无人驾驶车辆

无人驾驶车辆内容提要一、为什么要发展无人驾驶车辆二、无人驾驶车辆国内外发展现状三、无人驾驶车辆关键技术每年将有数百万人获救温室气体排量大幅减少大幅降低交通拥堵据世界卫生组织统计，全球每年有124万人死于交通事故，这一数字在2030年可能达到220万人。无人驾驶汽车可能大幅降低交通事故数量，为此可能挽救数百万人生命。EnoCentreforTransportation研究显示，如果美国公路上90%的汽车变成无人驾驶汽车，车祸数量将从600万起降至130万起，死亡人数从3.3万人降至1.13万人。除了挽救生命外，无人驾驶汽车还能帮助我们拯救地球。由于无人驾驶汽车在加速、制动以及变速等方面都进行了优化，它们有助于提高燃油效率、减少温室气体排放。据麦肯锡咨询公司预测，无人驾驶汽车每年帮助减少3亿吨温室气体排放，这相当于航空业二氧化碳排放量的一半。无人驾驶汽车不仅可帮助减少车祸，还能大幅降低交通拥堵情况。据KPMG报告显示，无人驾驶汽车可帮助高速公路容纳汽车能力提高5倍。斯坦福大学计算机专家、谷歌无人驾驶汽车项目前专家塞巴森·特隆（SebationThrun）表示，一旦机器人汽车成为主流，当前公路上只需要30%汽车。1.1无人驾驶的优点生产力提高移动能力改善不再需要停车场如果人们将所有新的自由时间用于工作，生产力将会大幅提高。摩根士丹利研究显示，无人驾驶汽车带来的生产力提升每年可为美国经济增加5070亿美元价值。当生产力提高与其他无人驾驶汽车带来的好处相结合时，比如提高燃料效率、避免意外事故等，它每年可为美国经济创造1.3万亿美元价值。在全球，这一数字有望达到5.6万亿美元。无人驾驶汽车不仅可增强老年人的移动能力，也能帮助残疾人、无驾照人士以及没有汽车的人旅行。2012年，谷歌展示了这种技术的巨大潜力，比如盲人驾驶无人驾驶汽车，让他们变得更加独立。无人驾驶汽车的普及意味着你不必再到处寻找停车位置，因为在被送到目的地后，它会自己寻找最理想的停车位。即使你选择购买自己的无人驾驶汽车，也无需为寻找停车位发愁，因为它可以自己寻找空间泊车。据美国银行最新报告显示，目前城市空间31%的土地被用于建造停车场。而随着汽车保有量下降，对停车场的需求也会下降，停车场可被改造为居住空间。这非常重要，因为根据联合国估计，到2050年，城市人口将增长66%，达到25亿人。1.1无人驾驶的优点1.2无人驾驶是汽车行业发展的必然趋势内容提要一、为什么要发展无人驾驶车辆二、无人驾驶车辆国内外发展现状三、无人驾驶车辆关键技术美国crusher无人车美国BlackKnight无人车美国MULE无人车美国SMSS无人车2006年，美国卡耐基梅隆大学公布了其研制的crusher无人车，该无人车采用了6×6分布式轮毂电机驱动形式。它一经问世，便引起世界范围内的强烈关注。2007年，履带式无人战车BlackKnight在美国肯塔基州正式亮相。2010年，美国洛克希德·马丁公司所研制的MULE无人车问世，同样采用了6×6分布式驱动形式，且每个轮胎都配有摇臂式独立悬架，使车辆在机动性与越野性等方面均具有优秀的表现。2011年，美国洛克希德·马丁公司研制的SMSS无人车被正式投入阿富汗战场。该无人车辆以6×6landtamer轮式底盘为基础，采用速差转向方式，具备全地形越野能力。2.1国外现状美国斯坦福大学Stanley无人车谷歌无人驾驶车美国斯坦福大学的Stanley无人车，该车基于一辆大众途锐进行改造，由北美大众公司电器研究实验室与美国斯坦福大学动力学设计实验室合作完成研制，在2005年的比赛中夺得冠军。美国谷歌公司的无人驾驶汽车是其中优秀代表，该无人车搭载了性能超前的三维视觉重构技术与谷歌地图云计算技术，可同时对数百个目标进行监测与识别，能轻松应对行人、非机动车辆、机动车辆等多种不确定因素。由于性能优良可靠，2012年美国内华达州为其颁发了驾驶许可证。从2009年开始，截至2015年11月，谷歌智能车已自主驾驶行驶了超过132万英里，相当于平均每周在街道上无人驾驶10000~15000英里。