自動(dòng)駕駛汽車(chē)，已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接道路挑戰(zhàn)了嗎？

我參加了今年在拉斯維加斯舉行的消費(fèi)電子展會(huì)(CES)，并設(shè)法乘上了在封閉道路上以12.5mph速度行駛的Inducts公司無(wú)人駕駛汽車(chē)Navia。整個(gè)過(guò)程給我的感覺(jué)非常安全。但我還是不能肯定放心將作為司機(jī)特有的控制權(quán)交給軟件、激光雷達(dá)和攝像機(jī)。

商用飛機(jī)在飛行過(guò)程中使用自動(dòng)駕駛、自動(dòng)接近與著陸軟件已經(jīng)有很長(zhǎng)時(shí)間了，但它們不必處理道路中突然出現(xiàn)的行人，或者在后車(chē)中忙著操作短信而沒(méi)有觀察到前面車(chē)速減慢然后快速撞向你后保險(xiǎn)杠的人。

Inducts公司的無(wú)人駕駛汽車(chē)Navia

令人高興的是，業(yè)界正在軟件和電子控制功能方面做許多開(kāi)發(fā)工作，這些軟件和電子控制功能有望進(jìn)一步完善自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性和最終實(shí)現(xiàn)。下面讓我們了解其中一些技術(shù)的進(jìn)展。

滑鐵盧大學(xué)

Steven Waslander和Nuvation在自動(dòng)駕駛汽車(chē)方面組成了一個(gè)很好的團(tuán)隊(duì)，他們發(fā)表的論文和開(kāi)發(fā)的測(cè)試跟蹤平臺(tái)證明理論方案是令人滿意的。Nuvation公司的首席執(zhí)行官M(fèi)ike Worry是滑鐵盧大學(xué)電子工程專(zhuān)業(yè)畢業(yè)的研究生，他與滑鐵盧大學(xué)簽署了一個(gè)為期4年的研究協(xié)議，目標(biāo)是為自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)新產(chǎn)品。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)輪胎動(dòng)力性能的重要性

自動(dòng)駕駛汽車(chē)的動(dòng)力性能對(duì)乘客、行人和道路上其它汽車(chē)的安全性來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。這些動(dòng)力性能供自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的控制器使用，需要得到很好的理解并經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試，才能證明自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性。最近的一些控制器設(shè)計(jì)正在嘗試操作汽車(chē)使其接近輪胎摩擦極限，以便最大限度地提高汽車(chē)性能。

輪胎/道路摩擦力和它們的相互作用在自動(dòng)駕駛汽車(chē)動(dòng)力性能方面起著重要的作用。滑動(dòng)圓圈(Slip Circle)(圖1)顯示了輪胎產(chǎn)生的最大力。

圖1：滑動(dòng)圓圈中的水平軸作為歸一化的側(cè)滑角度，垂直軸作為歸一化的縱向滑動(dòng)比。A點(diǎn)是一個(gè)高滑動(dòng)比和低滑動(dòng)角度的點(diǎn)，代表汽車(chē)加速時(shí)的情形。B點(diǎn)是一個(gè)低滑動(dòng)比和高滑動(dòng)角度的點(diǎn)，代表汽車(chē)猛打方向時(shí)的情形。虛線代表汽車(chē)正以摩擦極限值行駛。(摘自參考文獻(xiàn)1)

研究小組嘗試估計(jì)滑動(dòng)圓圈的參數(shù)，因?yàn)榛瑒?dòng)角度和縱向滑動(dòng)可以預(yù)測(cè)汽車(chē)的動(dòng)力性能。他們發(fā)現(xiàn)，可以通過(guò)精確的GPS和慣性測(cè)量單元(這是由最近被飛兆公司收購(gòu)的Xsens公司定義的)的測(cè)量值計(jì)算滑動(dòng)角度。問(wèn)題是這種方法對(duì)噪聲非常敏感，現(xiàn)有商用汽車(chē)上的低成本傳感器無(wú)法很好地支持。這些問(wèn)題提醒研究人員考慮估計(jì)/觀測(cè)器算法，見(jiàn)圖2。

圖2：帶輪胎拖距估計(jì)器的觀測(cè)器框圖(Nuvation供稿)。

擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)開(kāi)發(fā)用于估計(jì)輪胎在路面上產(chǎn)生的滑動(dòng)角度和縱向滑移。事實(shí)表明，EKF只能在線性輪胎區(qū)精確工作，在非線性區(qū)不能精確工作。

