考慮并線的網(wǎng)聯(lián)車輛巡航控制探究

1、    考慮并線的網(wǎng)聯(lián)車輛巡航控制探究    商福興【摘 要】簡述智能網(wǎng)聯(lián)汽車概念，分析了目前的關鍵技術，包括環(huán)境感知、智能決策、控制執(zhí)行、通信與平臺、信息安全，并闡述了其發(fā)展趨勢?！娟P鍵詞】智能網(wǎng)聯(lián);深度學習;v2x通信;自動駕駛智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指搭載先進傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡技術，實現(xiàn)車與x（車、路、人等）智能信息交換、共享，具備復雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，可實現(xiàn)安全、高效、舒適、節(jié)能行駛，并最終替代人操作的新一代汽車。智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以提供更安全、更節(jié)能、更環(huán)保、更便捷的出行方式和綜合解決方案。1、智能網(wǎng)聯(lián)汽車的關

2、鍵技術智能網(wǎng)聯(lián)汽車其技術架構涉及的關鍵技術主要有以下6種：1）環(huán)境感知技術，包括利用機器視覺的圖像識別技術，利用雷達的周邊障礙物檢測技術，多源信息融合技術，傳感器冗余設計技術等。2）智能決策技術，包括危險事態(tài)建模技術，危險預警與控制優(yōu)先級劃分，群體決策和協(xié)同技術，局部軌跡規(guī)劃，駕駛員多樣性影響分析等。3）控制執(zhí)行技術，包括面向驅(qū)動/制動的縱向運動控制，面向轉(zhuǎn)向的橫向運動控制，基于驅(qū)動/制動/轉(zhuǎn)向/懸架的底盤一體化控制，融合車聯(lián)網(wǎng)通信及車載傳感器的多車隊列協(xié)同和車路協(xié)同控制等。4）v2x 通信技術，包括車輛專用通信系統(tǒng)，車間信息共享與協(xié)同控制的通信保障機制，移動網(wǎng)絡技術，多模式通信融合技術等。5

3、）云平臺與大數(shù)據(jù)技術，包括云平臺架構與數(shù)據(jù)交互標準，云操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)高效存儲和檢索技術，大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析和深度挖掘技術等。6）信息安全技術，包括汽車信息安全建模技術，數(shù)據(jù)存儲、傳輸與應用三維度安全體系，信息安全漏洞應急響應機制等。2、智能網(wǎng)聯(lián)汽車關鍵技術發(fā)展現(xiàn)狀2.1 環(huán)境感知技術環(huán)境感知系統(tǒng)的任務是利用攝像頭、雷達、超聲波等主要車載傳感器以及v2x通信系統(tǒng)感知周圍環(huán)境，通過提取路況信息、檢測障礙物，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供決策依據(jù)。由于車輛行駛環(huán)境復雜，當前感知技術在檢測與識別精度方面無法滿足自動駕駛發(fā)展需要，深度學習被證明在復雜環(huán)境感知方面有巨大優(yōu)勢，在傳感器領域，目前涌現(xiàn)了不同車載傳感器融合的方

4、案，用以獲取豐富的周邊環(huán)境信息，高精度地圖與定位也是車輛重要的環(huán)境信息來源。2.2 自主決策技術決策機制應在保證安全的前提下適應盡可能多的工況，進行舒適、節(jié)能、高效的正確決策。常用的決策方法有狀態(tài)機、決策樹、深度學習、增強學習等。狀態(tài)機是用有向圖表示決策機制，具有高可讀性，能清楚表達狀態(tài)間的邏輯關系，但需要人工設計，不易保證狀態(tài)復雜時的性能。決策樹是一種廣泛使用的分類器，具有可讀的結構，同時可以通過樣本數(shù)據(jù)的訓練來建立，但是有過擬合的傾向，需要廣泛的數(shù)據(jù)訓練。效果與狀態(tài)機類似，在部分工況的自動駕駛上應用。深度學習與增強學習在處理自動駕駛決策方面，能通過大量的學習實現(xiàn)對復雜工況的決策，并能進行在

5、線的學習優(yōu)化，但對未知工況的性能不易明確。2.3 控制執(zhí)行技術控制系統(tǒng)的任務是控制車輛的速度與行駛方向，使其跟蹤規(guī)劃的速度曲線與路徑?，F(xiàn)有自動駕駛多數(shù)針對常規(guī)工況，較多采用傳統(tǒng)的控制方法。性能可靠、計算效率高，已在主動安全系統(tǒng)中得到應用?，F(xiàn)有控制器的工況適應性是一個難點，可根據(jù)工況參數(shù)進行控制器參數(shù)的適應性設計。在控制領域中，多智能體系統(tǒng)是由多個具有獨立自主能力的智能體，通過一定的信息拓撲結構相互作用而形成的一種動態(tài)系統(tǒng)。用多智能體系統(tǒng)方法來研究車輛隊列，可以顯著降低油耗、改善交通效率以及提高行車安全性。2.4 通信與平臺技術車載通信的模式，依據(jù)通信的覆蓋范圍可分為車內(nèi)通信、車際通信和廣域通信

