無人駕駛汽車自動門系統發展現狀研究

鄭朝捷 曹福順

摘? ?要：隨著無人駕駛技術的進一步發展，無人駕駛自動門系統越來越受到重視。文章旨在梳理國內外關于無人駕駛自動門系統的研究現狀，介紹了無人駕駛汽車自動門系統主要的技術及其發展趨勢，并比較了各類技術的優缺點。

關鍵詞：無人駕駛;智能車門;智能汽車

1? ? 無人駕駛汽車簡介

無人駕駛汽車是一種智能汽車，依靠智能汽車外部的傳感器和內部的計算機系統來實現自動駕駛。根據美國國家公路交通安全管理局公布的劃分標準，智能車可以分為4個級別：駕駛輔助、半自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛[1]。第4個級別屬于全無人駕駛的最高級別，是汽車駕駛自動化、智能化程度的最高級別，也就是人們習慣所說的無人駕駛。在未來，無人駕駛汽車可以通過車聯網進行數據的互相傳輸，并且將最終取代人類駕駛，由于無人駕駛對車輛高效性、便捷性和可靠性的這一系列要求較高，需要人、車和路高度的協同。無人駕駛的發展需要打造落地生態，縱觀目前整個無人駕駛生態發展過程，依然存在很多待改進的地方，比如無人駕駛在技術上做了一些革新。近年推出的5G通信技術和C-V2X技術，從根本上改進了車輛網絡通信方式和質量，使得100%安全的自動駕駛成為可能。

2? ? 無人駕駛汽車自動門系統簡介

智能自動門系統是無人駕駛汽車的必備系統，在沒有車門把手或者駕駛員操控的條件下，無人駕駛車輛能夠自動打開和關閉車門，以應對不同的實際情況，讓乘客方便地上下車。目前，各大汽車公司推出的無人駕駛汽車自動門系統，不僅支持車門的自動開啟和關閉，而且具有防夾保護功能，可以有效保護乘員的手、手指間或財物免于擠壓。在智能車門這一方面，目前還未能在有關報道中查到相關的理論研究與實驗室測試，更沒有商業應用的記錄，這對于國內無人駕駛汽車研究來說，是一個很好的方向。

3? ? 無人駕駛汽車自動門系統研究現狀

3.1? 國內無人駕駛汽車自動門系統研究現狀

國內目前無人駕駛汽車自動門技術研究較少，多數研究是集中在車門安全方面。目前已有的資料均只對汽車車門開啟時的防碰撞做了研究，而在自適應驅動車門、提升乘客上下車舒適度、方便乘客上下車等方面研究較少。

同濟大學汽車學院的孫澤昌等[2]基于控制器局域網絡（Controller Area Network，CAN）總線技術，將局域互聯網絡（Local Interconnect Network，LIN）總線和CAN總線相結合，設計了一種車門防夾算法，實驗證明，這項技術具有很高的實用性和可靠性。清華大學汽車安全與節能國家重點實驗室的楊新豐等[3]提出了一種座椅聯動式的汽車自動門控制系統，并且在Simulink上進行了仿真，證明了此系統的可行性。陜西汽車集團有限責任公司的宋方方等[4]分析研究了車門智能門鎖的設計，提出了一種智能車門門鎖的改進方案。

3.2? 國外無人駕駛汽車自動門系統研究現狀

國外Michael Strolz團隊提出了借助力覺交互系統的阻抗式模型，研究了通過汽車門的驅動系統完成自動開關門。Halbritter研究了通過各類傳感器的組合，最后提出汽車車門開關驅動策略。綜合各類研究來看，如果可以將無人駕駛汽車車門自動開關與力覺交互系統結合，并通過傳感器感知車周邊狀況，理論上便可以實現在安全條件下，輔助乘客開門和關門，提高客戶上下汽車的舒適度。

目前，力覺交互系統主要有兩大類：阻抗控制方式和導納控制方式，國內外對于力覺交互系統應用較多的主要是機器人場景。阻抗式控制（Impedance Control，IC）檢測末端實際運動信息，如位置、速度等，根據動力學模型將運動信息轉化成系統內部的驅動力，將該力與自身驅動力比較，力差值進行控制驅動輸出。導納控制方式（Admittance Control，AC）測量與環境接觸力，作為控制器輸入，根據接觸點的理想阻抗模型計算設備在此力作用下的理想位置輸出，直接將傳感器獲得的力轉化成設備運動。結合無人駕駛汽車特性，導納式控制更符合本次方案選擇。目前車門把手主要有兩種型式：（1）純機械式，手動拉動把手，解開門鎖，然后打開車門。（2）電子感應式，把手上集合電子感應開關，當觸發開關時，車身控制器（Body Control Module，BCM）發信號給門鎖，門鎖電動打開，然后手動打開車門。而當車輛斷電時，把手失效，無法打開車門，出現安全隱患，鑒于此，有些車型就配有應急開啟機構，在斷電時，順利開啟車門，保證人身安全。

4? ? 無人駕駛汽車自動門系統技術現狀

4.1? 基于邊緣計算和云計算的乘客身份識別技術

隨著互聯網發展的進一步深入，和網絡邊緣有關的設備數量和這些設備產生的數據都將大幅度提升。互聯網數據中心預測，到2020年，全球設備產生的數據量將大于20澤字節，而大約3澤字節的數據都會在互聯網絡邊緣進行處理，在這種情形下，所有的數據都將被上傳到云計算中心，云計算中心通過其超強的計算能力處理問題并且將數據反饋給設備。

