基于城市环境的自动驾驶车辆自动巡航控制



基于城市环境的自动驾驶车辆自动巡航控制

由于驾驶辅助系统如ABS、ESC、ACC、AEB等几乎没有考虑环境信息对车辆行驶的影响，因此，开发一种自动巡航控制系统。该系统将限速、相关交通参与者和车辆当前所在道路的交通灯等相关环境信息进行融合以估计车辆动作，使其在城市环境下能够完全自动控制车辆动作。

自动巡航控制系统主要功能：①保持道路限制的车速；②与其它车辆保持安全距离；③适应其它车辆的巡航速度；④根据交通规则，自动在交通灯处加、减速；⑤在弯道或变更车道时选择合适的车速。

该项研究基于奥迪Q5车型的CoCar进行试验。驾驶辅助系统通过数字地图提供的静态信息来获得前车的位置；用Top-hat算子结合HSV颜色分类以影像的方式识别交通灯的状态和位置；用ToF相机以深度分辨率的形式衡量距离，以获得前面车辆的位置和速度。用基于精确地图和当前GPS位置进行的车辆轨迹预测代替车道检测。由限速和弯道速度获得要求速度，然后将当前车速、要求车速、红绿灯加减速及相关目标加减速信息融合，为安全驾驶提供一个所需的加减速度。自动巡航控制系统由以上信息估计车辆动作，此动作由Simulink模型进一步处理可以获得车辆行驶的最佳速度分布和相应的加速、减速度值。

未来研究集中于对当前车道车辆最优轨迹的估计，这样不仅能够控制车辆横向运动也能控制纵向运动。对于城市环境下的自动驾驶，必须确定交通参与者和基础设施之间的联系，预测不同物体之间的关系。

Ralf Kohlhaas et al. 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) Gold Coast, Australia-June 23-26,2013.

编译：赵唤