多傳感器技術(shù)與智能汽車

1、多傳感器技術(shù)與智能汽車引言隨著時(shí)代的發(fā)展，我們的科技日新月異，人們對(duì)智能化的要求也越來越高， 而汽車的智能化程度則被當(dāng)作是衡量汽車水平的重要標(biāo)志， 汽車商業(yè)退出越來越 智能的汽車來滿足市場(chǎng)的需求。 智能汽車是一種集合了環(huán)境感知、 規(guī)劃決策、 自 動(dòng)化行駛等功能的綜合系統(tǒng)，集中的運(yùn)用了自動(dòng)控制、傳感器技術(shù)、汽車電子、 電氣、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等多個(gè)科學(xué)知識(shí)，是個(gè)典型的綜合體。由于自動(dòng)化技術(shù)、計(jì) 算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、人工智能、電子技術(shù)等各種技術(shù)的突飛猛進(jìn)，智能汽車技 術(shù)有了實(shí)現(xiàn)和發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)。 多傳感器的應(yīng)用也是越來越純熟。 本文簡(jiǎn)述智能 汽車的狀況以及多傳感器技術(shù)在智能汽車的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：智能汽車

2、多傳感器技術(shù) 發(fā)展 智能汽車智能汽車就是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用信息技術(shù)和智能控制技術(shù)武裝的汽車。 它是一 個(gè)集環(huán)境感知、 規(guī)劃決策、 多等級(jí)輔助駕駛等功能于一體的綜合系統(tǒng)， 它集中運(yùn) 用了計(jì)算機(jī)、現(xiàn)代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動(dòng)控制等技術(shù)，是典型 的高新技術(shù)綜合體。這種汽車能和人一樣會(huì)“思考”、“判斷”、“行走”。 智能汽車是智能交通運(yùn)輸系統(tǒng)中的一個(gè)部分，它是許多高新技術(shù)綜合集成的載 體。智能汽車系統(tǒng)包括：GPS系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)、防碰撞系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)、 智能“黑匣子”、 智能鑰匙、智能空調(diào)、智能玻璃、智能安全氣囊、智能懸架。 國(guó)內(nèi)智能汽車的發(fā)展?fàn)顩r我國(guó)智能汽車的發(fā)展情況我國(guó)從上世紀(jì) 80

3、 年代開始著手無人駕駛汽車的研 制開發(fā)，雖與國(guó)外相比還有一些距離，但目前也取得了階段性成果。 1992 年， 國(guó)防科技大學(xué)研制成功了我國(guó)第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。 由計(jì)算機(jī)及其 配套的檢測(cè)傳感器和液壓控制系統(tǒng)組成的汽車計(jì)算機(jī)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)， 被安裝在一 輛國(guó)產(chǎn)的中型面包車上， 使該車既保持了原有的人工駕駛性能， 又能夠用計(jì)算機(jī) 控制進(jìn)行自動(dòng)駕駛行車。 2000年 6月，國(guó)防科技大學(xué)研制的第 4代無人駕駛汽 車試驗(yàn)成功，最高時(shí)速達(dá)76km,創(chuàng)下國(guó)內(nèi)最高紀(jì)錄。2003年7月，國(guó)防科技大 學(xué)和中國(guó)一汽聯(lián)合研發(fā)的紅旗無人駕駛轎車高速公路試驗(yàn)成功， 自主駕駛最高穩(wěn) 定時(shí)速130km其總體技術(shù)性能和指

4、標(biāo)已經(jīng)達(dá)到世界先進(jìn)水平。 此外，西安交通大學(xué)搭建了 Spingrobot 智能車實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并于 2005年10月成 功完成在敦煌“新絲綢之路”活動(dòng)中的演示。同濟(jì)大學(xué) 2006年研發(fā)了一輛無人 駕駛清潔能源電動(dòng)游覽車，最高時(shí)速為 50km/h，可應(yīng)用于人們觀光旅游。吉林 大學(xué)和中科院沈陽自動(dòng)化所在無人駕駛智能車方面的研究也比較早， 取得不少成 果。國(guó)外智能汽車的發(fā)展情況從 20 世紀(jì) 70 年代，美歐等發(fā)達(dá)國(guó)家開始進(jìn)行無人駕駛汽車的研究， 大致可 以分為兩個(gè)階段：軍事用途、高速公路環(huán)境和城市環(huán)境。在軍事用途方面，早在 80 年代初期，美國(guó)國(guó)防部就大規(guī)模資助自主陸地車輛ALV(Autonomous

