車規級無人駕駛線控底盤車研發及其場景化應用

王秀旭，李川鵬，王耀福

車規級無人駕駛線控底盤車研發及其場景化應用

王秀旭，李川鵬，王耀福

（中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

文章分析了低速無人車的應用前景及目前遇到的問題，并基于正向開發原則構建了一套無人駕駛線控底盤車綜合解決方案，提出了無人巡邏、無人售賣、無人送餐等場景化落地應用場景。

無人駕駛；線控底盤；場景化應用

1 引言

隨著“新四化”趨勢不斷深入，智能網聯化逐漸成為各大車企眾星捧月的主角，智能網聯汽車的發展將給行業帶來前所未有的變革與機遇。伴隨著人口紅利的消失，低速無人車面臨前所未有的發展契機。

低速無人車是指完全省略人類駕駛機構的自動駕駛車輛，用于替代人類執行多種特定任務，包括物流、配送、運輸、清掃、擺渡、零售、巡邏、作戰、打擊、偵察等軍用或民用任務。低速環境雖然環境更為復雜，但是在法律法規、技術成熟度等方面已經初步具備了商業化條件，其擁有的成本低、安全性高、占用空間小等特點，在解決城市交通最后一公里等問題上大有可為，是未來智能交通與智慧城市的重要組成部分。

但目前市場上卻鮮有具有車規級和具有可量產性的全線控底盤產品，一些企業往往采用現有底盤進行線控化改裝進行無人車研發，面臨著協議不開放、改造成本高、控制精度低、系統可靠性差、通用性模塊性差等諸多難題，難以支撐大規模的低速無人車產業化應用。

該課題的研究有助于自動駕駛智能系統的開發和推廣應用工作，逐步打造形成低成本、高可靠、車規級、量產級的智能化應用產品線，廣泛應用于交通樞紐、商業園區、生活社區等多種實際生活場景，并形成了無人巡邏、無人售賣、無人配送等共計八大應用場景，實現技術與場景深度融合，推動自動駕駛產業化發展。

2 車規級線控底盤車研發

智能駕駛汽車的車輛控制技術旨在環境感知技術的基礎之上，根據決策規劃出目標軌跡，通過縱向和橫向控制系統的配合使汽車能夠按照跟蹤目標軌跡準確穩定行駛，同時使汽車在行駛過程中能夠實現車速調節、車距保持、換道、超車等基本操作。

汽車底盤線控系統的核心是線控驅動系統、線控轉向系統和線控制動系統。從執行端來看，部分線控技術雖然技術都很成熟了，但最為關鍵的轉向和制動系統目前還沒有一套可以適用于L3駕駛的穩定的量產產品。安全性對于汽車尤其是L3以上的自動駕駛，是最基礎也是最核心的要素。曾經的純機械式控制雖然效率低，但可靠性高；線控技術雖然適用于自動駕駛，但同時也面臨電子軟件的故障所帶來的隱患。只有實現功能上的雙重甚至多重冗余，才能保證在一定的故障時仍可實現其基本功能。

線控驅動系統是電子控制器根據駕駛員指令來控制動力系統的轉速和方向，并且通過驅動/制動系統的協調工作來控制動力系統輸出轉矩的大小；線控制動系統由制動踏板、制動執行單元、主動增壓與踏板模擬單元等組成，經制動控制器接收車輪傳感器信號與制動信號來控制各輪制動力；線控轉向系統由轉向系統、電子控制系統和轉向盤系統3部分組成，采用高安全性冗余架構和模塊化設計，可匹配各種車型以及實現高可靠性的人機共駕功能。

線控底盤主要由4個核心子系統與上層智能控制系統的連接拓撲圖，系統采用分布式連接方式，4個子系統與上位機之間的交互獨立進行，互不干擾，這樣可以保證某一個子系統出現異常狀況時，其他子系統還可以正常工作，增強系統的可靠性，使用時，在上位機的PCI插槽中插入CAN卡，通過CAN總線與底層子系統進行交互上位機可對4個子控制系統發送控制命令并實時監控其執行狀況，為了保證上位機對底層子系統的絕對控制權，4個子控制系統中采用中斷方式接收CAN總線的指令，并將CAN中斷優先級設置為最高優先級。

3 車規級自動駕駛系統

自動駕駛系統是一個復雜的系統，可以分為感知層、決策層、執行層。

感知層被定義為環境信息和車內信息的采集與處理，涉及道路邊界檢測、車輛檢測、行人檢測等多項技術，可認為是一種先進的傳感器技術，所采用的傳感器包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達、速度和加速度傳感器等。由于單一傳感器存在感知的局限性，并不能滿足各種工況下的精確感知，自動駕駛汽車要實現在各種環境下平穩運行，需要運用多傳感器融合技術，該技術也是感知層的關鍵技術。

