楊 鵬， 姚 成， 李曉偉，鄧國峰

(中興智能汽車有限公司， 廣東 珠海 519000)

目前，國內(nèi)各大客車企業(yè)紛紛開展了無人駕駛客車的研發(fā)[1-3]。本文針對自動駕駛系統(tǒng)的軟硬件進行分析，并以純電動城市客車平臺為基礎(chǔ)，搭建一輛低成本、可量產(chǎn)、具備L3+級自動駕駛功能的接駁客車，以供園區(qū)內(nèi)部使用，為自動駕駛車輛的商業(yè)化運營作些探索。

1 自動駕駛系統(tǒng)客車平臺

以某純電動城市客車為平臺，對其制動和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行線控化改造，并針對功能目標進行傳感器布置方案設(shè)計，開發(fā)對應(yīng)算法，實現(xiàn)車輛自動駕駛功能。

1.1 自動駕駛系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)

該自動駕駛系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、組合慣導等傳感器?？蓪崿F(xiàn)自主循跡行駛、車道保持、自主停障/避障、變道超車、主動巡航控制、路口掉頭與自動轉(zhuǎn)向、定點/靠站起停與人機交互、車門自動開啟與站點自動報站提醒等功能。

圖1 自動駕駛系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)圖

1.2 車載雷達

1) 激光雷達。車載激光雷達普遍采用多線束雷達，通過三維點云圖構(gòu)建周邊環(huán)境的3D模型，可檢測車輛、行人、樹木、路沿等[4]。激光雷達優(yōu)勢在于其探測范圍廣、精度高，但其在大雨、雪、霧等極端天氣下性能較低，且目前造價高昂?？紤]到城市客車外形尺寸及功能需求，本車采用16線激光雷達，并將激光雷達布置于車輛左前和右前位置，用于檢測車前及車側(cè)的障礙物，其主要參數(shù)如下：測距范圍為0.2～150 m(目標反射率20 %)，測距精度為±0.02 m；垂直視場角為±15°(分辨率為2.0°)，水平視場角為360°(分辨率為0.09°～0.36°)；產(chǎn)品功率為9 W，工作溫度為-30～+60 ℃。本車實際應(yīng)用距離在40 m之內(nèi)(大于40 m的障礙物信息不穩(wěn)定且算法計算誤差較大)。

2) 毫米波雷達。目前主流的車載毫米波雷達分為：24 GHz和77 GHz[5]。具有探測性能穩(wěn)定、作用距離長、環(huán)境適用性好等特點[6]，可對障礙物距離、速度和角度進行測量。相對于激光雷達,其探測范圍有限、精度較低。本車毫米波雷達布置于車輛正前方位置，主要探測正前方距離較遠的障礙物，便于決策模塊提前做出判斷及預測。毫米波雷達選用大陸77 GHz的ARS4-A(長距模式)，其主要參數(shù)如下：測距范圍為0.2～250 m，測距精度為±0.4 m；垂直視場角為±14°，水平視場角為±9°(分辨率為±1.6°)；速度范圍為-400～+200 km/h(-表示遠離目標，+表示靠近目標)，速度精度為±0.1 km/h；循環(huán)周期為60 ms；功耗為6.6 W，工作溫度為-40～+85 ℃。本車實際應(yīng)用距離在100 m左右(由于車速較低，無需檢測距離太遠的障礙物)。

1.3 攝像頭

車載攝像頭是實現(xiàn)眾多預警、識別類功能的基礎(chǔ)，對于駕駛者也更為直觀，且相對于車載雷達等傳感器其具有價格優(yōu)勢，易于普及應(yīng)用[7]。本車攝像頭主要是實現(xiàn)車道線、紅綠燈、行人、車輛等檢測。選用Mobileye的EyeQ2相機檢測車道線、車輛、行人等，其具體參數(shù)如下：分辨率640(H)×480(V)，像素尺寸6.0 μm×6.0 μm；視野為38°(水平)；焦距為5 m～∞；選用高清攝像頭及自主算法檢測紅綠燈。攝像頭具體參數(shù)為：分辨率2 064(H)×1 544(V)，像素尺寸3.45 μm×3.45 μm，幀率37.5 fps，工作溫度+5～+45 ℃。

1.4 組合慣導

慣導系統(tǒng)提供經(jīng)度、緯度、高程的絕對導航數(shù)據(jù)，除獲得車輛的位置和姿態(tài)外，還可實時、準確地測量車輛坐標系內(nèi)3個方向的加速度、角速度等信息，供控制系統(tǒng)精準控制車輛[8]。本車選用國產(chǎn)組合慣導及千尋服務(wù)，采用RTK技術(shù)定位，其定位精度可達到厘米級，具體參數(shù)如下：水平位置精度為0.02 m，垂直位置精度為0.03 m，水平速度精度為0.02 m/s，垂直速度精度為0.015 m/s，航向精度為0.09°，俯仰和橫滾精度為0.02°。

