馬兵兵 郭剛 薛亮 冷粵
【摘? 要】通過分析影響車載傳感器工作性能的主要?dú)庀髼l件因素,進(jìn)而構(gòu)建出影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的氣象因素,并給出場景特征及主要控制指標(biāo)。
【Abstract】Through analyzing the main meteorological conditions that affect the performance of vehicle sensors, the meteorological factors that affect the performance of intelligent network-connected vehicles are constructed, the scene features and main control indexes are given.
【關(guān)鍵詞】智能網(wǎng)聯(lián)汽車;氣象條件;場景控制指標(biāo)
【Keywords】intelligent networked automobile; meteorological conditions; scene control index
【中圖分類號】F407.471? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069(2020)08-0102-02
1 引言
智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展能夠提高交通效率,解決能源短缺、環(huán)境污染、交通擁堵等諸多難題。2018年4月12日,工業(yè)和信息化部、公安部、交通運(yùn)輸部聯(lián)合發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》,對智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試的申請、審核、管理進(jìn)行了規(guī)范,并對試驗(yàn)準(zhǔn)駕人和試驗(yàn)樣車進(jìn)行了特殊要求。按照《規(guī)范》要求,測試車輛應(yīng)在封閉道路、場地等特定區(qū)域進(jìn)行充分的實(shí)車測試,并由國家或省市認(rèn)可的第三方檢測機(jī)構(gòu)進(jìn)行檢測驗(yàn)證,確認(rèn)其具備進(jìn)行道路測試的條件,方可申請進(jìn)行自動駕駛道路測試。然而,目前各測試示范區(qū)測試功能大同小異,多集中于研發(fā)階段的道路外場常規(guī)測試,自動駕駛功能測試場景選擇均為最基本道路類型、最常見交通標(biāo)識、最普遍車輛行駛狀態(tài)等,旨在確保自動駕駛車輛的基本行駛功能,而未有針對復(fù)雜氣象條件下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能測試方法及流程,不能更好地保障車輛在復(fù)雜環(huán)境中行駛的安全及可靠性。但在智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)際測試過程中面臨的工況場景是非常復(fù)雜的,智能網(wǎng)聯(lián)汽車想要正式推廣運(yùn)行必須進(jìn)行嚴(yán)格全面的測試才能保證智能網(wǎng)聯(lián)汽車的實(shí)際使用推廣的安全性。
因此,結(jié)合當(dāng)前行業(yè)測試需求,開展復(fù)雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的相關(guān)測試工作研究具有重要意義。
第一,加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術(shù)的發(fā)展。氣象場景作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車在開放道路或封閉道路測試中很少遇到的特殊狀況,對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性影響尤為顯著。通過分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復(fù)雜氣象條件下的性能狀況,有利于行業(yè)數(shù)據(jù)比對以及數(shù)據(jù)庫的建立,推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術(shù)的發(fā)展。
第二,滿足企業(yè)對智能網(wǎng)聯(lián)汽車可靠性測評的迫切需求。各主機(jī)廠和部件供應(yīng)商對智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)的測試關(guān)注度越來越高,但目前測試多集中于研發(fā)階段的道路外場測試,尚未有專門針對復(fù)雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的可靠性測試,無法滿足企業(yè)對車輛功能、安全、可靠性等全方位的測試評價(jià)需求,這限制了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的推廣應(yīng)用。
第三,支撐智能網(wǎng)聯(lián)測試標(biāo)準(zhǔn)建立。通過研究過程及測試結(jié)果,提取測試類信息功能的重要性能指標(biāo),分析不同復(fù)雜氣象條件下的車輛性能,從而形成復(fù)雜氣象條件下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能測試方法及流程,為我國汽車行業(yè)的法規(guī)及行業(yè)政策的制定提供技術(shù)基礎(chǔ)。
2 氣象條件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車傳感器的影響分析
氣象條件作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車在開放道路或封閉道路測試中很少遇到的特殊狀況,對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性影響尤為顯著。通過分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復(fù)雜氣象條件下的性能狀況,有利于行業(yè)數(shù)據(jù)比對以及數(shù)據(jù)庫的建立,推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術(shù)的發(fā)展。
