智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù) 課件 項(xiàng)目六 高級(jí)駕駛輔助技術(shù)

項(xiàng)目六高級(jí)駕駛輔助技術(shù)01任務(wù)1高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)簡(jiǎn)介02任務(wù)引入任務(wù)引入安全一直是汽車界最關(guān)心的問(wèn)題。汽車行業(yè)制定了與車輛安全相關(guān)的世界范圍測(cè)試協(xié)議，其在減少交通死亡人數(shù)方面取得了巨大成功。在過(guò)去的幾十年里，每行駛1億英里的死亡率急劇下降，從1975年的3.35下降到近年的1.13，其中大部分得益于“被動(dòng)安全”功能，即僅在發(fā)生事故時(shí)激活并減少對(duì)駕駛員和乘客的傷害的功能。其中包括安全帶和安全氣囊，以及結(jié)構(gòu)改進(jìn)，例如吸收碰撞能量的皺縮區(qū)。然而被動(dòng)安全帶來(lái)的受益已經(jīng)開始趨于平穩(wěn)。此外，分心駕駛已成為一個(gè)日益嚴(yán)重的問(wèn)題，部分原因是智能手機(jī)。為了延續(xù)提高安全性的趨勢(shì)并實(shí)現(xiàn)行業(yè)零車輛相關(guān)事故和死亡人數(shù)的目標(biāo)，車輛必須幫助駕駛員停止撞到東西。這就是主動(dòng)安全的用武之地。在汽車行業(yè)，主動(dòng)安全主要是指車輛中的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)。那么，什么是ADAS呢？03任務(wù)目標(biāo)能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的概念3能夠熟悉常見的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)4能夠理解高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的特點(diǎn)2能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的應(yīng)用范圍1能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的概念A(yù)DAS的定義ADAS（AdvancedDrivingAssistantSystem）又稱高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)，是利用安裝在車上的各式各樣傳感器（毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、單\雙目攝像頭以及衛(wèi)星導(dǎo)航），在汽車行駛過(guò)程中隨時(shí)來(lái)感應(yīng)周圍的環(huán)境，收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)物體的辨識(shí)、偵測(cè)與追蹤，并結(jié)合導(dǎo)航儀地圖數(shù)據(jù)，進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)算與分析，從而預(yù)先讓駕駛者察覺到可能發(fā)生的危險(xiǎn)，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性，ADAS的技術(shù)路線如下：ADAS的定義圖6-1-1ADAS的技術(shù)路線ADAS是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的前提。早期的ADAS技術(shù)主要以被動(dòng)式報(bào)警為主，當(dāng)車輛檢測(cè)到潛在危險(xiǎn)時(shí)，會(huì)發(fā)出警報(bào)提醒駕車者注意異常的車輛或道路情況。對(duì)于最新的ADAS技術(shù)來(lái)說(shuō)，主動(dòng)式干預(yù)也很常見，美國(guó)SAE把ADAS分為6級(jí)，分級(jí)如下表：表6-1-1ADAS的分級(jí)ADAS的定義ADAS的作用：根據(jù)公安部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，近84%的交通事故歸因于駕駛員的駕駛失誤，人已成為交通安全中最大的不確定性因素。智能駕駛系統(tǒng)作為人類駕駛的輔助與替代，利用算法實(shí)現(xiàn)人類經(jīng)驗(yàn)難以比擬的判斷速度與精度，能夠有效減少駕駛失誤，降低交通事故率。ADAS的控制原理如下圖所示。圖6-1-2ADAS控制示意圖ADAS的定義智能駕駛產(chǎn)業(yè)化發(fā)展迅速，當(dāng)前仍處于1-2級(jí)智能駕駛階段，3級(jí)綜合輔助智能駕駛已有充分的技術(shù)儲(chǔ)備，如豐田的公路自動(dòng)駕駛輔助AHAC、特斯拉的Autopilot等。各家主流廠商計(jì)劃在2025年左右實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛商業(yè)化高級(jí)輔助駕駛的類型目前，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)功能主要有預(yù)警系統(tǒng)與控制系統(tǒng)，如下表所示。表6-1-2高級(jí)輔助駕駛的功能05前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)（FCW）前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)（FCW）FCW(ForwardCollisionwarning)前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算前方車輛的距離并考慮到車輛的相對(duì)速度，系統(tǒng)確定可能發(fā)生碰撞的時(shí)間，并向駕駛員提供警告信號(hào)，如下圖所示。