基于V2V技術(shù)的智能駕駛汽車自動跟隨技術(shù)探究

摘 要：隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，智能駕駛汽車逐漸成為未來交通的重要發(fā)展方向。自動跟隨技術(shù)是智能駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一，其中V2V（Vehicle-to-Vehicle）技術(shù)可以實現(xiàn)車輛之間的通信和協(xié)同，提高道路安全性和交通效率。本文將詳細(xì)介紹智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術(shù)的實現(xiàn)過程，包括V2V通信技術(shù)、感知模塊、預(yù)測模塊、定位模塊和自動跟隨算法等方面。

關(guān)鍵詞：V2V技術(shù) 智能駕駛 自動跟隨技術(shù)

1 緒論

智能駕駛汽車是指通過傳感器、控制器和計算機(jī)等設(shè)備，實現(xiàn)車輛的自主感知、決策和控制，以實現(xiàn)安全、高效和舒適的行駛。自動跟隨技術(shù)是智能駕駛汽車的重要功能之一，可以實現(xiàn)車輛對目標(biāo)車輛的自動跟隨，提高道路安全性和交通效率。V2V技術(shù)是一種車輛之間的直接通信技術(shù)，可以實現(xiàn)車輛之間的信息共享和協(xié)同。在智能駕駛汽車中，V2V技術(shù)可以用于車輛之間的位置、速度、方向等信息的傳遞，以及車輛之間的協(xié)同控制。

2 V2V通信技術(shù)

2.1 V2V通信技術(shù)概述

V2V通信技術(shù)是一種車輛之間的直接通信技術(shù)，可以實現(xiàn)車輛之間的信息共享和協(xié)同。在智能駕駛汽車中，V2V通信技術(shù)可以用于車輛之間的位置、速度、方向等信息的傳遞，以及車輛之間的協(xié)同控制。

2.2 V2V通信技術(shù)的實現(xiàn)

V2V通信技術(shù)的實現(xiàn)主要包括以下幾個步驟。

（1）車輛設(shè)備安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝V2V通信設(shè)備，包括無線通信模塊、天線等。同時，需要對設(shè)備進(jìn)行配置和調(diào)試，以確保其正常運(yùn)行。

（2）車輛間信息傳遞：通過V2V通信技術(shù)，智能駕駛汽車可以與其他車輛進(jìn)行信息傳遞，主要目的是讓車輛能夠相互識別并建立通信連接。車輛會廣播自己的身份信息，包括車輛ID、位置等。其他車輛收到廣播信息后，會進(jìn)行解析并與自己的車輛信息進(jìn)行比對，從而確定是否建立通信連接。這些信息包括車輛的位置、速度、方向等，以及交通狀況、道路信息等。通過這些信息的傳遞，車輛可以相互了解彼此的狀態(tài)和意圖，以實現(xiàn)協(xié)同控制。

（3）協(xié)同控制：車輛發(fā)現(xiàn)和車輛認(rèn)證完成后，V2V通信的雙方就可以開始進(jìn)行信息交換。在這一步驟中，車輛會根據(jù)交通環(huán)境和自身狀態(tài)，將相關(guān)信息以廣播或單播的方式發(fā)送給其他車輛。這些信息可以包括車輛位置、速度、加速度、制動狀態(tài)等。同時，車輛也會接收其他車輛發(fā)送的信息，并進(jìn)行解析和處理。信息交換是V2V通信技術(shù)的核心功能，它使得車輛能夠?qū)崟r共享路況、交通信號、緊急事件等信息，從而實現(xiàn)更加智能化、安全高效的交通管理。通過V2V通信技術(shù)，智能駕駛汽車可以與其他車輛進(jìn)行協(xié)同控制。例如，當(dāng)一輛車需要變道時，它可以向其他車輛發(fā)送變道請求，其他車輛可以接收并響應(yīng)請求，以實現(xiàn)安全變道。此外，當(dāng)?shù)缆飞铣霈F(xiàn)障礙物時，車輛可以通過V2V通信技術(shù)相互提醒，以避免碰撞事故的發(fā)生。

