汽车自动驾驶原理及关键技术分析

曹爱君

摘 要：近年来，由于国民生活水平的不断提高，推动了我国汽车产业的迅猛发展。但是随着国内汽车保有量的急剧增加，导致了交通事故发生频率和人员伤亡数量也在逐年攀升，因此汽车自动驾驶技术的研究与发展受到了社会各界的广泛关注。本文从汽车的自动驾驶入手，分别介绍了汽车自动驾驶的基础原理及其相关关键技术的研究与应用。

关键词：汽车;自动驾驶;关键技术

1 前言

自二十一世纪以来，我国社会经济水平一直保持着快速、稳定和健康发展的趋势，国民生活水平也随之得到稳步提高，对汽车的需求量呈现出了井喷式的增加，由此推动了我国汽车产业的迅猛发展。据公安部统计，2019年机动车保有量达3.48亿辆，汽车保有量达2.6亿辆。也就意味着中国大约平均每5个人中就有1个人拥有一台汽车，但也带来了交通事故数量急剧攀升、环境污染严重等社会问题。有研究表明，在国内日渐复杂的交通环境和传统驾驶方式是导致交通事故的主要原因，而车辆自动化程度的提高，不仅可以缓解驾驶员的驾驶压力，还可以很大程度提高行车安全性和交通有序性，因此汽车的自动驾驶技术的研究和发展对解决我国汽车行车安全问题，降低交通事故的发生率有着十分重要的意义。本文就如何实现汽车的自动驾驶功能，以及汽车自动驾驶的关键技术包括哪些内容进行了全面而详细的介绍，旨在为解决我国汽车的行车安全问题提出基本的理论依据。

2 汽车自动驾驶的原理及分类

2.1 汽车自动驾驶的原理

汽车自动驾驶的原理是指汽车在驾驶过程中可通过车载传感器接收外界驾驶环境的相关信息，将所探测到的道路、车辆位置和障碍物等信息输入到车载电脑的CPU进行逻辑推理和运算，然后将结果指令输出到执行器，进而通过改变汽车转向、速度等控制车辆的运行，实现汽车在限定或非限定条件下代替人类驾驶员，进行部分自动或全自动安全、可靠地驾驶。研究表明，自动驾驶车辆可通过自主感知交通行驶环境，进行全局轨迹和局部预期轨迹的理想规划，减少驾驶员的驾驶负担，有效提升车辆行驶安全性，降低交通安全事故的发生率。另外，还有研究表明，装有自动驾驶技术的汽车，可大幅度提升现有道路车辆的容纳能力，有效减轻道路堵塞状况，缓解环境污染，解决因汽车保有量急剧增加而导致的各类社会和环境问题。

2.2 汽车自动驾驶的分类

目前，国际汽车工程师协会自动驾驶车辆标准委员会将车辆按照自动驾驶的能力由低到高的六个等级（L0-L5）。L0是指汽车处于完全没有自动驾驶能力阶段，但是可以结合汽车的行驶环境信息，给予驾驶员某些危险预警的能力，例如道路偏离预警、盲区监测、夜视等驾驶辅助系统，可有效提升驾驶员对潜在危险的感知能力，但是车辆的所有控制操作必须有驾驶员自主完成。L1阶段是指汽车带有一定辅助驾驶功能，汽车载有的自动驾驶技术可以结合车辆接收的行驶环境信息，主动的向驾驶员提供车辆行驶指令，此阶段的车辆配备自适应巡航控制系统、自动紧急制动系统或车道保持系统中任意一种主动控制系统。处于L2阶段的汽车可实现部分自动驾驶功能，车辆可根据适时的行驶环境信息代替驾驶员对车辆进行加速、制动或转向等多种辅助控制，进入此阶段的汽车可同时具有纵向与侧向运动控制能力，配备自适应巡航系统、自动紧急制动系统或车道保持系统等多种主动控制系统。L3和L4则分别被称作“有条件自动驾驶”阶段和“高度自动驾驶”阶段，处于此阶段的汽车，可根据其行驶环境信息，實现有条件的完全车辆控制，而L5阶段被称为“完全自动驾驶”阶段，顾名思义处于此阶段的车辆可以在所有道路与环境条件下自主完成所有车辆控制操作，驾驶员在此过程中不必保持接管车辆的能力。

3 汽车自动驾驶的关键技术

目前，汽车自动驾驶技术研究最核心的问题是汽车在自动驾驶过程中如何实现环境感知和车辆控制，这两方面的问题是解决汽车行驶状况的判断和控制问题的理论依据。因此，我们可以将汽车自动驾驶的关键技术归结为车辆环境感知技术、车辆轨迹规划系统和车辆控制系统三个方面。

3.1 车辆环境感知技术

车辆的自动驾驶技术的实现，首先要求车辆具备在行驶过程中能够准确获取周围环境信息的能力，包括宏观环境感知、周围环境感知和行驶状态信息感知的能力。目前，国内自动驾驶能力的车辆主要通过车载雷达、视频摄影机和测距器、以及全球定位系统等辅助工具对车辆周围的环境进行收集，通过车联网等信息处理平台对周围环境信息进行快速、精确的分析，进而结合周围环境信息和车辆行驶状态对车辆进行自动控制，从而实现车辆的自动驾驶功能。

