自動駕駛車輛中的傳感器技術(shù)與電器控制系統(tǒng)的融合發(fā)展

中圖分類號：U463.6 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0057-03

Development ofthe IntegrationofSensor Technologyand Electrical ControlSystemsin Autonomous Driving Vehicles

Song Juan

（School of Mechanical Engineering，Henan Institute of Technology，Xinxiang 453oo3，China）

【Abstract】The realisation of autonomous driving technology relies on the deep integration of sensor technology and electricalcontrolsystems.Inthesensorsystem，thecamera，lidarandmilimetrewaveradarformamulti-dimensional perception network through thecomplementary functionsof environment detectionand target recognition，providing realtimeroadconditioninformationforthevehicle.Theelectricalcontrolsystem iscentredonawire-controlledactuatorunit， combined with distributed hardwarearchitectureandenergy managementtechnology toachieve high-precision response to vehicle powerandstering.Based on thecore requirementsof the fusion design，the hierarchical controllogicis designed torealisethereal-timeandreliabilityofthefusioncontrol，andthis fusionarchitecturecan efectively improve the environmental adaptabilityand operational reliability of theself-driving vehicle.

【Key Words】 automated driving；sensor technology；electrical control system；in-line actuation

近年來，自動駕駛技術(shù)在全球范圍內(nèi)快速推進，逐步從試驗室研究走向商業(yè)化試點。隨著城市化進程加快與交通需求增長，傳統(tǒng)駕駛模式在安全、效率及能耗方面的局限性日益凸顯，亟需通過智能化技術(shù)解決道路擁堵、人為失誤等問題。汽車行業(yè)在電動化與網(wǎng)聯(lián)化的推動下，已形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的技術(shù)轉(zhuǎn)型趨勢，而自動駕駛作為關(guān)鍵趨勢，其發(fā)展高度依賴環(huán)境感知與車輛控制能力的突破。其中，傳感器技術(shù)承擔(dān)著實時捕捉外界信息的關(guān)鍵任務(wù)2；電氣控制系統(tǒng)負責(zé)將決策指令轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的車輛動作。兩者的協(xié)同能力直接決定了自動駕駛系統(tǒng)的可靠性，是實現(xiàn)全場景無人駕駛的核心挑戰(zhàn)。因此，本文將探討自動駕駛車輛中的傳感器技術(shù)與電器控制系統(tǒng)的融合發(fā)展，以期為自動駕駛技術(shù)的發(fā)展提供理論參考。

1傳感器技術(shù)

自動駕駛車輛依賴多種傳感器協(xié)同構(gòu)建環(huán)境感知能力，核心傳感器類型與特性見表1。其中，攝像頭通過光學(xué)成像捕捉道路標(biāo)線、交通標(biāo)志及障礙物輪廓，具備高分辨率與豐富細節(jié)表達能力；激光雷達基于激光脈沖探測物體距離與三維結(jié)構(gòu)，生成高精度點云數(shù)據(jù)，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境建模；毫米波雷達利用無線電波探測自標(biāo)速度與距離，具備全天候工作能力與強抗干擾性，適用于高速運動場景的實時追蹤；超聲波雷達通過聲波反射實現(xiàn)近距離障礙物探測，主要用于低速泊車輔助；慣性導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合陀螺儀與加速度計，持續(xù)輸出車輛姿態(tài)與位置變化，彌補其他傳感器瞬時數(shù)據(jù)缺口。