圖6-1-3FCW前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)FCW系統(tǒng)的如上功能可以通過(guò)三大模塊加以實(shí)現(xiàn)：信息感知、決策算法、預(yù)警信息發(fā)布，信息感知包括車輛信息、道路信息，如下圖所示。前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)（FCW）圖6-1-4前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)控制邏輯前方車輛識(shí)別，車輛識(shí)別是前提，可以采用的傳感器有單目視覺、立體視覺、毫米波雷達(dá)以及多傳感器融合。目前，基于單目視覺灰度圖像進(jìn)行車輛識(shí)別的研究最為廣泛。前方碰撞預(yù)警系統(tǒng)（FCW）前方車距檢測(cè)，車距測(cè)量是FCW系統(tǒng)的重要組成部分，超聲波、毫米波、激光雷達(dá)、視覺攝像頭都可以實(shí)現(xiàn)。超聲波測(cè)距原理簡(jiǎn)單、成本最低，但其測(cè)距精準(zhǔn)性受室外溫度影響大，衰減快，因此目前只適合短距離測(cè)距，主要用在倒車?yán)走_(dá)上。實(shí)際應(yīng)用中，常用的是毫米波雷達(dá)和視覺方案。視覺方案通過(guò)獲取圖像，根據(jù)圖像在視野里面的變化的快慢，可預(yù)測(cè)出車輛發(fā)生碰撞的時(shí)間。更多的是用雷達(dá)的手段先做距離的檢測(cè)，然后再來(lái)算出碰撞的時(shí)間。06駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DM）駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DM）DM(drivermonitoring)駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)是一個(gè)不斷監(jiān)測(cè)用戶的駕駛風(fēng)格，以發(fā)現(xiàn)嗜睡和疲勞的跡象。他可以通過(guò)監(jiān)視駕駛員面對(duì)面部表情的方式來(lái)完成，也可以通過(guò)監(jiān)視某些駕駛風(fēng)格（例如：轉(zhuǎn)向）來(lái)檢測(cè)可能的睡意。目前，從整體架構(gòu)來(lái)講分為直接檢測(cè)和間接檢測(cè)兩類，如下圖所示。駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DM）圖6-1-5DM駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)豐田的DM方案是由豐田旗下的Denso提供的，主要應(yīng)用在雷克薩斯以及豐田商用車上。該方案采用一臺(tái)NIR的紅外傳感器與一體化ECU組成，裝配在駕駛員位置。通過(guò)攝像頭對(duì)駕駛員面部狀態(tài)以及眼睛的開合頻率進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，從而判斷車輛的行駛狀態(tài)。此方案具有相當(dāng)高的識(shí)別率，但是裝配成本相對(duì)較高。駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)（DM）德系車型的DM方案都是基于方向盤轉(zhuǎn)向角速度的單向變化率來(lái)進(jìn)行判斷的。同時(shí)通過(guò)車內(nèi)硬件配置的使用情況將車速、行程、發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)、轉(zhuǎn)向角、橫向加速度、偏轉(zhuǎn)率、車門的情況、安全帶的情況、時(shí)間信號(hào)等操作進(jìn)行綜合運(yùn)算之后，得到一個(gè)駕駛員的情況。但是由于系統(tǒng)僅對(duì)汽車內(nèi)部情況進(jìn)行分析，缺少其他維度的支持，得到的數(shù)據(jù)存在一定的偏差。07后方橫向交通告警系統(tǒng)（RCTA）后方橫向交通告警系統(tǒng)（RCTA）RCTA(rearcrosstrafficalert)后方橫向交通告警系統(tǒng)，它是BSM的一個(gè)拓展功能，通常與BSM共享相同的雷達(dá)傳感器，倒車時(shí)當(dāng)有任何接近的車輛時(shí)警示司機(jī)。有些系統(tǒng)提供聲音報(bào)警或者包括閃爍后視鏡里面的BSM圖標(biāo)，如下圖所示：圖6-1-6后方橫向交通告警系統(tǒng)（RCTA）08車道偏移報(bào)警系統(tǒng)（LDW）車道偏移報(bào)警系統(tǒng)（LDW）LDW(lanedeparturewarning)車道偏移報(bào)警系統(tǒng)是一個(gè)橫向的監(jiān)控系統(tǒng)，監(jiān)控車輛在當(dāng)前車道的位置和提醒司機(jī)意外的車道漂移。該系統(tǒng)使用一個(gè)位于擋風(fēng)玻璃內(nèi)部后視鏡后面的攝像機(jī)來(lái)監(jiān)視前方道路的車道標(biāo)志。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到偏離車道時(shí)，可以向駕駛員發(fā)出聲音或觸覺反饋，或者通過(guò)其他系統(tǒng)主動(dòng)引導(dǎo)車輛返回車道。車道偏移報(bào)警系統(tǒng)（LDW）圖6-1-7車道偏移報(bào)警系統(tǒng)（LDW）按照傳感器的安裝方式又可分為俯視系統(tǒng)和前視系統(tǒng)。前視系統(tǒng)可以利用更多的道路信息，在沒(méi)有道路標(biāo)識(shí)的道路上也可以使用，目前應(yīng)用較為廣泛。09交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)（TSR）交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)（TSR）TSR(trafficsignrecognition)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)前方的監(jiān)控系統(tǒng)，通常使用與車道偏離預(yù)警系統(tǒng)相同的相機(jī)來(lái)監(jiān)控前方道路交通標(biāo)志。