车载雷达主要包括了激光雷达和毫米波雷达。激光雷达是一种可用于车辆探测目标空间位置的主动测量设备，主要应用于车辆自适应巡航控制系统和自动紧急制动系统。虽然其具有抗干扰能力强，分辨率高等特点，但其高昂的造价制约了其市场的推广。另外，毫米波雷达属于一种穿透能力极强的微波，与激光雷达类似，具有抗干扰能力强的特点。有研究表明，毫米波雷达测距精度受天气和环境因素影响小，具有探测距离远、质量轻、体积小等优点，而且价格相对便宜，主要应用于汽车防撞系统。

超声波传感器是以超声波的特性为技术原理进行开发的一种可测量速度、距离的传感器。超声波传感器具有数据处理快速、便捷的特点，但检测距离较短且精确度不高等缺点也较为突出，因此其主要用于汽车的倒车雷达等对汽车附近障碍物、精度要求较低的设备。

3.2 车辆轨迹规划系统

汽车自动驾驶的轨迹规划系统是指当自动驾驶车辆接到任务指令时，车辆会通过对自身的位姿运动状态，具体行驶环境信息，以及执行任务的特性等信息进行数据融合与分析，规划得到全局预期路径和最优局部预期路径。因此，若要在短时间实现如此复杂的信息收集和数据分析处理能力，并规划得到全局预期路径和最优局部预期路径，只有通过车载电脑的CPU进行科学的逻辑推理和运算，结合全球导航定位系统技术，综合考虑路径的曲率、弧长等各种因素进行局部路径规划，实现路径最优化选择。

目前，自动驾驶汽车主要使用的逻辑推理和运算系统可根据其不同特点分为神经网络、规则和混合路线的3种决策系统。基于神经网络的决策系统主要模拟人类神经网络思考、决策、判断过程，决定驾驶行为。基于规则的行为决策依赖于规则树的算法，由编程工程师利用特定的程序语言实现。混合路线是以上两种方式综合利用。

3.3 车辆控制系统

研究表明，汽车的运动控制系统是自动驾驶汽车实现轨迹规划和自主行驶的关键环节，一直是汽车自动驾驶相关技术研究中的难点与热点，是对车辆预期轨迹进行动态规划，控制车辆行驶的一个高度数字化集成的系统，其主要包括车辆纵向速度控制和横向转向控制，

车辆纵向运动控制是指自动驾驶汽车对行驶方向运动状态的控制，主要包括速度、加速度控制，以及油门和制动系统的控制等，目的是实现汽车自身与前方车辆或者障碍物距离的控制。自动驾驶车辆的纵向运动控制系统的可以通过结合车载摄像头或车载毫米波雷达检测本车道前方目标运动状态、距离信息与本车运动状态信息控制车辆驱动系统与制动系统，可以较好的完成车辆速度控制，如车辆的巡航控制（CC）和自适应巡航控制（ACC）等功能的实现。

相对于纵向运动的研究，横向运动的研究起步较晚，相对落后。车辆的横向运动控制是指对汽车运行方向的控制，目的是为了让车辆沿着预设的路径行驶，因此需要建立汽车转向动力学模型或模拟驾驶员换向操纵，主要有车道保持辅助（Lane Keeping）、自动变道（Automatic Lane Changing）及轨迹跟踪控制等。车辆的横向运动控制是通过车辆前轮主动转向技术，使车辆在行驶过程中能够更加快速灵敏地进行转向的功能，而其中车辆的轨迹跟踪控制问题是目前车辆的横向运动控制研究比较集中的一个热点问题。轨迹跟踪控制是指对于已经规划成功了一条参考轨迹后，车辆运动控制系统会通过一定方法来使车辆快速且平稳地按照预先设定的参考轨迹行驶。轨迹跟踪控制系统属于车辆实现自动驾驶功能的关键技术，也是实现车辆稳定、安全行驶的理论基础。但就目前來看，市面上大部分车载的轨迹跟踪控制系统还没有与车辆所受到的约束环境充分结合起来，对系统参数和环境依赖的程度较高，导致如果行车环境发生较大变化时，车辆不能及时的根据周围行驶环境发生的变化对轨迹跟踪进行调整。

4 结语

随着人类科学技术不断更新迭代，汽车自动驾驶技术的研究也不断深入，社会各界对自动驾驶车辆研究的热度有增无减。汽车自动驾驶技术的实现，不仅可显著降低交通事故发生风险和事故死亡率，同时还能有效解决环境污染和能源危机等社会问题，对人类的健康发展具有重要意义。但是，汽车的自动驾驶技术研究是一个投入巨大，且耗时漫长的过程，实现车辆真正的全工况自动驾驶还有很长一段路要走，因此需要社会各界科学家的通力合作才能得以实现。

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