第1章-自動駕駛緒論

第1章

緒論1.1自動駕駛技術(shù)的產(chǎn)生1.早期對自動駕駛技術(shù)的探索圖1-1第一輛自動駕駛車輛“AmericanWonder”20世紀(jì)20年代,美國公司HoudinaRadioControl1939年,美國通用車輛公司在紐約世博會上展示了叫做“Futurama”的交通模型。當(dāng)車輛駛?cè)敫咚俟泛?就進(jìn)入自動駕駛模式,根據(jù)“定制車道”來行駛。圖1-2未來交通模型通用車輛公司還在這期間推出了Firebirds系列自動駕駛車輛,車上載有“電子導(dǎo)航系統(tǒng)”,它通過電子脈沖與地下的電纜之間進(jìn)行通訊,從而實(shí)現(xiàn)了對車輛的自動控制。圖1-3通用公司的FirebirdIII自動駕駛車輛1960年代,美國俄亥俄州立大學(xué)通信與控制實(shí)驗(yàn)室開始對無人駕駛項(xiàng)目的研究,同樣是提出利用內(nèi)嵌在道路上的電子設(shè)備進(jìn)行控制和引導(dǎo)。該項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人Cosgriff博士預(yù)測他們的自動駕駛系統(tǒng)可以在80年代初得到完善并投入使用。在60~70年代,很多企業(yè)公司、科研機(jī)構(gòu)都對這項(xiàng)技術(shù)投入了研究。英國TRL實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的自動駕駛車輛“雪鐵龍DS”,在任何天氣條件下以80英里每小時(shí)的速度進(jìn)行測試時(shí),它的速度和方向都不會偏離,這遠(yuǎn)比人類駕駛更加有效和安全；Bendix公司還通過道路兩側(cè)的通訊器來傳遞計(jì)算機(jī)的控制指令。2.現(xiàn)代自動駕駛技術(shù)的產(chǎn)生現(xiàn)代自動駕駛技術(shù)產(chǎn)生于70~80年代。這一時(shí)期,德國的慕尼黑聯(lián)邦國防大學(xué)研發(fā)了一輛由視覺引導(dǎo)駕駛的奔馳車輛,它以39英里每小時(shí)的速度在沒有交通的道路上完成了測試。同時(shí),美國國防高級研究計(jì)劃局開始ALV計(jì)劃,與美國多所大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)共同研究,集成了激光雷達(dá)、計(jì)算機(jī)視覺和自動機(jī)器人技術(shù),研發(fā)出了時(shí)速19英里的自動駕駛車輛,首次在車上搭載了便攜計(jì)算機(jī)最具代表性的是在80年代末,由美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研制的Navlab系統(tǒng),搭載于一輛雪佛蘭廂式貨車上。他們率先采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來控制和引導(dǎo)車輛,在車上安裝了若干攝像頭、激光測距儀、激光雷達(dá)、陀螺儀等設(shè)施,具備慣性導(dǎo)航系統(tǒng)和衛(wèi)星定位系統(tǒng),車廂內(nèi)部是計(jì)算機(jī)房,整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)由Wrap超級計(jì)算機(jī)和Sun3/Sun4工作站組成,還采用了Intel80386實(shí)時(shí)處理器來處理傳感器信息和發(fā)出控制指令。受到當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)軟硬件條件的限制,時(shí)速大約只有20英里,但是它為現(xiàn)代自動駕駛技術(shù)奠定了基礎(chǔ)。1.2自動駕駛車輛研究狀況1.2.1國外自動駕駛車輛研究狀況美國美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARRA）從2004到2007年共舉辦了3屆DARPA無人駕駛挑戰(zhàn)賽,吸引了包括卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、弗吉尼亞州大學(xué)在內(nèi)多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)參賽,引起了廣泛的關(guān)注。2011年,美國內(nèi)達(dá)華州立法委員會通過了第一部允許測試無人駕駛車輛的法案2015年7月美國密歇根大學(xué)M-City正式開放2016年11月,美國交通部公布“自動駕駛試驗(yàn)場試點(diǎn)計(jì)劃”英國從2015年開始,英國政府開始陸續(xù)出臺自動駕駛的相關(guān)政策,盡力為智能車輛的發(fā)展提供寬松的環(huán)境。