自主车辆感知、建图与目标跟踪技术

第1章 绪论 人工智能经过60多年的发展已经取得了巨大进步，目前正呈现增长之势。近年来，国内外人工智能研究出现前所未有的良好发展环境，各种人工智能新思想和新技术如雨后春笋般破土而出，人工智能的产业和应用领域更加拓展。人工智能的快速发展是国际科技发展的大势所趋，将引领一轮新的机器革命，促进世界产业结构调整，为经济复苏与发展注入正能量。 智能交通是一种新型的交通系统或装置，是人工智能技术与现代交通系统融合的产物，也是人工智能一个新的具有蓬勃发展与广泛应用前景的产业领域。随着国民经济的发展和科学技术的进步，人民群众的生活水平逐渐提高，他们期盼更为便捷和舒适的交通工具，智能交通能够提供这种保障。 1.1 智能车辆的定义及研究意义 智能车辆(intelligent vehicle， IV)是智能交通的核心技术之一，是研究道路上人工智能的一门学问。什么是智能车辆？研究智能车辆具有什么重要意义？ 1.1.1 智能车辆的定义 智能交通系统(intelligent transportation systemk， ITS)是一类将智能信息处理技术、传感技术、通信技术和控制技术等融合于整个交通运输体系，实现人脑、路、车的有机结合与密切协调，建立起一种大范围、全方位、实时、准确和高效的交通运输综合管理系统。顾名思义，智能交通系统就是应用人工智能技术的交通系统。 智能车辆是智能交通系统的重要组成部分，有利于降低日趋严重的交通事故发生率，提高现有道路交通的效率，在一定程度上缓解能源消耗和环境污染等问题，是世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，已成为许多发达国家智能交通系统的发展重点。未来的交通系统将是基于车-车、车-路等信息交互的人、车、路一体化的智能交通系统，其组成主要包括地面智能控制中心、地面智能设备和智能车辆三部分。地面智能控制中心负责统筹区域内所有智能车辆的运行，提供车辆全局路径规划与导航的重要信息；地面智能设备提供详细的环境信息，包括十字路口四端和车道线的位置、交通信号灯工作状况等信息，可帮助自主驾驶的智能车辆实现高精度定位；智能车辆感知自身周围环境，保证车辆舒适安全行驶，直至局部路径规划与决策，控制汽车实现快速、安全的自主驾驶。智能交通系统需要具备对驾驶环境和交通状况的全面实时感知和理解的能力，其中具备自主规划与控制及人机协同操作功能的智能车辆是实现未来智能交通系统的关键。 智能车辆是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统[3]。它集中运用了计算机、传感器、信息融合、通信、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。智能车辆包含自主驾驶车辆的概念，除此之外，智能性还体现在：可感应雨水和雨量的智能雨刷、可根据路况控制悬架行程的智能悬架、以巡航控制为代表的各种辅助驾驶系统、以碰撞预警为代表的各种智能安全系统等。自主驾驶车辆是智能车辆的高级阶段和集大成者，这种车辆能像人一样会“思考”“判断”“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂的道路环境下，它的“大脑”能随机应变，自动选择*佳方案，指挥汽车正常、安全地行驶。 智能车辆系统(intelligent vehicle system， IVS)感知驾驶环境，提供车辆控制等信息，协助驾驶员进行*佳的车辆操纵。智能车辆系统是超越现有主动安全系统的新一代车辆系统，可能由在线导航系统支持驾驶决策。 汽车业相对发达的美国为智能车辆定义了三个发展阶段的目标。**个阶段是对汽车的功能扩展，利用互联网技术增加娱乐功能与生活服务功能以提高驾驶的舒适体验；第二个阶段是辅助驾驶阶段，其重点之一是提高汽车的安全性；第三个阶段才是真正的自主驾驶阶段。