TSR系統(tǒng)的一個(gè)主要特征是提醒司機(jī)當(dāng)前限速圖6-1-8交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)（TSR）交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)（TSR）交通標(biāo)志通常處于室外復(fù)雜的環(huán)境條件，識(shí)別的過(guò)程中容易受環(huán)境光照、方向旋轉(zhuǎn)的影響?，F(xiàn)有交通標(biāo)識(shí)識(shí)別的檢測(cè)算法最常用的方法包括顏色分割、形狀檢測(cè)以及利用局部特征信息設(shè)計(jì)分類器等方法。在顏色分割方面，常用的顏色空間包括：RGB空間、HSI空間、HSV空間、LAB空間、YCbCr空間、LUV空間等。在形狀檢測(cè)方面，常用的方法包括：Hough變換檢測(cè)特定形狀、基于圖像梯度方向信息的幾何模型等。10盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)（BSM）盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)（BSM）BSM(blindspotmonitoring)盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)側(cè)面和后方監(jiān)控系統(tǒng)，當(dāng)司機(jī)打算改變車道、超車或超車時(shí)，針對(duì)汽車駕駛?cè)说拿c(diǎn)（主要是指三面后視鏡，即左、右、內(nèi)視鏡看不到的區(qū)域，運(yùn)用雷達(dá)和傳感器，來(lái)偵測(cè)車輛后方的盲點(diǎn)區(qū)，在盲點(diǎn)區(qū)偵測(cè)到車輛靠近時(shí)會(huì)向駕駛員提供警示，幫助駕駛?cè)藢⒁馔獾母怕式抵磷畹?。圖6-1-9盲區(qū)檢測(cè)系統(tǒng)（BSM）任務(wù)2高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)關(guān)鍵技術(shù)任務(wù)引入近兩年，國(guó)家出臺(tái)了許多鼓勵(lì)A(yù)DAS產(chǎn)品的行標(biāo)和政策，對(duì)一些大型貨運(yùn)車輛、特殊行業(yè)車輛進(jìn)行了明確的要求，需加裝含有ADAS功能的產(chǎn)品才可上路運(yùn)營(yíng)，當(dāng)然也對(duì)諸如此類的ADAS功能產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了明確的要求。2021年中國(guó)發(fā)布的《道路交通安全法（修訂草案）》里明確規(guī)定營(yíng)運(yùn)客車須包含的ADAS功能主要有兩個(gè)，第一個(gè)是前碰預(yù)警（ForwardCollisionWarning，簡(jiǎn)FCW），另一個(gè)是道路線偏移預(yù)警（LaneDepartureWarning）。該類ADAS產(chǎn)品功能是通過(guò)在車前窗適當(dāng)高度位置加裝一個(gè)前視攝像頭進(jìn)行環(huán)境感知分析計(jì)算實(shí)現(xiàn)的。那么，ADAS中攝像頭是如何完成環(huán)境感知的呢？任務(wù)目標(biāo)11能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的概念能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的概念2能夠熟悉多傳感器融合控制過(guò)程3能夠理解多傳感器融合算法知識(shí)鏈接無(wú)人駕駛汽車主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、路徑規(guī)劃、決策控制四部分，如下圖所示。圖6-2-1ADAS系統(tǒng)示意圖無(wú)人駕駛是高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的發(fā)展終極目標(biāo)，高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的關(guān)鍵技術(shù)主要有：算法算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。不同類型的傳感器,由于收集的信息類型差異比較大,所以對(duì)信息的處理和認(rèn)知方式也有所不同，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等主動(dòng)式傳感器對(duì)算法依賴程度較低，算法較為簡(jiǎn)單。攝像頭等被動(dòng)式傳感器對(duì)算法依賴程度較高，一般由第三方企業(yè)提供。在傳感器算法方面，視覺識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展最為成熟，下面以視覺算法為例來(lái)做講解。視覺算法擁有識(shí)別行人，擁有辨別顏色、識(shí)別圖案等優(yōu)點(diǎn)，在ADAS技術(shù)路線中必不可少。視覺算法分為三個(gè)階段，依次對(duì)應(yīng)智能駕駛的輔助駕駛、高度自動(dòng)駕駛、完全自動(dòng)駕駛。算法第一階段是簡(jiǎn)單識(shí)別，包括車道線識(shí)別、車尾識(shí)別；第二階段是邊界識(shí)別，加入各角度、被遮擋行人檢測(cè)、被遮擋車輛檢測(cè)、自行車檢測(cè)等；第三階段是街景識(shí)別，能夠全部識(shí)別建筑物、街道、馬路邊緣。12行人檢測(cè)（PedestrianDetection）一直是計(jì)算機(jī)視覺研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。行人檢測(cè)要解決的問(wèn)題是：找出圖像或視頻幀中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人臉檢測(cè)類似，這也是典型的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。