作者:餘貴珍
作者簡介:餘貴珍,副教授,北京航空航天大學交通科學與工程學院,研究方向為車輛智能控制與感知。
注:本文發表在《科技導報》2015年第21期,歡迎關注。
自動駕駛機器人可代替駕駛員進行可靠性、危險性和高精度的車輛道路試驗。以一款自主開發的自動駕駛機器人為研究對象,介紹自動駕駛機器人功能和結構,分析自動駕駛機器人的關鍵技術,開發自動駕駛機器人在車輛道路測試試驗、車道保持、跟車、換道和遠程駕駛方面的應用。
隨著汽車工業的大力發展,人們對汽車的安全性能提出越來越高的要求,這需要大量的汽車可靠性和耐久性試驗來不斷提高設計水平[1]。汽車試驗可以由自動駕駛機器人來完成的,它相比試駕員具有控制精度高、重複性好、耐久性強等優點。特別是道路試驗駕駛機器人,通過環境感知和識別系統大大提高了自動化程度,可代替駕駛員完成一些疲勞性和危險性駕駛試驗[2],為駕駛員的安全和試驗結果的可靠性提供保證。自動駕駛機器人是指具有自主駕駛車輛行為的機器裝置,它可以按照人們給定的指令執行相關駕駛操作,如起步、加速、制動、換道等,也可以通過環境感知實現自主駕車行為,如車道線跟蹤、換道、避撞、停車等。
國外自動駕駛機器人技術自20世紀80年代發展以來,已取得很大成果,但關鍵技術仍處於保密階段,研發單位主要是發達國家的一些較大的儀器測試公司和零部件供應商,如日本的Horiba 公司,英國的 Froude Consine,Anthony Best Dynamics(ABD)公司,德國的 STAHLE、WITT 公司 ,美 國 的LBECO公司等[3,4]。圖1為英國ABD公司研發的SR系列轉向駕駛機器人,可以通過轉向機器人測試車輛瞬間轉向性能,也可按照指定路徑進行跟蹤行駛,具有高精確度和高重複性等優點。
圖1 英國ABD公司轉向機器人
德國STAHLE公司是目前世界上規模最大的汽車整車與零部件試驗用自動駕駛機械人的供應商,圖2所示為德國STAHLE公司研發的SAP2000型駕駛機器人,可以應用於環境測試、道路裡程累計試驗、耐久性試驗、噪聲試驗、變速箱試驗、傳動系測試等。部分汽車製造公司在自動駕駛機器人方面也做了一定的研發,如德國大眾公司研發了室外道路試驗駕駛機器人,福特在全順的測試中用於測試汽車加速、剎車、轉向的駕駛機器人,但不具有環境識別能力,如圖3所示。
圖2 德國STAHLE公司駕駛機器人
圖3 福特耐久性測試駕駛機器人
國內於20世紀90年代中期開始自動駕駛機器人技術的研究,主要集中在汽車公司、高校和科研機構中。2004年東南大學與南京汽車研究所成功研發出國內第一款具有自主智慧財產權的DNC-1,隨後研製了DNC-2型駕駛機器人[5],如圖4所示。國內其他高校如清華大學、吉林大學、國防科技大學等也在相關方面取得一定成果,但主要側重於智能車輛的研究,真正用於汽車道路試驗的機器人並不多。
圖4 東南大學DNC-2駕駛機器人
針對當前自動駕駛機器人的發展現狀,國外還存在很大的技術壟斷,且價格較為昂貴,動輒上百萬的成本仍很難實現商業化,而國內在自動駕駛機器人方面的研發機構並不多,大多趨向於開發無人駕駛作業系統,但是後者對整車改動較大,並且距離無人駕駛汽車正式上路還存在一定時間和相關法律法規問題,當前階段只處於推廣、研發和試用階段,普及性和經濟性不強。
自動駕駛機器人實現功能和應用範圍主要取決於關鍵技術的研發,關鍵技術主要體現在環境感知系統、控制系統和執行機構3方面,下面分別進行詳細介紹。
1)環境感知系統。環境感知系統是為獲得道路、車輛位置和障礙物的詳細信息,是自動駕駛機器人正常行駛和準確控制的基礎,主要包括GPS定位和視覺感知[6]。在車輛定位中,為提高定位精度常採用差分GPS定位技術。視覺感知主要是進行車道線、道路標識、信號燈、行人和障礙物的信息識別,環境感知的精確性和信息處理的實時性是視覺技術的關鍵,可以選擇單目視覺或者多目視覺進行信息獲取和處理。為保證環境感知系統能夠提供可靠和精確的環境信息,可以在視覺圖像處理的基礎上藉助雷達、GPS及其他傳感器進行多源信息融合。
