基于視覺感知的某純電動車輛車道保持系統設計

李敬斌

（江淮汽車集團股份有限公司，安徽 合肥 230601）

隨著智能輔助駕駛技術不斷進步，車道保持系統（Lane Keeping System，LKS）在某些國外品牌車型應用越來越多，由于車道線檢測、路徑跟蹤以及主動轉向等關鍵技術尚不成熟，純電動整車的匹配及驗證能力還不充分，使得國內自主品牌的應用車型較少，同時，作為智能輔助駕駛L3級目標必經階段，進行車道保持系統技術設計研究，提升系統整車匹配能力對于最終攻關純電動汽車智能輔助駕駛L3級目標具有顯著的促進作用。

本文涉及的車道保持系統是基于純電動車輛機器視覺感知，并在具有主動轉向功能的電動助力轉向系統（EPS）基礎上進行開發。系統通過獲取車身狀態和車路相對位置信息，對駕駛員駕駛狀態與意圖進行判斷，當車輛即將偏離車道且駕駛員無操作時，車道保持系統通過電動助力轉向系統糾正車輛的偏離行為，防止車輛跑偏，避免發生橫向碰撞事故。

1 車道保持系統設計方案

本車道保持系統采用基于目標轉角控制方案，通過設計車道保持人機交互控制策略和模式切換策略，最終逐步實現面向高速公路、小曲率彎道等特定工況下的自動駕駛的車道保持功能。車道保持系統架構圖如圖1所示，主要包括以下幾點。

圖1 車道保持系統示意圖

1）感知層：①主要由各類傳感器組成，進行車輛狀態參數采集，包括方向盤轉角、車速和橫擺角速度等信號；②外部傳感器進行周圍環境的檢測，主要是對車道線的識別的簡單處理；③還有其他傳感器負責對駕駛員是否介入車輛控制的監測。最后基于這些信息進行車路相對位置檢測和估計。

2）決策層：基于車輛狀態和駕駛員動作監測（如駕駛員的力矩、踏板信號等），判斷駕駛模式是繼續處于車道保持模式還是退出此模式。當監測到駕駛員介入時，交還車輛控制權給駕駛員。

3）控制層：主要依據感知層獲得的信號進行處理，基于模型預測控制（MPC）算法計算糾正車輛偏差所需要的理想轉角。

4）執行層：主要由電機控制器、電機和轉向機構組成。當處于車道保持時，電機控制器基于理想轉角控制電機帶動轉向機構進行主動轉向，實現轉角跟蹤。

車道保持系統總流程圖如圖2所示。車道保持系統激活時，感知層利用各種傳感器獲取車身狀態參數以及進行周圍環境檢測（主要包含車道線檢測），從而通過計算獲取車輛與道路之間的相對位置。決策層依據感知層的信息，進行模式判斷，判定車輛行駛狀態。當判定車輛處于車道保持工況時，當發生車輛偏離，控制層能根據感知和決策層所得到的偏差，通過合適的控制算法獲取合適的控制信號（期望轉角）。控制信號傳遞給轉向執行系統，主動控制方向盤轉向，從而實現對車輛的控制，實現車道保持功能。

圖2 車道保持系統總流程圖

2 硬件設計方案

車道保持系統硬件主要由視覺感知單元（視覺傳感器）、車身狀態傳感器和方向盤轉角轉矩傳感器、車道保持控制器、主動轉向執行機構以及與車輛狀態信號連接的網關組成，車道保持系統硬件架構設計如圖3所示。

圖3 車道保持系統硬件架構圖

2.1 視覺感知單元設計

視覺感知單元（視覺傳感器）主要由攝像頭圖像采集器、圖像處理器、MCU控制核心組成，采用基于單目攝像頭的目標識別方案，能夠提供車道線、前方車輛、路標標志、前方光源等相關信息，見圖4。

圖4 視覺傳感器的組成

視覺感知單元主要功能是獲取足夠的機器視覺系統要處理的最原始圖像。圖像傳感器是視覺檢測的核心部件，主要作用是將鏡頭所成的圖像轉變為數字信號輸出，并對數字信號進行處理，依據目標物特征提取目標；圖像存儲器用于存儲待處理的圖像文件等；MCU是進行運算的核心部件單元，采用Freescale的Qorivva MPC560xP微控制器設計。

2.2 車道保持控制器設計

車道保持控制器使用ControlBase_VT，對傳感器信號和執行器信號進行集中管理，對所設計的控制算法進行快速驗證，它支持硬件在環測試、臺架測試和實車測試。MCU采用MC9S12XEP100，底層驅動庫為SimuQuest公司的QuantiPhi，無縫集成入Matlab/Simulink環境中，可將車道保持系統的程序代碼一鍵自動生成，在控制器中燒寫程序后，可進行快速仿真和實車試驗驗證，見圖5。