5、Land-Vehicle )的研究。進(jìn)入 21 世紀(jì)，為促進(jìn)無人駕駛車輛的研發(fā)，從 2004 年起，美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究項(xiàng)目局( DARP)A 開始舉辦機(jī)器車挑戰(zhàn)大賽( Grand Challenge )。該大賽對(duì)促進(jìn)智能車輛技術(shù)交流與創(chuàng)新起到很大激勵(lì)作用。目前在日本，夜視和后視報(bào)警系統(tǒng)已應(yīng)用在某些汽車上，三菱公司和尼桑公 司已發(fā)布其近期可使用的防撞設(shè)備，前方防撞和車道偏離有望在 1-2 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)。 本田公司、尼桑公司和豐田公司也各自在先進(jìn)安全性車輛計(jì)劃中發(fā)展行車安全子 系統(tǒng)，它們包括：車道定位系統(tǒng)、前車距離控制系統(tǒng)、自動(dòng)控制系統(tǒng)、障礙物警 報(bào)系統(tǒng)、駕駛員打盹報(bào)警系統(tǒng)和夜間行人報(bào)警系統(tǒng)等。 日本

6、智能公路( SmartWay) 計(jì)劃中，提出車輛上采用諸如車道保持、 十字路口防撞、 行人避讓和車距保持等 W技術(shù)。至U 2015年將在日本全國(guó)范圍內(nèi)實(shí)施 SmartWay計(jì)劃。 多傳感器技術(shù)對(duì)于汽車這個(gè)系統(tǒng)來說，目前一輛普通轎車大約安裝幾十個(gè)及近百個(gè)傳感 器，而豪華轎車上的傳感器數(shù)量可達(dá)近二百左右， 智能汽車上的傳感器數(shù)量則比 之更多，每個(gè)傳感器都要接受不同想信息， 由此可見一輛智能汽車要接收多少信 息同時(shí)，對(duì)這復(fù)雜的信息做至很好的處理就要用至交通信息融合處理技術(shù)。 多傳 感器信息融合實(shí)際上是人腦綜合處理復(fù)雜問題的一種功能模擬。 是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng) 使用多種傳感器這一特定問題而展開的一種關(guān)于數(shù)據(jù)

7、處理的研究， 它利用多個(gè)傳 感器獲得的多種信息， 得出對(duì)環(huán)境或?qū)ο筇卣鞯娜妗?正確認(rèn)識(shí)， 克服了單一傳 感器給系統(tǒng)帶來的誤報(bào)風(fēng)險(xiǎn)大、可靠性和容錯(cuò)性低的特點(diǎn)。多傳感器信息融合是通過中心數(shù)據(jù)處理器把來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜 合，多傳感器信息融合系統(tǒng)把各自傳入數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理， 使數(shù)據(jù)在一定準(zhǔn)則下 加以自動(dòng)分析綜合以完成所需要的決策和評(píng)估， 使它產(chǎn)生的輸出信息比各個(gè)部分 分別處理產(chǎn)生的信息總合更有價(jià)值。 即信息融合通過對(duì)各類數(shù)據(jù)的綜合處理， 可 以得至比任何單個(gè)數(shù)據(jù)源更全面、更準(zhǔn)確的交通流狀況信息。多傳感器融合系統(tǒng)有以下優(yōu)點(diǎn)：提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性；擴(kuò)展時(shí)間上和 空間上的觀測(cè)范圍；曾倩數(shù)據(jù)的可

