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书名:ADAS及自动驾驶虚拟测试仿真技术pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:自动驾驶及ADAS虚拟测试仿真参考用书

作者:宋珂,魏斌,朱田

出版社:化学工业出版社

出版时间:2020-01-01

书籍编号:30610108

ISBN:9787122354303

正文语种:中文

字数:130864

版次:1

所属分类:科学新知-工业技术

全书内容:

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第1章 ADAS/AD测试与验证技术
1.1 ADAS研究现状
1.1.1 ADAS概述
先进驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)是用于警示或者辅助驾驶员驾驶的汽车安全系统,旨在通过增加驾驶员可利用的信息,并在必要时采取措施来保障驾驶员和车辆的安全性。
先进驾驶员辅助系统用于支持驾驶员的主要驾驶任务。该系统会通知和警告驾驶员,提供驾驶员操作反馈,通过主动稳定或操控汽车来增加舒适度并减轻驾驶员工作量。ADAS系统只协助驾驶员,而不是完全接管驾驶任务,因此驾驶员始终承担驾驶责任。ADAS具有以下特性:在主驾驶任务中协助驾驶员;在有或无警告的情况下,为侧向或纵向控制提供主动支持;检测和评估车辆环境;使用复杂的信号处理;驾驶员和系统之间的直接互动。
先进驾驶辅助系统技术体系包括自适应续航(Adaptive Cruise Control,ACC)、自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking,AEB)、车道偏离预警(Lane Departure Warning,LDW)、前方碰撞预警(Forward Collision Warning,FCW)、车道保持辅助(Lane Keeping Assistant,LKA)、盲点探测(Blind Spot Detection,BSD)、泊车辅助(Parking Assistant System,PAS)等功能。以上这些功能对于保障车辆行驶安全、降低城市交通拥堵以及减少甚至避免严重交通事故等方面都大有裨益。
自动紧急制动系统指的是当本车的传感器检测到前方障碍物,并且有碰撞可能性时,系统自动施加制动力的一项技术。自动紧急制动系统可以帮助驾驶员避免碰撞事故,或者在碰撞事故无法避免时,尽可能地降低车辆的碰撞速度,以减轻事故的严重程度和对车上成员的碰撞伤害。相关的实验报告显示:安装了自动紧急制动系统的车辆,当车辆速度低于50km/h时,可以减少38%的追尾意外事故的发生。此外,有关法国的一篇调查文献表明:在法国,因为使用了AEB系统,每年可以减少63起(1.4%)的死亡事件和1569起(4%)的严重交通事故。
自适应巡航控制系统是在传统的巡航控制技术基础之上发展而来的一种更为先进的自动巡航控制技术。目前ACC系统已经广泛应用在商业汽车、货车等车辆的辅助驾驶系统中。自适应巡航控制系统的主要功能是跟随前车的行驶,并与前车保持期望的车间距,或是以期望的速度行驶。
先进驾驶辅助技术随着其功能的不断丰富,系统的复杂性也日益提高。在车辆行驶过程中,ADAS能够借助摄像头、毫米波雷达等感知元件,不断地分析周围环境,从而在危险发生发之前,预警乃至直接控制汽车。例如,ADAS可检测、分析前方的车辆或行人,在快要碰撞时发出警报。另外,先进辅助驾驶技术还可以通过计算机视觉、深度学习的算法来识别道路上的交通标志,实现车道保持、智能灯控等功能,这可认为是实现无人驾驶的基础。
出于减少和避免严重交通事故发生的目的,先进驾驶辅助系统正在汽车行业快速发展。2016年,在美国交通运输部、国家高速公路交通安全管理局和高速公路安全保险协会的推动下,通用、丰田、大众等20家占据了美国汽车市场份额99%以上的汽车制造商,签署协议:同意从2022年起,在售的乘用车会将自动紧急制动系统作为标配。此外,丰田公司更主动表示,自2017年起,为在美国本土销售的新车配置自动紧急制动系统。
2017年,中国汽车技术研究中心正式对外发布了2018年版的我国新车评价规程的详细试验及评分方案,其中主动安全项的评分权重占到15%,还特别增加了自动紧急制动系统的追尾和行人保护(只考虑白天)评分项目。
国内外相关政策的出台和汽车企业的动向正说明了ADAS技术在汽车上普及的必然性趋势。
1.1.2 ADAS技术研究与应用现状
驾驶员辅助系统的开发始于20世纪70年代后期的防抱死制动系统(Anti⁃lock Breaking System,ABS)。驾驶辅助系统由以下传感器组成。
① 本体感受器——能够通过分析车辆的行为来检测和应对危险情况。
② 外部传感器——能够在早期阶段做出反应并预测可能的危险(例如超声波、雷达、激光雷达、红外线和视觉传感器)。
③ 传感器网络——多感官平台和交通传感器网络的应用。