決策層可以理解為依據感知信息來進行決策判斷，確定適當工作模型，制定相應控制策略，替代人類駕駛員作出駕駛決策。這部分的功能類似于給自動駕駛汽車下達相應的任務。例如在車道保持、車道偏離預警、車距保持、障礙物警告等系統中，需要預測本車及相遇的其他車輛、車道、行人等在未來一段時間內的狀態。先進的決策理論包括模糊推理、強化學習、神經網絡和貝葉斯網絡技術等。

執行層是指系統在做出決策后，按照決策結果對車輛進行控制。車輛的各個操控系統都需要能夠通過總線與決策系統相連接，并能夠按照決策系統發出的總線指令精確地控制加速程度、制動程度、轉向幅度、燈光控制等駕駛動作，以實現車輛的自主駕駛。

自動駕駛正向開發主要分為五個步驟，第一是產品定義，第二是場景開發，第三是系統需求開發，第四是子系統開發，第五是系統評估及釋放。除了上述三個層次開發外，系統開發要統籌設計子系統，并且對它們提出具體的需求，首先是SOTIF/功能安全需求開發，然后傳感器配置方案設計、E/E架構設計、通訊網絡設計、冗余設計、降級策略定義、軟件和算法開發、硬件開發/芯片選型，還有定位方案開、DMS方案開發、EDR方案開發、OTA方案開發、HMI方案開發、系統評估驗證。針對L3的自動駕駛功能，冗余設計內容就包括通訊冗余、電源冗余、HMI冗余、制動冗余、轉向冗余、輪速冗余、慣導冗余、控制冗余。

圖1 自動駕駛系統架構

4 無人駕駛線控底盤車場景化應用

4.1 智能巡邏

基于無人駕駛線控底盤車，通過加裝巡邏上裝，實現無人駕駛自動安防巡邏功能。智能無人駕駛巡邏車裝有4個4K高清攝像頭，進行360°全景環視，可代替人在園區內全天候、全時段實時巡邏，視頻數據可實時同步至遠程監控端進行監視，可代替安保人員，實現24h全天候安防巡邏，同時實現人臉識別、車牌識別技術，車牌識別功能可識別多種中文車牌，包括單行的藍/黃車牌，新能源車牌，白色警用車牌，教練車牌等。將識別出的信息與園區人員、車輛信息實時對比，即可實現完全代替人進行巡邏，識別可疑人員及車輛并進行跟蹤記錄，從而構建智慧園區智能安防體系。

4.2 智能售賣

基于無人駕駛線控底盤車，通過加裝售賣上裝，實現無人駕駛自動售賣功能。智能無人駕駛售賣車采用四輪獨立驅動，在制動系統上也從反向電機制動升級到了四輪液壓碟剎，使得自動行駛更加安全。通過在售賣車上加裝智能體感攝像頭，實現人在車輛前方招手即停功能，并加裝人臉識別攝像頭，掃描人臉即可完成貨物的智能售賣。除此之外，在車上加裝智能語音交互系統——小智，實現售賣車同購物者的智能交互，為“新零售”模式提供了智能移動終端載體平臺，廣泛應用于城市廣場、主題公園、旅游景區等各類場所。

4.3 智能送餐

基于無人駕駛線控底盤車，通過加裝送餐上裝，實現無人駕駛自動送餐功能。運用小型線控底盤和無人駕駛技術相結合，前輪為普通充氣輪，后輪為全向輪，通過法蘭聯軸器安裝，配備摩擦系數較大的橡膠輪，可實現高速運動不打滑，實現小車原地360度轉向。運用激光SLAM實現室內定位，并實現在室內路線的智能規劃。通過八通道超聲波雷達和智能雙目攝像頭，可實現在樓宇內自行行駛，正在開發同閘機、電梯的智能交互。送餐車后部設置有餐物儲藏空間和飲料支架，并配備智能鎖，可通過無線遙控控制。打通了商家與用戶間的最后的距離，可實現用戶一鍵下單，自主送餐到身邊，解決了物流末端最后一公里配送難題。

5 結語

未來，隨著環境感知、導航定位、路徑規劃、決策控制等技術的發展進化，無人駕駛技術產品商業化落地也將從低速到高速、從封閉到開放的路線逐步向前。

Research and development of car-level unmanned wire-controlled chassis vehicles and their scenario applications

Wang Xiuxu, Li Chuanpeng, Wang Yaofu

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

The article analyzes the application prospects of low-speed unmanned vehicles and the current problems, and builds a comprehensive solution for unmanned wire-controlled chassis vehicles based on the principle of forward develop -ment, and proposes unmanned patrol, unmanned sales, Scenario-based application scenarios such as unmanned meal delivery.

Unmanned driving; Wire-controlled chassis; Scene application

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.02.009

U471.1

A

1671-7988(2021)02-25-03

U471.1

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1671-7988(2021)02-25-03

王秀旭，就職于中國汽車技術研究中心有限公司。