基于V2V技術的智能駕駛汽車自動跟隨技術探究

摘 要：隨著智能交通系統的快速發展，智能駕駛汽車逐漸成為未來交通的重要發展方向。自動跟隨技術是智能駕駛汽車的關鍵技術之一，其中V2V（Vehicle-to-Vehicle）技術可以實現車輛之間的通信和協同，提高道路安全性和交通效率。本文將詳細介紹智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術的實現過程，包括V2V通信技術、感知模塊、預測模塊、定位模塊和自動跟隨算法等方面。

關鍵詞：V2V技術 智能駕駛 自動跟隨技術

1 緒論

智能駕駛汽車是指通過傳感器、控制器和計算機等設備，實現車輛的自主感知、決策和控制，以實現安全、高效和舒適的行駛。自動跟隨技術是智能駕駛汽車的重要功能之一，可以實現車輛對目標車輛的自動跟隨，提高道路安全性和交通效率。V2V技術是一種車輛之間的直接通信技術，可以實現車輛之間的信息共享和協同。在智能駕駛汽車中，V2V技術可以用于車輛之間的位置、速度、方向等信息的傳遞，以及車輛之間的協同控制。

2 V2V通信技術

2.1 V2V通信技術概述

V2V通信技術是一種車輛之間的直接通信技術，可以實現車輛之間的信息共享和協同。在智能駕駛汽車中，V2V通信技術可以用于車輛之間的位置、速度、方向等信息的傳遞，以及車輛之間的協同控制。

2.2 V2V通信技術的實現

V2V通信技術的實現主要包括以下幾個步驟。

（1）車輛設備安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝V2V通信設備，包括無線通信模塊、天線等。同時，需要對設備進行配置和調試，以確保其正常運行。

（2）車輛間信息傳遞：通過V2V通信技術，智能駕駛汽車可以與其他車輛進行信息傳遞，主要目的是讓車輛能夠相互識別并建立通信連接。車輛會廣播自己的身份信息，包括車輛ID、位置等。其他車輛收到廣播信息后，會進行解析并與自己的車輛信息進行比對，從而確定是否建立通信連接。這些信息包括車輛的位置、速度、方向等，以及交通狀況、道路信息等。通過這些信息的傳遞，車輛可以相互了解彼此的狀態和意圖，以實現協同控制。

（3）協同控制：車輛發現和車輛認證完成后，V2V通信的雙方就可以開始進行信息交換。在這一步驟中，車輛會根據交通環境和自身狀態，將相關信息以廣播或單播的方式發送給其他車輛。這些信息可以包括車輛位置、速度、加速度、制動狀態等。同時，車輛也會接收其他車輛發送的信息，并進行解析和處理。信息交換是V2V通信技術的核心功能，它使得車輛能夠實時共享路況、交通信號、緊急事件等信息，從而實現更加智能化、安全高效的交通管理。通過V2V通信技術，智能駕駛汽車可以與其他車輛進行協同控制。例如，當一輛車需要變道時，它可以向其他車輛發送變道請求，其他車輛可以接收并響應請求，以實現安全變道。此外，當道路上出現障礙物時，車輛可以通過V2V通信技術相互提醒，以避免碰撞事故的發生。

2.3 V2V通信技術的優勢

V2V通信技術具有以下優勢。

（1）提高道路安全性和交通效率：通過V2V通信技術，車輛可以相互了解彼此的狀態和意圖，以實現協同控制。這可以減少交通事故的發生率，提高道路安全性和交通效率。

（2）減少擁堵現象：通過V2V通信技術，車輛可以實時了解道路交通狀況和交通擁堵情況。這可以幫助駕駛員選擇最佳路線，避免擁堵現象的發生。

（3）節能環保：通過協同控制，車輛可以更加高效地利用能源和減少排放。這有助于降低環境污染和能源消耗。

3 感知模塊

3.1 感知模塊概述

感知模塊是智能駕駛汽車的重要組成部分，可以從環境中收集信息并從中提取相關信息。在自動跟隨技術中，感知模塊的主要作用是捕捉目標車輛的位置、速度等信息，并預測其行為。

3.2 感知模塊的實現

感知模塊的實現主要包括以下幾個步驟。

（1）傳感器安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝多種傳感器，包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等。同時，需要對傳感器進行配置和調試，以確保其正常運行。