3視覺處理系統(tǒng)巨頭Mobileye成立于1999年，2007產(chǎn)品進(jìn)入前裝市場(chǎng)，截至2015年底全球超過(guò)1000萬(wàn)輛車搭載Mobileye產(chǎn)品，市占率高達(dá)90%，目前EyeQ3系統(tǒng)可以通過(guò)單目攝像頭實(shí)現(xiàn)行人和前車防碰撞預(yù)警。算法圖6-2-2ADAS行人檢測(cè)示意圖在行人檢測(cè)中的難道主要有是人的外觀差異大、遮擋、背景復(fù)雜、檢測(cè)速度，具體如下圖所示。算法logo圖6-2-3行人檢測(cè)的難題行人檢測(cè)的算法按照實(shí)現(xiàn)原理，我們可以將算法可以分為基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的算法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法兩大類，接下來(lái)分別進(jìn)行介紹。12基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的算法基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的算法如果攝像機(jī)靜止不動(dòng)，則可以利用背景建模算法提取出運(yùn)動(dòng)的前景目標(biāo)，然后利用分類器對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分類，判斷是否包含行人。常用的背景建模算法有高斯混合模型、ViBe算法、幀差分算法、樣本一致性建模算法、PBAS算法，具體如下圖所示。圖6-2-4背景建模算法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)13基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法HOG+SVM，它是2005年NavneetDalal提出的檢測(cè)算法。下圖為用HOG特征進(jìn)行行人檢測(cè)的流程，輸入圖像、規(guī)范伽馬和顏色、計(jì)算梯度、空間和方向單元加權(quán)股票、對(duì)重疊空間塊進(jìn)行對(duì)比歸一化、收集HOG的過(guò)度檢測(cè)窗口、線性支持向量機(jī)、人/非人判斷分類，如下圖所示。圖6-2-5HOG+SVM算法檢測(cè)的流程基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到候選區(qū)域的HOG特征后，需要利用分類器對(duì)該區(qū)域進(jìn)行分類，確定是行人還是背景區(qū)域，在實(shí)現(xiàn)時(shí)，使用了線性支持向量機(jī)，這是因?yàn)椴捎梅蔷€性的支持向量機(jī)在預(yù)測(cè)時(shí)的計(jì)算量太大，與支持向量的個(gè)數(shù)成正比。采用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的算法雖然取得了不錯(cuò)的成績(jī)，但依然存在下面的問(wèn)題：①對(duì)于外觀，視角，姿態(tài)各異的行人檢測(cè)精度還是不高②提取的特征在特征空間中的分布不夠緊湊③分類器的性能受訓(xùn)練樣本的影響較大④離線訓(xùn)練時(shí)的負(fù)樣本無(wú)法涵蓋所有真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的情況14基于深度學(xué)習(xí)的算法基于深度學(xué)習(xí)的算法基于背景建模和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在特定條件下可能取得較好的行人檢測(cè)效率或精確度，但還不能滿足實(shí)際應(yīng)用中的要求。自從2012年深度學(xué)習(xí)技術(shù)被應(yīng)用到大規(guī)模圖像分類以來(lái)，研究人員發(fā)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)學(xué)到的特征具有很強(qiáng)層次表達(dá)能力和很好的魯棒性，可以更好的解決一些視覺問(wèn)題。因此，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于行人檢測(cè)問(wèn)題是順理成章的事情?；谏疃葘W(xué)習(xí)的通用目標(biāo)檢測(cè)框架，如Faster-RCNN、SSD、FPN、YOLO等，這些方法都可以直接應(yīng)用到行人檢測(cè)的任務(wù)中，相比之前的SVM和AdaBoost分類器，精度有顯著的提升。多傳感器的融合多傳感器融合實(shí)際上是模仿人類通過(guò)五官獲得外界信息的這種由感知到認(rèn)知的過(guò)程。傳感器數(shù)據(jù)融合是針對(duì)一個(gè)系統(tǒng)使用多個(gè)（種）傳感器這一特定問(wèn)題而提出的信息處理方法，可發(fā)揮多個(gè)（種）傳感器的聯(lián)合優(yōu)勢(shì)，消除單一傳感器的局限性，把分布在不同位置的多個(gè)同類或不同類傳感器所提供的數(shù)據(jù)資源加以綜合，采用使計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析加以互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)最佳協(xié)同效果，獲得對(duì)被觀測(cè)對(duì)象的一致性解釋與描述，提高系統(tǒng)的容錯(cuò)性，從而提高系統(tǒng)決策、規(guī)劃、反應(yīng)的快速性和正確性，使系統(tǒng)獲得更充分的信息，多傳感器融合示意圖如下：多傳感器的融合圖6-2-6多傳感器融合示意圖多傳感器融合的優(yōu)勢(shì)：在自動(dòng)駕駛汽車系統(tǒng)中使用多傳感器融合技術(shù)主要有提高系統(tǒng)感知的準(zhǔn)確度、增強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)能力、有效減少成本。