粒子濾波器(PF)可以對(duì)滑動(dòng)角度作出較為精確的估計(jì)，代價(jià)是運(yùn)算強(qiáng)度較高，無(wú)法做到實(shí)時(shí)估計(jì)。

試用無(wú)跡卡爾曼濾波器(UKF)表明，雖然它們可以得到好的結(jié)果，但這種方法也是基于商用汽車(chē)中不常見(jiàn)到的傳感器。

最近的研究認(rèn)為，使用輪胎拖距也許是用于估計(jì)輪胎/道路摩擦系數(shù)和橫向輪胎力的更好選擇。然而，這種方法也有優(yōu)缺點(diǎn)。這種方法似乎可以很好地估計(jì)摩擦系數(shù)和橫向輪胎力，線性觀測(cè)器也能精確地跟蹤線性和非線性區(qū)的側(cè)滑角度。而且這種方法較少依靠模型和輪胎參數(shù)的精度，計(jì)算也簡(jiǎn)單，可以使用目前在大多數(shù)商用汽車(chē)上安裝的傳感器。這種方法的缺點(diǎn)是，它有一些前提條件，包括后輪驅(qū)動(dòng)汽車(chē)，可忽略的縱向車(chē)輪動(dòng)力(加速和剎車(chē))(這將限制精確地跟蹤接近滑動(dòng)圓圈水平軸區(qū)域的滑動(dòng)角度)。

參考文獻(xiàn)1中的文章使用了基于輪胎拖距的觀測(cè)器設(shè)計(jì)，其中增加了縱向輪胎動(dòng)力性能，因此可以在整個(gè)滑動(dòng)圓圈域中得到精確的滑動(dòng)角度估計(jì)值。Dugoff輪胎模型用于計(jì)算輪胎/道路力，因?yàn)樗却蠖鄶?shù)其它模型更精確，使用更少的參數(shù)，對(duì)精確的輪胎參數(shù)依賴(lài)性也更低。

這篇文章和所用方法的結(jié)論是，這種設(shè)計(jì)的反應(yīng)速度快，不需要昂貴的傳感器。這種方法已被證明在性能上超過(guò)其它常見(jiàn)的觀測(cè)器設(shè)計(jì)。目前這種模型只使用單軌自行車(chē)模型，但以后可以修改為更精確的四輪汽車(chē)模型，從而估計(jì)出其它汽車(chē)動(dòng)力性能。

這是接受自動(dòng)駕駛汽車(chē)上路的良好起點(diǎn)，但在放心地將方向盤(pán)、油門(mén)和剎車(chē)交給任何完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)之前還有很長(zhǎng)的路要走。

自適應(yīng)巡航控制和追尾碰撞避免

這些是可以并且正在被應(yīng)用于未來(lái)全自動(dòng)駕駛上路汽車(chē)的功能。除了汽車(chē)四周的盲點(diǎn)后視鏡和安全攝像機(jī)外，任何可以得到的輔助功能都將更好地幫助分心和粗心的司機(jī)減少事故。

許多汽車(chē)已經(jīng)在使用自適應(yīng)巡航控制(ACC)功能來(lái)提高安全性和舒適性。現(xiàn)在我們正在期待利用汽車(chē)到高速公路通信技術(shù)幫助提高交通效率，就像加州那樣，最終發(fā)展成車(chē)到車(chē)通信。為了達(dá)到這個(gè)目的，我們需要實(shí)現(xiàn)合作性自適應(yīng)巡航控制(CACC)。這將在汽車(chē)之間引入無(wú)線通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更近的汽車(chē)安全距離和更少的“幽靈式交通擁堵”。這種現(xiàn)象是“人類(lèi)”司機(jī)在交通高峰期彼此跟車(chē)太近、即使有一輛車(chē)輕踩剎車(chē)、后車(chē)司機(jī)都會(huì)接連反應(yīng)從而將此事件放大而發(fā)生的。這種現(xiàn)象也被稱(chēng)為車(chē)流不穩(wěn)定性。CACC可以用來(lái)徹底消除這種現(xiàn)象。