ADAS提供汽车周边环境的附加信息,以支持驾驶员并协助实施关键行动。驱动程序的操作与来自环境信息的同步对于ADAS各种应用程序的有效性能至关重要。在自适应巡航控制系统中,通常需要三个雷达传感器,两个短程雷达用于检测相邻车道中的物体,一个远程雷达用于检测路径中的物体。随着具有各种功能的驾驶员辅助系统(DAS)和主动安全车(ASV)变得流行,将多个系统安装在车辆上的情况并不少见。如果每个功能都使用自己的传感器和处理单元,则会使安装变得困难并增加车辆的成本。作为对策,已经开展了将多种功能集成到单个系统中的研究,并且期望使安装更容易,降低功耗和车辆定价。
道路边界可以为评估智能车辆中的安全车辆路径提供有用的信息。国内外许多学者和研究人员已经对道路边界检测,使用不同类型的传感器,如视觉传感器、雷达传感器和激光雷达传感器等进行了相关研究。特别地,激光雷达传感器显示出用于道路边界提取的优点,包括高分辨率和宽视场。然而,以前道路边界检测的研究都没有考虑过道路可能是结构化的还是非结构化的情况。目前的市场趋势是车道保持系统(Lane Keeping System,LKS)和自适应巡航控制的集成,称为LKS+ACC系统。车道检测的整体结构与使用单眼视觉的传统方法相同:基于边缘分布函数(EDF)的初始化,用于左/右和基于距离的层的子感兴趣区域(ROI),基于可操纵滤波器的特征提取和每个子ROI中的模型拟合。结果表明,这种简单的自适应ROI可以克服车道标记的遮挡和邻近车辆的干扰。他们利用逆透视映射(IPM)给出的移除的透视域来定义快速有效的似然模型。此外,马尔可夫随机场(MRF)允许处理目标运动之间的依赖关系,而且可以联合最先进的车辆跟踪方法,即使用卡尔曼滤波(KF)的独立目标跟踪和使用粒子滤波的联合跟踪。另一种基于图像的方法根据立体视觉相机系统,从跟踪的刚性3D点云估计位置、方向和全运动状态,包括检测到的车辆的速度、加速度和横摆率。该点云表示3D对象模型,并且通过分析空间和时间中的图像序列来计算,即通过立体视觉和跟踪图像特征或垂直速度估计的融合来计算。从自动初始车辆假设开始,通过扩展卡尔曼滤波器执行跟踪。该滤波器将关于刚性点云点的运动的信息与车辆的动态模型相结合。雷达信息用于改善远距离的基于图像的物体检测。所提出的系统用于预测其他交通参与者的行驶路径,目前以25Hz(640×480分辨率图像)运行。使用嵌入式系统解决方案也可以实现基于快速图像的方法。
车道识别是各种驾驶员辅助系统所需的重要ADAS组件。例如,车道偏离警告(LDW)和车道保持依赖于车道估计算法提供的信息。车道估计程序的一个重要步骤是提取可用于估计道路或车道形状的测量或检测,这些检测由白色车道标记或道路边界本身产生。多年来,使用灰度相机对车道估计进行了大量开发。基于无源摄像机的系统在某些情况下可能会降低其性能,例如亮度动态变化的环境。合作交叉口碰撞避免系统(CICAS)通过车辆的传感器检测信息,这些传感器可以组合以产生对交叉口的动态“状态图”的更好的实时信息。该信息可以由每辆车中的情报系统计算,并可以提醒驾驶员即将发生的危险。交通标志识别是仪表板上的一个显示,可以提醒驾驶员当前的速度限制。这是通过使用同样可以识别限速标志的相机系统来实现的。导航系统还通过在未标记道路上存储有关限速的信息来支持此解决方案。车道偏离警告和自适应巡航控制是使用此信息的ADAS应用程序的示例。自适应巡航控制应用程序可以根据计算规划的道路判断被跟踪的车辆是否暂时丢失。完成此操作后,ACC可以保持车辆的速度和适当的跟随距离。该系统可以通过简单的启停控制跟随前方车流,这在交通拥堵中尤其有用。盲点检测(BSD)可以在驾驶员试图超车时提供帮助。传感器监控车辆后方和旁边的道路区域,如果驾驶员在没有足够空间的情况下试图超车时发出警告。
该系统特别适用于多车道高速公路以及城市交通中的繁忙交通。后部交叉交通警报(RCTA)可以避免在停车位倒车时发生意外。该解决方案基于两个短距离雷达传感器,可监测120°角。当ADAS检测到即将发生的碰撞时,它将通过声音警告驾驶员,并且LED指示灯将在内部后视镜中点亮。当警报响起时,ADAS也可以自动制动车辆。该系统可用于可靠地计算交叉车辆的碰撞轨迹和速度以及距离有多远,允许通过这种新的警告功能来改进ADAS。紧急制动辅助系统(EBA)通过检测关键交通情况确保最佳制动。当EBA检测到即将发生的碰撞时,制动系统处于紧急待机状态。接下来,警告驾驶员并开始轻微地预刹车以节省宝贵的停车距离。EBA的城市版本可以防止许多低速下的前后碰撞,它特别适合在城市交通中使用。智能前照灯控制(IHC)可提供最佳夜视效果。前照灯设置为通过连续改变灯的高光束和近光灯来提供最佳照明。另一个重要参数是数据采集和处理速率。据推测,以90km/h的速度行驶,空间分辨率检测不大于1m。因此,雷达传感器、视觉传感器或红外摄像机必须每秒至少读取和处理25帧。除了上述许多新的应用之外,还在不断开发和优化以增强乘客和行人或过路动物的安全性,并且还提供更舒适和经济的驾驶体验。ADAS传感器种类和探知范围如图1.1及表1.1所示。

