具备自主 “思考 - 行动” 的能力,使无人驾驶车能完成融入交通流、避障、自适应巡航、紧急停车(行人横穿马路等工况)、车道保持等无人驾驶功能。另一方面,为了促进自动驾驶系统技术创新,中国“未来挑战”无人驾驶车比赛受到更多的重视,对车的性能要求不断提高,包括更为实际的模拟环境,和更加复杂的控制要求。

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