傳統(tǒng)分散的電子控制單元按功能邏輯重新劃分為物理或虛擬域，通過集中化運算與資源調(diào)度提升整車控制效率。典型的域劃分包括動力域、底盤域、車身域與智能駕駛域。動力域整合電機控制與電池管理系統(tǒng)；底盤域統(tǒng)籌轉(zhuǎn)向、制動及懸掛等動態(tài)調(diào)節(jié)；車身域負責(zé)燈光、空調(diào)等基礎(chǔ)功能執(zhí)行；智能駕駛域則專注于感知融合與決策運算。隨著硬件算力的持續(xù)迭代，部分架構(gòu)開始探索跨域融合方案，將動力、底盤等底層控制功能與高階智駕系統(tǒng)深度耦合，形成更靈活的可擴展性。基于此，域架構(gòu)的進化方向正逐步向中央計算平臺過渡，通過統(tǒng)一算力池動態(tài)分配資源，降低硬件成本，也為未來自動駕駛的多維協(xié)同與動態(tài)決策構(gòu)建底層支撐。

2電器控制系統(tǒng)

2.1 線控執(zhí)行系統(tǒng)

線控執(zhí)行系統(tǒng)通過電子信號替代傳統(tǒng)機械傳動鏈路，實現(xiàn)對車輛制動、轉(zhuǎn)向、油門及懸掛等關(guān)鍵部件的直接控制，如圖1所示。線控制動利用電機或液壓單元響應(yīng)電信號指令，快速調(diào)節(jié)制動力度并支持能量回收，同時可與車身穩(wěn)定系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化緊急制動效果。線控轉(zhuǎn)向以電子扭矩反饋和方向盤角度傳感器為基礎(chǔ)，結(jié)合可變轉(zhuǎn)向比算法靈活適配不同駕駛場景，例如低速泊車時提供輕便轉(zhuǎn)向手感，而高速巡航時增強方向穩(wěn)定性。電子油門系統(tǒng)通過電控單元將踏板信號轉(zhuǎn)化為動力輸出需求，精準(zhǔn)調(diào)節(jié)電機或發(fā)動機扭矩，確保加速線性與能量效率的平衡。此外，線控主動懸架依托動態(tài)調(diào)節(jié)減振器阻尼與車身高度，提升復(fù)雜路況下的乘坐舒適性與操控性。基于域控制器架構(gòu)，線控執(zhí)行器與感知、決策系統(tǒng)深度融合，可以形成從環(huán)境識別到動作執(zhí)行的低延時閉環(huán)，例如在避障場景中，決策層指令可以同步協(xié)調(diào)制動與轉(zhuǎn)向系統(tǒng)完成路徑修正。

2.2 控制域硬件架構(gòu)

3傳感器技術(shù)與電器控制系統(tǒng)的融合設(shè)計

3.1融合設(shè)計的核心需求

自動駕駛車輛中傳感器技術(shù)與電器控制系統(tǒng)的融合設(shè)計核心需求在于構(gòu)建高度協(xié)同的感知-決策-執(zhí)行閉環(huán)體系。首先需要實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)與控制系統(tǒng)指令的無縫銜接，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口和通信協(xié)議確保多模態(tài)感知信息能夠?qū)崟r轉(zhuǎn)化為車輛控制信號。這要求傳感器不僅具備環(huán)境感知能力，還需與制動、轉(zhuǎn)向等執(zhí)行機構(gòu)形成動態(tài)反饋機制，例如攝像頭捕捉的障礙物信息需在毫秒級時間內(nèi)觸發(fā)電子穩(wěn)定程序的介人。同時須解決異構(gòu)硬件兼容性問題，激光雷達的高精度點云數(shù)據(jù)需與毫米波雷達的測速信息在控制算法層實現(xiàn)時空同步，避免因傳感器采樣頻率差異導(dǎo)致的控制延遲。此外還需建立冗余容錯機制，當(dāng)單一傳感器因環(huán)境干擾失效時，控制系統(tǒng)需基于剩余傳感器的融合數(shù)據(jù)動態(tài)重構(gòu)決策邏輯，例如在強光導(dǎo)致攝像頭過曝時，車輛應(yīng)能依賴雷達與超聲波傳感器的復(fù)合輸入維持基礎(chǔ)避障功能[5]。