2015年2月,英國政府發(fā)布了無人駕駛車輛上路測試的官方許可。2016年1月,英國交通部宣布,準(zhǔn)許自動駕駛車輛在倫敦街頭上路測試2017年8月6日,制定了一套新的網(wǎng)絡(luò)安全原則,全稱為《聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛車輛網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵原則》。2018年2月,英國政府宣布,投資2240萬英鎊（約合3130萬美元）在22個(gè)新互聯(lián)和自動駕駛車輛（CAV）研發(fā)項(xiàng)目上。日本日本政府及車輛制造商在自動駕駛技術(shù)方面一直保持謹(jǐn)慎態(tài)度。日本政府在《日本再興戰(zhàn)略2016》中提出,要在2020年東京奧運(yùn)會之前實(shí)現(xiàn)無人自動駕駛交通服務(wù)。2016年2月12日,日本產(chǎn)業(yè)省制造產(chǎn)業(yè)局車輛課正式公布“無人駕駛評價(jià)據(jù)點(diǎn)整備項(xiàng)目”2017年5月,德國議會兩院通過了一項(xiàng)由運(yùn)輸部提出的法案,修改現(xiàn)行的道路交通法規(guī),允許高度或全自動駕駛系統(tǒng)代替人類自主駕駛,給予其和駕駛?cè)送鹊姆傻匚?。美國卡?nèi)基·梅隆大學(xué)從1987年左右開始研究自動駕駛技術(shù)，其研制的NavLab系列代表了世界自動駕駛的發(fā)展方向。NavLab-1系列于1986年基于雪佛蘭的一款廂式貨車改裝而成，裝有Sun3.GPS、Warp等計(jì)算機(jī)硬件NavLab-5系統(tǒng)是1995年建成的，CMU與Assist-Ware技術(shù)公司合作開發(fā)研制的便攜性高級導(dǎo)航支撐平臺PANS為系統(tǒng)提供計(jì)算基礎(chǔ)和I/O功能，并能控制轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)，同時(shí)進(jìn)行安全報(bào)警。意大利帕爾瑪大學(xué)VisLab實(shí)驗(yàn)室一直致力于ARGO項(xiàng)目研究。于1998年沿著意大利的高速公路網(wǎng)進(jìn)行了2000公里的長距離道路試驗(yàn)。在2010年,ARGO試驗(yàn)車裝載了5個(gè)激光雷達(dá)、7個(gè)攝像機(jī)、GPS全球定位系統(tǒng)、慣性測量設(shè)備以及3臺Linux電腦和線控駕駛系統(tǒng)。2013年,意大利帕爾馬大學(xué)的自主車BRAiVE,在帕爾馬城區(qū)自主行駛,順利通過單向雙車道等狹窄的城郊道路,其間涉及行人橫穿馬路、交通燈、人工凸起路面、行人區(qū)、急轉(zhuǎn)彎等,同時(shí)實(shí)現(xiàn)全程無人工干預(yù)。2011年,英國牛津大學(xué)研制出的自動駕駛車輛Wildcat使用激光雷達(dá)和相機(jī)監(jiān)控路面狀況、交通狀況、以及行人和其他障礙物,在崎嶇山路上能夠?qū)崿F(xiàn)自主行駛、堵車?yán)@道日本豐田公司于2018年年初的CES（電子消費(fèi)展）上,發(fā)布了一款無人駕駛的廂式電動概念車e-Palette。新車將在2020年東京奧運(yùn)會上試運(yùn)行,并有望在2030年正式向大眾推廣。2014年,寶馬展示了其研發(fā)的無人駕駛技術(shù),該技術(shù)不僅可以幫助車主在交通狀況擁堵的城市找到便捷暢通的行駛路線,同時(shí)并不會奪走駕駛員對車輛的掌控權(quán)。2016年,寶馬集團(tuán)與英特爾以及Mobileye建立起行業(yè)第一個(gè)開放式的自動駕駛研發(fā)平臺。2018年4月,寶馬又正式啟動了自動駕駛研發(fā)中心,為最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛提供技術(shù)支持。2018年5月14日,上海市智能網(wǎng)聯(lián)車輛道路測試推進(jìn)工作小組為寶馬頒發(fā)了上海市智能網(wǎng)聯(lián)自動駕駛測試牌照。2016年和2017年,通用陸續(xù)收購自動駕駛車輛初創(chuàng)公司CruiseAutomation和激光雷達(dá)技術(shù)公司Strobe,在自動駕駛的道路上快速前進(jìn)。2018年1月12日,通用車輛（GM）官方公布了第四代Cruise自動駕駛車輛CruiseAV。CruiseAV沒有方向盤、加速踏板和制動踏板,安裝了21個(gè)普通雷達(dá)、16個(gè)攝像機(jī)和5個(gè)激光雷達(dá)來感知車輛周圍的環(huán)境和障礙物,是真正的無人駕駛車輛。