2.3 V2V通信技術(shù)的優(yōu)勢

V2V通信技術(shù)具有以下優(yōu)勢。

（1）提高道路安全性和交通效率：通過V2V通信技術(shù)，車輛可以相互了解彼此的狀態(tài)和意圖，以實現(xiàn)協(xié)同控制。這可以減少交通事故的發(fā)生率，提高道路安全性和交通效率。

（2）減少擁堵現(xiàn)象：通過V2V通信技術(shù)，車輛可以實時了解道路交通狀況和交通擁堵情況。這可以幫助駕駛員選擇最佳路線，避免擁堵現(xiàn)象的發(fā)生。

（3）節(jié)能環(huán)保：通過協(xié)同控制，車輛可以更加高效地利用能源和減少排放。這有助于降低環(huán)境污染和能源消耗。

3 感知模塊

3.1 感知模塊概述

感知模塊是智能駕駛汽車的重要組成部分，可以從環(huán)境中收集信息并從中提取相關(guān)信息。在自動跟隨技術(shù)中，感知模塊的主要作用是捕捉目標(biāo)車輛的位置、速度等信息，并預(yù)測其行為。

3.2 感知模塊的實現(xiàn)

感知模塊的實現(xiàn)主要包括以下幾個步驟。

（1）傳感器安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝多種傳感器，包括激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等。同時，需要對傳感器進(jìn)行配置和調(diào)試，以確保其正常運(yùn)行。

（2）環(huán)境信息收集：通過傳感器收集周圍環(huán)境的信息。例如，激光雷達(dá)可以提供高精度的三維環(huán)境地圖；攝像頭可以提供豐富的視覺信息；毫米波雷達(dá)可以提供距離和速度信息。這些信息將被用于后續(xù)的處理和分析。

（3）信息處理和分析：對收集到的環(huán)境信息進(jìn)行處理和分析。例如，通過圖像處理技術(shù)對攝像頭采集的圖像進(jìn)行處理和分析；通過雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)對毫米波雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析；通過地圖匹配技術(shù)將激光雷達(dá)采集的三維地圖與高精度地圖進(jìn)行匹配。這些處理和分析的結(jié)果將被用于后續(xù)的目標(biāo)識別和行為預(yù)測。

（4）目標(biāo)識別和行為預(yù)測：通過感知模塊對目標(biāo)車輛進(jìn)行識別和跟蹤。這可以通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)。同時，根據(jù)歷史軌跡和當(dāng)前狀態(tài)預(yù)測目標(biāo)車輛的未來行為。這可以通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為預(yù)測算法實現(xiàn)。預(yù)測結(jié)果將被用于后續(xù)的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。

4 預(yù)測模塊

4.1 預(yù)測模塊概述

預(yù)測模塊是智能駕駛汽車中用于預(yù)測目標(biāo)車輛行為的重要模塊。通過分析目標(biāo)車輛的歷史軌跡和當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測模塊可以預(yù)測其未來的行駛軌跡和速度等信息。這對于自動跟隨技術(shù)至關(guān)重要，因為它可以幫助智能駕駛汽車確定合適的跟隨軌跡和控制指令。

4.2 預(yù)測模塊的實現(xiàn)

預(yù)測模塊的實現(xiàn)主要包括以下幾個步驟。

（1）歷史軌跡提取：從感知模塊獲取目標(biāo)車輛的歷史軌跡數(shù)據(jù)，包括位置、速度、加速度[1]等信息。這些數(shù)據(jù)將被用于后續(xù)的行為預(yù)測。

（2）行為模型建立：基于歷史軌跡數(shù)據(jù)，建立目標(biāo)車輛的行為模型。這可以通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為預(yù)測算法實現(xiàn)，例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]和行為預(yù)測算法[3]。行為模型可以根據(jù)目標(biāo)車輛的行駛歷史和當(dāng)前狀態(tài)，預(yù)測其未來的行駛軌跡和速度等信息。

（3）預(yù)測結(jié)果輸出：將行為模型的預(yù)測結(jié)果輸出給自動跟隨算法。預(yù)測結(jié)果包括目標(biāo)車輛的未來行駛軌跡和速度等信息，這些信息將被用于后續(xù)的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。

