路徑規(guī)劃技術(shù)

1、無人車的路徑規(guī)劃技術(shù)無人車的路徑規(guī)劃技術(shù)第三組：郟高祥16205216080一、研究背景二、研究現(xiàn)狀三、未來展望一、研究背景 在如今的21世紀(jì)，科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，汽車工業(yè)也飛速發(fā)展，不斷的滿足人類的生活需求，每一項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展都會給這個(gè)行業(yè)帶來革命性的變革，無人車技術(shù)的日益發(fā)展并將技術(shù)轉(zhuǎn)移到汽車制造行業(yè)，使得人們在生活上得到越來越多的便利。它把先進(jìn)的信息處理系統(tǒng)和現(xiàn)代傳感器技術(shù)融合在一起，來緩解車輛的擁堵情況，也能監(jiān)測到車輛的運(yùn)行狀況和駕駛員的駕駛狀態(tài)，有利于提高交通的吞吐能力和保障交通系統(tǒng)的安全系數(shù)。 同時(shí)，汽車的主動安全配置越來越高，車輛的安全性能越來越好，即使得駕駛?cè)说冒踩缘玫教岣?，也?/p>

2、得行人的安全得到更好的保障。車輛變得越來越智能，下雨天可以遙控車輛啟動開到樓下接自己，不用擔(dān)心沒有帶雨傘而淋濕自己，在高速路上，駕駛疲勞的時(shí)候車輛能夠檢測到，定速巡航駕駛能夠舒緩你一直踩油門的腳。在遇到自然災(zāi)害的時(shí)候，當(dāng)人類無法實(shí)施救險(xiǎn)活動的時(shí)候，利用無人控制的或者是遙控控制的救險(xiǎn)機(jī)器來實(shí)施救險(xiǎn)工作。 無人車是一個(gè)綜合的合成系統(tǒng)，它主要包括智能控制部分、外部環(huán)境的感知部分和環(huán)境識別部分，無人車是一個(gè)跨學(xué)科的研究項(xiàng)目，要用到的學(xué)科有人工智能、微型計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息融合技術(shù)、多融合傳感器技術(shù)、無線通訊技術(shù)以及自動控制技術(shù)等。當(dāng)路邊的監(jiān)測裝置檢測到危險(xiǎn)情況，或者是可能要發(fā)生危險(xiǎn)情況的時(shí)候，智能交通系統(tǒng)

3、就會發(fā)出警告信號，或者在特定情況下，執(zhí)行替代操作，智能系統(tǒng)將更加高效、安全的保障車輛和人員的安全。從以上觀點(diǎn)來看，無人車的理論研究對人類生活、駕駛安全、交通便利、環(huán)境保護(hù)等都有舉足輕重的現(xiàn)實(shí)意義。 無人駕駛智能汽車通過傳感系統(tǒng)感知自身的運(yùn)動狀態(tài)和周圍的交通環(huán)境，通過替代駕駛員大腦的“駕駛員模型”在局部范圍內(nèi)決策出安全、合法、高效，并且容易駕駛的行駛軌跡，產(chǎn)生控制策略，操縱執(zhí)行機(jī)構(gòu)，最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛。 無人車的路徑規(guī)劃問題是指在有障礙物的工作環(huán)境中尋找一條恰當(dāng)?shù)膹慕o定起點(diǎn)到終點(diǎn)的運(yùn)動路徑，使無人車在運(yùn)動過程中能安全、無碰撞地繞過所有的障礙物。 二、研究現(xiàn)狀 基于傳感器信息的局部路徑規(guī)劃，即障礙物

4、的尺寸、形狀和位置等信息必須通過傳感器獲取。1971年以來相繼出現(xiàn)了超聲波、激光、紅外、視頻等多種方式的車輛防撞雷達(dá)。這些傳感器結(jié)構(gòu)簡單、價(jià)格低廉，但不滿足全天候要求，如采集無人車自身的實(shí)時(shí)動態(tài)信息的慣性傳感器，雷達(dá)分為激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)，分別對近距離和中遠(yuǎn)距離，甚至對超過100米遠(yuǎn)的障礙和目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)定位和對前向行駛環(huán)境進(jìn)行圖像的三維立體獲取，采集障礙物的距離和運(yùn)動狀態(tài)信息，提供車輛避障和導(dǎo)航信 息。這些雷達(dá)在無人車避障與路徑規(guī)劃中的應(yīng)用前景廣泛。 激光雷達(dá)在無人駕駛汽車中占的地位舉足輕重，國內(nèi)外很多高校以及公司在其自主研發(fā)的無人駕駛車輛中都使用了激光雷達(dá)作為環(huán)境感知的傳感器。其優(yōu)點(diǎn)有：方