2018年新款奧迪A8是全球首款量產(chǎn)搭載L3級別的自動駕駛系統(tǒng)的車型,其攜帶有12個(gè)超聲波傳感器、5個(gè)攝像機(jī)、5個(gè)毫米波雷達(dá)、1個(gè)激光雷達(dá)、1個(gè)紅外線攝像機(jī),共24個(gè)車載傳感器。2015年10月,特斯拉推出的半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot,Autopilot是第一個(gè)投入商用的自動駕駛技術(shù)。谷歌公司于2009年開始研發(fā)無人駕駛技術(shù)。2015年,谷歌公司的無人駕駛原型車上路進(jìn)行測試,該車只配有啟動和停止兩個(gè)物理按鈕,通過若干傳感器、車載計(jì)算機(jī)來控制車輛。2017年10月,Waymo已在美國鳳凰城Chandler鎮(zhèn)100平方英里范圍內(nèi),對600輛克萊斯勒插電混動L4級自動駕駛車輛進(jìn)行社會公測。2018年,谷歌還與捷豹路虎合作,計(jì)劃在2020年之前生產(chǎn)另外20000輛無人駕駛出租車。2016年5月,Uber無人駕駛車輛在位于美國賓夕法尼亞州匹茲堡市的Uber先進(jìn)技術(shù)中心正式上路測試。1.2.2國內(nèi)自動駕駛技術(shù)狀況清華大于THMR-V自動駕駛車經(jīng)過實(shí)驗(yàn)研究已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的車道線自動跟蹤；準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的道路跟蹤；復(fù)雜環(huán)境下的道路避障、道路停障；視覺臨場感遙控駕駛等功能。2012年11月26日,由軍事交通學(xué)院改裝的“猛獅3號”智能,從北京臺湖收費(fèi)站到天津東麗收費(fèi)站共114公里的無人駕駛試驗(yàn)2016年6月初,同濟(jì)大學(xué)在上海車輛城無人駕駛測試基地的開園儀式上展示了其協(xié)同創(chuàng)新中心研發(fā)的自動駕駛電動清掃車。該車在同濟(jì)大學(xué)低速電動車自動駕駛技術(shù),上海司南導(dǎo)航北斗高精度定位技術(shù)、上海丁研三元鋰電池組與管理技術(shù)研究成果基礎(chǔ)上,開發(fā)可區(qū)域師范運(yùn)行的低速自動駕駛車輛環(huán)境感知系統(tǒng)、驅(qū)動/制動/轉(zhuǎn)向線控系統(tǒng)、北斗高精度定位系統(tǒng)、自動駕駛控制等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究與實(shí)驗(yàn)。2017年,由自然科學(xué)基金委主辦中國智能車未來挑戰(zhàn)賽已舉辦了九屆賽事。其中比較有代表性的有清華大學(xué)“睿龍?zhí)枴睙o人駕駛車輛和北京理工大學(xué)“RAY”無人車?！癇IT”無人駕駛車輛系統(tǒng)組成2015年4月,一汽集團(tuán)正式發(fā)布了其“摯途”技術(shù)戰(zhàn)略,標(biāo)志著一汽集團(tuán)的互聯(lián)智能車輛技術(shù)戰(zhàn)略規(guī)劃正式形成。根據(jù)該戰(zhàn)略的十年發(fā)展計(jì)劃,“摯途”戰(zhàn)略將從當(dāng)前的1.0發(fā)展到4.0。2015年,上汽集團(tuán)在自動駕駛領(lǐng)域“結(jié)盟”中航科工,并在上海車展上展示了自主研發(fā)的智能駕駛車輛iGS。長安車輛在2015年4月發(fā)布了智能化戰(zhàn)略“654”,即建立6個(gè)基礎(chǔ)技術(shù)體系平臺,開發(fā)5大核心應(yīng)用技術(shù),分4個(gè)階段逐步實(shí)現(xiàn)車輛從單一智能到全自動駕駛。北汽集團(tuán)在2016年4月份的北京車展上,展示了其基于EU260打造的無人駕駛車輛。長城車輛在2012年成立了專業(yè)團(tuán)隊(duì),對車輛無人駕駛等智能技術(shù)進(jìn)行研發(fā)。目前哈弗H8、H9及部分后續(xù)車輛已經(jīng)完成了駕駛輔助（ADAS）階段的開發(fā)。百度公司于2013年開始了百度無人駕駛車輛項(xiàng)目,其技術(shù)核心是“百度車輛大腦”,包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。2011年7月,國防科技大學(xué)與一汽合作開發(fā)的自動駕駛車輛紅旗HQ3,完成了從長沙到武漢,共計(jì)286公里的高速無人駕駛實(shí)驗(yàn),平均時(shí)速87km/h。2015年8月,宇通客車在鄭開大道城際快速路,完成了開放環(huán)境下的無人駕駛試驗(yàn),全程32.6公里,最高時(shí)速48km/h。