（2）環境信息收集：通過傳感器收集周圍環境的信息。例如，激光雷達可以提供高精度的三維環境地圖；攝像頭可以提供豐富的視覺信息；毫米波雷達可以提供距離和速度信息。這些信息將被用于后續的處理和分析。

（3）信息處理和分析：對收集到的環境信息進行處理和分析。例如，通過圖像處理技術對攝像頭采集的圖像進行處理和分析；通過雷達數據處理技術對毫米波雷達采集的數據進行處理和分析；通過地圖匹配技術將激光雷達采集的三維地圖與高精度地圖進行匹配。這些處理和分析的結果將被用于后續的目標識別和行為預測。

（4）目標識別和行為預測：通過感知模塊對目標車輛進行識別和跟蹤。這可以通過基于機器學習的目標檢測算法實現。同時，根據歷史軌跡和當前狀態預測目標車輛的未來行為。這可以通過基于機器學習的行為預測算法實現。預測結果將被用于后續的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。

4 預測模塊

4.1 預測模塊概述

預測模塊是智能駕駛汽車中用于預測目標車輛行為的重要模塊。通過分析目標車輛的歷史軌跡和當前狀態，預測模塊可以預測其未來的行駛軌跡和速度等信息。這對于自動跟隨技術至關重要，因為它可以幫助智能駕駛汽車確定合適的跟隨軌跡和控制指令。

4.2 預測模塊的實現

預測模塊的實現主要包括以下幾個步驟。

（1）歷史軌跡提取：從感知模塊獲取目標車輛的歷史軌跡數據，包括位置、速度、加速度[1]等信息。這些數據將被用于后續的行為預測。

（2）行為模型建立：基于歷史軌跡數據，建立目標車輛的行為模型。這可以通過基于機器學習的行為預測算法實現，例如基于神經網絡[2]和行為預測算法[3]。行為模型可以根據目標車輛的行駛歷史和當前狀態，預測其未來的行駛軌跡和速度等信息。

（3）預測結果輸出：將行為模型的預測結果輸出給自動跟隨算法。預測結果包括目標車輛的未來行駛軌跡和速度等信息，這些信息將被用于后續的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。

5 定位模塊

5.1 定位模塊概述

定位模塊是智能駕駛汽車中用于確定自身位置的重要模塊。在自動跟隨技術中，定位模塊需要提供準確的自身位置信息，以便于計算出跟隨軌跡和控制車輛行駛。

5.2 定位模塊的實現

定位模塊的實現主要包括以下幾個步驟。

（1）傳感器安裝和配置：在智能駕駛汽車上安裝多種傳感器，包括GPS、IMU等。同時，需要對傳感器進行配置和調試，以確保其正常運行。

（2）位置信息獲取：通過GPS（Global Positioning System）和IMU（Inertial Measurement Unit）等傳感器獲取自身的位置信息。GPS可以提供高精度的位置信息，但可能會受到遮擋和多徑效應的影響；IMU可以提供角速度和加速度信息，但需要結合地圖進行位置解算。這些位置信息將被用于后續的定位和跟隨計算。

（3）位置解算和地圖匹配：通過地圖匹配技術將傳感器獲取的位置信息與高精度地圖進行匹配。這可以幫助提高位置信息的準確性和魯棒性。匹配后的位置信息將被用于后續的自動跟隨算法的計算和控制指令的生成。在地圖和自動駕駛上有基于高精度地圖的自動駕駛地圖引擎模型[4]、基于地圖匹配的輔助定位算法研究[5]諸如此類的研究。

6 自動跟隨算法

6.1 自動跟隨算法概述

自動跟隨算法是智能駕駛汽車中用于實現自動跟隨的核心算法。該算法需要根據目標車輛的位置、速度等信息，計算出自身的行駛軌跡和控制指令，以實現自動跟隨。

說明：數據由八個字節組成，前兩個字節為數據包頭固定不變，第三個字節為主指令，第四個字節至第六個字節為副指令，第七個字節為主指令和三個副指令的直接求和并對 0XFF 取余得到校驗值，第八個字節為數據包尾，固定不變。

6.2 自動跟隨算法的實現

自動跟隨算法的實現主要包括以下幾個步驟。

（1）目標車輛位置和速度獲取：從感知模塊獲取目標車輛的位置和速度信息。這些信息將被用于后續的自動跟隨計算和控制指令的生成。

（2）跟隨軌跡計算：根據目標車輛的位置和速度信息，計算出自身的跟隨軌跡。這可以通過基于控制理論的軌跡規劃算法實現，例如基于PID（Proportional-Integral-Derivative）控制的軌跡規劃算法，首先設定目標軌跡：明確所需的目標軌跡，這可以通過事先進行實地調研、利用計算機模擬或根據任務要求等方式得到。目標軌跡可以是簡單的直線、曲線，也可以是復雜的多段式軌跡。