在过去的几十年，汽车上已经安装了很多智能化系统，如车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、智能雨刷、智能悬架、防打瞌睡系统，以及紧急车道辅助系统等，而自主驾驶汽车所需的各种关键技术近年来已经不断得到确认。 自主驾驶车辆是智能车辆发展的高级阶段，它能综合利用所具有的感知、决策和操控能力，在特定的环境中，代替人类驾驶员独立地执行车辆驾驶任务[2]。基于智能交通系统的新一代自主驾驶的智能车辆将具有以下功能。 (1)更全面的环境感知与理解：人类驾驶员存在视野范围、精神状态和驾驶经验等多种影响环境感知与理解的因素，而自主驾驶系统将采用多源信息融合技术把相关环境的不完整信息加以综合和互补，实现对环境更加全面稳定的感知。 (2)复杂交通状况下的驾驶行为决策：自主驾驶车辆能完成出入匝道、高架桥，以及在动态车流条件下的自主超车、汇入车流等复杂操作；将具备复杂车流条件下的多车辆协同驾驶功能。 (3)复杂天气条件下完成辅助驾驶：在复杂天气条件下，自主驾驶车辆能够将环境感知系统所提取的环境特征与先验环境模型进行整合，以增强现实可视化的方式将环境逼真地显示出来，辅助驾驶员完成感知决策。 (4)能在面临危险时为驾驶员提供宝贵的应急处理时间，或者代替驾驶员进行自主应急处理：新一代的自主驾驶系统将能够分析驾驶员的操控能力和辅助驾驶系统的适用范围，实现交互式多目标仲裁机制，从而在面临危险时为驾驶员提供宝贵的应急处理时间，或者代替驾驶员进行危险应急处理。 1.1.2 智能车辆研究对国民经济和国防建设的意义 发展智能车辆包括自主驾驶技术对于满足交通、能源和制造业领域的国家重大需求具有重要意义。安全、节能、环保是近年来国际汽车生产业提出的发展目标。对我国而言，*近20年交通运输的迅猛发展带来了安全、节能、环保方面的严峻挑战，而智能车辆的研究和发展是解决安全、节能和环保问题的重要途径。 首先，智能车辆提高了汽车驾驶的舒适性和安全性，降低了能源消耗，减轻了对环境的污染。以智能悬架和车联网为例，前者能有效地改善汽车的颠簸，使用户拥有了更好的体验；后者在目前发展阶段也能有效地缓解拥堵压力，有效利用交通资源，同时驾车时间更短，且减少了碳排放和能源消耗。更重要的是，智能车辆能有效提高汽车的安全性，减少交通事故的发生。已经开发的各种辅助驾驶系统，如前方碰撞预警、车道偏离预警、倒车辅助系统、驾驶员打盹警告系统等，都能对行车安全提供有效帮助。研究表明，通过先进的智能驾驶辅助技术有助于减少50%～80%的道路交通安全事故。在智能车辆的高级阶段，即自主驾驶阶段，甚至可以完全避免交通事故，把人从驾驶过程中解放出来，这也是智能汽车*吸引人的价值魅力所在。汽车交通事故在很大程度上取决于人为因素，自主驾驶汽车由计算机精确控制，可以有效减少酒驾、疲劳驾驶、超速等人为不遵守交通规则导致的交通事故。相对有人驾驶车辆，自主驾驶车辆具有以下优点：①响应时间短，环境测量准确；②可消除盲区；③驾驶行为统一规范；④不存在疲劳、慌张的情况。因此，从技术层面上讲，研究自主驾驶技术将大幅减少交通事故，提高驾驶安全性，甚至可能实现交通零伤亡的目标。 其次，智能车辆将改变当前道路交通基础设施状况，影响汽车运输相关产业的发展。智能车辆的运行需要配套的交通基础设施，以促进整个交通系统向智能化发展。在此过程中，需要进行大量的基础设施改造或升级，例如，为实现自主驾驶，需要在交叉路口、路侧、弯道等布置引导电缆、雷达反射性标识、传感器、通信设施等。智能车辆的运行也必将带动更多的上下游产业发展，包括上游的元器件和芯片生产企业，中游的先进传感器厂商、汽车厂商、能够提供智能驾驶技术研发和集成供应的汽车电子供应商和软件平台开发商，以及下游的系统集成商、通信服务商、平台运营商和内容提供商等。作为国民经济支柱的汽车产业智能化发展，必然对国民经济发展做出更大的贡献。 再次，从创新和竞争角度，智能车辆研究将显著提升我国汽车产业的竞争实力。