清华大学-自动驾驶系统设计及应用第一章

1.3.3 激光雷达
向目标发射激光束，将接收的回波与发射信号进行比较， 经过计算分析获得目标信息
➢ 激光雷达由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组 成；可获取目标距离、方位、高度、速度和形状等参数。
➢ 优点：分辨率高、精度高、抗干扰能力强。
➢ 缺点：工艺要求高，造价昂贵；无法识别颜色图案、文字等标识； 需要高的计算能力。
➢ 分类： 依据应用：单目、双目及多目。 依据安装位置：前视、后视、侧视、 环视等。
1.3.1 摄像头
摄像头在汽车领域的各种应用：
ADAS功能 车道偏离预警LDW 前向碰撞预警FCW
使用摄像头 具体功能简介
前视
当前视摄像头检测到车辆即将偏离车道线时，就会发出警报
前视
当摄像头检测到与前车距离过近，可能发生追尾时，就会发出警报
1.1自动驾驶系统架构
汽车自动驾驶技术：
依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下， 完成完整、安全、有效的驾驶的一项前沿科技。
1.1.1自动驾驶系统的三个层级
自动驾驶典型系统架构，主要包括环境感知、决策规划 和运动控制三大部分。
1.1.1自动驾驶系统的三个层级
感知层：
用来完成对车辆周围环境的感知识别，主要目的是获取 并处理环境信息。
决策层：
第一步：认知理解
根据感知层收集的信息，对车辆自身的精确定位，对车辆周围的 环境的准确理解
第二步：决策规划
包含对接下来可能发生情况的准确预测，对下一步行动的准确判 断和规划，选择合理的路径达到目标
控制层：
将决策控制信息与车辆底层控制系统深度集成。
1.1.2 自动驾驶系统技术架构
利用侧视摄像头，将后视镜盲区内的景象显示在驾驶舱盲区内
前视、侧视、利用车辆四周摄像头获取的影像，通过图像拼接技术，输出车辆周边的全景
后视
图
后视 内置
泊车时将车尾的影像显示在驾驶舱内，预测并标记倒车轨迹，辅助驾驶员泊 车
安装在车内，用于检测驾驶员是否疲劳、闭眼等
1.3.2 毫米波雷达
通过无线电信号的发送和反射测定与物体间的距离。
➢ 日本：Nissan公司已经在东京、硅谷和伦敦测试了旗下的自动驾驶汽车 LEAF，在积极积累安全测试记录。
➢ 韩国：已颁发13张自动驾驶测试许可，计划于2020年前商业化3级自动 驾驶汽车。
1.3 传感器技术
感知环节是自动驾驶的基础，用来采集车辆周围环境的基 本信息。
自动驾驶汽车多通过摄像头、毫米波雷达和激光雷达传感 器来感知环境。
激光雷达
Luminar激光雷达捕捉的图像
1.4 导航与定位技术
常规的定位导航系统有 ：无线电定位导航、惯性定位 导航、卫星定位导航、移动基站定位导航等。
高精定位技术路线： ➢ 基于卫星定位系统和捷联惯导系统的组合定位技术； ➢ 基于激光雷达点云和高精地图的匹配定位技术； ➢ 基于计算机视觉里程算法的定位技术。
1.4.1 卫星定位和捷联惯导组合定位技术
基于卡尔曼滤波器的最优估计理论的数据处理。
原理： 在导航系统数据的基础上，利用卡尔曼滤波滤除噪声
干扰估计系统的误差状态，并用误差状态的估计值去校正系 统，优化组合导航系统综合性能，以此提高导航系统的精度 。
1.4.1 卫星定位和捷联惯导组合定位技术
滤波器运行时主要分预测和更新两个阶段：
交通标志识别TSR 车道保持辅助LKA 行人碰撞预警PCW 盲点监测BSD 全景泊车SVP
泊车辅助PA 驾驶员注意力监测
前视、侧视 识别前方道路两侧的交通标志
前视 前视 侧视
当前视摄像头检测到车辆即将偏离车道线时，就会向控制中心发出信息，然 后由控制中心发出指令，及时纠正行驶方向
前摄像头会标记前方道路行人，并在可能发生碰撞时及时发出警报
➢ 毫米波波长(波长为1～10mm)介于微波和厘米波之间，毫米波雷 达发送信号频率通常介于10～300GHz频域之间。
➢ 优点：穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远；导引头体积小、 质量轻和空间分辨率高。
➢ 缺点：成本高，精度要求高；探测角度小； 高潮湿环境会衰减，树丛穿透能力差。
不同波段毫米波雷达的作用
数据量非常大，需要传输到云端进行 分布式存储
1.2自动驾驶技术国内外发展
自动驾驶的概念最早在 1969年被提出。 在21世纪之前自动驾驶都只在实验阶段，直到
21世纪初才得到初步实现。
1.2自动驾驶技术国内外发展
➢ 2014年美国汽车工程师协会（SAE）发布了SAE J3016标准，被作为自 动驾驶联邦指导方针中的公认标准。
1.3.1 摄像头
采集图像信息，与人类视觉最为接近。
➢ 基本识别：行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牙、路牌、信号灯 等。通过算法还可实现车距测量、道路循迹，前车碰撞预警（FCW）和 车道偏离预警（LDW）等。
➢ 优缺点： 缺点：三维空间感弱；受环境影响大，能见度低时识别率大幅降低。 优点：技术成熟、成本低、采集信息丰富。
自动驾驶系统设计及应用 （第六册）
智能驾驶技术丛书（第六册）
自动驾驶系统设计及应用
本书思维导图
主要呈现了设计自动驾驶系统需要的5个关键点：概述、 安全、通信、测试以及应用
Chapter 1 自动驾驶系统概述
Outline
1.1 自动驾驶系统架构 1.2 自动驾驶技术国内外发展 1.3 传感器技术 1.4 导航与定位技术 1.5 高精度地图技术 1.6 决策与控制技术 1.7 自动驾驶平美国：截止2016年底，16个州通过相关法案或行政令明确测试条件换个 要求，允许企业展开路面测试。
➢ 德国：2015年政府已允许在连接慕尼黑和柏林的A9高速公路上开展自动 驾驶汽车测试项目；2017年相关部门对Diginet-PS自动驾驶试点项目发 放补贴，用于开发系统和提供自动驾驶的实时交通信息。
自动驾驶系统技术架构分为车载系统和云端系统两部分： 车载系统：
感知 计算平台 执行操作
1.1.2 自动驾驶系统技术架构
云端系统：
把每辆在路上行驶的激光点云或视觉 数据上传至云端，实现地图的完善和 更新。
不断地通过新数据进行模型训练，来 提升算法的处理能力。
新算法在云端的模拟器上进行测试