智能汽車自動駕駛的控制方法分析

錢 勇

(淮安生物工程高等職業(yè)學校，江蘇 淮安 223200)

0 引言

智能汽車是集計算機控制、人工智能決策技術、輔助駕駛技術等一體化控制系統(tǒng)，是傳統(tǒng)汽車智能化升級，顯著提高了汽車駕駛技術智能化、舒適化及安全性，是目前世界汽車產業(yè)的研究重點與發(fā)展熱點。目前，很多發(fā)達國家已經將智能汽車自動駕駛技術納入智能交通發(fā)展的重要組成部分[1]。

智能汽車自動駕駛技術的開發(fā)與應用是保障車輛安全運行的重要條件，可以彌補人為駕駛、自主判斷過程中的觀察不到位、觀察失誤等因素，保證車輛的安全運行，提高車輛駕駛的安全性與舒適性。根據(jù)世界汽車工程協(xié)會的預測，在21世紀末期，預計世界范圍內智能汽車的保有量將占據(jù)汽車總數(shù)量的81%左右[2]，其發(fā)展速度正在超越新能源汽車的發(fā)展，預計在2025年智能汽車將逐漸進入人們生活。

1 智能汽車自動駕駛技術

1.1 智能汽車自動駕駛技術內涵

智能汽車的自動駕駛技術主要是以計算機控制技術為核心，以車聯(lián)網(wǎng)技術為支撐，基于環(huán)境感知技術，根據(jù)預設的車輛運行軌跡指定汽車駕駛的控制決策，通過車輛的橫向、縱向控制系統(tǒng)，保證車輛按照預設軌跡運行，在汽車運行期間，可以根據(jù)車身周圍環(huán)境感知，實現(xiàn)車速調節(jié)、車道變換、超車避讓等基本操作[3]。

1.2 智能汽車自動駕駛技術發(fā)展意義

1.2.1 提高汽車駕駛舒適性

智能汽車的發(fā)展可以緩解駕駛員的駕駛疲勞，使汽車駕駛員在駕駛過程中，尤其是長途駕駛過程中，從繁重、重復、單一、枯燥無聊的駕駛任務中解放出來，通過提前設置好汽車運行軌跡集目的地，可以讓汽車按照預設的運行軌跡進行自動駕駛，提高汽車駕駛的舒適性。

1.2.2 提高汽車駕駛安全性

智能汽車駕駛中的汽車環(huán)境感知技術可以全方位監(jiān)控汽車運行過程中的環(huán)境狀況，彌補人為駕駛中的監(jiān)測失誤，減少汽車交通事故的發(fā)生概率，當智能汽車自動駕駛技術完全成熟并大范圍普及之后，可以有望實現(xiàn)交通事故零發(fā)生，緩解交通壓力，提高汽車駕駛過程中的安全性。

1.2.3 提高社會智能化進程

智能汽車的發(fā)展可以推進社會進步，推動社會中的各個行業(yè)逐漸向智能化發(fā)展。如智能汽車的自動駕駛技術可以對汽車路徑進行合理規(guī)劃，減少交通擁堵，合理的路程規(guī)劃還可以減少駕駛里程，進而減少汽車長時間駕駛及堵車過程中的燃油消耗，緩解汽車產業(yè)對燃油等不可再生資源的消耗及環(huán)境污染，促進社會資源可持續(xù)發(fā)展。

2 智能汽車自動駕駛系統(tǒng)組成及工作原理

2.1 智能汽車自動駕駛系統(tǒng)組成

智能汽車自動駕駛系統(tǒng)主要由智能駕駛系統(tǒng)、生活服務系統(tǒng)、安全防護系統(tǒng)、位置服務系統(tǒng)、車道保持系統(tǒng)、自動停車系統(tǒng)、緊急制動系統(tǒng)、自適應巡航系統(tǒng)等組成(表1)。

表1 智能汽車自動駕駛系統(tǒng)組成示意圖

2.2 智能汽車自動駕駛工作原理

在進行智能汽車自動駕駛時，首先通過汽車車身的傳感器設備、雷達裝置及車聯(lián)網(wǎng)技術等對外界環(huán)境進行信息獲取，然后基于智能汽車的控制技術與控制方法對外界多級信息進行綜合分析，根據(jù)預先設計的駕駛目標進行汽車駕駛路徑規(guī)劃，最后進行智能汽車的控制執(zhí)行，在汽車駕駛過程中對汽車制動、避讓、變道、轉向、超車等調節(jié)車速與車輛行駛方向，全程保證汽車的安全駕駛與穩(wěn)定運行[4]。