6、。車內(nèi)通信，從藍牙技術發(fā)展到wi-fi技術和以太網(wǎng)通信技術;車際通信，包括專用的短程通信技術和正在建立標準的車間通信長期演進技術。廣域通信，指目前廣泛應用在移動互聯(lián)網(wǎng)領域的4g等通信方式。通過網(wǎng)聯(lián)無線通信技術，車載通信系統(tǒng)將更有效地獲得的駕駛員信息、自車的姿態(tài)信息和汽車周邊的環(huán)境數(shù)據(jù)，進行整合與分析。通信與平臺技術的應用，極大提高了車輛對于交通與環(huán)境的感知范圍，為基于云控平臺的汽車節(jié)能技術的研發(fā)提供了支撐條件。車輛通過車與云平臺的通信將其位置信息及運動信息發(fā)送至云端，云端控制器結合道路信息以及交通信息對車輛速度和擋位等進行優(yōu)化，以提高車輛燃油經(jīng)濟性并提高交通效率。2.5 信息安全技術結合智能網(wǎng)

7、聯(lián)汽車發(fā)展實際，確定網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)管理對象并實行分級管理，建立數(shù)據(jù)存儲安全、傳輸安全、應用安全三維度的數(shù)據(jù)安全體系。建立包括云安全、管安全、端安全在內(nèi)的數(shù)據(jù)安全技術框架，制定智能網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)安全技術標準。圍繞信息安全技術領域的周邊行業(yè)，出現(xiàn)很多創(chuàng)新研究方向。比如在信息安全測試評估方面，通過干擾車輛的通信設備以及雷達和攝像頭等車載傳感設備，進行智能車的信息安全的攻防研究。3、智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術發(fā)展趨勢3.1 人工智能ai技術快速發(fā)展和應用人工智能（ai）技術在智能網(wǎng)聯(lián)汽車上正在得到快速應用。尤其在環(huán)境感知領域，深度學習已凸顯出巨大優(yōu)勢。深度學習需要大量的數(shù)據(jù)作為學習的樣本庫，對數(shù)據(jù)采集和存儲提出了較高需求，

8、還存在內(nèi)在機理不清晰、邊界條件不確定等缺點，需要與其他傳統(tǒng)方法融合使用以確保可靠性，且目前也受限于車載芯片處理能力的限制。3.2 激光雷達等先進傳感器加速發(fā)展激光雷達相對于毫米波雷達等其他傳感器具有分辨率高、識別效果好等優(yōu)點，已越來越成為主流的自動駕駛汽車用傳感器。但由于體積大、成本高，同時也更易受雨雪等天氣條件影響，導致其還不能大規(guī)模商業(yè)化應用。目前激光雷達正在向著低成本、小型化的固態(tài)掃描或機械固態(tài)混合掃描形式發(fā)展。3.3 自主式智能與網(wǎng)聯(lián)式智能技術加速融合網(wǎng)聯(lián)式系統(tǒng)能從時間和空間維度突破自主式系統(tǒng)對于車輛周邊環(huán)境的感知能力。在時間維度，通過v2x通信，系統(tǒng)能夠提前獲知周邊車輛的操作信息等交

9、通控制系統(tǒng)信息以及氣象條件、擁堵預測等更未來狀態(tài)信息。在空間維度，通過v2x通信，系統(tǒng)能夠感知交叉路口盲區(qū)、彎道盲區(qū)、車輛遮擋盲區(qū)等位置環(huán)境信息，使得自動駕駛系統(tǒng)更全面地掌握周邊交通態(tài)勢。網(wǎng)聯(lián)式智能技術與自主式智能技術相輔相成，互為補充，正在加速融合發(fā)展。3.4 高速公路與低速區(qū)域自動駕駛系統(tǒng)將率先應用高速公路與城市低速區(qū)域?qū)⑹亲詣玉{駛系統(tǒng)率先應用的場景。高速公路的車道線、標示牌等結構化特征清晰，交通環(huán)境相對簡單，適合車道偏離報警、車道保持系統(tǒng)、自動緊急制動、自適應巡航控制等駕駛輔助系統(tǒng)的應用。而在特定的城市低速區(qū)域內(nèi)，可提前設置好高精度定位、v2x等支撐系統(tǒng)，采集好高精度地圖，利于實現(xiàn)在特定區(qū)域內(nèi)的自動駕