多傳感器的融合過(guò)程包括：獲得觀測(cè)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、獲取描述信息、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)融合，如下圖所示：多傳感器的融合圖6-2-7多傳感器融合的過(guò)程多傳感器融合結(jié)構(gòu)：根據(jù)傳感器信息在不同信息層次上的融合，可以將多傳感器信息融合劃分為L(zhǎng)ow-level融合、High-level融合和混合融合結(jié)構(gòu)，如下圖所示：多傳感器的融合logo圖6-2-8多傳感器融合結(jié)構(gòu)Low-level融合體系結(jié)構(gòu)是一種較低信息層次上的融合，是集中式融合結(jié)構(gòu)。集中式驗(yàn)合結(jié)構(gòu)將各傳感器獲得的原始數(shù)據(jù)直接送到數(shù)據(jù)融合中心，進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)等，在傳感器端不需要任何處理，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)融合，如下圖所示：多傳感器的融合圖6-2-9Low-level融合控制數(shù)據(jù)級(jí)融合是最低層次的融合，直接對(duì)傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，然后基于融合后的結(jié)果進(jìn)行特征提取和判斷決策。多傳感器的融合圖6-2-10數(shù)據(jù)級(jí)融合根據(jù)融合內(nèi)容，數(shù)據(jù)級(jí)融合又可以分為圖像級(jí)融合、目標(biāo)級(jí)融合和信號(hào)級(jí)融合。圖像級(jí)融合以視覺為主體，將雷達(dá)輸出的整體信息進(jìn)行圖像特征轉(zhuǎn)化，與視覺系統(tǒng)的圖像輸出進(jìn)行融合。目標(biāo)級(jí)融合是對(duì)視覺和雷達(dá)的輸出進(jìn)行綜合可信度加權(quán)，配合精度標(biāo)定信息進(jìn)行自適應(yīng)的搜索匹配后融合輸出；信號(hào)級(jí)融合是對(duì)視覺和雷達(dá)傳感器ECU傳出的數(shù)據(jù)源進(jìn)行融合，其數(shù)據(jù)損失小、可靠性高，但需要大量的計(jì)算。多傳感器的融合特征級(jí)融合指在提取所采集數(shù)據(jù)包含的特征向量之后融合。特征向量用來(lái)體現(xiàn)所監(jiān)測(cè)物理量的屬性，在面向檢測(cè)對(duì)象特征的融合中，這些特征信息是指采集圖像中的目標(biāo)或特別區(qū)域，如邊緣、人物、建筑或車輛等信息。圖6-2-11特征級(jí)融合多傳感器的融合根據(jù)融合內(nèi)容，特征級(jí)融合又分為目標(biāo)狀態(tài)信息融合和目標(biāo)特性融合兩大類。其中，前者是先進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)和參數(shù)相關(guān)估計(jì)，更加適用于目標(biāo)追蹤，后者是借用傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)，在特征預(yù)處理的前提下進(jìn)行分類組合。High-level融合體系結(jié)構(gòu)是一種較高語(yǔ)義層次上的融合，可以是分布式融合結(jié)構(gòu)或者集中式融合結(jié)構(gòu)。分布式融合結(jié)構(gòu)在各獨(dú)立節(jié)點(diǎn)都設(shè)置相應(yīng)的處理單元，在對(duì)各個(gè)獨(dú)立傳感器所獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處理的基礎(chǔ)上，再將結(jié)果輸入到數(shù)據(jù)融合中心，進(jìn)行智能優(yōu)化、組合、推理來(lái)獲得最終的結(jié)果?；旌鲜饺诤辖Y(jié)構(gòu)是由多種Low-Level和High-Level融合結(jié)構(gòu)組合而成，部分傳感器采用集中式融合方式，其余的傳感器采用分布式融合結(jié)構(gòu)，兼有二者的優(yōu)點(diǎn)，能夠根據(jù)不同需要靈活且合理地完成信息處理工作。但是，混合式融合方法的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對(duì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)要求高，加大了通信和計(jì)算上的代價(jià)。多傳感器的融合三種融合結(jié)構(gòu)的比較：基于精度、通信帶寬和可靠性等方面，將分布式、集中式、混合式結(jié)構(gòu)融合方法進(jìn)行比較，如下圖所示。圖6-2-12三種融合的比較多傳感器融合算法融合算法是融合處理的基礎(chǔ)。它是將多元輸入數(shù)據(jù)根據(jù)信息融合的功能要求，在不同融合層次上采用不同的數(shù)學(xué)方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，最終實(shí)現(xiàn)融合。目前已有大量的融合算法，它們都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)。這些融合算法總體上法可以分為三大類型：嵌入約束法、證據(jù)組合法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。15嵌入約束法嵌入約束法用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述就是，即使所有傳感器的全部信息，也只能描述環(huán)境的某些方面的特征，而具有這些特征的環(huán)境卻有很多，要使一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)惟一的環(huán)境（即上述映射為一一映射），就必須對(duì)映射的原像和映射本身加約束條件，使問(wèn)題能有惟一的解。