傳統云計算雖然目前運用較為廣泛，但仍存有4個不足之處：（1）實時性不夠。（2）帶寬不足。（3）能耗較大。（4）不利于數據安全和隱私。

目前的無人駕駛技術，要求無人駕駛系統有較好的實時反應能力，而在反應過程中產生的數據，必然包含著大量的無用數據，這些數據想要全部上傳到云端明顯是不切實際的，而目前興起的邊緣計算很好地解決了這個問題，邊緣計算經過計算后再把重要的結果上傳到云端，這樣一來大大節約了帶寬資源。

邊緣計算具有3個優點：（1）在邊緣處理臨時數據，減輕了帶寬和數據中心的壓力。（2）跳過了設備請求云計算中心的響應過程，減少了系統延遲。（3）不再上傳用戶數據，將數據存儲在邊緣設備上，保護了使用者的隱私[5]。

4.2? 基于網聯協同感知的V2X精確定位技術

車對外界的信息交換（Vehicle to Everything，V2X），是一系列車載通信技術的總稱。國際V2X發展情況，以美國、歐洲、日本為代表的發達國家在20世紀90年代末期就開展V2X網聯技術的研究，建立了以無線通信技術（802.11 P）為基礎的專用短程通信體系，并相繼劃分了專用頻譜，定義了車—車（Vehicle to Vehicle，V2V）、車—路（Vehicle to Infrastructure，V2I）、車—人（Vehicle to Person，V2P）等相關通信標準，并已逐步在實際環境中進行測試[6]。美國方面，頒布了以802.11 P作為底層通信協議和IEEE1609系列規范作為高層通信協議的V2X車聯網通信標準，并對V2X通信的系統架構、資源管理、安全機制等進行定義。歐洲方面，成立V2X車聯網通信標準組對應用、架構、網絡、接入技術及通信安全等方面進行研究，物理層和數據鏈路層協議同樣基于802.11 P[7]。雖然在V2X技術路徑選擇上，歐美國家有著不同的側重考慮，比較傾向于802.11 P，但是各方都已經將基于蜂窩網的LTE-V技術看作是未來技術發展，如日本也將V2X候選頻段采取技術中立，將LTE-V作為802.11 P方案的另一個備選技術。

C-V2X定義了兩種互補的通信模式：Uu口模式以及PCS直接通信模式。C-V2X也可以通過Uu口實現車輛到網絡（Vehicle to Network，V2N）通信以及車輛到云端（Vehicle to Cloud，V2C）通信。C-V2X可以將路側單元（Road Side Unit，RSU）和蜂窩網絡兩者相結合，從而對汽車的操縱安全性進行較大幅度的改善，通過將兩者的結合，可以有效降低成本，提高效益。C-V2X系統包括兩種空中接口：Uu和PCS。工作場景也相應分為兩種：（1）基于蜂窩網絡覆蓋，既可以通過蜂窩網絡的Uu接口，實現寬頻域、長距離通信服務，也可以由PCS接口，實現車輛直接與周邊基礎設施進行低時延、高可靠信息交互。（2）可獨立于蜂窩網絡，在網絡未覆蓋地區借助PCS接口提供的V2X服務保證行車安全。在蜂窩網絡部署的場景中，數據通信可以靈活地在PCS接口和Uu接口之間無縫切換。

4.3? 基于多信息融合的安全開關門保障技術

由于車門需要通過多傳感器進行數據檢測，會造成傳感器失效或誤判等問題，在多信息融合研究方面，為了進一步提高路面坡度角識別的準確度，胥加林提出了一種算法，可以有效地將多傳感器信息融合。為了分析車身姿態所受到的縱向加速度影響，胥加林在Simulink中提出了一種識別路面坡度的模型。通過Simulink仿真得到縱向加速度與車身縱向傾角之間的關系。實車實驗表明，該算法具有較強的抗干擾能力，能夠準確識別當前路面坡度角。基于多傳感器融合技術，宋開臣提出了一種渦街信號檢測方法：首先，通過差壓傳感器可以測得鈍體前后的壓力差;其次，壓電傳感器可以從鈍體下游渦街傳感信號中得到頻率信息;最后，運用無跡卡爾曼濾波算法將這兩種傳感器信號進行融合，通過這種方法提升了數字帶通濾波器的精度。實驗表明：這種信號檢測方法能夠有效地減少外界的強振動噪聲對于流速測量的影響，當最大振動噪聲強度為渦街信號強度的4倍時，測量精確度可以達到100，這樣可以加強壓電式渦街流量計的抗振能力，提高了測量精度[8]。

[參考文獻]

[1]常建.無人駕駛或許更安全—從看到緊急情況到剎車只需0.2秒[J].計算機與網絡，2017（7）：18-19.

[2]孫澤昌，毛俊培，羅峰，等.基于CAN總線技術的智能車門控制系統[J].中國工程機械學報，2008（2）：8-10.

[3]張新豐，楊殿閣，連小珉，等.一種座椅聯動式汽車自動門的控制方法[J].汽車工程，2008（3）：239-242.

[4]宋方方，吳雪峰，楊亞鋒.車門智能門鎖系統分析與研究[J].汽車實用技術，2017（16）：50-51.

[5]趙梓銘，劉芳，蔡志平，等.邊緣計算：平臺、應用與挑戰[J].計算機研究與發展，2018（2）：327-337.

[6]馬佳榮.基于車聯網的高速公路事故預警方法研究[D].西安：長安大學，2016.

[7]王建昱.V2X車聯網及其關鍵技術[J].信息技術與信息化，2013（5）：60-64.

[8]宋開臣，曾瑤，葉凌云.基于多傳感器信息融合的渦街信號處理方法[J].浙江大學學報（工學版），2016（7）：1307-1312.