2015年12月,百度完成北京開放高速路的自動駕駛測試,其核心技術(shù)集中在“百度車輛大腦”,在高精地圖、感知決策方面均有突破,試驗(yàn)最高時(shí)速達(dá)100km/h。2016年4月,長安車輛完成了超過2000km的無人駕駛車輛測試,計(jì)劃在2018年實(shí)現(xiàn)高速路上的無人駕駛,在2025年實(shí)現(xiàn)城市復(fù)雜路況下的自動駕駛。2016年6月,上?！皣抑悄芫W(wǎng)聯(lián)車輛試點(diǎn)示范區(qū)”封閉測試區(qū)正式開園,標(biāo)志著在國家戰(zhàn)略高度上,支持自動駕駛車輛技術(shù)發(fā)展。2018年3月,北京發(fā)放首批自動駕駛測試試驗(yàn)用臨時(shí)號牌,用于33條,總計(jì)105公里的開放路段用于自動駕駛測試。1.3自動駕駛車輛發(fā)展目標(biāo)與重點(diǎn)自動駕駛的流程感知是整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行的第一步。

雖然目前的環(huán)境感知技術(shù)目前已大體完善,但是要實(shí)現(xiàn)最高級的無人駕駛,還有很多地方需要改進(jìn)。比如在惡劣的天氣條件下、在不斷變化和不利的光照條件下,各種元件不可避免地會受到影響。地圖是最重要的先驗(yàn)信息之一。人們需要大規(guī)模地對地圖信息進(jìn)行預(yù)先采樣和更新,以使車輛能夠適應(yīng)新情況。一種解決方法是建立云端的地圖共享系統(tǒng),它與離線的地圖共享并且是動態(tài)更新的,但是這對系統(tǒng)的通信能力也提出了更高的要求；也有學(xué)者提出“即時(shí)定位與地圖構(gòu)建”（SLAM）技術(shù),它并不嚴(yán)重依賴于先驗(yàn)信息,允許自動駕駛系統(tǒng)持續(xù)觀察環(huán)境并適應(yīng)新情況,但是這項(xiàng)技術(shù)需要更多的計(jì)算密集型算法,并且根據(jù)所使用的傳感器和周圍環(huán)境可能會受到更多不確定性的影響。人工智能算法是自動駕駛的核心。借助于目前機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的研究，人工智能已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)越來越多的自動控制，高級別的自動駕駛還需要把智能算法與傳統(tǒng)的車輛動力學(xué)控制結(jié)合起來，對智能算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性有著極高要求；智能算法的道德性和合法性也是人們需要考慮的，“在無可避免的情況下，要撞向一個(gè)人的一側(cè)還是撞向一群人的一側(cè)？”類似這樣的問題發(fā)生了以后處理困難，就需要在技術(shù)層面上讓它不會發(fā)生。車聯(lián)網(wǎng)通信需借助新型信息通信技術(shù)車聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)包括4G/5G車載蜂窩通信技術(shù)、LTE-V2X和802.11p直連無線通信技術(shù)等的應(yīng)用與自動駕駛技術(shù)的發(fā)展緊密相關(guān),但是這些技術(shù)目前只是初步成熟,還需要集中研究力量重點(diǎn)突破而且車聯(lián)網(wǎng)信息的安全保護(hù)也是一個(gè)亟待關(guān)注的問題,車聯(lián)網(wǎng)的過程會產(chǎn)生一定的操縱數(shù)據(jù)、位置信息等,涉及到個(gè)人隱私權(quán)益的保護(hù),此外,還需要考慮到應(yīng)用領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)效益問題等。自動駕駛存在的問題和解決情況項(xiàng)目或競賽出現(xiàn)的問題問題的解決情況PROMETHEUS（1987–1995）自主車道保持大部分已解決自適應(yīng)巡航大部分已解決自動緊急呼叫大部分已解決NoHandsAcrossAmerica（1995），MunichtoOdenseUBMTest（1995），ARGO（1998）基于視覺的物體檢測/追蹤大部分已解決復(fù)雜光照條件下的感知部分解決改善障礙和道路標(biāo)志檢測部分解決復(fù)雜的城市交通大部分未解決惡劣天氣下的環(huán)境感知大部分未解決DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChallenge（2004）,SecondDARPAGrandChallenge（2006）DARPAGrandChall