淺談自動駕駛汽車環境感知系統在冬季面臨的挑戰*

何俊南，郭瑞玲，吳昊，殷振華

淺談自動駕駛汽車環境感知系統在冬季面臨的挑戰*

何俊南，郭瑞玲，吳昊，殷振華

（中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

我國北方具有四季分明的特征，冬季寒冷漫長且常伴有降雪，導致路面有積雪、結冰等情況，這些復雜的自然環境對自動駕駛汽車的行駛安全提出了嚴苛的挑戰。文章總結了冬季環境對自動駕駛汽車環境感知系統的影響，并對后續研究提出建議。

自動駕駛汽車；環境感知；冬季環境；降雪場景

1 引言

隨著汽車自動化程度地提高，自動駕駛汽車已成為國內外的研究熱點之一。自動駕駛汽車的關鍵技術主要為感知、決策和控制三個方面，即利用傳感器收集周圍環境信息，并與決策系統和控制系統進行交互來控制車輛[1]。其中，環境感知系統能夠將真實的物理世界信息采集轉換為數字信號，是自動駕駛汽車的硬件架構基礎[2]。在北方的冬季，環境條件復雜，且易出現極端惡劣的天氣，為環境感知系統的正常工作提出了挑戰。

2 環境感知系統概況

環境感知系統利用外部傳感器采集道路狀況、天氣狀況、駕駛員狀態等，為自動駕駛汽車的安全行駛提供可靠的決策依據。目前，現有的車載傳感器主要包括激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達和攝像頭等。

2.1 激光雷達

激光雷達是工作在光波頻段的雷達，它利用光波頻段的電磁波先向目標發射探測信號，然后將其接收到的同波信號與發射信號相比較，從而獲得目標的位置（距離、方位和高度）、運動狀態（速度、姿態）等信息，實現對目標的探測、跟蹤和識別[3]。激光雷達探測范圍廣、分辨率高、信息量豐富，可探測路面場景中的其他車輛、行人和障礙物等，但不能識別交通標志和交通信號燈，多用于行人保護系統、自適應巡航控制系統、車道偏離預警系統、自動緊急制動系統等。

2.2 毫米波雷達

毫米波是指長度為1-10mm的電磁波，對應的頻率為30-300GHz，毫米波雷達的基本原理是發射一束電磁波，觀察回波與入射波的差異來計算距離、速度等[4]。毫米波雷達探測距離遠，響應速度快，抗干擾能力強，但是覆蓋區域呈扇形，有盲點區域，無法識別交通標志和交通信號燈，主要用于自適應巡航控制系統、自動制動輔助系統、盲區監測系統等。

2.3 超聲波雷達

超聲波雷達利用聲波的傳播來提取環境信息，首先發出高頻聲波，并且接收物體反射來的回波，最后計算從發送信號到收到回波的時間間隔，從而確定物體的距離[5]。超聲波雷達的成本較低，重量輕，功耗低，但是探測距離較近，有盲區，對色彩、光照度不敏感，對光線和電磁場不敏感，最常見的是用在自動泊車輔助系統。

2.4 攝像頭

攝像頭主要由鏡頭、圖像傳感器、模/數轉換器、圖像處理器、圖像存儲器等組成，其主要功能是獲取足夠的機器視覺系統要處理的原始圖像。光線經過光學鏡頭和濾光片后聚焦到傳感器上，通過轉換器將光信號轉換成電信號，再由圖像處理器轉換成標準格式的數字圖像信號，傳輸到計算機端[6]。攝像頭感知信息量極為豐富，不僅包含有視野內物體的距離信息，還有該物體的顏色、紋理、深度、形狀等信息，并且可進行多任務檢測。攝像頭包括單目、雙目、三目、環視等類型，主要用來識別車道線、障礙物、交通標志牌、地面標志、交通信號燈等。

3 冬季環境特征及其影響

隨著汽車廠商爭相上路進行自動駕駛汽車路試，他們陸續遇到了冬季環境帶來的挑戰。在冬季環境行駛對于自動駕駛汽車的普及至關重要，并且還能進一步發揮自動駕駛汽車在減少交通擁堵和交通事故傷亡方面的潛力。冬季環境的特點為：氣溫低且持續時間長，存在降雪及路面積雪、結冰的情況。

3.1 低溫

低溫環境會改變各類傳感器材料的物理特性，可能會對其工作性能造成暫時或永久性的損害，比如造成傳感器材料的硬化和脆化，因此對于各類傳感器的低溫適應性能和耐久性能均提出了更高的要求。此外，低溫環境下雷達傳感器外表面上易出現結冰的情況，當結冰量很少時，雷達傳感器尚能應付，但是結冰越來越厚時，雷達傳感器就無法正常工作。

3.2 降雪

視覺傳感器受降雪天氣影響最大，雪花會遮擋攝像機的視線，導致不能正確識別道路標記等，造成汽車“失明”。當雪花附著在攝像頭上逐步融化為水滴，會對光圈孔徑造成嚴重影響，造成視野遮蔽或背景虛化等。激光雷達也會因降雪天氣而受限，因為發射的光脈沖遇到雪花會反射回來，激光透過率隨著降雪密度以及傳輸距離的增加而下降，甚至會把落下的雪花誤認為是需要躲避的物體，干擾自動駕駛汽車對周圍環境的正確判斷。

