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自动驾驶汽车技术简介
      2017-10-17 [ 字体: ] [打印] [关闭]

    随着谷歌、百度等公司无人驾驶汽车的相继路测,无人驾驶技术正在逐渐成熟。无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、运动控制等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通信、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。

    首先,从硬件上看,无人驾驶需要为汽车配备控制器、全球定位系统(global positioning system, GPS)、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)和感知传感器。依靠GPS和IMU,汽车可以知道自己的经纬度位置,行驶方向,速度,加速度等信息,这些信息将用于自动驾驶汽车的定位与决策控制。感知传感器主要包括视觉传感器,比如摄像头,激光传感器和雷达传感器。依靠这些传感器采集的信息,汽车可以动态感知周边环境,并对突发状况作出及时响应。

    其次,从软件上看,自动驾驶的关键技术包括环境感知,行为决策以及运动控制三大模块。自动驾驶的第一步就是环境信息和车内信息的采集与处理。这方面涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术,所用到的传感器一般都会有激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等。由于各个传感器在设计的时候有各自的局限性,单个传感器满足不了各种工况下的精确感知,想要车辆在各种环境下平稳运行,就需要运用到多传感器融合技术,该技术也是环境感知这一大类技术的关键技术所在。完成了感知部分,接下来需要做的是,依据上一步感知系统获取的信息来进行决策判断,确定适当工作模型, 制定相应控制策略,例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持,障碍物警告等系统中,需要预测本车与其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态,先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络技术等。运动控制包括横向控制和纵向控制,简单来说横向控制就是转向控制,纵向控制就是速度控制。因为车辆是一个特别复杂的系统,横向、纵向和垂向都有复杂的耦合关系,所以说智能车辆运动控制的协同控制技术,也是该部分的技术难点。



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