2.1国外现状英国首款无人驾驶汽车2015年英国政府正式允许无人驾驶汽车合法上路行驶，不久之后RDMGroup也推出了英国首款无人驾驶汽车：LUTZ开拓者。全车里里外外共配备了22个感应器。中国兵器工业集团北方车辆研究所最新研制的无人车红旗HQ3无人车我国在军用无人车辆方面的研发尚处起步阶段。2015年，中国兵器工业集团北方车辆研究所成立的地面无人平台研发中心，展示了其最新研制的军用无人车，其采用6×6分布式轮毂电机驱动形式，可实现零半径速差转向。据报道，该车具有单兵跟踪的能力，可携带物资随队行军，此外该车辆还可搭载专门的探测设备，以辅助士兵完成侦察等任务。2011年，由国防科技大学自主研制的红旗HQ3无人车，完成了从长沙到武汉（全长286公里）的高速无人驾驶实验，在实验过程中，车辆自主超车67次，被超148次，平均车速达87km/h，创造了我国自主研制无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。2.2国内现状“猛狮”智能车百度无人驾驶车“中国智能车未来挑战赛”已举办了七届，它是我国针对具有自然环境感知与智能行为决策能力的无人驾驶车辆验证平台的全国性权威比赛。在最近四届比赛中，军事交通学院的“猛狮”智能车三次夺得总冠军，展现了我国无人车辆技术发展的前端水平。2015年12月，百度公司宣布，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。百度公布的路测路线显示，百度无人驾驶车从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经五环路，抵达奥林匹克森林公园，并随后按原路线返回。百度无人驾驶车往返全程均实现自动驾驶，并实现了多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速(汇入车流)到驶出高速(离开车流)的不同道路场景的切换。测试时最高速度达到100公里/小时。2.2国内现状内容提要一、为什么要发展无人驾驶车辆二、无人驾驶车辆国内外发展现状三、无人驾驶车辆关键技术KeypointBCA环境感知技术定位与导航技术控制技术1•视觉技术2•激光雷达技术3•毫米波雷达技术4•超声波技术3.1环境感知技术机器视觉采用摄影机和电脑代替人眼的方式，对目标进行识别、跟踪和测量。在无人车辆上，通过机器视觉应用，可解释交通信号、交通图案、道路标识等环境语言。与其它传感器相比，机器视觉具有检测信息大、价格相对低廉等优点；但在复杂环境下，要将探测的目标与背景提取出来，具有图像计算量大、算法不易实现等缺点。机器视觉又分为单目视觉、全景视觉和立体视觉。1•视觉技术立体视觉单目视觉2•激光雷达技术相对于视觉感知技术，激光雷达具有以下优势：雷达受外界环境影响很小，其可靠性和精确性要高于被动传感器；激光雷达采用主动测距法，对环境光的强弱和物体色彩差异具有很强的鲁棒性；激光雷达直接返回被测物体到雷达的距离，算法更直接，测距更准确；激光雷达速度更快，实时性更好；视角大、测距范围大。相对于摄像机，雷达的缺点也是显而易见的，它的制造工艺复杂、成本较高。激光雷达测距毫米波雷达工作在毫米波波段，其频域为30GHz~300GHz之间，波长介于厘米波和光波之间，兼有微波制导和光电制导的优点。毫米波导引头体积小、质量轻、空间分辨率高；穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)、全天时的特点。然而，雨雾对毫米波的影响非常大，吸收强度大。在雨雾天气，毫米波雷达的性能将会大大下降。目前，毫米波雷达主要应用于有人车辆的碰撞预警和防撞等主动安全应用，在无人车辆领域的应用相对激光雷达较少；毫米波雷达可以探测一定区域内的所有目标，但是其方向性较激光雷达差，且测量精度也不如激光雷达；另外，相对于一般的二维激光雷达，其成本高昂。这些因素虽然限制了毫米波雷达在无人车辆上的应用，但许多国内外无人车辆，仍然会安装一个毫米波雷达用于探测车辆正前方的障碍。