3.3 路面積雪、結冰

對于視覺傳感器來說，路面積雪或結冰時，會掩蓋車道線，造成識別困難，并且道路上產生的反射可能會出現混亂物體鏡像，從而發生認知混淆，物體誤判等情況。此外，積雪、結冰路面濕滑，對車輛的操控性能和制動性能有很大影響，目前的環境感知系統并不能感知路面性能如附著系數等信息，無法有效應對可能出現的輪胎打滑、制動距離增加等情況。

4 研究建議

目前國內外對于自動駕駛汽車在冬季場景進行測試的研究較少，可供借鑒的成果案例較少，其原因如下：關鍵的降雪模擬場景搭建技術難度較大，投資成本較高，且因其特殊的季節性，導致項目周期較短。但是，隨著自動駕駛技術迭代升級，冬季場景的測試需求定會逐漸增加，目前已有部分雨霧環境模擬測試區進行開放，可為降雪模擬場景的搭建提供參考。

美國弗吉尼亞Smart Road試驗場是美國北部唯一能夠進行智能網聯汽車測試的試驗場，最具特色的便是天氣模擬系統，測試場景如圖1所示。該測試區道路長度800m，設置75個天氣塔可以產生雨、雪和霧，天氣塔中的水來源于一個容量為189萬升的水箱，它們可以在適宜的天氣環境下產生特定的天氣，如雨量為2-64mm/h的降雨天氣，能見度在3-91m范圍內變化的霧天，以及雪量為102mm/h的降雪天氣。

圖1 Smart Road汽車試驗場降雨測試場景

日本機動車研究所建設的日本第一家自動駕駛汽車測試場J-TOWN，于2017年4月1日面向日本國內企業和研究機構開放測試。其中，針對自動駕駛汽車的環境感知系統測試，設置特殊環境測試區域，道路長度為200m，可實現降雨場景模擬，并與光照模擬結合，搭建了多種場景設施，測試場景如圖2所示。

圖2 J-TOWN汽車試驗場降雨測試場景

由新加坡國家陸路運輸管理局和新加坡南洋理工大學等機構共同開發的CETRAN智能車測試中心，是東南亞地區第一個自動駕駛測試中心，已于2017年底開放。針對新加坡及周邊熱帶地區突然傾盆大雨或山洪暴發的特殊環境，設置了模擬熱帶降雨和洪水的測試區域，道路長度為40m。雨天模擬器由一個近40米長的薄金屬框架組成，分為九個部分，在每個部分的頂部有三個噴嘴，降雨強度可達150mm/h，測試場景如圖3所示。

圖3 CETRAN智能車測試中心降雨測試場景

2019年8月，上海臨港智能網聯汽車綜合測試示范區正式開放，該示范區建有國內最長的雨霧環境測試區域，可模擬高速公路及普通公路的雨霧場景，測試場景如圖4所示。雨霧環境測試區長約500m，立桿高度達4.8m（凈空），可以實現5mm-100mm的雨量等級，即小雨到大暴雨6個雨量等級，雨霧均勻可控，雨量數據低延遲上傳，云控平臺全時監控。

因此，開展降雪模擬場景搭建研究時，首先需分析冬季氣象環境的形成機理，如自然環境中降雪的形成原理及其特性；隨后進行模擬復現技術研究，如充分調研目前已知的造雪設備，選擇與自然降雪性能最為接近的造雪方式，并設計布局以控制降雪量和降雪均勻性等；從路面特征和天氣條件兩個維度出發，構建不同級別的測試場景；最后確定科學的測試方法，通過冬季場景測試獲取并分析試驗數據，調整優化后形成完善的測試方法及測試流程。

圖4 臨港智能網聯汽車測試示范區雨霧環境測試區

5 結語

隨著技術的進步，自動駕駛技術飛速發展，已經成為汽車行業的重要趨勢。目前在冬季環境下實現自動駕駛還有很多未知的盲區，需要從業者繼續探索和研究，完善的環境感知系統將是自動駕駛汽車實現產業落地的重要基礎。

[1] 王金強,黃航,郅朋,申澤邦,周慶國.自動駕駛發展與關鍵技術綜述[J].電子技術應用,2019,45(06):28-36.

[2] 王藝帆.自動駕駛汽車感知系統關鍵技術綜述[J].汽車電器,2016 (12):12-16.

[3] 郝俊.自動駕駛環境感知系統研究[J].時代汽車,2018,300(09):16- 17.

[4] 蘇賡,劉笛,果敢.車載毫米波雷達技術及測試方法[J].電信網技術,2017(06):1-6.

[5] 王偉.汽車超聲波雷達倒車系統地研究與設計[J].技術與市場, 2013(004):90-90,92.

[6] 王鵬.視覺傳感器在智能汽車上的應用[J].汽車實用技術,2019 (023):41-43.

Discussion on the Challenges of Environmental Perception System of Automatic Driving Vehicles in Winter*

He Junnan, Guo Ruiling, Wu Hao, Yin Zhenhua

( China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd, Tianjin 300300 )

North China is characterized by four distinct seasons. Winter is long and cold, often accompanied by snowfall, which leads to snow and ice on the road surface. These complex natural environment poses severe challenges to the driving safety of automatic driving vehicles. This paper summarizes the influences of winter environment on the environment perception system of autonomous vehicle, and puts forward some suggestions for follow-up research.

Automatic Driving Vehicle;Environment Perception;Winter Environment;Snowfall Scene

A

1671-7988(2020)24-22-03

U471

A

1671-7988(2020)24-22-03

何俊南，工程師，就職于中國汽車技術研究中心有限公司，研究方向為汽車環境測試。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.24.008

CLC NO.: U471

課題支持：JXKT2001《自然環境下智能網聯車輛冰雪測試場景構建技術研究》。