嵌入約束法有兩種基本的方法：貝葉斯估計(jì)和卡爾曼濾波。貝葉斯估計(jì)法貝葉斯估計(jì)法是由ThomasBayes提出的，是一種基于先驗(yàn)概率，并不斷結(jié)合新的數(shù)據(jù)信息得到新的概率。貝葉斯估計(jì)法常用于靜態(tài)環(huán)境下特征層的融合，公式為：卡爾曼濾波法卡爾曼濾波法是一種利用線性狀態(tài)方程，通過(guò)系統(tǒng)輸入輸出觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的算法。卡爾曼濾波法本質(zhì)就是最小均方誤差準(zhǔn)則下的最優(yōu)線性計(jì)算，因此在這里首先介紹幾種最優(yōu)估計(jì)法。最優(yōu)估計(jì)是指某一指標(biāo)函數(shù)達(dá)到最值時(shí)的估計(jì)。最小二乘估計(jì)是用于對(duì)隨機(jī)向量或常值向量的估計(jì)，其達(dá)到的最優(yōu)的指標(biāo)是使量測(cè)估計(jì)的精度達(dá)到最佳。在估計(jì)過(guò)程中，可以不使用與估計(jì)量相關(guān)的動(dòng)態(tài)信息和統(tǒng)計(jì)信息，所以估計(jì)精度不高，但較為簡(jiǎn)單，對(duì)被估計(jì)量和量測(cè)誤差之間的關(guān)系不做要求。最小方差估計(jì)是使均方差最小的估計(jì)，是估計(jì)方法中精度最高的。但是最小方差估計(jì)只確定了估計(jì)值在量測(cè)空間上的條件均值這一抽象關(guān)系，而條件均值的求取較為困難，所以按照條件均值來(lái)進(jìn)行最小方差估計(jì)較為困難。16證據(jù)組合法證據(jù)組合法證據(jù)組合法認(rèn)為完成某項(xiàng)智能任務(wù)是依據(jù)有關(guān)環(huán)境某方面的信息做出幾種可能的決策，而多傳感器數(shù)據(jù)信息在一定程度上反映環(huán)境這方面的情況。證據(jù)組合法是為完成某一任務(wù)的需要而處理多種傳感器的數(shù)據(jù)信息。它先對(duì)單個(gè)傳感器數(shù)據(jù)信息每種可能決策的支持程度給出度量（即數(shù)據(jù)信息作為證據(jù)對(duì)決策的支持程度），再尋找一種證據(jù)組合方法或規(guī)則，使在已知兩個(gè)不同傳感器數(shù)據(jù)（即證據(jù)）對(duì)決策的分別支持程度時(shí)，通過(guò)反復(fù)運(yùn)用組合規(guī)則，最終得出全體數(shù)據(jù)信息的聯(lián)合體對(duì)某決策總的支持程度，得到最大證據(jù)支持決策，即傳感器信息融合的結(jié)果。17人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)和工作原理，設(shè)計(jì)和建立相應(yīng)的機(jī)器和模型并完成一定的智能任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)所接收到的樣本的相似性，確定分類標(biāo)準(zhǔn)。這種確定方法主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值分布上，同時(shí)可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特定的學(xué)習(xí)算法來(lái)獲取知識(shí)，得到不確定性推理機(jī)制。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的多傳感器信息融合，主要分為選擇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、定義映射函數(shù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、確定權(quán)值轉(zhuǎn)換邏輯三個(gè)步驟。如下圖所示。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法圖6-2-13人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的主要步驟謝謝任務(wù)3高級(jí)駕駛輔助技術(shù)的主要應(yīng)用01任務(wù)3高級(jí)駕駛輔助技術(shù)的主要應(yīng)用02任務(wù)引入任務(wù)引入在當(dāng)今搭載AEB汽車主動(dòng)安全上市車型中，出現(xiàn)了較多“故障率”引發(fā)用戶較多的抱怨。該“故障率”是指當(dāng)確實(shí)遇到碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，需要系統(tǒng)觸發(fā)安全制動(dòng)，而系統(tǒng)未能及時(shí)作出反應(yīng)，也指當(dāng)未出現(xiàn)碰撞風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，不需要系統(tǒng)作出安全制動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)卻錯(cuò)誤的作出制動(dòng)剎車。那么，造成這種“故障率”的原因有哪些呢？03任務(wù)目標(biāo)能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助技術(shù)的應(yīng)用范圍能夠熟悉高級(jí)駕駛輔助技術(shù)的應(yīng)用范圍能夠熟悉ADAS系統(tǒng)的配置方案能夠理解高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)的特點(diǎn)知識(shí)鏈接常見ADAS技術(shù)：自適應(yīng)巡航系統(tǒng)（ACC）碰撞避免系統(tǒng)（AEB或FCW）自動(dòng)泊車系統(tǒng)車道保持輔助系統(tǒng)圖6-3-1常見ADAS技術(shù)05自適應(yīng)巡航概念自適應(yīng)巡航概念自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（AdaptiveCruiseControl，ACC）通過(guò)安裝在車輛前部的車距傳感器（一般為毫米波雷達(dá)），持續(xù)掃描車輛前方道路，從而得知前車的車速與相對(duì)距離，行駛中會(huì)自動(dòng)偵測(cè)車速，當(dāng)與前車的距離越來(lái)越小時(shí)，會(huì)對(duì)應(yīng)調(diào)整自身車速，與前方車輛保持安全距離，在設(shè)定的速度范圍內(nèi)自動(dòng)調(diào)整行駛速度，以適應(yīng)前方車輛和/或道路條件等引起的駕駛環(huán)境變化。