2)控制系統。控制系統是自動駕駛機器人的核心,它在人為控制指令下根據車輛狀態和環境感知信息,通過決策將控制指令發送給執行機構,實現車輛的速度控制和方向控制[7,8],主要包括驅動方式和控制策略兩方面。驅動方式有氣動、液動和伺服驅動等方式[9],可根據各驅動方式特點和適用場景選擇合適的驅動方式,並體現在控制策略當中。控制策略是在考慮車輛行駛安全的前提下對車輛速度和方向進行控制,如車道保持、巡航、換道、超車、避撞等功能的實現。在道路試驗中主要考慮車輛的方向控制,這是一個典型的預瞄控制行為[10],需要通過駕駛機器人找到當前道路環境下的預瞄點,再根據預瞄點對車輛進行控制。常用的有經典的智能PID算法,如模糊PID算法、神經網絡PID算法等。
3)執行機構。執行機構是自動駕駛機器人實現所有預期功能的基礎,它通過操縱車輛離合器踏板、制動踏板、油門踏板、方向盤,甚至換擋杆和點火機構,實現速度控制、方向控制和安全控制[11]。在自動駕駛機器人進行各項功能操作時,需要像經驗豐富的駕駛員一樣保證機械腿和機械腿的協調性。例如在汽車制動時,駕駛機器人需要保證離合踏板機械腿、油門踏板機械腿、制動踏板機械腿和方向盤機械手之間合理的時序關係,符合正確的駕駛行為。
自動駕駛機器人可以代替司機進行重複性、危險性和高精度的道路試驗,主要體現在以下3個方面:
1)單一駕駛環境下,代替駕駛員執行易疲勞、重複性的駕駛操作,如汽車耐久性試驗和道路性能測試試驗,如圖5所示。
圖5 汽車耐久性試驗
2)應用於控制精度高的測試試驗和駕駛要求,如通過自動駕駛機器人可以實現勻速駕駛、S型駕駛、按裡程駕駛等。
3)進行危險性試驗,如ABS、ESP試驗,防側翻試驗,如圖6所示,避免了駕駛員執行操作時存在的安全隱患。
圖6 汽車防側翻試驗
自動駕駛機器人還可以通過其他輔助系統實現無人駕駛,如環境感知系統、人工智慧控制系統等,實現自動駕駛機器人駕駛車輛的高度自動化,通過控制車輛速度和方向實現自主駕駛車輛在特定環境或路徑下載客、運輸、探測等功能和任務,如城市快速公交、景區機器人計程車、礦區自動駕駛機器人運輸車等。
北京航空航天大學車路協同與安全控制北京市重點實驗室自主開發了兩代駕駛機器人Robot Driver I和RobotDriver II,如圖7所示。Robot Driver II在Robot Driver I的研究基礎上對執行機構和控制系統進行了性能提升,可滿足不同路面加載試驗對自動駕駛車輛功能的要求,實現高強度持續工作,具有試驗效率高、重複性好等優點。
圖7 Robot Driver 型駕駛機器人
Robot Driver型自動駕駛機器人採用交流伺服電機驅動方式,由執行機構、控制系統和環境感知系統三部分組成。其中執行機構的結構圖如圖8所示,該執行機構採用的是獨立於汽車之外的結構,結構簡單,拆裝方便,可適用於不同類型的車輛,具有較強的適應性和靈活性。環境感知系統採用攝像頭、GPS、雷達、信息採集板等設備進行單目視覺和多源信息融合技術的研發,在大大降低成本的同時保證了各項功能的順利實現,如圖9所示。
圖8 Robot Driver型自動駕駛機器人結構
圖9 環境感知系統
自動駕駛系統在正式使用前需要進行反覆的軟硬體調試和功能測試,圖10為Robot Driver型自動駕駛機器人安裝和測試現場。RobotDriver型自動駕駛機器人實車測試試驗可以實現車道保持、跟車、超車換道、緊急避撞、車路協同等功能,在駕駛環境較為複雜且較為惡劣的情況下,可以通過遠程遙控作業系統自動駕駛機器人進行遠程監控和駕駛操作,實現功能如圖11所示。
Robot Driver型自動駕駛機器人不僅可以滿足汽車廠商對車輛的各項性能測試,而且與無人駕駛系統相比,幾乎可以適用於所有車型(小車、客車、貨車)等,拆裝方便,可調性高,適用範圍廣泛,可以成為汽車廠商的測試標配。
