梁思成
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淺談智能電動汽車信息感知技術(shù)研究
梁思成
(重慶車輛檢測研究院有限公司,重慶 401122)
文章主要結(jié)合了智能電動汽車的發(fā)展歷程及核心科技,對智能電動汽車的信息感知技術(shù)進行了重點的研究,對其發(fā)展過程中出現(xiàn)的人性、安全等方面的問題進行了探討??偠灾悄茈妱悠嚨某霈F(xiàn)將會對人類的時空觀念造成極大的影響,也會在交通運輸發(fā)展史上寫下濃厚的一筆。
智能電動汽車;信息感知;技術(shù)研究
隨著社會的進步和人們生活水平的不斷提高,汽車歷經(jīng)百年的發(fā)展之后,終于走進了千家萬戶,其對人類的時空觀念、生活品質(zhì)等方面有著非常大的影響。近年隨著智能化、現(xiàn)代化技術(shù)的不斷發(fā)展,汽車的研制向智能化發(fā)展已經(jīng)成為歷史發(fā)展的必然趨勢。當(dāng)前智能電動汽車采用先進的傳感技術(shù),即感知技術(shù),對汽車的車速、位置等信息進行獲取,并提供數(shù)據(jù)融合的技術(shù)實現(xiàn)對信息的分析,最終使得汽車具備智能操作,無人駕駛的能力,而且可以實現(xiàn)對汽車的行駛工況進行分析,是一類特殊的智能機器人[1]。
當(dāng)前智能汽車對城市的交通運輸狀態(tài)進行著改變,而且隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能化技術(shù)的不斷發(fā)展,城市中出現(xiàn)的嚴(yán)重的交通擁擠的情況必然會有所改善,而汽車的交通事故率也將得到大大的降低,在一定程度上對人類的工作效率和車輛利用率有了提升。
最近,我國宣布了將在2025年左右禁止銷售內(nèi)燃機汽車的政策,因此,電動汽車迎來了其發(fā)展的黃金時機。乘政策的東風(fēng),我國的電動汽車必定得到迅速的發(fā)展。隨著電動汽車逐步走向智能化和信息化,也將改變未來人們的出行方式,與此同時還會對汽車行業(yè)的發(fā)展格局造成一定的影響,人們的時空概念也會因此得到大大的改變。目前,就智能電動汽車的發(fā)展來看,其已經(jīng)成為下一個萬億級的藍海市場。
只有對汽車自身的狀態(tài)參數(shù)和車輛周圍的環(huán)境之間有著非常清楚的掌控,才能真正的實現(xiàn)無人駕駛的目標(biāo)。通過汽車的傳感技術(shù),來對圖像及視頻進行真實有效的獲取,這是智能無人駕駛汽車的運轉(zhuǎn)基礎(chǔ),但在進行原始數(shù)據(jù)的采集時,只能過度的依賴傳感器,對傳感器進行合理的選取以及其進行數(shù)據(jù)采集時的穩(wěn)定性、及時性,對之后的智能決策有著非常重要的作用。目前為了實現(xiàn)汽車的智能化,運用較廣泛的主要包括以下幾類傳感器[2]。
雷達系統(tǒng)是汽車行業(yè)的“老朋友”,其在陰天下雨等極為惡劣的環(huán)境下也能完成對距離、速度等參數(shù)的測量,深受人們的熱捧,是一類運用最為廣泛的傳感器。毫米波雷達是對周圍環(huán)境進行感知的重要手段之一,其主要被運用于對車道邊緣、車輛行人、障礙物等汽車周邊信息的獲取。汽車工程師將毫米波雷達與計算機視覺進行搭配,解決了長期以來困擾人們的機器視覺的影響,即使是在極其惡劣的情況下,也不會對人們使用雷達造成困擾。這樣的搭配為智能車輛進行信息的感知和采集,決策系統(tǒng)的決策提供了非常準(zhǔn)確的環(huán)境信息。當(dāng)前,毫米波雷達系統(tǒng)是受外界環(huán)境干擾最小的一種雷達系統(tǒng),在智能汽車中,工程師選擇了76~77Hz的毫米波。但毫米波雷達系統(tǒng)并不是完美的,其最大的缺點就是無法準(zhǔn)確的對轉(zhuǎn)彎和變道進行區(qū)分[3]。
而激光雷達技術(shù)相對于傳統(tǒng)的雷達,有著更高的測量精度,對于時間和空間的掌控更為真實,成為了雷達產(chǎn)業(yè)中最重要的主動遙感工具之一。其工作原理是:雷達系統(tǒng)通過發(fā)射多數(shù)的激光涉嫌,對目標(biāo)進行信息的探測,其系統(tǒng)配備完整的信息的收發(fā)系統(tǒng),通過建立三維點云圖的方式,對汽車周圍的信息進行獲取和感知。激光雷達可以稱作是智能汽車的眼睛,它可以根據(jù)激光雷達組成的三維建模數(shù)據(jù)量和范圍進行區(qū)分,主要有三類:首先是單線局部激光雷達,發(fā)射器之發(fā)射出一個激光點,只能對一定區(qū)域內(nèi)的障礙物進行獲取。其次是多線局部激光雷達,它有著更高的掃描密度,可以對汽車周圍的信息進行更為豐富的展示,但它仍然是不完美的,掃描的區(qū)域具有十分強的固定性,因此要在汽車上安裝多部此類的雷達,才能真正實現(xiàn)汽車周圍360°無死角的障礙物掃描和信息獲取。最后是多線全視場巧光雷達,此類雷達可以實現(xiàn)對路況信息進行全方位的掃描,與之前兩種單一的掃描方式不同,這類雷達的數(shù)據(jù)量更為豐富,但對數(shù)據(jù)的處理器的要求也隨之增高。