3•毫米波雷达技术4•超声波技术超声波指的是工作频率在20KHz以上的机械波，它具有穿透性强、衰减小、反射能力强等特点。超声波测距原理是利用测量超声波发射脉冲和接收脉冲的时间差，再结合超声波在空气中传输的速度来计算距离。现阶段广泛应用于倒车雷达系统中的便是超声波测距，且现在国内外市场上大量存在的泊车辅助系统大都采用超声波测距系统。汽车倒车雷达系统3.1环境感知技术环境感知系统1•定位技术2•导航技术3.2定位与导航技术精确定位和导航是无人车辆在未知或已知环境中能够正常行驶的最基本要求，是实现在宏观层面上引导无人车辆，按照设定路线或者自主选择路线到达目的地的关键技术。定位和导航是一对相互关联的概念，其中导航的概念包含了定位的含义，而定位又是实现导航功能中最为关键的技术。1•定位技术•基于GNSS的精确定位技术•差分定位•基于外部传感器的精确定位技术1•定位技术•基于GNSS的精确定位技术目前在用的世界三大卫星定位系统：美国GPS系统、俄罗斯GLONASS系统和我国的北斗系统是用于当前无人车辆定位的主要系统。尤其是GPS，几乎所有国内外无人车辆上都能看到GPS接收天线的身影，GLONASS一般作为GPS的辅助手段，而北斗系统由于建设时间短，目前尚未广泛应用于无人车辆。不过，近年来北斗系统建设速度迅猛，国内不少无人车辆已开始尝试使用北斗系统进行定位。1•定位技术•差分定位目前，国内无人车辆研究领域使用最多的精确定位手段就是差分GPS(DGPS)。DGPS在用户GPS接收机附近设置一个已知精度坐标的差分基准站，基准站的接收机连续接收GPS导航信号，将测得的位置或距离数据与已知的位置、距离数据进行比较，确定误差，得出准确的改正值，然后将这些改正数据通过数据链发送给车载GPS移动接收端。GPS接收机通过测量从接收机天线到GPS卫星的伪距，来确定接收机的三维位置和时钟误差。1•定位技术•基于外部传感器的精确定位技术前面所述方法均以卫星定位系统为基础，通过与其它定位、推算系统融合来提高卫星定位系统的精度，因此这些方法对于卫星定位信号缺失地区，是无能为力的。近年来，国内外开始关注另一个非常重要的领域研究，即采用外部传感器方式（如激光雷达、机器视觉等）进行定位。相对于GPS容易受到正常道路周围高大建筑、树木枝叶、桥洞隧道等因素的影响，激光雷达和机器视觉可以在这些环境中更稳定地工作，因此基于雷达和视觉开发精确定位系统具有更理性的环境适应性。同时，由于几乎所有无人车辆自身均已安装视觉和雷达系统，并已获取原始数据，因此基于这些数据开发精确定位系统，可实现数据重用，也降低了无人车辆的开发成本。2•导航技术无人车辆路径规划是指需要在有障碍物的实际行车环境中，寻找出一条从起点到终点的路径，使无人车辆在运动过程中能无碰撞地绕过所有障碍物到达目的地，其实质就是无人车辆运动过程中的导航和避障。根据无人车辆已知环境信息的范围，无人车辆路径规划包含全局路径规划和局部路径规划两种类型。全局路径规划是指无人车辆已知从当前时刻直至终点之间所有的环境信息，或所有可行道路的信息，从所有可行路线中选择一条最合适的。全局路径规划是一种离线规划，不考虑行车时的实行问题，因为规划完成后，无人车辆按照规划路线行驶的过程中会遇到不断变化的、动态的交通环境，因此可能会进一步进行重新规划，并在原来规划路径基础上进行一定程度的调整，生成新的规划路径，这就是局部规划。1•车辆动力学控制技术2•深度学习控制技术3.3控制技术1车辆动力学控制技术对于无人车辆来说，在完成了感知导航与路径规划后，必须通过车辆动力学控制技术控制车辆沿着既定轨迹行驶，也有学者将其称之为“轨迹跟踪”技术。可以说，车辆动力学控制技术是无人车辆是否充分发挥车辆性能的重要保障。现阶段，无人车辆动力学控制技术主要包括纵向控制、横向控制两方面。其中，纵向控制主要是指车辆行驶速度的控制（即对车辆油门、制动的控制），横向控制主要是指车辆轨迹的控制（即对车辆方向盘的控制）。无人车辆发展早期，由于环境感知和路径规划等环节的速度、精度的限制，无人车辆自动行驶速度较低，