5 定位模塊

5.1 定位模塊概述

定位模塊是智能駕駛汽車中用于確定自身位置的重要模塊。在自動跟隨技術(shù)中，定位模塊需要提供準(zhǔn)確的自身位置信息，以便于計算出跟隨軌跡和控制車輛行駛。

5.2 定位模塊的實現(xiàn)

定位模塊的實現(xiàn)主要包括以下幾個步驟。

（1）傳感器安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝多種傳感器，包括GPS、IMU等。同時，需要對傳感器進(jìn)行配置和調(diào)試，以確保其正常運(yùn)行。

（2）位置信息獲取：通過GPS（Global Positioning System）和IMU（Inertial Measurement Unit）等傳感器獲取自身的位置信息。GPS可以提供高精度的位置信息，但可能會受到遮擋和多徑效應(yīng)的影響；IMU可以提供角速度和加速度信息，但需要結(jié)合地圖進(jìn)行位置解算。這些位置信息將被用于后續(xù)的定位和跟隨計算。

（3）位置解算和地圖匹配：通過地圖匹配技術(shù)將傳感器獲取的位置信息與高精度地圖進(jìn)行匹配。這可以幫助提高位置信息的準(zhǔn)確性和魯棒性。匹配后的位置信息將被用于后續(xù)的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。在地圖和自動駕駛上有基于高精度地圖的自動駕駛地圖引擎模型[4]、基于地圖匹配的輔助定位算法研究[5]諸如此類的研究。

6 自動跟隨算法

6.1 自動跟隨算法概述

自動跟隨算法是智能駕駛汽車中用于實現(xiàn)自動跟隨的核心算法。該算法需要根據(jù)目標(biāo)車輛的位置、速度等信息，計算出自身的行駛軌跡和控制指令，以實現(xiàn)自動跟隨。

說明：數(shù)據(jù)由八個字節(jié)組成，前兩個字節(jié)為數(shù)據(jù)包頭固定不變，第三個字節(jié)為主指令，第四個字節(jié)至第六個字節(jié)為副指令，第七個字節(jié)為主指令和三個副指令的直接求和并對 0XFF 取余得到校驗值，第八個字節(jié)為數(shù)據(jù)包尾，固定不變。

6.2 自動跟隨算法的實現(xiàn)

自動跟隨算法的實現(xiàn)主要包括以下幾個步驟。

（1）目標(biāo)車輛位置和速度獲取：從感知模塊獲取目標(biāo)車輛的位置和速度信息。這些信息將被用于后續(xù)的自動跟隨計算和控制指令的生成。

（2）跟隨軌跡計算：根據(jù)目標(biāo)車輛的位置和速度信息，計算出自身的跟隨軌跡。這可以通過基于控制理論的軌跡規(guī)劃算法實現(xiàn)，例如基于PID（Proportional-Integral-Derivative）控制的軌跡規(guī)劃算法，首先設(shè)定目標(biāo)軌跡：明確所需的目標(biāo)軌跡，這可以通過事先進(jìn)行實地調(diào)研、利用計算機(jī)模擬或根據(jù)任務(wù)要求等方式得到。目標(biāo)軌跡可以是簡單的直線、曲線，也可以是復(fù)雜的多段式軌跡。

傳感器測量：通過傳感器對機(jī)械設(shè)備或車輛的位置、速度、加速度等狀態(tài)進(jìn)行測量。傳感器可以是編碼器、陀螺儀、雷達(dá)、攝像頭等，用于實時采集運(yùn)動數(shù)據(jù)并計算當(dāng)前狀態(tài)信息。

計算誤差：將目標(biāo)軌跡與當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行比較，計算得出位置誤差、速度誤差等。這些誤差信息將作為PID控制器的輸入。

計算PID控制參數(shù)：根據(jù)誤差信息，通過PID控制算法計算得出控制參數(shù)。這些參數(shù)包括比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)，它們將決定控制量的大小和變化趨勢。

