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基于多傳感器融合的智能網聯汽車常見故障診斷

2022-12-16 15:54:08江西應用技術職業學院徐曉宇邱志卓劉秋生
汽車維護與修理 2022年10期
關鍵詞:故障

江西應用技術職業學院 徐曉宇,邱志卓,劉秋生

近年來,隨著遠程通信技術和汽車網絡技術的發展,智能網聯汽車獲取信息的邊界得到了極大的擴展,汽車與X(車、路、行人、云等)之間的信息交換更加暢通,信息共享更加便捷。智能網聯汽車具有復雜的環境感知系統、智能的決策系統及協同的網絡控制等功能,實現車輛安全、高效、舒適、節能行駛,最終替代人進行駕駛,使交通更加便捷高效。

1 智能網聯汽車具備的常見功能

智能網聯汽車具備的常見功能主要有:循跡功能,即通過錄制定位地圖,利用組合導航系統完成自動循跡功能;路徑規劃功能,即通過分析障礙物等信息,給出起點終點后,自動駕駛處理器給出控制策略并決策行駛軌跡;停障避障功能,即根據障礙物所在位置和車輛行駛狀態,當遇到障礙物時,智能網聯汽車利用雙目攝像頭和超聲波雷達進行自動停障和避障,當前方出現可以繞行的障礙物時,車輛通過自動駕駛處理器自主規劃避障策略,繞開障礙物再返回原車道中心繼續行駛,當車輛感知到前方障礙物不可繞行時,自動駕駛處理器規劃停障策略,障礙物離開后再繼續行駛;交通信號燈識別功能,即利用V2X通訊保證車路協同,識別交通信號燈并執行自動啟停功能。

2 智能網聯汽車故障分析

在分析智能網聯汽車故障時可以按照分析傳統汽車故障的方法,通過診斷CAN總線讀取故障代碼確定故障模塊,在分析具體故障時,還需要考慮軟件故障和網絡通信故障,如智能傳感器的軟件配置問題、自動駕駛處理器調用是否正常等,此外傳感器的標定錯誤也會導致智能網聯汽車無法正常行駛。智能網聯汽車常見的故障現象有無法正確識別交通信號燈、無法正常躲避路障、無法正常躲避行人、無法正常行駛、遇到障礙物無法提前減速等。

在排查智能網聯汽車相關故障時,不僅要通過CAN總線讀取數據,還需通過主機讀取聯網設備信息和網絡數據,這是因為很多重要傳感器(如激光雷達)的數據傳輸是通過網線傳輸,需要通過軟件排查相關故障,因此本文提出采用軟件和硬件相結合的方式對智能網聯汽車的常見故障進行診斷,有助于提高故障診斷的效率和準確性。硬件故障包括傳感器本體故障、線束故障、控制器故障,其中以線束故障最為常見。本文基于百度Apollo系統,軟件故障包含自動駕駛處理器調用傳感器數據和發送指令時出現的文件丟失或文件內容錯誤等故障,因為Apollo系統是基于Linux系統運行,所以需要進一步了解Linux系統的工作原理,熟悉其指令系統,從而便于解決軟件故障。

3 激光雷達

當智能網聯汽車出現無法避障或沖撞行人時,可能是激光雷達出現故障,需對激光雷達的硬件和軟件進行故障排除。

3.1 硬件故障

通過CAN總線讀取激光雷達數據,若提示傳感器未連接,需檢查激光雷達相關線束,如激光雷達控制盒的供電線路、激光雷達網線,若是線束故障,則更換線束,若不是線束故障則有可能是激光雷達損壞(此時還需要考慮激光雷達軟件配置是否出現問題);若激光雷達檢測范圍出現問題,需調整激光雷達感知距離的參數到合理范圍,具體標定參數根據不同車型和激光雷達的安裝位置來確定,激光雷達的另外一個重要參數是最大仰角與最小俯角,若設置不合理也會出現感知故障,調整到合理范圍后激光雷達才能正常工作。

3.2 軟件故障

激光雷達主要是通過點云數據感知周圍事物,硬件設備安裝好之后還需對其進行標定和配置,激光雷達才可以發揮作用。在Linux系統下,使用ctrl+alt+t打開終端,輸入/apollo/docker/scripts/dev_into.sh進入docker環境,在docker環境中輸入cd/home/tmp/ros/share/lslidar_c16_decoder/launch,進入/home/tmp/ros/share/lslidar_c16_decoder/launch路徑之下,在命令行執行vimlslidar_c16.launch,打開lslidar_c16.launch文件,此時需要對激光雷達的四元數進行正確的標定和配置,否則會出現激光雷達感知數據不準確,從而影響其正常工作,輸入的四元數值需要根據激光雷達的安裝位置和安裝角度進行調整。

4 組合導航系統

組合導航系統主要起到車輛定位和定向作用。當智能網聯汽車出現車輛在起始位置停止不動時,可能是組合導航系統出現了故障,需對組合導航系統的硬件和軟件進行故障排除。

4.1 硬件故障

組合導航系統的主要硬件是GPS接收機和天線、組合導航模塊,檢查GPS接收機和天線的本體是否存在故障、GPS接收機和天線的線束是否存在故障、組合導航模塊本體是否存在故障等。此外,組合導航系統需要聯網才能工作,需要用網絡測試儀檢測組合導航系統連接到路由器的網線是否損壞,也可用萬用表對網線進行逐一檢測。

