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关于自动类论文范文例文 和丰田公路自动驾驶系统方面硕士论文范文

版权:原创标记原创 主题:自动范文 类别:职称论文 2024-02-13

《丰田公路自动驾驶系统》

该文是关于自动类学年毕业论文范文与丰田和驾驶和公路有关论文范文例文。

全球汽车原始设备制造商、零部件供应商和IT公司都在积极从事自动驾驶系统的研发工作.2015年,丰田汽车公司首次对外公布了其自动驾驶系统,即“移动队友概念”(Mobility Teammate Concept),并首次公开展示了丰田自动驾驶的第一阶段研究成果,即“公路队友系统”(Highway Teammate System),该系统能够在自动驾驶过程中执行基本的认知、决策、行动.文章对丰田公路自动驾驶系统的技术概要进行了描述.

系统介绍

全球汽车原始设备制造商、零部件供应商和IT公司都在积极从事自动驾驶系统的研发工作.自动驾驶系统大多是由高版本的驾驶员辅助系统研发而成,如自适应巡航控制系统(ACC)、车道保持辅助系统(LKA)等.由于传感器性能、加速、减速、转向输出的局限性,这些自动驾驶系统的目标就是借用相对简单的方法辅助驾驶员在道路上操控车辆,减少驾驶环境的不确定因素.

2015年10月,丰田公司首次宣布了其自动驾驶技术,即“移动队友概念”(Mobility TeammateConcept).这一概念是丰田独特的自动驾驶技术,旨在建立一种人与车辆之间的和谐关系,让自动驾驶与乐趣驾驶共存.人与车辆的共同目标是时而互相监督、时而互相帮助.该系统能够在驶入、驶出匝道的驾驶过程中执行功能识别、决策、行动,并能够执行驶出、驶入公路、变换车道、保持车道内行驶、保持车距等操作.

丰田自动驾驶技术的方法如下:

1. 让每个人都能自由出行;

2. 当驾驶员选择驾车时可享受到驾车乐趣;

3. 当驾驶员不愿开车或不能够驾驶时,车辆可以安全平稳地自动驾驶;

4. 驾驶员与车辆之间的合作关系是建立在丰田“移动队友概念”的基础上的.

自动驾驶系统设计系统结构

1. 硬件布局

传感器安装在测试车辆的不同部位,用来探测或识别车辆周围环境.激光雷达系统(LIDAR)是一种高分辨率红外传感器,能够高精确度地识别驾驶员车辆周围的其它车辆和物体.而这些传感器的缺点就是当遇到雨天等外部干扰时,耐用强度较低.相反,千兆赫电磁毫米波雷达系统可在雾天、雨天和雪天等恶劣天气环境下展现出极强的识别性能.此外,自动驾驶系统的摄像头还能够探测出物体的特殊属性,如形状和颜色等.为了提升车辆整体的探测性能,激光雷达系统(LIDAR)通过将每种传感器的优势结合起来,克服单个传感器的固有劣势.硬件布局如图1所示.

2. 软件(逻辑)

图2示出该系统的整体软件逻辑.左边传感器的输出值作为识别和定位模块的输入值,绘制车辆周围物体.接下来,规划模块选择车辆行为,生成目标路线.最后,控制模块进行计算,向每一个执行器输出命令值.

在自动驾驶过程中,该软件能够依次进行识别、决策、行动,并在人类认知和行动模式下实现对车辆的自动驾驶控制.

人机界面(HMI)要与这些软件同时进行工作.HMI的目标就是将软件识别和决策过程的结果传递给驾驶员,使得驾驶员能够进行某项行为(如按下一个开关或按钮).该软件营造出驾驶员与车辆之间相互合作的关系,也正是丰田“移动队友概念”的题中之义.

识别功能

自动驾驶系统的识别功能一定要能够通过探测车辆周围的其它车辆和物体,通过识别这些车辆和物体的形状鉴别该车与其它车辆或物体之间的空间,不留任何盲点地监控车辆周围情况,进而仿真真人驾驶员的动作.然而,每种传感器都有自身的优劣势.因此,识别模块需要一种能够精确整合各个传感器输出结果的技术.

第一步,激光雷达系统(LIDAR)输出的反射点可被用来识别较小物体;第二步,反复检查每种车型的第一步输出结果,然后进行整合或分离;第三步,将毫米波雷达系统发出的目标信息、高精度地图、定位结果、摄像头识别结果进行进一步整合,该过程能够保持较高级别的识别精度和鲁棒性,当激光雷达系统(LIDAR)在雨天处于劣势时,帮助其实现对周围环境的稳定识别.

定位功能

如下几点对于自动驾驶控制精确稳定地识别驾驶员车辆的位置来说非常重要:

1. 通过参考地图信息(静态结构信息)来提升识别精度和可靠性.

2. 通过参考地图信息提前预判车辆行驶动作(道路情况的复杂性).