圖6-3-2自適應(yīng)巡航控制狀態(tài)06自適應(yīng)巡航功能自適應(yīng)巡航功能（1）根據(jù)駕駛員設(shè)定的安全距離，能夠在直道、彎道以及上下坡時(shí)根據(jù)前車的運(yùn)行狀況自動(dòng)調(diào)整車速，并跟蹤前車行駛,以減輕駕駛者的疲勞。（2）通過(guò)系統(tǒng)軟件的升級(jí)，自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)“停車/起步”功能，以應(yīng)對(duì)在城市中行駛時(shí)頻繁的停車和起步情況。（3）與自動(dòng)巡航（也稱定速巡航）的區(qū)別在于，自動(dòng)巡航只具有按照駕駛員設(shè)定的車速進(jìn)行等速行駛的功能，自適應(yīng)巡航不僅具有該功能，還可以根據(jù)前車的運(yùn)行狀況自動(dòng)調(diào)整車速的功能。也就是說(shuō)，自動(dòng)巡航只是自適應(yīng)巡航的一部分。常規(guī)巡航控制模式在車內(nèi)開關(guān)如下圖所示。自適應(yīng)巡航功能圖6-3-3巡航開關(guān)車間距離控制模式如下圖所示。圖6-3-4行車間距離狀態(tài)07自適應(yīng)巡航系統(tǒng)工作策略自適應(yīng)巡航系統(tǒng)工作策略（1）Case1:前方?jīng)]有行駛車輛，按設(shè)定的車速勻速行駛。（2）Case2:前方有行駛車輛，前車速度大于本車速度，按設(shè)定的車速勻速行駛。（3）Case3:前車速度小于本車速度，進(jìn)行主動(dòng)減速，確保安全距離，當(dāng)?shù)竭_(dá)目標(biāo)值后，跟隨前車，同速行駛。（4）Case4:前車變更車道/本車變更車道且前方無(wú)車時(shí)進(jìn)行加速，恢復(fù)設(shè)定的車速勻速行駛，若駕駛員干預(yù)，則自動(dòng)退出ACC系統(tǒng)。如下圖所示。自適應(yīng)巡航系統(tǒng)工作策略圖6-3-8巡航控制策略08自適應(yīng)巡航功能的實(shí)現(xiàn)流程自適應(yīng)巡航功能的實(shí)現(xiàn)流程自適應(yīng)巡航功能的實(shí)現(xiàn)流程，如下圖所示。圖6-3-9巡航控制流程09AEB簡(jiǎn)介AEB簡(jiǎn)介自動(dòng)制動(dòng)輔助系統(tǒng)（AutonomousEmergencyBraking，AEB），又稱為自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)，主要由四個(gè)模塊構(gòu)成，包括測(cè)距模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、控制模塊和制動(dòng)模塊。自動(dòng)制動(dòng)輔助系統(tǒng)采用毫米波雷達(dá)測(cè)出與前車或者障礙物的距離，然后利用數(shù)據(jù)分析模塊將測(cè)出的距離與警報(bào)距離、安全距離進(jìn)行比較，小于警報(bào)距離時(shí)就進(jìn)行警報(bào)提示，而小于安全距離時(shí)如果駕駛?cè)藳](méi)有來(lái)得及踩制動(dòng)踏板，AEB系統(tǒng)會(huì)主動(dòng)干預(yù)使汽車自動(dòng)制動(dòng)，從而防止追尾事故的發(fā)生。如下圖所示。10AEB系統(tǒng)構(gòu)成AEB系統(tǒng)構(gòu)成汽車AEB系統(tǒng)（自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)）是一種先進(jìn)的駕駛輔助技術(shù)，旨在幫助減緩或避免碰撞。如下面圖所示，AEB系統(tǒng)主要由主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)、ABS/ESC系統(tǒng)、電機(jī)控制器、車身控制模塊和EPS系統(tǒng)構(gòu)成。主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)是AEB系統(tǒng)的核心組成部分之一。它包括傳感器和制動(dòng)執(zhí)行器，用于監(jiān)測(cè)車輛前方的交通狀況，并在必要時(shí)主動(dòng)執(zhí)行制動(dòng)操作。主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)涉及到雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器來(lái)感知前方的障礙物，然后通過(guò)控制制動(dòng)液壓系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)緊急制動(dòng)。ABS（防抱死制動(dòng)系統(tǒng)）和ESC（電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)）是與AEB協(xié)同工作的系統(tǒng)。ABS系統(tǒng)通過(guò)防止車輪鎖死，保持車輛制動(dòng)時(shí)的操控性，從而幫助AEB系統(tǒng)更有效地執(zhí)行緊急制動(dòng)。ESC系統(tǒng)則在車輛失控時(shí)通過(guò)對(duì)車輛進(jìn)行制動(dòng)或加速來(lái)穩(wěn)定車輛。電機(jī)控制器是AEB系統(tǒng)中負(fù)責(zé)調(diào)整車輛動(dòng)力系統(tǒng)的部分。