基于雷視融合的路側感知的應用

黃智偉， 馮 蘅， 劉 鵬

（上汽通用五菱汽車股份有限公司廣西汽車新四化重點實驗室， 廣西 柳州 545007）

引言

目前，在一些港口、礦區(qū)、物流園區(qū)、高速公路等封閉或半封閉場景，已經(jīng)可以實現(xiàn)自動駕駛，但自動駕駛仍未能普遍推廣。由于復雜路況的存在，感知能力不足嚴重制約著自動駕駛汽車的快速落地。由此，路側感知就極為重要。它通過布設在道路兩側的各種傳感器來實時獲取道路的信息，并將道路信息共享給所有道路參與者，從而使得各個道路參與者能夠實時獲取周圍環(huán)境信息，并快速做出決策。

1 路側感知技術

路側感知需要很多傳感器，它們的作用主要是實現(xiàn)路況環(huán)境的數(shù)據(jù)信息采集，為路側感知網(wǎng)絡提供原始數(shù)據(jù)。如何做到精準感知并適用于各個交通場景，就需要路側感知提出很高的要求。因此，全天候、大覆蓋、高精度、多功能、低成本感知方案是未來路側感知的重要發(fā)展方向[1]。在改進激光雷達本身的同時，多傳感器融合也仍有必要，如表1 所示。

表1 各傳感器性能對比

采用激光雷達與攝像頭融合方式，通過兩者信息融合，可以充分結合不同傳感器的優(yōu)勢，彌補激光雷達的缺陷，并能增強顯示彩色點云，實現(xiàn)感知信息提升。

2 在無人物流的應用

為輔助封閉道路內無人物流運輸場景的無人駕駛的測試，搭建車路協(xié)同的測試環(huán)境，實現(xiàn)單車智能感知盲點的補充，實現(xiàn)無人物流車在封閉道路的正常運行[2]。

2.1 方案設計

2.1.1 方案分析

方案旨在補充單車智能感知的盲點，在上下料區(qū)、轉盤、交叉路口等位置布置傳感器設備，用于檢測主要為人、車和障礙物等目標，以增加無人物流車對路側環(huán)境的感知，提高無人物流車的行車安全性，如表2 所示。

表2 方案分析

2.1.2 場景描述

方案具體要求實現(xiàn)基礎循跡、前向碰撞減速停車避讓、路口碰撞避讓和跟車行駛四大功能[3]。

1）基礎循跡。云控平臺根據(jù)路側數(shù)據(jù)及車輛上報數(shù)據(jù)，判斷是否存在交通參與者干涉；云控平臺下發(fā)控車指令，指揮車輛按照預設軌跡點行駛，行駛方式包括直線行駛、交叉路口90°左轉、交叉路口90°右轉、變道；主車行駛速度不高于對應道路環(huán)境下地最大車速、加/減速度等，例如交叉路口速度不高于15 km/h 等。

2）前向碰撞減速停車避讓。云控平臺下發(fā)控車指令，主車按照設定的減速度進行減速停車，并在距離交通參與者目標安全距離外停車；主車所在車車道前方視距范圍出現(xiàn)交通參與者，云控下發(fā)減速停車指令或緊急停車指令，引導車輛在安全距離外停車。

3）路口碰撞避讓。若其他交通參與者為機動車輛，機動車輛與主車存在干涉；云端控制主車進入減速停車模式，控制主車停在路口斑馬線或人行橫道外，停車位置距斑馬線距離1.5 m 左右，進入等待模式。如果主車未能按要求減速停車，則進入緊急制動停車模式。等待其他機動車輛駛離路口，且無其他干涉，云控控制主車切換至基礎循跡功能，駛入交叉路口；主車離開交叉路口，車輛切換至基礎循跡功能。弱勢交通參與者與主車存在干涉。云控控制主車進入減速停車模式（停車位置距斑馬線距離2 m 左右）；弱勢交通參與者與主車干涉消失，且無其他干涉，控制主車切換至基礎循跡模式駛入交叉路口；主車駛離交叉路口，切換至基礎循跡模式。

4）跟車行駛。云控平臺根據(jù)主車當前車速，控制主車進行加速或減速，保持住主車與目標車一致，且兩者保持一定車距，距離取值為時距對應的直線距離和安全距離的最大值；當目標車車速高于道路環(huán)境允許的最高車速時，主車不再跟隨行駛。

2.2 安裝點位

1）檢測路線范圍：在確定所需要檢測路線的情況下，應盡可能以全覆蓋的形式進行布置點位，確保全路線覆蓋、無盲區(qū)。

2）重點檢測區(qū)域：對于一些路況復雜、車輛行人流動較大的地方，應設置點位進行重點檢測，如物流上下料區(qū)、轉盤路口、車輛行人密集流經(jīng)路口等區(qū)域。

3）設備檢測能力：不同品牌、型號的激光雷達、攝像頭的檢測能力是有區(qū)別的，如速騰RS-LiDAR-32機械式激光雷達測距能力是200 m，精度為±3 cm；RS-LiDAR-16 機械式激光雷達測距能力是150 m，精度為±2 cm。因此要根據(jù)設備的檢測能力選擇點位。

4）安裝難度：在不影響正常檢測效果的條件下，應盡量選擇安裝難度較為簡單的點位，避免增大后續(xù)安裝設備的難度。

2.3 網(wǎng)絡設計

路側設備激光雷達與攝像頭之間網(wǎng)絡形成一個局域網(wǎng)，整個路側系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)方式可采用有線局域網(wǎng)和無線局域網(wǎng)兩種方式，兩種聯(lián)網(wǎng)方式各有利弊。有線局域網(wǎng)方式網(wǎng)絡延遲低、可靠性強、數(shù)據(jù)傳輸性能高，但受現(xiàn)場環(huán)境影響，光纖布線很耗精力和時間；無線局域網(wǎng)可靠性和傳輸能力均沒有有線局域網(wǎng)高，但靈活性好。

2.4 測試

針對路側攝像頭和激光雷達的融合方案，對目標檢測的功能和性能進行測試。測試內容分為感知能力的測試，定位能力的測試，以及路側系統(tǒng)（從感知到目標識別）的延時情況測試。

前置條件：設備狀態(tài)正常無干擾，光照天氣條件正常（戶外路測環(huán)境照度不小于2 000 lx）、網(wǎng)絡通訊正常、視頻流正常，如表3、表4 所示。

表3 測試指標

表4 測試內容

2.5 測試結果（見表5）

表5 測試結果

3 結語

智慧交通發(fā)展以來，路側基礎設施建設的價值備受人們質疑。因此，發(fā)展路側感知的同時更要發(fā)揮它的價值。在無人物流中，路側感知具有以下幾個方面的優(yōu)勢：

1）路側感知的一個重要作用就是讓無人物流車獲得超視距感知的能力，因為路側傳感器安裝在高處，視野開闊且感知的范圍也越大，可以彌補車載傳感器的感知不足，同時對環(huán)境的感知也更為準確。路側傳感器將感知的環(huán)境信息傳給無人車，以便其做出決策，提高無人物流車的行駛安全性。

2）由于無人物流車上需要安裝多個傳感器，這無疑增加了單臺車的成本，而將部分感知交給路側傳感器，就可以降低車載傳感器數(shù)量和計算平臺的需求，在無人物流車較多的情況下，可以有效降低其實現(xiàn)成本。

3）有利于實現(xiàn)統(tǒng)一決策，實施一定范圍內的車輛協(xié)同調度，如車輛的編隊行駛；根據(jù)路徑優(yōu)化算法開展車輛導航調度，以避免無人物流車的擁堵及其進一步惡化。