1.5 計算單元

選用國產(chǎn)某計算單元平臺，它提供多種I/O接口，如千兆以太網(wǎng)，USB 3.0及串口等，方便與各類傳感器(激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等以太網(wǎng)&CAN&LIN等總線接口)以及4G&WIFI的連接；并具有可達到10TFLOPS算力的硬件板卡，以及實時控制操作系統(tǒng)，軟件開發(fā)編譯環(huán)境等。

1.6 線控系統(tǒng)

1) 線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)。在原轉(zhuǎn)向管柱上加裝了一套助力電機系統(tǒng)，通過自主研發(fā)的轉(zhuǎn)向控制器控制助力電機來模擬駕駛員操作方向盤行為，實現(xiàn)轉(zhuǎn)向動作。

2) 線控制動系統(tǒng)?；谠嚉鈮褐苿踊芈罚友b可電控的回路閥體，通過自主研發(fā)的制動控制器控制該閥體，完成相應(yīng)的制動動作。

3) 線控驅(qū)動系統(tǒng)。采用原車整車控制器(VCU)控制驅(qū)動的方式，由自動駕駛計算平臺輸出驅(qū)動信號，VCU接收驅(qū)動信號并生成執(zhí)行指令完成車輛驅(qū)動。

1.7 算法系統(tǒng)

1) 感知模塊。本車激光雷達算法中先去除背景對象，如路邊建筑物和樹木等；再利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割障礙物，如汽車、卡車、自行車和行人等；然后采用卡爾曼濾波器進行運動估計。毫米波雷達感知算法與激光雷達相似但簡單一點，由于本文選用的毫米波雷達可分辨出自行車、行人等類別，故在不使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法情況下就可實現(xiàn)障礙物識別與跟蹤。然后通過融合算法將激光雷達和毫米波雷達檢測到的物體進行合并。高清攝像頭用來檢測紅綠燈，Mobileye用于檢測車道線，故攝像頭不參與合并。

2) 定位模塊。定位方法包括GPS定位、慣性導航定位、激光雷達定位和視覺定位[9]。單純GPS定位精度為米級，為減小誤差，使用實時運動定位(RTK)。RTK需在地面上建立基站，每個基站既已知自己的精確位置，也通過GPS測量自己的位置，并計算二者之間的誤差，然后將該誤差傳遞給其他GPS接收器以供其調(diào)整自身的位置計算。但該種定位方法使GPS信號易受高樓、云層等障礙物阻擋，使得定位困難；慣性導航定位通過加速度計和陀螺儀測量車輛的加速度、航向等位置信息，且高頻率更新(達 1 000 Hz)，可以提供接近實時的位置信息，但缺點在于其運動誤差隨時間增加而增加。故本文定位模塊是基于GPS定位和慣性導航定位的融合定位系統(tǒng)，目前主要應(yīng)用于開闊的封閉廠區(qū)道路場景。

3) 預測規(guī)劃模塊。根據(jù)工作環(huán)境完整程度，規(guī)劃方法可分為兩類[10-11]：基于完整環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃方法，采用反饋、優(yōu)化等方式規(guī)劃可行駛區(qū)域；基于傳感器實時獲取環(huán)境信息的局部路徑規(guī)劃方法，實時為車輛規(guī)劃出最優(yōu)路徑。本車在規(guī)劃過程中，分別對速度與路徑進行規(guī)劃，再將速度規(guī)劃結(jié)果與路徑規(guī)劃結(jié)果融合，最后通過最大期望算法規(guī)劃出最優(yōu)的行駛路徑。路徑規(guī)劃使用動態(tài)規(guī)劃算法，先分別規(guī)劃所有參考線，再綜合所有參考線的行進路線選擇最優(yōu)行駛路線；速度規(guī)劃采用二次規(guī)劃+樣條線插值，可根據(jù)導數(shù)求速度、二階導求加速度，對車輛的速度、加速度及方向角有較強的處理能力。

4) 控制模塊。本車控制模塊根據(jù)動作規(guī)劃給定的狀態(tài)序列和當前汽車的狀態(tài)，利用反饋控制思路，發(fā)送汽車油門、方向盤轉(zhuǎn)向、剎車等車輛可執(zhí)行的控制命令[12]。對于整車橫縱向的控制分別采用不同的控制算法，縱向控制主要是速度的控制，其由“位移-速度閉環(huán)PID控制器”、“速度-加速度閉環(huán)PID控制器”和“速度-加速度-剎車/油門”開環(huán)控制器構(gòu)成；橫向控制主要控制航向，主要由前饋開環(huán)控制器和反饋閉環(huán)控制器構(gòu)成，反饋控制器的設(shè)計依賴于LQR模型。