特别是上述第二点对于提升以驾驶员车辆相关车道标识位置识别结果为基础的LKA系统的操作稳定性和可靠性非常重要.

GPS系统是一种广为人知的定位系统.然而,GPS的误差范围可达到50 m.而带有惯性测量装置(IMU)系统,测量结果虽然更为精确,但也只能将误差范围精确到10 m左右,这种方法无法应用在车道间隔距离小于5 m的道路自动驾驶系统中.在诸如隧道、高架桥下方等这种完全或不完全覆盖交通环境下,这些系统也不能完全估算车辆的位置,无法精确预判驾驶员车辆状态.

因此,自动驾驶系统将其从前方摄像头在模拟路面上获取的图像信息与GPS和IMU预估的位置结果进行整合,进而判断驾驶员车辆的精确位置.该系统的水平误差范围可达到0.1 m,垂直误差范围达到0.5 m,在各种交通环境中都能够实现稳定的位置预估.

规划功能(动作规划和路线生成)

规划器是采用识别和定位功能生成的结果,模拟驾驶员选择出所需采取的驾驶行为(如驶入或者驶出高速公路,变换车道等),然后生成所需路线.规划模块一个非常重要的功能就是能够在自动驾驶系统中,对驾驶经验丰富的驾驶员的行为进行仿真,实现驾驶决策过程.

首先,计算可能出现驾驶行为的车道区域,确保车辆能够在规定区域行驶并到达设定目的地.采用从普通车辆导航系统中获取的路线信息、从地图获取的车道和道路标记信息、限速信息等进行计算作为输入值.此外,规划模块也可在驾驶车道范围内生成路线,如确定是否继续靠左行驶还是加速超车等.

驾驶车道线路(如保持在车道内或是变换车道)是由车辆行为定义的.然后,向每个车辆行为设置单元生成车辆行驶的实际道路.这些过程是由路线生成模块的路径规划执行的.考虑到许多制约因素的存在,如与前方车辆保持车距,根据线路形状、弯曲情况、道路限速情况等进行车速调整.在车辆状态参数处于不同情况下时,能够保证这些计算可以平稳运行.

控制器功能

控制器模块的功能是在规划模块生成的目标线路点信息的基础上进行计算,并向各个执行器输出命令值,以及该信息与当前车辆位置、车辆状态变量之间的差异.

因为垂直和水平变化率(道路表面坡度)很难采用诸如加速和偏航率传感器这样的自动传感器来进行预估,所以丰田自动驾驶系统采用了高精度地图.此外,因识别系统传递给规划器模块而延误输出的信息,可通过预测处理来实现对延误时间的补偿.这些因素都整合进入了丰田自动驾驶控制系统中,确保车辆能够按照目标行驶,实现对真人驾驶员的仿真模拟.

HMI功能

为了实现丰田“移动队友概念”,必须要进行彼此分享和交流驾驶员与车辆之间的行驶意图和驾驶决定.在自动驾驶系统中,HMI是确保实现驾驶员与车辆之间合作安全轻松驾驶的关键因素.

开发HMI系统的目的在于实现人车之间的精确交流,如驾驶意图和驾驶决定等.HMI系统包含下面4个因素:

1.系统操作状态(开或关);

2.驾驶员车辆附近的其他车辆及道路信息(车辆行驶信息、相对于其他车辆的位置);

3.驾驶员警惕程度(驾驶员需要特别注意的方向、驾驶员需要执行的动作和操作);

4.系统操控信息(转向、加速、减速状态).

丰田公司正在考虑显示器内容的正确性以及提高显示器的直观性.

公共道路的评估及展示

评估过程

如前所述,该自动驾驶系统的研发是假定建立在公路情境下(如车辆专用道路).为了评估该自动驾驶系统的有效性,丰田公司在的高速公路上进行了一项长度约7 km的测试.

该测试过程包含一些对定位技术比较有挑战的路段,包括一些GPS接受信号较差、不易分析出驾驶员线路中心的多线路路段.该测试路段还对识别和规划模块具有挑战性,如在交通拥堵情况下车辆驶入主车道、在目标交叉路口变换车道驶出某条公路等.该测试路段也包含一系列急转弯(转弯半径约100 m),这对于控制模块来说也具有挑战性.

展示成果反馈

2015年10月,丰田公司邀请国内外媒体体验了“公路队友系统”,并对外发布了最新的“移动队友概念”.

自动驾驶系统成功地展示了其执行操作的能力,如保持车道稳定,按照驾驶员意图驶入拥堵车道等.车辆整体表现异常平稳,比预期表现更为稳定.系统意图驶入道路、变换车道非常自然,实现了对真人驾驶员的仿真.除了对整个系统实现商业化之外,采用该项技术一步步地简化系统功能都会受到大众的欢迎.

丰田公司将会在以上各种测试的基础上,持续对自动驾驶系统进行技术改进.

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