計算控制指令：根據(jù)PID控制參數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)信息，計算得出控制指令。控制指令可以是速度指令、加速度指令、轉(zhuǎn)向角度指令等，用于指導(dǎo)機(jī)械設(shè)備或車輛按照預(yù)定的軌跡進(jìn)行運(yùn)動。

執(zhí)行控制指令：將計算得到的控制指令傳遞給機(jī)械設(shè)備或車輛的執(zhí)行器（如電機(jī)、液壓缸、轉(zhuǎn)向機(jī)構(gòu)等），使其按照指令進(jìn)行動作。

實時調(diào)整控制參數(shù)：在運(yùn)動過程中，可能會出現(xiàn)各種干擾和誤差，導(dǎo)致機(jī)械設(shè)備或車輛偏離目標(biāo)軌跡。為了保持軌跡的準(zhǔn)確性，可以實時調(diào)整PID控制參數(shù)。通過監(jiān)測誤差信息的變化趨勢，可以判斷當(dāng)前的控制參數(shù)是否合適，并根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。

（3）控制指令生成：根據(jù)計算出的跟隨軌跡和控制要求，生成相應(yīng)的控制指令。這可以通過基于控制理論的控制器實現(xiàn)，例如基于PID控制的控制器。生成的控制指令將被用于后續(xù)的車輛控制和跟隨行駛。

（4）車輛控制和跟隨行駛：根據(jù)生成的控制指令，對車輛進(jìn)行控制和跟隨行駛。這可以通過車輛控制系統(tǒng)實現(xiàn)，例如通過CAN（Controller Area Network）總線將控制指令發(fā)送給車輛控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對車輛的精確控制和跟隨行駛。

7 未來展望

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和研究的深入，智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術(shù)將會有更多的發(fā)展前景。

7.1 更高級別的自動化

當(dāng)前的自動跟隨技術(shù)主要集中在車輛間的協(xié)同控制，未來可能會進(jìn)一步實現(xiàn)更高級別的自動化，包括自動規(guī)劃路徑、自動變道、自動超車等。

7.2 車路協(xié)同系統(tǒng)

V2V技術(shù)將不僅限于車輛之間的通信，還將與基礎(chǔ)設(shè)施（如交通信號燈、路側(cè)單元等）進(jìn)行通信，實現(xiàn)車路協(xié)同，進(jìn)一步提高道路安全性和交通效率。

7.3 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，未來的自動跟隨算法可能會更加智能化，能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的交通環(huán)境。

7.4 跨平臺協(xié)同

未來的智能駕駛汽車可能不僅限于單一車輛的自動跟隨，還可能實現(xiàn)多車協(xié)同，形成一個高效、安全的交通系統(tǒng)。

7.5 隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全

隨著V2V技術(shù)的廣泛應(yīng)用，如何保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全將成為重要議題。未來需要研究如何在保證數(shù)據(jù)有效利用的同時，確保用戶隱私不被侵犯。

總的來說，智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術(shù)有著廣闊的發(fā)展前景，將為未來的智能交通系統(tǒng)帶來革命性的變化。我們期待在不遠(yuǎn)的未來，智能駕駛汽車能夠真正實現(xiàn)安全、高效、舒適的行駛，為人類生活帶來更多便利。

基金項目：桂教科研〔2023〕2號，廣西高校中青年教師科研基礎(chǔ)能力提升項目“智能駕駛汽車自動跟隨技術(shù)研究”（編號：2023KY1453）；柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院2022年度校級立項項目“大學(xué)生電子設(shè)計競賽訓(xùn)練實驗箱研發(fā)”（編號：2022-KJB02）。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙津，張博，潘霞，謝蓉.車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)及應(yīng)用前景研究[J].時代汽車，2021（06）：15-16+32.

[2]李晨.基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛駕駛行為預(yù)測[D].北京：北京交通大學(xué)，2022.

[3]陳娟.城市智能汽車周圍環(huán)境的時空行為預(yù)測算法研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2020.

[4]王艷.基于高精度地圖的自動駕駛地圖引擎模型[J].北京測繪，2024（01）：24-30.

[5]王偉，杜旭洋，黃平，等.基于地圖匹配的輔助定位算法研究[J].電子測量技術(shù)，2023（23）：14-19.