在汽车自主驾驶领域，我国与发达国家基本上还处于同一发展阶段。自主驾驶是汽车领域的一次重大变革，也是我国提高自主品牌的市场占有率和总利润的一次绝佳机会。也就是说，自主驾驶技术的研究有可能使国内的汽车产业与国外同行处于同一竞争水平。因此，发展包含自主驾驶在内的智能车辆关键技术，将有利于我国汽车产业摆脱长期依赖国外先进技术、自主创新不足、自主产品少的困难局面，对于提高国有自主品牌的市场占有率和总利润、推动我国建设创新型国家具有重要意义。 *后，自主驾驶技术是无人作战系统的核心技术之一。美国陆军已开始执行新一轮无人驾驶军用车辆的采办计划，该计划提出美国陆军三分之一的军用车辆实现无人化，这对我军的无人作战系统提出了严峻的挑战。因此，非结构化道路智能车辆行驶技术和自主驾驶技术的研究，能够有效促进我国无人作战系统的研发部署进程，对进一步增强我军武器装备实力具有重要意义。 1.1.3 自主驾驶车辆与人工智能 智能车辆，就是在普通车辆的基础上增加先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全状态或危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，*终实现替代人来操作的目的。也就是说，自主驾驶汽车必须要能够执行一系列的关键功能，即它必须知道周围发生了什么，必须知道它在哪里和它想去哪里，必须具有推理和决策的能力从而制订安全的行驶线路，而且必须有驱动装置以操纵车辆的转向和控制系统。因此，要让智能车辆走进人们的生活，需要有导航信息资料库、全球定位系统(global positioning system， GPS)、交通管理中心提供的实时前方道路状况的信息系统、车辆防碰系统、紧急报警系统，以及无线通信系统等。可以说，智能车辆不是某个单一的系统，它应该是不同系统的整合，通过传感器和车联网等，同时实现车与外部世界的连接及车与车之间的连接与通信。简而言之，自主驾驶车辆是一类通过传感器感知环境和自身状态，实现未知环境中面向目标的自主运动，并完成一定作业任务的车辆。 综上所述，加上考虑道路环境和天气条件复杂多变等情况，实现车辆全自主驾驶的难度极大。要在所有区域和全天候条件下像人类驾驶员一样对车辆状态和环境变化做出实时的判断，并且相应地改变车辆驾驶方法，保证车辆安全行驶，自主驾驶系统必须具备很高级别的人工智能。可以说，智能车辆技术是各种人工智能方法的综合体现，包括感知技术、规划与决策方法、自动跟踪控制技术、机器学习方法等。智能车辆与机器人一样，都是人工智能技术的*佳应用场景。 1.2 智能车辆关键技术 智能车辆技术按功能层次可以分为智能感知/预警系统、辅助驾驶系统和全自主驾驶系统三层。上一层技术是下一层技术的基础，这三个层次具体如下所述。 1. 智能感知/预警系统 利用各种传感器对车辆自身、车辆行驶的周围环境及驾驶员本身的状态进行感知，必要时发出预警信息。智能感知/预警系统主要包括碰撞预警系统(collision warning system， CWS)和驾驶员状态监测系统。碰撞预警系统主要包括前方碰撞警告、盲点警告、车道偏离警告、换道/并道警告、十字路口警告、步行人检测与警告、后方碰撞警告等。驾驶员状态监测系统主要有驾驶员打盹警告系统、驾驶员位置占有状态监测系统等。 2. 辅助驾驶系统 利用智能感知系统的信息进行决策规划，给驾驶员提出驾驶建议或部分地代替驾驶员进行车辆控制操作。辅助驾驶系统主要包括巡航控制系统、车辆跟踪系统、准确泊车系统及精确机动系统。 3. 全自主驾驶系统 全自主驾驶系统是智能车辆技术的*高层次，它由车载计算机全自动地实现车辆所有感知、判断决策和操作功能。 为支持上述功能，需要以下若干关键技术。 1.2.1 感知技术 智能车辆系统可靠运行的前提是通过各种传感器准确地捕捉环境和车辆自身的状态信息并加工处理，随后发出预警或者自动操控车辆。研究如何将传感器传来的信