自動駕駛汽車感知系統關鍵技術綜述

王藝帆

（公安部道路交通安全研究中心，北京 100062）

自動駕駛汽車感知系統關鍵技術綜述

王藝帆

（公安部道路交通安全研究中心，北京 100062）

提出自動駕駛系統由感知、控制、執行三部分組成的系統框架，重點介紹感知系統的傳感器、定位導航、車聯通信3個主要技術方向，簡要分析各個關鍵技術的特點和應用情況。

自動駕駛；感知系統；傳感器；定位導航；V2X

自動駕駛汽車是汽車電子、智能控制以及互聯網等技術發展融合的產物，其原理為自動駕駛系統利用感知系統，獲取車輛自身以及外界環境信息，經過計算系統分析信息、做出決策，控制執行系統實現車輛加速、減速或轉向，從而在無需駕駛員介入的情況下，完成自動行駛。2013年，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）根據輔助控制系統的自動化功能，將自動駕駛技術分為0～4級，如表1所示［1］。從表1可了解到，自動駕駛的發展升級是從輔助駕駛到主宰駕駛，從提供單一功能、應對簡單場景，到可掌控所有場合，完全解放駕駛人。期間，感知系統需不斷提高獲取周邊環境信息的全面性、準確性和高效性，它是自動駕駛的基礎，也是貫穿升級的核心部分。本文將介紹自動駕駛感知系統常用方案，及其各自技術方法、特點和應用情況。

表1 NHTSA對自動駕駛的等級劃分

1 系統框架

自動駕駛汽車首先應有一套完整的感知系統，代替駕駛人的感知，提供周圍環境信息；其次應有一套集智能算法、高性能硬件于一體的控制系統，代替駕駛人的大腦，制定駕駛指令、規劃行駛路徑；最后還需一套完善縝密的執行系統，可以代替駕駛員的手腳動作，執行駕駛指令、控制車輛狀態。其中，感知系統應包括環境感知、內部感知、駕駛人感知。其中內部感知主要是通過CAN總線采集車內各電子控制單元信息，以及裝載在車上的各類傳感器實時產生的數據信息，來獲取車輛狀態，包括車體（車內外溫度、空氣流量、胎壓），動力（油壓、轉速、機油），車輛安全（安全帶、氣囊、門窗鎖）等；駕駛人感知是通過人機交互界面或傳感器獲取駕駛人操控、手勢、語音等控制指令，以及面部表情等檢測信息，用來接收控制命令、檢測駕駛人狀態。本文介紹的感知系統針對環境感知、自動駕駛感知系統的關鍵點和難點，其功能是實時獲取周邊物體、行駛路況、導航定位、天氣、停車場等信息。自動駕駛系統框架結構如圖1所示。

圖1 自動駕駛系統框架圖

2 感知系統

感知系統目的包括：①安全性：實時、準確識別周邊影響交通安全的物體，應對突發事件，為采取必要操作以避免發生交通安全事故；②通過性：基于自身行駛性能、周邊路況和共識規則，能夠實時、可靠、準確識別并規劃出可保證規范、安全、迅速到達目的地的行駛路徑；③經濟舒適性：為車輛高效、經濟、平順行駛提供參考依據。目前，感知系統主要是利用傳感器、定位導航、車聯通信（VehicIe-to-X，V2X）3種技術組合實現上述目的。

2.1傳感器

傳感器感知的對象包括行駛路徑、周圍障礙物和行駛環境等。感知行駛路徑是對可通行性道路的識別，在城市中包括信號燈、各種標志牌、車道線、路障等目標的識別；在野外包括車輛前方路面平坦情況、可通行道路分析等。感知周圍障礙物是識別影響自動駕駛車輛行駛的靜止或者移動的各種障礙物，包括路面上的車輛、行人、路障等。感知行駛環境是判別對自動駕駛車輛行駛影響比較大的變化環境，例如路面、交通與天氣等。