隨著集成電路的大規(guī)模運用,機器視覺技術(shù)可以真正的實現(xiàn)對智能汽車道路及周圍信息的多層次處理。就當(dāng)前的智能車輛來說,大多采用的是三維多角度立體視覺技術(shù),通過CCD等攝像機的安裝,對物體實現(xiàn)多重的感知,進而實現(xiàn)對環(huán)境的深度感知與檢測。德國學(xué)者Dickmanns研究的EMS-Vision就是一種對多角度進行模擬的環(huán)境感知技術(shù),這種技術(shù)替代了人眼,甚至超越了人眼的敏感度。但這種技術(shù)仍然是存在著弊端,在風(fēng)雪等惡劣的天氣條件下,這種技術(shù)的性能便會大幅度下降,需要雷達裝置進行配合才能發(fā)揮其正常的作用。
當(dāng)前的GPS技術(shù)可以將單點的定位精度達到10m,而新近研發(fā)的載波相位分差技術(shù)可以對其進行明顯的改善,有效提高GPS的定位進度。這種技術(shù)以蜂窩式基站和流動站提供的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),利用其提供的三維定位,呈現(xiàn)出數(shù)字地圖,這樣的數(shù)字地圖可以對道路的全部信息進行獲取,對道路上的信息進行提前的預(yù)知[4]。除此之外,數(shù)字地圖的高精度對于道路的預(yù)知、降低交通事故的發(fā)生率,提升智能汽車的定位,對其路線規(guī)劃等方面都起著非常重要的作用。而且智能汽車在采用這樣的技術(shù)時,可以將系統(tǒng)的制作成本降到最低。高精度的全球定位系統(tǒng)可以對車輛自身創(chuàng)造出的3D環(huán)境地圖,對行駛中的汽車參數(shù)等問題進行確定。
當(dāng)前,智能汽車在進行核心數(shù)據(jù)的處理時往往會采用數(shù)據(jù)融合技術(shù),這種技術(shù)的采用會對智能汽車的無人駕駛中的動態(tài)規(guī)劃和決策行為產(chǎn)生著很大的影響,如若智能汽車只采用一種機器視覺、GPS傳感器等技術(shù)所采集的數(shù)據(jù),實際上是無法對真實的情況進行展示,這樣采集的數(shù)據(jù)是不全面的。所以在進行核心數(shù)據(jù)的處理時,往往會對多個數(shù)據(jù)進行對比,將出現(xiàn)的錯誤信息排出。
智能汽車大多所采用多傳感器進行數(shù)據(jù)的采集,這樣得到的數(shù)據(jù)更加的抽象和復(fù)雜,相關(guān)的工程師按照其抽象程度對其融合過程進行了分類:數(shù)據(jù)層、特征層、決策層。數(shù)據(jù)層就是將各個傳感器之間采集的不同數(shù)據(jù)進行融合,再將其特征從中間去除,再次進行融合后做出判斷。而特征層的融合則是指,通過對數(shù)據(jù)的融合后,提取出來不相同的特征再進行融合,從而進行決斷。決策層判斷則是最終對每個數(shù)據(jù)的特征進行提取,根據(jù)這些特征進行最終的判斷[5]。
計算機視覺技術(shù)是汽車走向智能化的基礎(chǔ),是“智能機器人”發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。這類技術(shù)需要獲取大量的圖像信息,因此對于技術(shù)的實時性和穩(wěn)定性有著穩(wěn)定的要求。只有這樣才能通過對視頻圖像的檢測,得到有效的環(huán)境信息。除此之外,在風(fēng)雪等惡劣的天氣環(huán)境下以及道路惡劣的情況下,這種技術(shù)需要其他感知傳感技術(shù)的融合才能進行感知,視覺技術(shù)對其他感知器獲取的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)提取,選取有用的信息傳送給控制平臺。視覺算法可以通過對汽車周圍環(huán)境的信息的探測,對汽車對障礙物的有效規(guī)避有著非常重要的作用。
智能汽車在進行智能駕駛的過程中,采用了一種非常高端的非線性的數(shù)學(xué)模型對其進行控制。在這個系統(tǒng)中對于縱向和決策的高精度控制成為智能汽車在進行無人駕駛過程中的關(guān)鍵之處,智能汽車上采用優(yōu)質(zhì)的控制決策算法,可以對汽車進行自主導(dǎo)航、自主駕駛提供巨大的幫助,汽車可以基于此進行自主安全駕駛的終極目標(biāo)。智能汽車可以實現(xiàn)規(guī)定路線和速度的行駛以及保持適當(dāng)車距等基礎(chǔ)的“人類”駕駛功能[6]??刂扑惴ǖ木_度是對汽車智能形式和駕駛員駕駛壓力最重要的保障,但就當(dāng)前的控制算法而言還存在著很多的不足,例如:再風(fēng)雪等惡劣的天氣條件下,汽車的控制算法趨于一種不穩(wěn)定的狀態(tài),參數(shù)之間的交流互動不足,輪胎與控制能力不足等問題。
