从自动驾驶技术的开发历史看，应该追溯到1975年，当时是利用计算机的视觉技术进行了自动驾驶研究开发。中途曾一度中断过，但现在又开始火热研究起来。图1表示目前自动驾驶技术的开发历史。从法律和技术层面看，到实际商品化还有许多路要走。人们期待自动驾驶能解决交通事故和环境污染问题，目前正通过产学研进行合作研究。

　　欧洲对自动驾驶车的开发非常重视，被列为了国家重点项目在推进，目前已取得了一些成果。美国以谷歌为代表在研究自动驾驶技术，在道路上做自动驾驶实验，在内华达州还可申办新的自动驾驶执照。

　　日本在2008年到2012年之间为了实现安全、环保的物流运输系统，开发了重型卡车自动列队行驶技术。2014年以政府为中心推进自动驾驶车的实际运用（SIP- adus），本文将介绍近年来自动驾驶的技术开发和实际运用动向。

 

 

 

自动驾驶所期待的技术

　　汽车的自动化技术就是，当驾驶员在驾驶过程中出现思想不集中、打盹现象，可能导致交通事故时，控制系统可以介入驾驶员的操作，辅助驾驶员安全驾驶，该辅助驾驶系统本身已经商品化了。自动驾驶是对该系统的进一步发展，它与驾驶辅助系统的不同点是，以行驶环境感知和危险判断为中心的系统。图2表示辅助驾驶与自动驾驶的差别。面对驾驶辅助系统和自动驾驶，国际上对汽车的自动化级别进行了重新定义，自动化级别定义如表1所示，表示美国SAE（自动驾驶标准委员会）制定的汽车自动化级别定义。

　　在自动化级别中，从法律和技术层面看，自动化级别2与自动化级别3以上有很大差别，而且是非常根本的差别。具体地讲，自动化级别2对行驶环境认知的最终责任者是驾驶员；自动化级别3以上，对行驶环境认知的最终责任者是控制系统。

　　为了实现自动化级别3以上的自动驾驶，需要对现在已经实际运用的安全辅助驾驶系统中的传感器技术、信息处理技术性能、智能化和可靠性做进一步提升，日、美、欧正在进行自动化3级以上的自动驾驶技术开发。

　　表2列出了作者认为自动驾驶所需要的新技术。前方障碍物传感技术是目前驾驶辅助系统和自动驾驶所追求的目标性能，见表3。

　　驾驶辅助所使用的前方障碍物传感技术就是采用现在77Hz毫米波雷达和激光测距仪、单眼摄像机、立体摄像机，而在自动驾驶系统中，为了使传感器替代驾驶员的眼睛，则更加追求能适应各种自然环境变化的可靠性，不仅需要能单纯检测物体距离与方位，而且还需识别物体形状和检测移动速度。在自动驾驶系统中，前方距离传感器不仅是高精度的距离检测仪，还是3D激光距离传感器，对水平方向和垂直方向具有较高的分辨率。以下将介绍自动驾驶技术的开发现状。

自动驾驶系统的开发情况

　　在开发自动驾驶时，根据技术开发的难易程度和对自动化的需求程度不同，一般情况是先行开发自动列队驾驶系统。以下将介绍代表性的自动列队驾驶系统。

能源ITS中的自动列队行驶

　　众所周知，极其相邻车距之间的行驶可以降低空气阻力和提高燃油经济性，但是通过驾驶员的手工操作，要想保持相邻车距的行驶，受到人的驾驶能力和安全性的限制，是极为困难的事情。为了让重型卡车节能15%，实现4m车距的自动列队行驶技术开发正在日本进行中。

 

 

　　为了实现4m车距的列队行驶，不仅需要非常精准的车距控制，还需要沿着车道行驶的车道维持控制，同时还要防止与周围一般车辆碰撞的碰撞防止控制，要求具备非常精准的行驶控制。由于控制系统出现故障时，不能依赖驾驶员来辅助操作，所以要求控制系统具备很高的可靠性和安全性。图3表示自动列队行驶的概念图。

　　（1）车道维持控制系统

　　车道维持控制系统就是自动地控制轮胎的转向角，使行驶白线区与前轮的间隔时常保持一定。图4表示车道路维持控制系统。

　　为了正确地检测出白线区与前轮胎之间的间隔，同时避免受太阳光和雨水的影响，小型摄像机几乎垂直安装在汽车侧面。通过该摄像机随时识别白线区，白线区与前轮胎之间的横向距离偏差可精确到1~2m，采用横向偏差，并依据车辆运动模式，通过非线型控制计算，计算出最佳的前轮角度。在转向柱处安装转向电机，从而控制前轮转向。沿曲线部位行驶时，如果只看正下方的白线时，就无法行驶。同样，如果只依赖于反馈控制的话，由于控制系统存在着滞后要素，行驶速度越高，控制性就越差，最终将偏离白线。为了解决该问题，必须按照道路的曲率进行目标转向的前馈控制。

 

 

　　（2）车距控制系统（CACC）

　　通过雷达控制前方行驶的车辆与本车之间的距离，通过速度来保持安全距离（ACC）。前方车辆紧急制动时，其安全性完全依赖驾驶员。仅对车距进行控制时，前方车辆减速开始到车距发生变化为止，会产生最大滞后时间，与此同时，本车减速开始，也会产生滞后时间，所以，为了防止碰撞，需要保持较长车距。

　　为了解决该问题，列队行驶时，前方车辆的速度和加速度信息借助通信方式传递给后续车辆，根据前方车辆信息和车距进行控制（CACC）。图5表示CACC系统构成图。

 

 