GCDC(Grand Cooperative Driving Challenge)組織聲稱(chēng)，GCDC團(tuán)隊(duì)成員間彼此競(jìng)爭(zhēng)相當(dāng)激烈，都旨在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)最高效的合作型汽車(chē)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠在各種合作性場(chǎng)景中執(zhí)行先進(jìn)的操作。為了達(dá)到這個(gè)目的，汽車(chē)之間必須通過(guò)無(wú)線通信交換有關(guān)它們方位和意圖的信息，如圖3所示。

圖3：GCDC挑戰(zhàn)組織支持針對(duì)實(shí)際高速道路上的協(xié)同駕駛進(jìn)行創(chuàng)新性技術(shù)的開(kāi)發(fā)。(照片由GCDC提供)

下面是GCDC對(duì)作為終極駕駛模式的自動(dòng)駕駛汽車(chē)的評(píng)論：

鑒于擁堵、交通安全和排放問(wèn)題，道路交通將繼續(xù)面臨嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。合作型和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在某種程度上可以讓司機(jī)從駕駛工作中解放出來(lái)，可能為其中一些問(wèn)題提供解決方案。

目前市場(chǎng)上存在不同程度的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，而在所有交通條件下能夠完全自動(dòng)駕駛的汽車(chē)離現(xiàn)在還很遙遠(yuǎn)，不過(guò)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)已經(jīng)進(jìn)入市場(chǎng)。自適應(yīng)巡航控制和車(chē)道保持輔助系統(tǒng)就是明證。

協(xié)同駕駛的關(guān)鍵是通信。信息交換可以實(shí)現(xiàn)汽車(chē)之間、汽車(chē)和路邊系統(tǒng)之間的合作。比如了解有關(guān)事故和危險(xiǎn)等即將出現(xiàn)的交通情況的早期告警，可以實(shí)現(xiàn)更加高效和安全的交通流量。

在2011年的GCDC中，汽車(chē)的CACC使用帶前饋元件的線性反饋控制器，如圖4所示。

圖4：使用帶前饋元件的線性反饋控制器的反饋控制模型(搞自參考文獻(xiàn)3)

比例微分(PD)控制器

PD(Proportional Derivative)的增益通過(guò)實(shí)驗(yàn)選取，前饋控制器設(shè)計(jì)用于提高高速道路上的車(chē)流穩(wěn)定性。這里使用了簡(jiǎn)化的汽車(chē)模型，其參數(shù)對(duì)反饋控制器幾乎沒(méi)有影響。這里的關(guān)鍵目標(biāo)是使用能夠完全自適應(yīng)汽車(chē)模型中變化的控制器，以便能夠在實(shí)際道路駕駛條件下使用。

現(xiàn)有的比例微分控制方法無(wú)法包含由本文較早前所說(shuō)的側(cè)向控制器和滑動(dòng)圓圈引起的限制。如果我們想要得到適應(yīng)真實(shí)高速公路和普通公路的可行工作系統(tǒng)，這些問(wèn)題都需要解決。

這里的動(dòng)態(tài)模型使用了源自參考文獻(xiàn)4的模型預(yù)測(cè)控制(MPC)技術(shù)。假設(shè)汽車(chē)有2個(gè)激光雷達(dá)，一個(gè)位于車(chē)前部，一個(gè)位于車(chē)后部。所提出的控制模型如圖5所示。

圖5：所提出的控制模型(摘自參考文獻(xiàn)3)。

這種模型使得，當(dāng)后方車(chē)輛離得很遠(yuǎn)時(shí)，誤差不會(huì)累積。每輛汽車(chē)都裝備有無(wú)線數(shù)據(jù)接收器，用于同時(shí)接收前方和后方車(chē)輛的加速信息，見(jiàn)圖6。

圖6：每輛車(chē)都安裝有無(wú)線數(shù)據(jù)接收器，可以同時(shí)接收前方和后方車(chē)輛的加速信息。

參考文獻(xiàn)3寫(xiě)道：

開(kāi)關(guān)依據(jù)的是

。如果

小于10米，那么隨后就是6個(gè)狀態(tài)的跟隨式MPC模型，并使用追尾碰撞檢測(cè)。否則就使用由Kianfar et al開(kāi)發(fā)的狀態(tài)MPC，并且只使用前方車(chē)輛碰撞檢測(cè)。這樣能夠確保我們的控制器在大多數(shù)情況下都與大部分其它MPC控制器一樣工作，并且在關(guān)鍵時(shí)候會(huì)更出色。