2.3 智能汽車自動駕駛核心技術

智能汽車自動駕駛技術的核心主要包括環(huán)境感知技術、車輛控制技術。環(huán)境感知技術是無人駕駛汽車行駛的基礎，車輛控制技術主要包括橫向控制技術及縱向控制技術。橫向控制技術主要是對汽車駕駛過程中的汽車轉向、角度調整等進行控制；縱向駕駛技術主要是針對車輛的驅動及制動進行控制。

2.3.1 環(huán)境感知技術

智能汽車環(huán)境感知技術相當于汽車行駛的“眼睛”，主要包括車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等，其中，以車載攝像頭應用最為廣泛。環(huán)境感知技術主要是對汽車駕駛過程中的外界環(huán)境信息進行獲取與處理，目前，智能汽車環(huán)境感知技術正在向多個傳感器相互協(xié)同發(fā)展，可以彌補單一傳感器的相關缺陷(表2)，提高環(huán)境感知技術的精度與可靠性，增強汽車駕駛過程中的環(huán)境適應能力，對汽車周圍環(huán)境進行更加全面的分析。

表2 智能汽車環(huán)境感知技術傳感器概況

2.3.2 橫向技術

智能汽車自動駕駛技術橫向控制主要是對汽車行駛過程中的轉向系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、制動系統(tǒng)和剎車系統(tǒng)等進行控制，基本原理如圖1所示。在進行車輛橫向控制時，首先對汽車行駛過程中的車輛位置信息、外界環(huán)境信息、目標路徑信息等進行采集，然后對多級信息進行處理與轉換，依據(jù)采集的信息及時調整汽車的轉向控制量，主要包括橫擺角速度、車輛側偏角、側向-垂向-縱向加速度等參數(shù)，最后將執(zhí)行參數(shù)信息傳遞給整車控制器進行執(zhí)行與驅動。

圖1 智能汽車橫向控制技術基本結構

2.3.3 縱向技術

汽車縱向駕駛技術主要是針對車輛的驅動及制動進行控制，對汽車的發(fā)動機、傳動裝置及制動系統(tǒng)進行控制[5]，控制流程如圖3所示。

圖3 智能汽車縱向控制技術基本結構

3 智能汽車自動駕駛的控制方法分析

3.1 PID 控制方法

PID 控制方法是一種傳統(tǒng)的自動駕駛控制方法，是一種最簡單、應用最為廣泛的自動駕駛控制方法。占據(jù)自動控制技術的85%以上，只適用于基本線性、非動態(tài)控制系統(tǒng)，不能滿足實際汽車駕駛的要求。

3.2 模糊控制方法

汽車自動控制模糊控制方法不需要復雜的建模過程，可以極大簡化模型的復雜性，主要是基于人類相關生活經驗進行推理，模擬人的大腦進行復雜事件的處理，提高系統(tǒng)控制精度與效率。

3.3 神經網(wǎng)絡控制

神經網(wǎng)絡控制方法是目前應用最為廣泛的控制方法及理論之一，目前主要利用卷積神經網(wǎng)絡(Convolutional neural networks，CNN)來幫助控制智能汽車更加平穩(wěn)、安全、快速運行，主要是通過安裝在汽車上高速攝像裝置對汽車前場景拍照，通過建立卷積神經網(wǎng)絡，以拍攝照片作為輸入，以車輛的控制(如汽車轉向、方向盤轉角、車速等)作為輸出。

3.4 深度學習方法—特征提取與模型擬合

智能汽車的最終目標是實現(xiàn)無人駕駛，在減少人的參與甚至是沒有人的參與的條件下，保證智能汽車自動駕駛的安全性與穩(wěn)定性，特征提取與模型擬合主要包括特征的選擇與歸一化處理，是神經網(wǎng)絡方法中的重要環(huán)節(jié)之一，可以提高預測的精準度。

4 結論

智能汽車是集計算機控制、人工智能決策技術、輔助駕駛技術等一體化控制系統(tǒng)，顯著提高了汽車駕駛技術智能化、舒適化及安全性，是目前世界汽車產業(yè)的研究重點與發(fā)展熱點。預計在2025年智能汽車將逐漸進入人們生活中。本研究針對目前智能汽車自動駕駛系統(tǒng)的組成及工作原理進行分析，針對目前現(xiàn)有的智能汽車自動駕駛技術的控制方法進行分析，包括傳統(tǒng)控制方法與只能控制方法等，并分析各種方法的特點及優(yōu)勢，未來為了提高神經網(wǎng)絡在智能汽車自動駕駛控制中的適用性和魯棒性，應該加強智能汽車在惡劣環(huán)境下的應用研究，研究智能汽車自動駕駛中的時變性、不確定性和非線性研究，同時加強多運動變量的耦合與研究。研究結果為智能汽車的自動駕駛技術的發(fā)展提供技術參考。