5、向性好，波束窄，測角精度高。采取專門的脈沖壓縮技術(shù)，可把脈沖寬度壓縮到幾十納秒（毫微秒）甚至皮秒（微微秒）量級，峰值功率可達(dá)幾百兆瓦，從而大大提高測距精度。激光雷達(dá)不受地面雜波干擾，沒有多路徑效應(yīng)，故能在低仰角下工作。同時(shí)，激光雷達(dá)也有個(gè)最大的缺點(diǎn)：受大氣的光傳輸效應(yīng)影響（包括光速、折射率的變化和散射現(xiàn)象）會使其測量精度降低，因而不能全天候工作，遇濃霧、雨、雪天氣無法工作；由于波束窄，在大空域中捕獲目標(biāo)困難，須借助引導(dǎo)才能進(jìn)入自跟蹤。 傳感器的安裝與組合將直接決定著環(huán)境感知系統(tǒng)的能力和感知效果。在多數(shù)無人車中都使用了相似的傳感器組合方式和傳感器類型，當(dāng)然在具體細(xì)節(jié)上也有所差異。最基本的原則是使

6、用組合式的傳感器，提供一定的冗余量和覆蓋率，以滿足在復(fù)雜環(huán)境中安全導(dǎo)航的需求。傳感器的安裝和使用很大程度上決定了路徑規(guī)劃的好壞。路徑規(guī)劃的要求：（1）車輛應(yīng)該在自動避開所有障礙物的前提下，到達(dá)指定的目的地。（2）車輛安全到達(dá)目的地所用的時(shí)間最短，路程最短。（3）采用的路徑簡單可靠，以便簡單實(shí)現(xiàn)對無人車的控制。（4）車輛行駛的路徑盡量不重復(fù)或者少重復(fù)。（5）車輛選用合適的行駛策略，減少車輛的能量消耗。路徑規(guī)劃的一般步驟： 路徑規(guī)劃的求解思路是：把需要解決的最短時(shí)間、最短距離、最少花費(fèi)等問題轉(zhuǎn)變成求解最短路徑，因?yàn)橹挥姓业搅俗疃搪窂?，以上問題都將得到解決，路徑規(guī)劃的一般步驟分為以下幾步：（1）對路

7、網(wǎng)進(jìn)行抽象 用線段來代替實(shí)際交通路網(wǎng)中的道路，用節(jié)點(diǎn)代替道路的端點(diǎn)或者交叉口。（2）標(biāo)定路段的權(quán)重 路徑規(guī)劃的最優(yōu)目的是路段的權(quán)重，權(quán)重選擇的不同，則得到的算法和結(jié)果也就不同。一般的路段權(quán)重可分為三種：最少時(shí)間、最短距離以及綜合權(quán)重。實(shí)際交通中的道路是實(shí)時(shí)變化的，最少時(shí)間和最短距離并不能全面的反映出道路的實(shí)時(shí)動態(tài)，更不能反映一些交通問題，所以就會誤導(dǎo)車輛。而綜合權(quán)重是綜合考慮分析道路的實(shí)時(shí)狀態(tài)，并正確的引導(dǎo)車輛進(jìn)行路徑規(guī)劃，這也節(jié)省了時(shí)間，提高了總體效率。（3）最優(yōu)路徑的求解方法 從算法的計(jì)算速度以及準(zhǔn)確度出發(fā)，路徑規(guī)劃的進(jìn)行不但要考慮實(shí)際的交通信息，還需要選擇一個(gè)既穩(wěn)定又實(shí)時(shí)的算法。（4）對

