自動駕駛控制系統的設計

自動駕駛控制系統的設計

對于汽車自動駕駛來說，汽車自動駕駛控制系統設計的關鍵有以下兩點:①汽車自動駕駛控制系統設計的關鍵。不需要駕駛員對車輛進行控制；②車輛需要能夠對自身位置有個比較精確的判斷，同時能夠對下一時刻的位置做出準確的預測。眾所周知，汽車駕駛需要對即將發生的事情做出預測，但對目標事件的預測又具有不確定性。而自動駕駛汽車的控制系統需要對這種不確定性進行處理，這樣控制系統的設計將變得更加復雜。

自動駕駛控制系統架構總共分為4層。第1層為智能傳感模塊，包括GPS、普通雷達、激光雷達、攝像頭及地圖。第2層為基于地圖信息的定位與感知模塊，該模塊整合了地圖與傳感器的信息，用來預估當前車輛行駛環境信息。該信息表示為，代表當前時刻t下的車輛狀態；代表當前時刻t下的環境狀態。第3層為規劃與控制模塊，并且該模塊由3個子模塊組成。變量參考模塊處理一系列的參考量并且產生控制的輸入量由于該模塊產生的控制輸入量主要由駕駛員模型產生，因此可以通過對模型的調整制定不同的駕駛習慣。環境感知模塊用來預測時刻T的環境狀態，并產生變量。在每個采樣時刻，模型預測控制器通過計算，得出一個最優的變量輸入順序，然后根據輸入的變量產生一系列的控制命令。第4層稱為底層驅動模塊，該模塊將控制命令轉換成執行機構的控制命令，比如通過自適應巡航系統和電動助力轉向系統對車輛進行縱向和側向運動進行控制。

上述控制系統使用的數據來自于車輛行駛過程中的實時采集。當面對不同的駕駛工況時，這些數據會隨時變化，造成自動駕駛中預測行為的不確定性。因此，自動駕駛的可靠性成為行業內的一大挑戰，但車聯網與云計算的發展會促進自動駕駛技術的實施。

刊名：European Journal of Control（英）

刊期：2015年第24期

作者：Ashwin Carvalho et al

編譯：張冬冬