圖5 硬件模塊圖

ControlBase_VT硬件接線圖見圖6。ControlBase_VT的通信模塊提供4路CAN總線、1路LIN和1路K線。4路CAN總線均為高速CAN總線，其傳輸速率可達1Mb/s。

圖6 ControlBase_VT硬件接線圖

2.3 軟件設計

軟件按照AUTOSAR架構設計，車道保持軟件算法主要涵蓋車道線檢測模塊、橫向控制模塊以及人機交互模塊。車道線檢測模塊主要基于機器視覺對車輛前方的道路車道線進行檢測識別，確定車輛所要行駛的路線。橫向控制模塊基于MPC算法采用橫擺角速度閉環控制得到期望方向盤轉角實現對車輛的橫向控制。人機交互模塊主要用于實現對駕駛員行為的監測，及時進行車輛控制權的切換。

2.3.1 車道線檢測模塊

車道線檢測模塊軟件設計流程如圖7所示。

圖7 車道線檢測控制邏輯流程圖

1）采集車輛環境圖像信息。

2）根據車輛環境圖像信息確定消失線位置、感興趣區域、匹配的車道線寬度的最大值和最小值。

3）根據消失線位置、匹配的車道線寬度的最大值和最小值在感興趣區域內進行邊緣檢測并搜索滿足車道線特征搜索條件的特征點。

4）對滿足車道線特征搜索條件的特征點往消失線以及預設的兩條車道水平線上進行投影，并在消失線上尋找消失點。

5）根據消失點位置進行反向搜索，提取車道邊界線的特征點，并根據車道邊界線的特征點確定車道線。

6）根據車道線建立帶狀區域，并利用置信度約束車道線位置和寬度。

2.3.2 橫向控制模塊

橫向控制模塊分為信號接收模塊和方向盤轉角計算模塊兩個子模塊。其中，信號接收模塊執行CAN信號接收功能，接收來自環境感知層的車輛相對于預瞄點的位置及方位偏差信號，以及接收車身傳感器采集的車輛橫擺角速度和質心側偏角信號。方向盤轉角計算模塊基于MPC（模型預測控制）控制器設計，以信號接收模塊的接收信息為輸入，MPC控制器輸出追隨理想道路中心線所需的橫擺角速度，經過PID控制后得出所需的前輪轉角θ，再轉化為理想方向盤轉角θ后作為模塊的輸出。

橫向運動控制算法仿照駕駛員的行為方式在即將經過的前方道路中心線中獲取道路位置信息，稱之為預瞄距離和預瞄點的選取；預瞄距離就好比是駕駛員向前方觀察路徑時所觀察的距離，而預瞄點就是在預瞄距離處所獲取的位于道路中心線上的路點，并以此分析預瞄點到期望軌跡的橫向偏差。通過當前車輛位置相對于預瞄點處的橫向位置偏差和方位角偏差以及車身傳感器的數據，通過MPC控制算法，就可以得出使車輛追隨理想道路中心線所需的理想橫擺角速度。對橫擺角速度理想值θ和實際值θ的偏差進行PID控制，并根據車輛逆動力學模型得出前輪轉角在每個控制周期所應當得到的姿態修正值（理想值）θ。將這一前輪轉角理想值由弧度制轉化為角度值后，再經過傳動比轉化，就可以得到使車輛追隨理想道路中心線所需的方向盤轉角值，橫向控制邏輯流程圖如圖8所示。

圖8 橫向控制邏輯流程圖

2.3.3 人機交互模塊

對于配置有智能輔助駕駛系統的車輛，需要設計一定的人機交互進行車道保持的進入和退出模式切換。

2.3.3.1 進入車道保持狀態判斷

當車輛處于非車道保持狀態時，可通過一個開關量進行切換進入車道保持狀態，進入車道保持狀態判斷邏輯流程圖如圖9所示。

圖9 進入車道保持狀態判斷邏輯流程圖

為了保證順利平穩且安全地進入車道保持狀態，需添加一些限制條件。

1）需要保證車路相對姿態偏差在一定范圍內，這樣可以防止方向盤實際值與期望值相差過大而導致進入車道保持模式時轉向速度過大，車輛不穩定且調整時間過長。

2）當車速較大時，若路況不好或其他不可控因素等，進入車道保持模式是不安全的，低速下進入車道保持模式，會讓人在心理上有安全感。

3）當有信號觸發，且其他條件滿足時，進入車道保持狀態。當沒有信號觸發時，無法進入車道保持狀態，進入車道保持狀態判斷見表1。

表1 進入車道保持狀態判斷

從圖9可知，只要任意一個條件沒有達到要求，就無法進入車道保持模式，要進入保持車道保持模式，需要檢測所有條件是否都滿足，只有當所有條件都滿足才可以進入車道保持狀態。