當(dāng)AEB系統(tǒng)判斷需要進(jìn)行緊急制動(dòng)時(shí)，電機(jī)控制器可能會(huì)調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率，AEB系統(tǒng)構(gòu)成以幫助更有效地減緩車速。車身控制模塊監(jiān)測(cè)并控制車輛的動(dòng)態(tài)行為，確保在執(zhí)行緊急制動(dòng)時(shí)車輛保持平穩(wěn)，與ABS、ESC等系統(tǒng)協(xié)同工作，通過(guò)調(diào)整懸掛系統(tǒng)或其他參數(shù)來(lái)保持車輛的穩(wěn)定性。EPS（電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)）在緊急制動(dòng)時(shí)可以通過(guò)調(diào)整轉(zhuǎn)向助力來(lái)幫助駕駛員更好地控制車輛，有助于避免潛在的失控情況，并提高緊急制動(dòng)的效果。圖6-3-11AEB系統(tǒng)構(gòu)成11自動(dòng)泊車的原理自動(dòng)泊車的原理不同的自動(dòng)泊車系統(tǒng)采用不同的方法來(lái)檢測(cè)汽車周圍的物體。有些在汽車前后保險(xiǎn)杠四周裝上了感應(yīng)器，它們既可以充當(dāng)發(fā)送器，也可以充當(dāng)接收器。這些感應(yīng)器會(huì)發(fā)送信號(hào)，當(dāng)信號(hào)碰到車身周邊的障礙物時(shí)會(huì)反射回來(lái)。然后車上的計(jì)算機(jī)會(huì)利用其接收信號(hào)所需的時(shí)間來(lái)確定障礙物的位置。其他一些系統(tǒng)則使用安裝在保險(xiǎn)杠上的攝像頭或雷達(dá)來(lái)檢測(cè)障礙物。但最終結(jié)果都是一樣的：汽車會(huì)檢測(cè)到已停好的車輛、停車位的大小以及與路邊的距離，然后將車子駛?cè)胪＼囄弧Ｗ詣?dòng)泊車的原理圖6-3-12自動(dòng)泊車系統(tǒng)原理12自動(dòng)泊車兩種情況自動(dòng)泊車兩種情況自動(dòng)泊車兩種情況：平行泊車、垂直泊車，如下圖所示。圖6-3-13多類型自動(dòng)泊車原理13自動(dòng)泊車步驟自動(dòng)泊車步驟現(xiàn)有的自動(dòng)泊車汽車并不是全自動(dòng)的，但這種車的確使順列式駐車更加容易。駕駛員仍然必須踩著制動(dòng)踏板控制車速（汽車的怠速足以將車駛?cè)胪＼囄?，無(wú)需踩加速踏板）。然后車上的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)將接管方向盤。（1）汽車移動(dòng)到前車旁邊時(shí)，系統(tǒng)會(huì)給駕駛員一個(gè)信號(hào)，告訴他應(yīng)該停車的時(shí)間。（2）駕駛員換倒擋，稍稍松開剎車，開始倒車。計(jì)算機(jī)通過(guò)動(dòng)力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)車輪，將汽車完全倒入停車位。（3）當(dāng)汽車向后倒得足夠遠(yuǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)給駕駛員另一個(gè)信號(hào)，告訴他應(yīng)該停車并換為前進(jìn)擋。汽車向前移動(dòng)，將車輪調(diào)整到位。（4）最后系統(tǒng)再給駕駛員一個(gè)信號(hào)，告訴他車子已停好。14幾種自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹Tiguan途觀PLA自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹圖6-3-14自動(dòng)泊車系統(tǒng)裝置①PLA系統(tǒng)傳感器探測(cè)范圍介紹。后保險(xiǎn)桿上有4個(gè)PDC傳感器。中間2個(gè)探測(cè)范圍是160厘米。兩邊2個(gè)探測(cè)范圍是60厘米。前保險(xiǎn)桿上有4個(gè)PDC傳感器和2個(gè)PLA傳感器。前面4個(gè)是PDC傳感器，中間2個(gè)探測(cè)范圍120厘米。外側(cè)2個(gè)PLA傳感器，探測(cè)范圍60厘米。前后PDC的連續(xù)報(bào)警區(qū)都是30厘米。Tiguan途觀PLA自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹圖6-3-15PLA系統(tǒng)傳感器范圍②PLA系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)如下表所示。表6-3-1PLA技術(shù)參數(shù)③PLA系統(tǒng)操作說(shuō)明如下圖所示。Tiguan途觀PLA自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹圖6-3-16（1）PLA系統(tǒng)操作備注：系統(tǒng)默認(rèn)靠右邊停車，駕駛員如果打左轉(zhuǎn)向燈，車輛將自動(dòng)尋找左側(cè)的停車位。Tiguan途觀PLA自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹圖6-3-16（2）PLA系統(tǒng)操作備注：停車位長(zhǎng)度超過(guò)車輛長(zhǎng)度1.4m時(shí)，無(wú)需4、5兩歩，可一次自動(dòng)倒入車位。Tiguan途觀PLA自動(dòng)泊車系統(tǒng)介紹④PLA系統(tǒng)注意事項(xiàng)：車輛發(fā)動(dòng)后，首次前進(jìn)車速要求≥10km/h,之后按下再PLA開關(guān)，才能激活PLA系統(tǒng)。ESP處于打開狀態(tài)，而且無(wú)故障報(bào)警。關(guān)閉EPB和AUTOHOLD功能。前進(jìn)車速≤30km/h，系統(tǒng)才開始尋找停車位。車速超過(guò)45km/h，系統(tǒng)自動(dòng)關(guān)閉。如果在車速大于30km/h，而且小于40km/h，按下PLA開關(guān)，則只有當(dāng)車速小于