其中

和

是車(chē)輛之間的距離誤差。這種誤差在理想情況下應(yīng)該是零。這兩個(gè)誤差都設(shè)置有最小約束條件，并且保持用MPC檢查車(chē)輛之間的速度和速度誤差。為了確保系統(tǒng)呈現(xiàn)出車(chē)流穩(wěn)定狀態(tài)，當(dāng)加速度是正值時(shí)，我們需要使汽車(chē)的加速度總是小于前方車(chē)輛的加速度。如果加速度是負(fù)值，車(chē)子的加速度就變成更低的限值(前方汽車(chē)存在速度誤差的上限和下限值，但后方汽車(chē)只有更低的限值)。

參考文獻(xiàn)3中提到的這個(gè)團(tuán)隊(duì)在Nuvation的協(xié)助下已經(jīng)建立了一個(gè)平臺(tái)，可以用來(lái)在測(cè)試軌道上運(yùn)行的1/5大小的遠(yuǎn)程控制電動(dòng)汽車(chē)模型上測(cè)試所有CACC算法。

圖7：位于測(cè)試軌道上的1/5尺寸的遙控電動(dòng)汽車(chē)模型。這些汽車(chē)可以達(dá)到120km/h的速度(Nuvation提供)。

本文小結(jié)

今天的汽車(chē)上已經(jīng)有巡航控制功能控制著油門(mén)踏板。一些汽車(chē)擁有車(chē)道偏離避免和安全攝像機(jī)。我們將向采用CACC的未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)邁出第一步，這將導(dǎo)致追尾碰撞避免功能的追加和更平順、更安全的交通流量。

在華爾街日?qǐng)?bào)的一篇文章中，日產(chǎn)汽車(chē)公司透露在2020年之前將發(fā)布多種自動(dòng)駕駛的功能。日產(chǎn)的首席執(zhí)行官Carlos Ghosn表示，目前有4種社會(huì)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)與自動(dòng)駕駛(Autonomous Drive)汽車(chē)有關(guān)——全球巨型城市的出現(xiàn)、對(duì)聯(lián)網(wǎng)要求的增長(zhǎng)、人口老化以及市場(chǎng)中婦女的影響力和購(gòu)買(mǎi)力的增長(zhǎng)。

日產(chǎn)的下一步計(jì)劃是：

交通擁堵導(dǎo)航。到2016年年底，日產(chǎn)將提供可以在擁堵的高速道路上自動(dòng)駕駛并且安全的汽車(chē)。

完全自動(dòng)化的停車(chē)系統(tǒng)。同樣到2016年底之前，日產(chǎn)將在更大范圍的汽車(chē)上安裝完全自動(dòng)化的停車(chē)系統(tǒng)。

多車(chē)道控制。到2018年，日產(chǎn)計(jì)劃提供能夠自動(dòng)判斷危險(xiǎn)并改變車(chē)道的汽車(chē)。

交叉路口的自動(dòng)駕駛。到2020年，日產(chǎn)將推出交叉路口自動(dòng)駕駛功能，無(wú)需司機(jī)干預(yù)汽車(chē)就能安全通過(guò)城市交叉道路。

Ghosn對(duì)日產(chǎn)的自動(dòng)駕駛(Autonomous Drive)技術(shù)和無(wú)人駕駛汽車(chē)(self-driving cars)作了區(qū)分。

“我想要澄清一下，日產(chǎn)引領(lǐng)的自動(dòng)駕駛(Autonomous Drive)技術(shù)和無(wú)人駕駛汽車(chē)(self-driving cars)之間有很大的差別。自動(dòng)駕駛是要釋放或減輕司機(jī)的日常任務(wù)，特別是在擁堵或長(zhǎng)距離行車(chē)條件下。司機(jī)仍然可以控制汽車(chē)，但這時(shí)的汽車(chē)能夠自動(dòng)做更多的事情。”Ghosn表示，“相較而言不要求任何人工干預(yù)的無(wú)人駕駛距離實(shí)際商用還有很長(zhǎng)的距離。目前它們只適合嚴(yán)格控制的道路環(huán)境，要求速度低，而且面臨著法規(guī)雷區(qū)。”