1.3 智能駕駛系統(tǒng)

智能駕駛系統(tǒng)的核心在于人工智能算法，通過車載傳感器采集數(shù)據(jù)，然后利用人工智能算法，可對車輛周圍環(huán)境進行感知，依靠感知信息進行路徑規(guī)劃和駕駛決策，最后通過橫、縱向控制來控制智能駕駛汽車的執(zhí)行器，完成智能駕駛。

智能駕駛汽車離不開幾項關(guān)鍵技術(shù)，從宏觀層面來看，智能駕駛主要包含環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、駕駛認知和決策控制等核心技術(shù)。作為實現(xiàn)智能駕駛的基礎(chǔ)，感知系統(tǒng)通過配備車載傳感器采集智能駕駛汽車內(nèi)部和車身周圍的信息。而為了保證感知系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)的完備性、實時性和精確性，目前研究人員針對不同功能已研發(fā)出多種傳感器，例如，單/雙目相機、紅外相機、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達，以及全球定位系統(tǒng)和慣性測量單元等。

智能駕駛的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境感知技術(shù)、決策規(guī)劃技術(shù)和車輛控制技術(shù)，其中環(huán)境感知技術(shù)是智能駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)；決策規(guī)劃技術(shù)是智能駕駛汽車行駛的核心；車輛控制技術(shù)是智能駕駛汽車行駛的實現(xiàn)方法，這三項技術(shù)相輔相成，共同構(gòu)成智能駕駛系統(tǒng)。智能駕駛的整個流程歸結(jié)起來分三步：首先，通過雷達、相機、車載網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)等對外界的環(huán)境進行感知和識別；然后，在傳感感知融合信息的基礎(chǔ)上，通過智能算法學習外界場景信息，規(guī)劃車輛運行軌跡，實現(xiàn)擬人化控制車輛，使其融入交通流中；最后，跟蹤決策規(guī)劃的軌跡目標，控制車輛的節(jié)氣門、制動和轉(zhuǎn)向等駕駛動作，調(diào)節(jié)車輛行駛速度、位置和方向等狀態(tài)，以保證汽車的安全性、操縱性和穩(wěn)定性。

因此，智能駕駛系統(tǒng)將駕駛認知形式化，基于對駕駛場景的感知與認知，設計通用的智能駕駛軟件架構(gòu)。在這一架構(gòu)中，智能決策模塊并不直接與傳感器信息發(fā)生耦合，而是基于對多傳感器的感知與定位等信息綜合形成的駕駛認知完成自主決策。

清華猛獅團隊研發(fā)的智能駕駛系統(tǒng)平臺軟件的架構(gòu)如圖1-2所示，以此為例對智能駕駛系統(tǒng)平臺軟件架構(gòu)進行介紹。傳感器數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)存儲包含許多軟件模塊，這些模塊用于接收和標記所有傳感器數(shù)據(jù)。感知模塊將傳感器數(shù)據(jù)映射到內(nèi)部模型中，針對不同傳感器的特點，設計自感知算法，而考慮到單一傳感器的缺陷，通過對多傳感器數(shù)據(jù)進行融合才可以實現(xiàn)安全可靠的環(huán)境感知；定位模塊主要通過差分定位與慣性導航組合，利用3D高清地圖與2D本地地圖實現(xiàn)智能車的精確定位。駕駛認知模塊通過構(gòu)建的場景數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對于駕駛場景的整體認知，并針對不同駕駛場景，采取不同的駕駛策略。通過自主規(guī)劃使智能車能夠適應復雜的現(xiàn)實環(huán)境，并實現(xiàn)符合社會屬性的自主駕駛。運動控制模塊負責調(diào)節(jié)車輛的轉(zhuǎn)向盤、節(jié)氣門和制動響應。整個架構(gòu)關(guān)鍵模塊是路徑規(guī)劃模塊，它設置車輛在轉(zhuǎn)向和速度空間中的軌跡。橫向和縱向兩個控制器都向執(zhí)行器發(fā)送低級命令，控制車輛的行駛方向和速度。執(zhí)行器模塊對智能車進行線控改裝，包括線控轉(zhuǎn)向、線控驅(qū)動和線控制動。

盡管各智能駕駛汽車研制單位對系統(tǒng)架構(gòu)的劃分不盡相同，技術(shù)研究中側(cè)重點也不同，但基本都要涵蓋七個層面：傳感器層、感知層、認知層、控制層、人機交互層、公共服務層、執(zhí)行層等，下面依次介紹各層主要功能。

傳感器層：由雷達傳感器、視覺傳感器、GPS、車身傳感器等組成，主要完成采集傳感器數(shù)據(jù)的任務。其中為實現(xiàn)傳感器即插即用，需要規(guī)范各類傳感器的標準數(shù)據(jù)格式，即將傳感器特有的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換為智能駕駛汽車能處理的標準格式，并將采集到的傳感器數(shù)據(jù)送入感知層處理。

感知層：主要分析傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)道路邊界檢測、障礙檢測、交通標識檢測、車身狀態(tài)估計等，為智能駕駛汽車規(guī)劃決策提供基礎(chǔ)。

認知層：通過分析從感知層得到的環(huán)境數(shù)據(jù)和自身數(shù)據(jù)，決策出智能駕駛汽車的駕駛模式。在精細電子地圖上確定車輛位置，并根據(jù)目標點坐標生成行駛軌跡。同時，在人為干預或避讓障礙物的情況下軌跡的生成也會受到影響。

控制層：依據(jù)軌跡數(shù)據(jù)和當前車輛狀態(tài)控制車輛，使其按軌跡行駛。同時，接收人為干預指令，進行加速、減速和轉(zhuǎn)向操作。該層直接將控制指令輸出至車輛的加速系統(tǒng)、制動系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向控制器。

人機交互層：接收駕駛員的指令并輸出至控制層。同時，也可以通過聲音和圖像反饋環(huán)境和車輛自身信息，供駕駛員參考。

公共服務層：為以上各層服務，主要包括數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)記錄、地圖文件讀寫等。

執(zhí)行層：直接關(guān)聯(lián)車輛的電控模塊，接收控制指令，完成駕駛動作，如加/減節(jié)氣門、電動轉(zhuǎn)向操作、電源控制等。