智能網(wǎng)聯(lián)汽車感知模塊主要依賴于毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、慣導(dǎo)設(shè)備、V2X、GPS、車載攝像頭等多種傳感器。如果感知模塊受氣象條件影響較大,這將直接影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能。因此,通過環(huán)境箱對各個傳感器在不同氣象條件下的性能進(jìn)行測試分析,可得出影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的關(guān)鍵氣象因素。
第一,激光雷達(dá)波長短,可發(fā)射發(fā)散角非常小的激光束,能夠直接獲取目標(biāo)的速度、距離、角度及反射強(qiáng)度等信息,生成目標(biāo)的多維度圖像,具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率。但在雨、霧、霾等能見度低的惡劣天氣里,激光的衰減十分嚴(yán)重,傳播距離也大大受到限制。通過環(huán)境模擬試驗(yàn)進(jìn)行對比驗(yàn)證,如工作波長為10.6μm的co2激光雷達(dá),在大雨下的衰減量是晴天的2~8倍。與此同時(shí),大氣環(huán)流還會使激光光束發(fā)生畸變、抖動,直接影響激光雷達(dá)的測量精度。
第二,攝像頭傳感器分辨率高、障礙物種類識別精確,能捕捉物體形狀及細(xì)節(jié),擅長對復(fù)雜駕駛環(huán)境的分析和處理,生產(chǎn)成本適用于普及推廣、成本低、功能齊全,但是攝像頭受光照環(huán)境、雨雪天氣影響較大,攝像頭在暴雨、強(qiáng)光照射、光度瞬變等氣象環(huán)境下,視頻畫像會出現(xiàn)模糊、畸變等問題。
第三,車載毫米波雷達(dá)通過天線向外發(fā)射毫米波,接收目標(biāo)反射信號,經(jīng)后方處理后快速準(zhǔn)確地獲取汽車車身周圍的物理環(huán)境信息,然后根據(jù)所探知的物體信息進(jìn)行目標(biāo)追蹤和識別分類,最終通過中央處理單元(ECU)進(jìn)行智能處理。毫米波雷達(dá)穩(wěn)定的探測性能,不受被測物體表面形狀、顏色等的影響,對大氣紊流、氣渦、雜聲等適應(yīng)性強(qiáng),其與激光雷達(dá)有相似的工作原理,受雨、霧等氣象環(huán)境影響較大。
第四,超聲波雷達(dá)的能量消耗較緩慢,在介質(zhì)中傳播的距離比較遠(yuǎn),穿透性強(qiáng),測距的方法簡單,成本低。但其傳輸速度和傳輸距離也受天氣影響較大,尤其是雨天時(shí),不能精確測距。
第五,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是利用陀螺儀和加速度計(jì)這兩種慣性傳感器,通過測量載體加速度和角速度而實(shí)現(xiàn)的自主式導(dǎo)航方法。系統(tǒng)的性能由傳感器噪聲、偏差、比例因子和系統(tǒng)校準(zhǔn)決定,采樣率高、運(yùn)算速度快,其只用內(nèi)部傳感器就可以得到測量數(shù)據(jù),不需要任何外界幫助,因此,慣性導(dǎo)航設(shè)備受天氣影響較小。
第六,利用V2X車聯(lián)網(wǎng),車輛可以獲取周圍環(huán)境的未知參數(shù)以及附近車輛的運(yùn)行狀態(tài),然后車載端主動安全算法將處理所獲取的信息,并按照優(yōu)先級對信息進(jìn)行分類,對可能發(fā)生的危險(xiǎn)情景進(jìn)行預(yù)警,緊急情況下可以利用車輛執(zhí)行端對車輛進(jìn)行控制從而規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。以上可知,V2X在電磁環(huán)境下會受到干擾,但V2X 是唯一不受天氣狀況影響的車用傳感技術(shù),無論雨、霧或強(qiáng)光照射都不會影響其正常工作。
根據(jù)上述分析及統(tǒng)計(jì),影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車各關(guān)鍵傳感器的主要?dú)庀笠蛩厝绫?所示。
3 氣象條件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車整車性能的影響分析
根據(jù)上述分析及測試驗(yàn)證結(jié)果,雨、霧、雪、光照等不同的工況環(huán)境將對智能網(wǎng)聯(lián)汽車整車性能造成不同的影響,主要為測量精度降低、測距誤差變大、視頻畫質(zhì)變差、交通標(biāo)示信息識別錯誤等問題,這將直接降低智能網(wǎng)聯(lián)汽車的整車性能,甚至影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車的正常行駛,造成交通事故的發(fā)生。
通過定量及定性分析,結(jié)合現(xiàn)實(shí)用戶工況歸納分類,場景的設(shè)計(jì)主要用于模擬雨、霧、光照及多種融合天氣等環(huán)境狀態(tài),以便車輛在特定標(biāo)準(zhǔn)化的氣象場景中進(jìn)行測試驗(yàn)證。根據(jù)不同天氣情況的氣象等級,即可確定淋雨頭、霧化碰頭、照射燈等相關(guān)場景的詳細(xì)設(shè)計(jì)參數(shù),得出不同的搭建場景及其控制指標(biāo),如表2所示。
4 結(jié)論
通過分析不同氣象條件對各個車載傳感器的性能影響,研究影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的氣象條件特征,提出相應(yīng)的氣象測試場景及其控制指標(biāo),為下一步復(fù)雜氣象條件的場景搭建、復(fù)雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能分析方法研究提供了依據(jù),具有重要意義。
【作者簡介】馬兵兵(1987-),男,河南汝州人,工程師,從事汽車與關(guān)鍵部件的檢測與認(rèn)證研究。