2.3.3.2 退出車道保持狀態判斷

當車輛處于車道保持時，對駕駛員和車輛狀態的監測具有十分重要的意義，判斷駕駛員對車輛的操作是主觀需求接管車輛還是錯誤操作，車輛是否變道、是否穩定、EPS是否接受上層信號控制等來決定是否繼續車道保持，由于所有這些信號重要度都一樣且是并列關系，所以只要有一個符合車道保持退出判定條件，整個系統就會立即退出，并通知人來接管車輛。

通常通過對方向盤施加轉矩來操控車輛的橫向運動，通過制動或油門控制車輛的縱向運動，本文駕駛員監測主要有駕駛員作用在方向盤上的轉矩信號T和轉矩持續時間t，人工制動信號Ped_state以及縱向加速度信號a，再決定是否退出車道保持模式。而車輛狀態監測主要有是否變道信號LaneChanging、EPS狀態信號EPS_state、橫擺角速度ω與側向加速度a以及持續時間t，退出車道保持狀態判斷邏輯流程圖如圖10所示。

圖10 退出車道保持狀態判斷邏輯流程圖

1）當發出轉向信號（打開轉向燈）時，認為進入變道模式，退出車道保持模式，轉向信號對車道保持狀態判斷見表2。

表2 轉向信號對車道保持狀態判斷

2）EPS_state信號表示EPS是否響應上層控制信號，值為0代表響應，值為1代表不響應，此時無法進行車道保持，應立即退出此模式并通知駕駛員接管，EPS狀態信號對車道保持狀態判斷見表3。

表3 EPS狀態信號對車道保持狀態判斷

3）橫擺角速度、橫縱向的加速度是表征車輛穩定性的參數，當這些值過大時認為車輛已經超出車道保持的控制范圍，應通知駕駛員接管車輛并退出車道保持模式。但為了防止噪聲干擾和瞬時的路面沖擊而造成誤判，故給每一項都增加一個時間閾值，橫擺角速度、縱向加速度、橫擺加速度對車道保持狀態判斷見表4～表6。

表4 橫擺角速度對車道保持狀態判斷

4）檢測到人工制動信號，當制動信號Ped_state=0，此時處于踩下踏板狀態，所以退出車道保持模式；當沒有人工制動時，Ped_state=1，對車道保持模式無影響，人工制動信號對車道保持狀態判斷見表7。

表5 縱向加速度對車道保持狀態判斷

表7 人工制動信號對車道保持狀態判斷

5）系統從傳感器中采集獲得駕駛員操縱方向盤轉矩T，當T大于一定閾值T時，且T持續時間t大于閾值時間t時，則認為駕駛員有接管車輛的請求，此時系統退出車道保持模式，當T小于閾值T時，則認為駕駛員沒有控制車輛的主觀需要。

為消除傳感器的噪聲干擾與對習慣使用小力矩操作方向盤的駕駛行為進行誤判，根據多次試驗與駕駛員開車習慣進行合理地調整轉矩閾值T，在此處選擇T=1.5Nm。同時為防止駕駛員的短時間誤操作或者路面對轉向系統的短時大沖擊而造成誤判，或因系統響應過慢，當需要接管時有頓挫感過度不平順，選擇合適的時間閾值t=0.2s。方向盤轉矩信號對車道保持狀態判斷見表8。

表8 方向盤轉矩信號對車道保持狀態判斷

從退出車道保持狀態判斷邏輯流程圖可知，只要有一個退出車道保持的條件達到要求，就立刻退出車道保持模式，并提醒駕駛員接管，要繼續保持車道保持模式，則需要檢測所有條件是否滿足，只有當所有條件都滿足時才可以繼續保持車道保持模式。

表6 橫向加速度對車道保持狀態判斷

3 結束語

本文基于純電動車輛提供一種車道保持系統設計方案，提高了駕駛的舒適性，提升了系統在純電動平臺匹配能力，為后續車輛運動控制、環境融合檢測、基于知識決策等智能駕駛關鍵技術的突破奠定了基礎，對最終攻關純電動汽車智能輔助駕駛L3級目標具有顯著的促進作用。