主流的傳感器感知技術包括視覺感知、激光感知、微波感知等。視覺感知是基于攝像頭采集的圖像信息，使用視覺相關算法進行處理，認知周圍環境；激光感知是基于激光雷達采集的點云數據，通過濾波、聚類等技術，對環境進行感知；微波感知是基于微波雷達采集的距離信息，使用距離相關算法進行處理，認知周圍環境。3種環境感知方法的比較如表2所示［2］。根據各類傳感器技術特點，不同應用場景和系統功能需求下，應選不同的傳感器技術。例如，在高速公路環境下，由于車輛速度較快，通常選用檢測距離較大的微波感知；在城市環境中，由于環境復雜，通常選擇檢測角度較大、信息量豐富的激光、視覺感知技術。

表2 傳感器感知方法比較

現在廣泛應用的各類高級駕駛員輔助系統ADAS使用各類傳感器，實現了相應的輔助駕駛功能，為實現完全自動駕駛奠定了基礎，如圖2所示［3］。但單一傳感器獲取周圍信息時，安全性、整體性都相對較差。隨著傳感器和信息融合技術的快速發展，不同傳感器信息在時間和空間維度上的高精度數據融合成為可能，多傳感器融合技術趨于成熟。它可更精確地獲取目標信息，完成障礙物的檢測，是未來研發和應用的趨勢。目前，參與歐盟PROTECTOR計劃的主要汽車廠商已開始研究雷達傳感器（激光雷達、微波雷達）和光學傳感器（普通光學攝像頭、紅外攝像頭）的融合技術，開發了行人安全檢測系統［4］。

2.2定位導航

圖2 常用ADAS系統及其傳感器

傳感器感知系統雖然可以為自動駕駛汽車提供周邊環境信息，但難以實現全局環境的高精度定位，在大范圍環境感知、規劃行車路徑、經濟舒適駕駛等方面存在不足。定位導航系統應用車輛定位技術、地理信息系統（Geographical Information System，GIS）、數據庫技術、信息技術、多媒體以及遠程通信技術，為車輛提供全局定位、路線設計、路徑引導、綜合信息等功能［5］，將車輛與環境有機結合，實現超視距感知輔助，規劃行車路徑，提高行駛平順性、經濟性。

定位導航系統首要功能是提供車輛位置、速度、航向等信息，而精確、可靠的車輛定位是實現導航功能的前提和基礎。常用的定位技術主要有衛星定位、慣性導航（Inertial Navigation System，INS）、航跡推算（Dead-Reckoning，DR）、地圖匹配（Map Matching，MM）和傳感器感知等技術。其中，主要的衛星定位系統有美國的全球導航衛星定位系統（GPS），歐洲空間局的伽利略定位系統（NAVS AT），俄羅斯的格洛納斯定位系統（GLONASS），中國的北斗2代定位系統。

常見的定位導航方法包括高精度GPS導航、磁導航、慣性傳感器導航，其特點對比見表3。基于任何一個單一定位技術的系統都有本身無法克服的短處，隨著應用場合與環境的不斷復雜變化，組合定位導航系統成為研究應用熱點。

表3 主要定位導航技術比較

1）GPS／INS組合導航技術是目前最常見的組合導航系統之一，它利用INS短期定位精度與數據采樣頻率較高的特點，為GPS系統提供相關輔助信息，使GPS能夠保持較低的跟蹤帶寬；GPS相對高精度的輸出信息可以估計出INS系統的誤差參數，并控制其隨時間的積累誤差。簡而言之，GPS輸出的位置和速度信息有利于提高INS導航解算精度，而INS可以在GPS衛星信號覆蓋不好的區域或位置，短時間內提高組合導航系統的精度。