當(dāng)前,智能汽車所采用的信息感知技術(shù)是現(xiàn)代化發(fā)展與傳統(tǒng)汽車工業(yè)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。在這個現(xiàn)代化的發(fā)展過程中,新型的無線電技術(shù)開始被運用于智能汽車的研發(fā)中,新型無線電通信技術(shù)是建立信息化交通系統(tǒng)的核心技術(shù),其對交通安全也是一種很好的保障。汽車在進行信息的交換時,信息的安全性成為影響網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的重要因素,這對于汽車網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全性有著很大的危害。信息的泄露會造成重大的損失,因此,新型的無線電通信技術(shù)是路面交通安全的重要基礎(chǔ),車連車,車連路,車連網(wǎng)使整個交通系統(tǒng)都處在一個平臺上,大大降低了交通事故的概率。除此之外,車連網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中還存在著很多有關(guān)交通、駕駛員的信息,這些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為了保障信息的安全都在時刻進行運動,因此對其信息的加密等方面都要進行調(diào)整。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展,今后將會出現(xiàn)更多的通信技術(shù)被運用到智能汽車中,但由于其節(jié)點眾多,容易造成網(wǎng)絡(luò)堵塞,因此,在進行智能汽車的無線電通信技術(shù)的設(shè)計師,要對多通道的移動系統(tǒng)進行研究,對其信息的加密和身份驗證進行再三確認(rèn)??傊粩嗉訌妼τ谥悄芷嚨耐ㄐ偶夹g(shù)研究。
智能汽車將在未來的一段時間內(nèi)逐步的對傳統(tǒng)的汽車進行取代,這對人們的時空觀念和生活方式將會造成極大的影響,但就當(dāng)前智能汽車的研發(fā)來說,還有相當(dāng)長的一段路要走。本文就智能電動汽車的信息感知技術(shù)研究進行主要的闡述,對其中存在的問題進行了揭露,希望能夠?qū)窈笪覈闹悄芷嚨难邪l(fā)提供幫助。
[1] 證券.“智能電動汽車全狀態(tài)參數(shù)估計、復(fù)雜環(huán)境感知與多源信息融合”課題取得階段性進展[J].軍民兩用技術(shù)與產(chǎn)品,2017 (11):21.
[2] 楊洪明,李明,文福拴,鄧友均,邱靖,趙俊華.利用實時交通信息感知的電動汽車路徑和充電導(dǎo)航策略[J].電力系統(tǒng)自動化,2017, 41 (11):106-113.
[3] 蔣瑋,王曉東,楊永標(biāo),王金明,徐清揚,周贛.電動汽車電池組智能管理及其無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議[J].電力系統(tǒng)自動化,2015,39(18): 62-68.
[4] 薛飛,雷憲章,張學(xué)深,劉紅超.基于射頻識別和上下文感知的電動汽車充換電站自動化管理[J].電力系統(tǒng)自動化,2013,37(08):41-45.
[5] 田世明,欒文鵬,張東霞,梁才浩,孫耀杰.能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)形態(tài)與關(guān)鍵技術(shù)[J].中國電機工程學(xué)報,2015,35(14):3482-3494.
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A brief analysis of information perception technology about intelligent electric vehicle
Liang Sicheng
( Chongqing vehicle test reseaarch institute co., LTD, Chongqing 401122 )
In this paper,based on the development history and core technology of intelligent electric vehicle,make a study about information perception technology on it,and the problems about humanity and safety in the development process are discussed.The emergence of intelligent electric vehicles will have a great impact on human time and space concepts, and will also write a strong stroke in the history of transportation development.
smart electric vehicles; Information perception; Technical research
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1671-7988(2018)18-51-03
U469
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1671-7988(2018)18-51-03
CLC NO.: U469
梁思成,就職于重慶車輛檢測研究院有限公司。
10.16638/j.cnki.1671-7988.2018.18.019