8、實(shí)際道路的還原 找到最優(yōu)路徑后，需要將抽象的路線還原成實(shí)際交通地圖中的真實(shí)路徑，可以通過將抽象圖中的線段和實(shí)際道路進(jìn)行一一比對，最后將最優(yōu)路徑顯示出來。 無人車行駛過程中，雷達(dá)波束向前發(fā)射信號，當(dāng)發(fā)射信號遇到障礙物目標(biāo)時(shí)，被反射回來被接收天線接收，經(jīng)混頻放大處理，可用其差拍信號間來表示雷達(dá)與目標(biāo)的距離，再根據(jù)差頻信號相差與相對速度關(guān)系，計(jì)算出障礙物目標(biāo)對雷達(dá)的相對速度。圖一、無人車的雷達(dá)探測系統(tǒng)組成框圖 無人車主控計(jì)算機(jī)將目標(biāo)距離和速度這兩個(gè)物理量代入危險(xiǎn)時(shí)間函數(shù)數(shù)字模型后，即可算出危險(xiǎn)時(shí)間。當(dāng)危險(xiǎn)程度達(dá)到各種不同等級時(shí)，分別輸出報(bào)警信號或通過車輛控制電路來控制車速或剎車。當(dāng)距離過近時(shí)，無人車

9、主控計(jì)算機(jī)會通過車上的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)CAN-BUS與發(fā)動機(jī)ECU、變速器ECU及ESP(車輛穩(wěn)定行駛系統(tǒng))、ABS剎車系統(tǒng)ECU，通過限制發(fā)動機(jī)輸出轉(zhuǎn)速，調(diào)節(jié)剎車作用力及變速箱檔位，控制定速巡航的車速，避免發(fā)生碰撞。 同時(shí)，無人車的路徑規(guī)劃處理器會根據(jù)障礙物情況重新進(jìn)行路徑規(guī)劃，確定新的行駛路徑，并將路徑信息轉(zhuǎn)化為無人車的油門、轉(zhuǎn)向或剎車控制參數(shù)，通過控制這三個(gè)參數(shù)，來控制無人車的行進(jìn)路徑。若前方無障礙物（100米為限），車輛會加速至預(yù)設(shè)的巡航速度。 圖二、無人車路徑規(guī)劃流程圖 在無人駕駛智能車的路徑規(guī)劃研究中，核心是路徑規(guī)劃的算法，算法的選擇將直接影響到路徑規(guī)劃質(zhì)量的優(yōu)劣。一般來講，路徑規(guī)劃算法

10、的計(jì)算規(guī)則主要分為三條：程序運(yùn)行速度快，系統(tǒng)資源占用率低，工作穩(wěn)定性高。在小車實(shí)際行駛的過程中，交通路網(wǎng)會隨時(shí)間變化而變化，其中包含了靜態(tài)交通限制信息和動態(tài)交通流量信息，例如道路質(zhì)量、交通狀況、各路段限速狀態(tài)、道路占用率和各種環(huán)境因素等，這些都是一些不確定因素，所以我們必須要考慮到這些能夠影響車輛行駛狀態(tài)的各種參數(shù)。目前，解決最短路徑問題已經(jīng)有了很多成熟的算法。表3、經(jīng)典路徑規(guī)劃算法性能比較 路徑規(guī)劃的影響因素有很多，主要包括如下幾種：路段的長度、道路、速度、道路等級、交叉口的等待時(shí)間、交通管制信息等因素。這些影響行車效率的因素將以不同的形式體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D相對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中，便于路阻函數(shù)的確定。道路的長度、速度、路段等級、交通口等待時(shí)間幾種等是路徑規(guī)劃的主要影響因素，由于交通管制信息、路段搶修、道路施工等不確定性太大，而且可以在具體動態(tài)路徑規(guī)劃中體現(xiàn)出來，所以在宏觀路徑規(guī)劃中一般不考慮這些因素。 目前多家公司已經(jīng)宣布其無人車產(chǎn)品的上市時(shí)間，這無疑將拉開無人車商業(yè)化、普及化的大幕，而由于部分傳感器的價(jià)格高昂，因此如何在安全高效、成本低廉的基礎(chǔ)上構(gòu)建出最優(yōu)的傳感器組合架構(gòu)成為一個(gè)十分關(guān)鍵的問題。而無人