2 整車效果測試

整車效果測試先分別對制動系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行測試，檢驗底層執(zhí)行系統(tǒng)是否滿足要求；然后再選定一段固定路線進行綜合測試，評價整個自動駕駛系統(tǒng)的運行效果。

2.1 制動系統(tǒng)靜態(tài)測試

車輛在靜止狀態(tài)下，通過上位機發(fā)送制動指令，通過制動系統(tǒng)的壓力傳感器可實時檢測制動壓力，以制動壓力的響應(yīng)能力來檢測制動系統(tǒng)是否符合要求。

采用階躍期望制動壓力分別為0.2 MPa、0.25 MPa、0.3 MPa、0.35 MPa、0.4 MPa、0.45 MPa、0.5 MPa、0.6 MPa、0.7 MPa。測試結(jié)果顯示：期望壓力為0.25 MPa時穩(wěn)態(tài)誤差最小(為1.2%)，0.4 MPa時穩(wěn)態(tài)誤差最大(為3.8%)，其余期望壓力的穩(wěn)態(tài)誤差均在此范圍內(nèi)；在0.6 MPa時，超調(diào)量為9.7%，其余情況下相對較小，如圖2所示。

圖2 制動系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線

考慮制動系統(tǒng)的控制精度，再對小制動壓力控制進行測試，采用的階躍期望制動壓力為0.12 MPa、0.14 MPa、0.16 MPa、0.18 MPa、0.2 MPa，由測試結(jié)果可知：在0.2 MPa時，期望壓力與實際壓力穩(wěn)態(tài)值的差值最大，為0.01 MPa，其余情況下均較小，達到控制精度要求。

綜合以上制動測試可得：制動系統(tǒng)期望值跟蹤在動態(tài)誤差等性能上表現(xiàn)良好，可滿足車輛在自動駕駛狀態(tài)下制動信號的及時響應(yīng)和制動要求；較小的制動壓力和良好的控制精度，能夠滿足一定的車輛舒適性，使得制動效果盡可能接近人工制動效果。

2.2 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)測試

在開闊區(qū)域，駕駛員控制車速在5～10 km/h，由上位機發(fā)送方向盤目標轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)，并通過角度傳感器采集行車過程的實際轉(zhuǎn)角，以方向盤角度的響應(yīng)能力來檢測轉(zhuǎn)向系統(tǒng)是否符合要求。測試結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 實車轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)速跟蹤曲線

圖4 實車轉(zhuǎn)角跟蹤誤差

全程平均跟蹤誤差為3.5°，跟蹤誤差標準差為10.2°，跟蹤較穩(wěn)定。綜合轉(zhuǎn)向測試數(shù)據(jù)，總體跟蹤性能可滿足自動駕駛車主動轉(zhuǎn)向功能要求。

2.3 上路測試

選擇氣候條件良好、地面干燥無積水、能見度大于200 m的封閉園區(qū)，交通基本暢通，無或少量人車混雜。路試包括自主起停、跟車行駛、自主換道、緊急制動、循跡行駛等項目，測試效果從功能測試、制動、轉(zhuǎn)向及駕駛感受4個方面評價。

路試評價采取乘員打分制度，乘員通過乘車體驗，對每個驗收點進行打分(1～5分，5分為最好)。以下是打分(平均分)記錄及評價匯總：

1) 自動駕駛功能測試：導航定位4.25分，其在高架橋下會偶爾丟失信號，影響乘坐體驗；循跡橫向精度4分，在換道時切換過慢、時間較長，并有左右轉(zhuǎn)向的變換；循跡縱向精度4.5分，效果良好。

2) 自動制動評價：自動制動流暢度3.5分，主要問題是制動有頓挫感，減速時平順性不足，制動壓力增長較快；制動感受3.25分，在轉(zhuǎn)向前制動突兀，制動時有點剎感覺。

3) 自動轉(zhuǎn)向評價：轉(zhuǎn)向流暢度3.75分，主要問題是掉頭轉(zhuǎn)向停頓明顯，轉(zhuǎn)向起動反應(yīng)慢；轉(zhuǎn)向感受4.25分，效果良好，方向盤無抖動。

4) 自動駕駛感受評價：駕駛感受3.5分，主要問題是起步加速度較大，制動舒適感有待提高，掉頭后加速時間較長。

綜上所述，循跡行駛總體感覺良好，自動換道、自動起停、自動駕駛退出、車道保持、停留時間限制與限速控制功能均可以實現(xiàn)，但在乘坐舒適度方面還有待提高。

3 結(jié)束語

該自動駕駛客車已在我司園區(qū)進行日常接駁，運行里程大于 1 000 km，接駁數(shù)量達500余人次，為乘坐舒適性進一步優(yōu)化積累數(shù)據(jù)，隨著V2X技術(shù)的深度發(fā)展及應(yīng)用，未來車端硬件及軟件負載將會極大程度減小，自動駕駛系統(tǒng)不是單獨的車輛個體，而是車-路-云協(xié)同的深度融合。