2）GPS／INS／GIS組合導航技術是在GPS／INS系統獲取車輛定位信息后，進一步通過GIS系統中地圖匹配算法將定位數據與電子地圖進行匹配，對車輛位置進行實時加權修正［67］。該組合導航技術能有效克服GPS信號長時間受阻、定位間斷或失效時，慣性導航定位誤差積累偏大的問題，提高了導航定位的精度、擴展了使用范圍。同時，此技術不用增加額外的車載硬件設備，僅僅通過軟件的方法即可提高車輛的定位精度，降低了導航系統的成本。但需要滿足以下2個條件：①車輛始終行駛在路網中的道路上；②電子地圖數據誤差小于GPS定位誤差。

3）高精度智能地圖導航技術是在高精度地圖基礎上，通過云端數據庫既提供包括高速公路、城市道路、交通信號標志等永久數據，又提供交通路況、臨時交通管制、重要路段人流數據分析等動態數據。結合自動駕駛汽車自身的傳感器信息，充分實現宏觀道路匹配、微觀精確定位以及動態全局環境感知。其中，高精度地圖主要是利用攝像頭采集圖像、激光雷達3D掃描、GPS定位軌跡等技術，整合多種數據搭建道路三維模型，包含了路網結構、道路標線、交通標志、路邊街景等海量數據；云端數據庫不斷收集路上行駛車輛傳送來的最新信息，經過分析確認后，更新高精度地圖，并將信息發送給其他車輛。

目前，美國谷歌公司，德國奧迪、寶馬、戴姆勒聯手收購的Here，中國阿里巴巴收購的高德，荷蘭TomTom等地圖公司，日本豐田、日產汽車公司，以及德國大陸、博世等頂級汽車零部件公司，均在開發適合自動駕駛的高精度地圖。比如谷歌車隊使用激光掃描儀和GPS以及其他傳感器來繪制周圍環境圖；寶馬將激光掃描儀安裝在前保險杠下面，用來生成車輛前方的路況信息；博世使用雷達和超聲波傳感器、立體聲攝像機和一個安裝在車頂的旋轉激光掃描儀來收集數據，生成詳細的周圍環境3D地圖；豐田將GPS數據信息和地面攝像頭獲取的圖像打包發送至數據中心，將二者整合、更新，最終形成一套高精度的地圖。2.3車聯通信

車聯通信（VehicIe-to-X，V2X）是一種強調數據交換的無線通信技術。用以實現車與車（VehicIe-to-VehicIe，V2V）、車與基礎設施（VehicIe-to-Infrastr-ucture，V2I）、車與行人（Vehicle-to-Pedestrians，V2P）、車與騎行者等之間的信息交換。V2X技術是車聯網的基礎，它能夠使車與車、設施、行人進行對話，將各自信息進行交換，為自動駕駛提供先驗信息，提高環境識別效率和準確率，消除視野盲點安全隱患，起到提高車輛運行安全和疏導交通流量等作用。NHTSA曾預測，對于中輕型車輛V2V安全技術能夠避免80%的交通事故，重型車V2V安全技術能夠避免71%的交通事故，V2I能夠避免12%的道路安全事故［8］。通過V2X車聯網能夠有效降低交通事故造成的損失。

支持車輛在高速移動的環境下實時可靠通信的無線通信技術是V2X車聯網實現的基礎，它直接決定了信息交互的實時性和有效性。NHTSA提出的V2X車聯網通信技術的通信需求包括：①極短的網絡接入時間；②低傳輸時延；③高傳輸可靠性；④高信息安全性和隱私保護；⑤在有限的范圍內，使頻譜再利用和低干擾；⑥擁有足夠的通信帶寬。

具體指標為：①時延要求在100ms左右；②典型傳輸距離為50～500 m；③車車通信的數據包大小在100字節內；④車路通信的數據包大小在340字節內［9］。各國的研究組織和企業基于目前專用短程通信（Dedicated Short Range Communication，DSRC）、WiFi、蜂窩網絡、微波存取全球互通（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMax）、長期演進（Long Term Evolution，LTE）等通用無線通信技術，提出了多種針對上述要求的技術方案。其中，DSRC技術具有傳輸速率高、延遲短、支持點對點、點對多點通信等特點，且技術成熟度和標準化水平高，是目前主流的V2X車聯網無線通信技術［10］。表4為常用無線通信技術比較。