　　头车速度和加速度信息每隔20msec（0.02秒）发送给后续车辆，为了保持车距一定，后续车辆的速度时常与头车速度相同，由速度控制误差而产生的车距误差，通过车距传感器信息进行修正。

　　图6表示4辆卡车自动列队行驶。虽然是空载，但是与汽车单独行驶相比，大约可节能15%。图7表示速度80km/h，车距4m的4辆卡车列队行驶验证实验场景。

SARTRE（道路安全列队行驶车）的开发

　　SARTRE以卡车和乘用车混合列队行驶为特点，手动驾驶的头车重型卡车与数辆自动驾驶的卡车、乘用车形成自动混流列队行驶，列队中的车距控制在6m左右，跟踪车辆可以节能，防止其它车辆加塞儿。该自动列队行驶系统的特点是，不是跟踪白线，而是通过立体摄像机与激光雷达识别前车与本车的横向偏移，自动地控制转向。图8表示所使用的摄像机与激光雷达系统。在SARTRE中，手动驾驶的头车重型卡车与后续自动驾驶的3辆车形成了列队行驶，该实验在高速公路上得到了验证。

 

 

 

自动驾驶技术要素

　　自动驾驶表2所示的新技术，近年来都在全力地开发这些技术。以下将介绍主要技术要素的开发状况：

行驶控制ECU的失效保险技术

　　对于自动驾驶3级以上的系统，如果控制系统出现故障，由于不能期待得到驾驶员即时的辅助驾驶，所以必须构建可靠性很高的系统。现在对于自动驾驶车辆，国际上没有专门的安全、可靠性方面的标准，但是在电子电器仪器方面的国际标准IEC61508中，针对自动控制仪器，规定了故障率为10-8/Hr（每小时1亿分之1的比例）以下的SIL4安全水平，这是对自动驾驶系统的要求。

　　考虑到自动驾驶SIL4级的安全性，不仅仪器需要很高的可靠性，还需要控制装置具备冗余性和失效保险。

　　针对冗余性，当系统产生异常时，确保足够的时间让驾驶员瞬间理解驾驶环境，可以进行驾驶操作。再加上失效保险，可以防止控制装置故障时的异常动作。但是失效保险既要考虑自动驾驶车的安全性，又要具备很高的可靠性，在这方面还存在很多课题。尤其是车辆控制单元（以下称为车辆ECU）中所使用的微机处理器出现故障时或者失控乱跑时的失效保险极为重要。例如：根据铁路信号保安装置ATC（列车自动控制）的设计理念，来设计失效保险的车辆控制ECU，在能源ITS的自动列队行驶项目中已经进行了开发。图9表示车辆控制ECU失效保险的构成与试制部件。

 

 

　　CPU主板中由主、副双系统CPU、存储器、比较器、继电器回路构成。主副CPU的运算结果通过比较器进行比较，当运算结果不一致时，主CPU的输出与外部控制器的连线通过继电器回路自动断开。当CPU出现故障或异常等误操作时，可防止异常值送入外部控制器中。

 

 

局部动态地图技术

　　提高识别车辆周围物体的性能是自动驾驶中最大的课题。在一般道路非常复杂的情形进行自动驾驶时，需要识别交通信号、道路标识、电线杆、导轨等结构物体、道路、汽车、行人、自行车，同时还需识别道路上的物体向哪个方向移动。

　　由于目前的图像传感器、毫米波雷达、激光雷达等传感器很难单独地识别复杂的环境，需要许多传感器的融合来提高识别性能，完全区分非常困难。因此，需要距离传感器和地图的融合来解决此类问题，这就是局部动态地图的作用。局部动态地图技术概念如图10所示。

　　根据GPS的位置信息计算道路周围详细地图信息，包括电线杆、信号机等道路构成方面的信息等，同时根据车载3维距离传感器检测出汽车到物体之间的3维距离。

 

 

　　把该传感器的3维距离数据与道路地图进行即时合成，距离传感器检测出的物体可以正确地区分是道路构成物体不是道路上的物体。上面所讲的局部动态地图也需要2维距离数据。目前的激光距离传感器多数采用多面体反射旋转镜，可以水平和垂直方向扫描，由于垂直方向扫描的分辨率比较低，所以自动驾驶所采用的激光距离传感器需要新型垂直分辨率高的激光距离传感器。

自动驾驶系统构架

 

 

　　由于安全驾驶辅助系统承担着一部分驾驶员安全驾驶的风险，所以每个控制系统的规模都比较小，而自动驾驶系统必须完全承担和替代驾驶员的所有风险。局部动态地图、目标行驶轨迹生成、对环境的理解、危险判断等人工智能功能的安全辅助系统并不追求很精密的信息处理功能。在控制方面也是纵横交错，系统非常复杂。依据所有信息考虑使用1个软件进行处理和集中控制的方式来构建自动驾驶系统时，存在着系统变更自由度差、系统安全可靠性验证困难、容易发生故障等问题。所以在构建自动驾驶系统时，一般喜欢分散控制方式。如果自动驾驶由识别功能、判断功能、操作功能构成的话，设计自动驾驶系统构架时也要考虑以上因素比较合理。基于这些考虑而设计的自动驾驶系统构架实例如图11。

 

 

　　自动驾驶系统由4个模块、传感部分、外部通信部分构成。地图模块由道路地图和局部动态地图构成。根据GPS和障碍物信息，输出目前道路线形信息、车辆周围障碍物信息、道路空间信息、目标行驶轨迹等。人工智能模块依据局部动态地图中的障碍物信息，对周围的行驶环境进行理解和危险预测。输出模块对于纵向和横向分别输出各自的信息。在没有上一级指示的情况下，可单独地确保最低限度的安全性，根据上一级指示可以进行修正，确保可靠性和安全性。

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