8、信任度；增強(qiáng)系統(tǒng)的分辨能力。正是由于多傳感器系統(tǒng)相對(duì)于單個(gè)傳感器系統(tǒng)有相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)， 多傳感器系 統(tǒng)廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。智能汽車就是一個(gè)比較重要的應(yīng)用。多傳感器的融合處理模型IS據(jù)窣骨理系統(tǒng)人機(jī)接口總過程評(píng)住多傳感器信息融合處理模型上圖式美國(guó)數(shù)據(jù)融合工作小組提出的數(shù)據(jù)融合處理模型，當(dāng)時(shí)是面向軍事應(yīng)用而研究的，但是它對(duì)人們理解數(shù)據(jù)融合的基本概念有重要的影響。對(duì)于理解其在智能汽車當(dāng)中應(yīng)用也同樣適用，只不過個(gè)別地方可能描述不一樣，該模型各個(gè)模塊 功能如下：1）數(shù)據(jù)源：包括傳感器及其相關(guān)數(shù)據(jù)。對(duì)于我們汽車來說可能就是 汽車本身以及汽車當(dāng)時(shí)所處的環(huán)境。2）數(shù)據(jù)源預(yù)處理：進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選和數(shù)據(jù) 分配，以減輕

9、融合處理中心的計(jì)算負(fù)擔(dān)。3）目標(biāo)評(píng)估：融合目標(biāo)的位置、速度、 身份等參數(shù)，以達(dá)到對(duì)這些參數(shù)的精確表達(dá)， 主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān) 聯(lián)、辨識(shí)。4）態(tài)度評(píng)估：根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測(cè)目標(biāo)與事件之間的關(guān)系， 以判斷檢測(cè)目標(biāo)的意圖。5）根據(jù)當(dāng)前的態(tài)勢(shì)判斷敵方的威脅程度和敵我雙方的 攻擊能力等。對(duì)于我們只能汽車來說就是判斷目前行駛狀況和道路情況。6）總過程評(píng)估：監(jiān)視系統(tǒng)的性能，辨識(shí)改善性能所需的數(shù)據(jù)，進(jìn)行傳感器資源的合理 配置。7）人機(jī)接口：提供人與計(jì)算機(jī)的交互功能。8）數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)：主要完 成系統(tǒng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索、壓縮和保護(hù)等功能。多傳感技術(shù)的融合的層次問題抽L(zhǎng)1岳取小丄王取VE別融售識(shí)別（a

10、）數(shù)據(jù)層融合，直接對(duì)數(shù)據(jù)源操作。主要是通過圖像處理和識(shí)別以及多傳感 器集成等技術(shù)，得到環(huán)境中汽車、人和其他障礙物的位置（得到速度、加速度更 好），預(yù)測(cè)下一步（或者下幾步）其位置的變化，從而為決策的形成奠定基礎(chǔ)。(b)特征層融合，利用對(duì)象的統(tǒng)計(jì)特性和概率模型進(jìn)行操作。主要是根據(jù)環(huán)境 中形勢(shì)與已有的知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，識(shí)別現(xiàn)在環(huán)境中形勢(shì)的特征。(C)決策層融合，主要是根據(jù)各種特征的關(guān)聯(lián)概率，以及該策略的成功概率、 風(fēng)險(xiǎn)程度、能量消耗等綜合因素，采用基于規(guī)則推理的方法，最后形成決策。多傳感器信息融合的智能駕駛， 各個(gè)傳感器提供信息的空間、 時(shí)間、表達(dá)方 式不同，可信度、不確定程度、側(cè)重點(diǎn)和用途也不同，這對(duì)信息的處理和管理提 出了心的要求， 成熟的多傳感器信息融合方法主要有： 經(jīng)典推理法、 卡爾曼濾波 法、聚類分析法、貝葉斯估計(jì)法等。近年來，用于多傳感器數(shù)據(jù)融合的計(jì)算智能 方法有：模糊集合理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗集理論、小波分析理論等。結(jié)語 由于汽車傳感器在汽車電子控制系統(tǒng)中的重要作用和快速增長(zhǎng)的市場(chǎng)需求， 世界各國(guó)都對(duì)其理論研究、 新材料