表4 常用無線通信技術比較［11］

DSRC一般泛指所有短距離的無線通信技術，包含不同的技術和標準，主要工作在5.8～5.9GHz頻段之間，包括專用短程通信協議、路側單元（Road Side Unit，RSU）、車載單元（On Board Unit，OBU）三部分［12］。早在1999年，美國聯邦通信委員會已規定5.9 GHz頻段（5.875～5.925GHz）專門用于車聯通信研究。根據美國制定的DSRC標準，DSRC通信協議下層的物理層和介質訪問控制層（Medium Access Control，MAC）采用IEEE 802.11p協議，上層采用IEEE 1609協議［13］。其中，IEEE 802.11p是針對V2X車聯網對高數據速率和高速移動性的通信要求，基于IEEE802.11標準設計的一個通信標準。它改進了信息傳輸機制、支持高速移動互聯、增強了安全性和身份認證。IEEE 1609協議是以IEEE 802．1lp通信協議為基礎的高層系列標準，用于提供資源管理、應用程序和管理信息安全加密、網絡服務、通道協調。DSRC協議對應結構如圖3所示。

圖3 美國DSRC標準協議結構

目前，DSRC在美國、歐洲、日本等地歷經十多年發展，已在多個國家級項目中研究推廣，如美國IntelliDrive項目、歐洲CVIS（Cooperative Vehicle Infrastructure Systems）項目、日本Smartway計劃，并且美國電氣和電子工程師協會、歐洲電信化標準協會、國際化標準組織均制定了近似的通信標準。企業方面，恩智浦、意法半導體等半導體供應商，大陸、德爾福等零部件供應商都開發了相應產品；通用汽車宣布將在2017年款凱迪拉克CTS上率先搭載采用DSRC技術的V2X系統，通過與GPS相結合，該系統能夠精確獲取周圍300m內其他車輛的準確位置和行駛狀況［14］。

3 總結

感知系統將真實世界的視覺、物理、事件等信息轉變成數字信號，為車輛了解周邊環境、制定駕駛操作提供了基本保障。本文從傳感器、定位導航、車聯通信3個技術方向介紹了感知系統。其中，傳感器技術能夠及時、快速掌握局部范圍內各種人車路信息，有效應對周邊突發事件；導航定位可確定車輛與路網其他單元的位置關系，提供全局視野，用于規劃路徑、優化駕駛體驗；車聯通信可使人、車、路信息互聯共享，實時準確地大范圍、全方位感知環境信息，有效彌補傳感器感知范圍有限、易受環境影響，定位導航感知實時性差、感知內容有限等缺陷［15］。目前，各大汽車制造商正致力于自動駕駛汽車實用化研發和商業化推廣。多種技術融合的感知系統是實現高等級自動駕駛的關鍵技術，很大程度上決定著自動駕駛發展進程，間接影響著將來自動駕駛汽車的產品標準、試驗測試方法、安全等級評價等產業市場規則，以及交通規劃、車輛及駕駛人管理等社會治理規則。

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（編輯 心翔）

Overview on Key Technology of Perceptual System on Self-driving Vehicles

WANG Yi-fan
（Road Traffic Safety Research Center，Ministry of Public Security，Beijing 100062，China）

In this paper，an automatic driving system framework is put forward，which consists of perception，control and execution.Then the perception of sensors，navigation and positioning system，and vehicle communication are mainly introduced.The characteristics and applications of key technologies are also analyzed.

self-driving；perceptual system；sensor；positioning and navigation；V2X

U463.6

：A

1003－8639（2016）12－0012－05

2016-07-13；

2016-07-19

王藝帆（1988-），男，河北，實習研究員，工學碩士，主要從事車輛安全性能運行安全研究，事故車輛案例深度調查，相關標準制定工作。