傳感器測量：通過傳感器對機械設備或車輛的位置、速度、加速度等狀態進行測量。傳感器可以是編碼器、陀螺儀、雷達、攝像頭等，用于實時采集運動數據并計算當前狀態信息。

計算誤差：將目標軌跡與當前狀態進行比較，計算得出位置誤差、速度誤差等。這些誤差信息將作為PID控制器的輸入。

計算PID控制參數：根據誤差信息，通過PID控制算法計算得出控制參數。這些參數包括比例系數、積分系數和微分系數，它們將決定控制量的大小和變化趨勢。

計算控制指令：根據PID控制參數和當前狀態信息，計算得出控制指令。控制指令可以是速度指令、加速度指令、轉向角度指令等，用于指導機械設備或車輛按照預定的軌跡進行運動。

執行控制指令：將計算得到的控制指令傳遞給機械設備或車輛的執行器（如電機、液壓缸、轉向機構等），使其按照指令進行動作。

實時調整控制參數：在運動過程中，可能會出現各種干擾和誤差，導致機械設備或車輛偏離目標軌跡。為了保持軌跡的準確性，可以實時調整PID控制參數。通過監測誤差信息的變化趨勢，可以判斷當前的控制參數是否合適，并根據需要進行調整。

（3）控制指令生成：根據計算出的跟隨軌跡和控制要求，生成相應的控制指令。這可以通過基于控制理論的控制器實現，例如基于PID控制的控制器。生成的控制指令將被用于后續的車輛控制和跟隨行駛。

（4）車輛控制和跟隨行駛：根據生成的控制指令，對車輛進行控制和跟隨行駛。這可以通過車輛控制系統實現，例如通過CAN（Controller Area Network）總線將控制指令發送給車輛控制系統，實現對車輛的精確控制和跟隨行駛。

7 未來展望

隨著技術的不斷進步和研究的深入，智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術將會有更多的發展前景。

7.1 更高級別的自動化

當前的自動跟隨技術主要集中在車輛間的協同控制，未來可能會進一步實現更高級別的自動化，包括自動規劃路徑、自動變道、自動超車等。

7.2 車路協同系統

V2V技術將不僅限于車輛之間的通信，還將與基礎設施（如交通信號燈、路側單元等）進行通信，實現車路協同，進一步提高道路安全性和交通效率。

7.3 人工智能與機器學習的融合

隨著人工智能和機器學習技術的發展，未來的自動跟隨算法可能會更加智能化，能夠更好地適應各種復雜的交通環境。

7.4 跨平臺協同

未來的智能駕駛汽車可能不僅限于單一車輛的自動跟隨，還可能實現多車協同，形成一個高效、安全的交通系統。

7.5 隱私保護與數據安全

隨著V2V技術的廣泛應用，如何保護用戶隱私和數據安全將成為重要議題。未來需要研究如何在保證數據有效利用的同時，確保用戶隱私不被侵犯。

總的來說，智能駕駛汽車自動跟隨V2V技術有著廣闊的發展前景，將為未來的智能交通系統帶來革命性的變化。我們期待在不遠的未來，智能駕駛汽車能夠真正實現安全、高效、舒適的行駛，為人類生活帶來更多便利。

基金項目：桂教科研〔2023〕2號，廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“智能駕駛汽車自動跟隨技術研究”（編號：2023KY1453）；柳州鐵道職業技術學院2022年度校級立項項目“大學生電子設計競賽訓練實驗箱研發”（編號：2022-KJB02）。

參考文獻：

[1]趙津，張博，潘霞，謝蓉.車聯網通信技術及應用前景研究[J].時代汽車，2021（06）：15-16+32.

[2]李晨.基于組合神經網絡的車輛駕駛行為預測[D].北京：北京交通大學，2022.

[3]陳娟.城市智能汽車周圍環境的時空行為預測算法研究[D].成都：電子科技大學，2020.

[4]王艷.基于高精度地圖的自動駕駛地圖引擎模型[J].北京測繪，2024（01）：24-30.

[5]王偉，杜旭洋，黃平，等.基于地圖匹配的輔助定位算法研究[J].電子測量技術，2023（23）：14-19.