智能車輛的環境感知技術概述

摘要：智能車輛駕駛性能安全穩定，能夠大幅改善公路交通效率，降低能源消耗量，是現代化交通工具的發展方向。其核心技術是智能環境感知模塊，該技術在當前交通堵塞、能源緊張的國際環境中日益受到國內外相關機構的關注。智能車輛環境感知模塊是利用各種傳感器對本車所處的周邊環境進行數據采集，為處理模塊控制操作提供有效依據。多種傳感器的結合應用為智能車輛環境感知模塊提供了技術保障。

關鍵詞：智能車輛；環境感知；傳感器；多傳感器信息融合

中圖分類號：E91 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2012） 14-0026-01

一、前言

隨著社會的進步，汽車成為人們出行必不可少的交通工具，車輛堵塞、交通事故等問題也日益顯現。汽車數量的快速增長造成了公共交通效率低下、交通事故頻發。建立起現代化的智能交通系統便被提到日程上來。智能車輛（Intelligent Vehicles， IV）作為智能交通系統（Intelligent Transportation Systems，ITS）的重要組成部分，也是系統的運行主體，能夠提高駕駛安全性，大幅改善公路交通效率，降低能源消耗量，由于眾多優點，該技術的研究日益受到國內外相關機構的關注。

智能交通系統能夠有效緩解交通壓力，合理調配公共交通資源和道路資源。基于機器傳感技術和控制技術，駕駛系統采用信息傳輸技術和計算機視覺技術監測道路路面、交通標志、其他車輛、行人以及交通事故等道路環境狀況，有效保證智能車輛在各種路況下的安全行駛，并能對一些異常狀況進行及時處理。在過去的10多年里，相關技術取得了很大的進步，有些國家已經成功開發了一些基于視覺的道路識別和跟蹤系統。其中，具有代表性的系統有：LOIS系統、GOLD系統、RALPH系統、SCARF 系統和ALVINN系統等。從這些先進技術的應用便可看出，感知外部環境模塊是智能車輛的核心技術。

二、環境感知傳感器在智能車輛上的應用現狀

智能車輛在道路上暢行離不開相應的傳感技術，其中最重要的是道路環境感知模塊，該模塊將先進的通訊技術、信息傳感技術、計算機控制技術結合起來系統利用。智能車輛系統主要有環境感知模塊、分析模塊、控制模塊等部分組成。環境感知傳感系統主要由機器視覺識別系統、雷達系統、超聲波傳感器和紅外線傳感器組成。

（一）機器視覺識別系統

機器視覺識別系統是指智能車輛利用CCD等成像元件從不同角度全方位拍攝車外環境，根據搜集到的視覺信息，識別近距離內的車輛、行人、交通標志等。機器視覺也有其弱點，容易受到環境的影響，在能見度較低時效果不理想，因此，在傳感器類別中屬于被動型。與雷達系統相比較，視覺識別系統價格低廉，一輛車上可以安裝多處，監測范圍更大，搜集道路信息更為全面，通過對其所得的圖像進行處理可以識別、檢測周圍路況，這些也是主動型傳感器無法替代的。所以越來越多的人對利用機器視覺感知車輛行駛環境產生很大的興趣，該系統在現實生活中隨處可見，普及率最高，機器視覺在智能車輛研究領域得到廣泛的應用， 成為最受歡迎的傳感器之一。

（二）雷達系統

雷達系統是一種主動型傳感器，利用微電磁波探測目標距離、速度、方位等。雷達不需要復雜的設計與繁復的計算。雷達系統的使用不受光線、天氣等因素干擾，無論是白天還是黑夜，晴天或者下雨，雷達系統都能夠正常運轉。由于雷達是靠電磁波反射原理來工作的，這會導致相近的不同雷達間電磁波相互干擾而影響工作效能。但是，瑕不掩瑜，由于雷達在準確提供遠距離的車輛和障礙物信息方面有著得天獨厚的優勢，因此在車輛的防碰撞系統中有著廣闊的應用前景。

（三）超聲波傳感器

顧名思義，超聲波傳感器是指利用超聲波為檢測方法的傳感器。使用超聲波探測得來的的數據處理簡單、快速，超聲波傳感器可以發射定向長生波，能夠在較小范圍內檢測到物體位置。這種技術在醫學應用上比較廣泛和成熟。汽車工業上的利用首見于在歐洲銷售的的BMW 車上的超聲波停車裝置。這種系統利用一片單片機進行控制，超聲波遇到障礙反射回傳后，根據傳感器探測距離發出不同的提示音。

（四）紅外線傳感器

紅外線傳感器是利用紅外線來進行測量工作的傳感器，技術更加先進。紅外線傳感器不受黑暗、風、沙、雨、雪、霧的阻擋，環境適應性好，且功耗低。這些特點使它遠超其他傳感器。與超聲波傳感器相比，反應速度更快，探測范圍更廣，由于其探測視角小，方向性和測量精度有所提高。與機器視覺結合使用，紅外線傳感器可以增強機器視覺識別的可靠性，使黑夜如同白晝，因此常被用于智能汽車中的夜視系統中。

三、多傳感器的綜合利用

在復雜的路況環境下，單一傳感器都有其局限性，僅僅安裝單一傳感器難以提供路況環境的全面描述，因此設計智能車輛必須配置多種傳感器。例如夜間行駛時紅外線傳感器是必不可少的；而停車、倒車時主要使用超聲波、雷達探測周邊障礙物的遠近；機器視覺除日常應用外與其他傳感器結合起來可以使得智能車輛駕駛安全性更加可靠。

隨著計算機信息技術、通信技術、控制技術和電子技術的進步，智能車輛技術研究中多傳感器信息融合技術的應用取得了許多令人振奮的成果。如車載系統互聯技術、歐洲的Peugeo系統、美國的IVHS系統等。Tsai-Hong Hong等利用激光傳感器采集圖像獲得車輛前方的距離信息，在正常的路況環境下，采用彩色攝像機與激光傳感器聯合感知道路表面和定位道路邊界。這些技術經過不斷改進，相信在不久的將來引起汽車工業的革命。

四、結語

在智能車輛的環境感知模塊技術研究中，傳感器是智能車輛控制系統的關鍵。如何使傳感器技術更好的應用到汽車行業上來，未來將成為傳感器技術研究領域的一個發展方向。

整合各種類型的傳感器技術，使其為智能車輛提供更加真實可靠的路況環境信息，對智能汽車技術的發展來說是至關重要的。由于實際的應用環境所得到信息大多數都是不確定信息，傳感器回饋信息融合還原真實路況還有很大的困難。

縱觀全球，我國的智能車輛研究工作還處于起步階段，同歐美日等相比還很落后。但隨著我國社會經濟的發展，汽車保有量不斷膨脹，嚴峻的交通現狀迫使我們把發展智能交通盡早提到日程上來，只要我們勇于創新，結合我國具體國情，不斷進行深入、細致的研究，我國智能化交通必能早日實現。

參考文獻：

[1]沈峘.智能車輛視覺環境感知技術的研究[D]：[工學博士學位論文].南京：南京航空航天大學，2010.

[2]劉華軍.面向智能車輛的道路環境理解技術研究[D]：[工學博士學位論文].南京：南京理工大學，2006.