本文介紹了自動駕駛機器人的國內外現狀,分析其關鍵技術和應用。根據駕駛機器人具有操縱準確、重複性好等優點,可以代替駕駛員完成車輛道路危險性試驗和可靠性試驗;駕駛機器人外加環境感知單元可在現有車輛上實現車自動駕駛功能,隨著環境感知技術和控制技術不斷完善,駕駛機器人將會在汽車試驗行業及自動駕駛行業有很好的市場前景,對推動車輛技術的發展特別是自動駕駛應用具有重要意義。
參考文獻(References)
[1] Yasuhiro Ogawa, Yoshikazu Yoneshige. Automatic for the people[C]. Testing Technology International Conference, 2000: 12-15.
[2] Chen G, Zhang W. Design of prototype simulation system for driving performance of electromagnetic unmanned robot applied to automotive test[J]. Indus⁃
trial Robot: An International Journal, 2015, 42(1): 74-82.
[3] Namik H, Inamura T, Stol K. Development of a robotic driver for vehicle dynamometer testing[C]//Proceedings of 2006 Australasian Conference on Robot⁃
ics and Automation. Auckland, New Zealand. 2006: 1-9.
[4] 陳剛, 張為公, 龔宗洋, 等. 汽車駕駛機器人系統的研究進展[J]. 汽車電器, 2009(7): 16-20.
[5] 張為公, 陳曉冰. 汽車駕駛機器人關鍵技術[J]. 江蘇大學學報: 自然科學版, 2005, 26(1): 20-25.
[6] 賈祝廣, 孫效玉, 王斌, 等. 無人駕駛技術研究及展望[J]. 礦業裝備, 2014(5): 44-48.
[7] Spencer M, Jones D, Kraehling M, et al. Trajectory based autonomous vehicle following using a robotic driver[C]//Australasian Conference on Robotics and
Automation (ACRA), Sydney, Australia. 2009: 1-10.
[8] Wong N, Chambers C, Stol D K, et al. Autonomous vehicle following using a robotic driver[C]//Mechatronics and Machine Vision in Practice, 2008.
M2VIP 2008. 15th International Conference on. IEEE, 2008: 115-120.
[9] 李婷婷. 車輛傳動試驗臺自動換檔機械手的設計及實現[D]. 北京: 北京交通大學, 2008.
[10] 高振海, 管欣, 李謙, 等. 基於預瞄跟隨理論的駕駛員跟隨汽車目標速度的控制模型[J]. 吉林工業大學學報: 工學版, 2002, 32(1): 1-7.
[11] 張為公, 金偉明, 陳正威. 駕駛機器人計算機控制系統[J]. 東南大學學報, 1995, 25(6A): 23-29.
(編輯 田恬)
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