4.2 軟件故障

首先檢查RTK賬號是否為有效賬號,在/home/apollo-arm目錄下打開命令行,進入組合導航設置界面,確定購買的RTK賬號有效,打開RTK設置界面,即/apollo/modules/drivers/gnss/conf/文件夾進行查看,此外桿臂值(主機和天線處在正確位置時,天線到主機的距離)輸入錯誤也會導致組合導航系統不能正常工作。此外,IP地址配置錯誤也會導致組合導航系統不能正常工作,因此排查到組合導航模塊故障時不應忽視軟件配置錯誤導致的一系列問題。

5 雙目攝像頭

雙目攝像頭在晴天時較為準確,當遇到大雨或霧天時需要結合其他傳感器來共同作用,當智能網聯汽車出現無法避障或不能準確識別交通信號燈時,可能是雙目攝像頭存在故障,需對雙目攝像頭的硬件和軟件進行故障排除。

5.1 硬件故障

雙目攝像頭采用12 V直流供電和網線通訊,首先排查雙目攝像頭的供電線束和電源是否存在故障,然后檢查雙目攝像頭傳輸網線是否存在故障,若前2項檢查均無故障,則檢查雙目攝像頭是否存在本體故障。

5.2 軟件故障

排除硬件故障后,再進行軟件故障排查。檢查雙目攝像頭軟件標定過程中是否存在參數輸入錯誤,包括標定雙目攝像頭時車輛的擺放位置、車道線的長度是否符合標準;由于雙目攝像頭數據通過網絡傳輸到自動駕駛處理器,還需要檢查雙目攝像頭的IP地址;此外由于不同車型雙目攝像頭的安裝位置不同,需要按照實際數據將雙目攝像頭位置的相對坐標進行準確測量,然后輸入到雙目攝像頭的標定軟件中。排除軟件和硬件故障后,可通過Apollo系統界面打開dreamview中的camera、perception按鈕即可出現障礙物信息,若不能出現障礙物信息,則繼續檢查配置文件是否出現相關故障。

6 毫米波雷達

當智能網聯汽車遇到障礙物停止前進或不能正常躲避障礙物時,可能是毫米波雷達出現了故障,此時需要立即關閉自動駕駛模式,對毫米波雷達的硬件和軟件進行故障排除。

6.1 硬件故障

毫米波雷達普遍采用12 V直流供電和CAN總線通信接口。排除毫米波雷達硬件故障時,先檢查毫米波雷達的供電線束是否存在故障,若正常則繼續檢查毫米波雷達CAN總線是否存在故障,若正常則繼續檢查毫米波雷達本體是否存在故障。

6.2 軟件故障

毫米波雷達硬件故障排除后,將毫米波雷達安裝好,打開百度Apollo系統,輸入指令ctrl+alt+t打開終端,輸入candump can指令查看毫米波雷達的CAN總線數據信息,若正常輸出毫米波雷達數據,則毫米波雷達軟件硬件故障均已排除。

7 超聲波雷達

當智能網聯汽車附近存在障礙物時,車輛立即停止,不能正常避障行駛,此時需對超聲波雷達的硬件和軟件進行故障排除。

7.1 硬件故障

超聲波雷達的距離參數是智能網聯汽車行駛過程中觸發近距離緊急制動的關鍵參數,超聲波雷達普遍采用12 V直流供電和CAN總線接口。檢查超聲波雷達硬件故障時,先檢查超聲波雷達的供電線束是否存在故障,若正常則繼續檢查超聲波雷達CAN總線是否存在故障,若正常則繼續檢查超聲波雷達模塊是否存在故障,若正常則檢查超聲波雷達本體是否存在故障。

7.2 軟件故障

超聲波雷達硬件故障排除后,將超聲波雷達安裝好,打開百度Apollo系統,使用ctrl+alt+t打開終端,輸入candump can指令,查看超聲波雷達CAN總線數據是否正常輸出。此外,還需注意超聲波雷達軟件配置中檢測范圍參數是否合理,一般超聲波雷達的檢測范圍為0.25 m~5 m,檢測范圍設置太小會導致超聲波雷達檢測不靈敏,檢測范圍設置過大則會導致車輛異常停障。

8 自動駕駛處理器

當出現智能網聯汽車無法正常自動行駛時,排除了相關傳感器故障后,需要進一步排查所有傳感器的相關信號是否及時準確地傳送到自動駕駛處理器,需對自動駕駛處理器的硬件和軟件進行故障排除。

8.1 硬件故障

自動駕駛處理器接收相關傳感器的各種信息(包括雙目攝像頭的圖像信息,以及超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達掃描到的障礙物信息),根據自動駕駛處理器的算法,做出分析并進行決策,執行相應的駕駛操作,其中有一部分信息是由底盤CAN總線進行信息傳輸,因此在分析故障時需要考慮多方面的因素和參數影響。首先檢查自動駕駛處理器網線、CAN總線是否存在故障,最后排查自動駕駛處理器本體是否存在故障。

8.2 軟件故障

自動駕駛處理器正常工作需要通過指令檢查地圖制作并將地圖數據都布置完成后,將車輛開至起點位置,使車輛朝向行駛方向,在Dreamview 界面依次啟動相關傳感器、模塊及自動駕駛功能。若某個模塊不能正常啟動,需先排查相關傳感器及線束是否存在故障,再檢查自動駕駛相關文件內部配置是否正確、是否存在缺失。

9 結語

本文在智能網聯汽車故障診斷過程中忽略了傳統汽車的相關故障,有時底盤故障也會導致上述故障現象的發生,此外同一故障現象也可能是由單個或多個傳感器故障導致,這將進一步增加故障診斷的難度。因此,診斷者除了需要具備傳統汽車的相關知識,還需要掌握智能網聯汽車及Apollo系統的工作原理,才能提升故障診斷的效率和準確性。

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