图1.1 ADAS传感器种类示意
表1.1 ADAS传感器探知范围

1.2 自动驾驶研究现状
1.2.1 发展自动驾驶汽车的必要性
近几十年来,我国大力发展汽车工业,希望推动经济发展的同时,可以让每个人都拥有自己的车。我国的汽车保有量持续增加,到2017年底达到了3.10亿辆(公安部数据)。随着汽车的广泛推广,也造成了车祸、污染和交通堵塞等问题。很早就有人提出,自动驾驶的车辆可以减少上面提到的问题,并且产生数万亿美元的收入。在高额经济效益的刺激下,汽车制造业和科技公司开始研发自动驾驶汽车。接下来本小节将从汽车事故原因和自动驾驶的优点两个方面分析自动驾驶的必要性。
汽车的基本功能是能在四维空间里从A点移动到B点,并且不发生碰撞或功能失效等问题。发展到现在,汽车的安全性和可靠性都得到了很大的发展,安全带、安全气囊和一系列被动安全碰撞机构,基本可以在50km/h的碰撞下保护驾驶员和乘客的安全(C⁃NCAP 2017)。另外,随着汽车的推广,越来越多的人拥有自己的汽车,这使得驾驶员的驾驶素质参差不齐,虽然经过了一定的驾驶训练和考试,但是交通状况是多变的,有很大的不确定性,很难及时地做出正确选择。不管是因为反应时间过长还是判断失误导致做出错误的决定,都有可能导致车祸的发生。
一些研究表明,人为失误是大多数撞车事故的主要原因。印第安纳大学的一项研究估计,人的因素,如超速、注意力不集中和注意力分散,在所有撞车事故中占92.6%。在较新的研究中,这个比例介于90%~95.4%之间。美国机动车碰撞起因调查(NMVCCS)认定肇事驾驶员占交通事故起因的94%(±2.2%),车辆和环境相关原因约占2%。引起车祸的不同因素及所占比例如图1.2所示。调查报告还分析了驾驶员撞车的特殊原因,研究发现,在41%的撞车事故中,识别错误、分心或监督不足是起因所在。此外最常见的错误是决策错误,占33%,如驾驶车辆太快来不及反应和错误判断距离或速度。图1.3描述了驾驶员错误种类及所占比例。

图1.2 引起车祸的不同因素及所占比例

图1.3 驾驶员错误种类及所占比例
驾驶员相关因素包括识别、决策和操作方面的问题

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