3.2融合設(shè)計的分層式控制邏輯

分層式控制邏輯通過構(gòu)建感知-決策-執(zhí)行的垂直架構(gòu)實現(xiàn)多級信息處理與指令傳遞。如圖2所示，感知層部署在車輛邊緣端完成原始數(shù)據(jù)清洗與特征提取，毫米波雷達的原始回波信號在此階段轉(zhuǎn)化為目標(biāo)距離向量，攝像頭采集的RGB圖像經(jīng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮為語義柵格。決策層依托域控制器進行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，將激光雷達點云與視覺識別結(jié)果映射至統(tǒng)一時空坐標(biāo)系，基于強化學(xué)習(xí)算法生成包含加速度變化率與轉(zhuǎn)向曲率的控制參數(shù)包。執(zhí)行層通過線控系統(tǒng)將抽象指令轉(zhuǎn)化為物理動作，電子助力轉(zhuǎn)向電機接收脈寬調(diào)制信號后驅(qū)動齒輪組實現(xiàn)方向盤轉(zhuǎn)角精確控制，同時電子穩(wěn)定系統(tǒng)實時監(jiān)測執(zhí)行偏差并反饋至決策層形成閉環(huán)。各層級間采用混合通信協(xié)議保障指令時效性，關(guān)鍵控制信號通過時間敏感網(wǎng)絡(luò)傳輸確保微秒級延遲，非實時數(shù)據(jù)則經(jīng)由車載以太網(wǎng)異步交互。

3.3實時性與可靠性的技術(shù)實現(xiàn)

自動駕駛系統(tǒng)中實時性與可靠性的技術(shù)實現(xiàn)依賴于多層級時間確定性架構(gòu)的構(gòu)建，在硬件層面采用多核SoC芯片組配置隔離式處理通道，為激光雷達點云處理分配專用DSP核實現(xiàn)每秒百萬級點云的濾波與聚類，同時通過內(nèi)存保護單元為制動控制算法劃定獨立安全域。通信協(xié)議棧集成時間敏感網(wǎng)絡(luò)與FlexRay雙總線結(jié)構(gòu)，前者承載攝像頭原始圖像流并實施基于IEEE802.1Qbv標(biāo)準(zhǔn)的流量整形，確保每幀 120ms 傳輸周期內(nèi)抖動小于 5μs ，后者傳輸?shù)妆P控制指令時啟用CRC32校驗與雙通道冗余傳輸機制。軟件層面部署混合關(guān)鍵性操作系統(tǒng)，對路徑規(guī)劃任務(wù)實施固定優(yōu)先級搶占式調(diào)度，并為障礙物識別算法配置時間監(jiān)控窗口，當(dāng)單次推理耗時超過 50ms 立即觸發(fā)降級策略。傳感器數(shù)據(jù)融合環(huán)節(jié)引入硬件級時間戳同步單元，將毫米波雷達與視覺系統(tǒng)的采集時刻對齊至GPSPPS信號 ±100ns 精度范圍內(nèi)，同時建立跨模態(tài)數(shù)據(jù)有效性矩陣，對超過3σ閾值的異常測量值實施動態(tài)加權(quán)剔除。

3.4 硬件-軟件協(xié)同優(yōu)化

異構(gòu)計算平臺通過集成GPU、FPGA及定制化ASIC處理單元實現(xiàn)算力資源的最優(yōu)分配，針對感知算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理任務(wù)部署專用張量核心加速器，同時在規(guī)劃控制環(huán)節(jié)保留CPU通用計算單元處理復(fù)雜邏輯決策。內(nèi)存子系統(tǒng)采用分級緩存策略，將高頻激光雷達點云數(shù)據(jù)存入L1緩存實現(xiàn)微秒級訪問，而地圖先驗信息則存儲于L2緩存平衡帶寬與容量需求。軟件層面實施模型量化與算子融合技術(shù)，將32位浮點運算壓縮為8位定點運算并重構(gòu)計算圖結(jié)構(gòu)，使得目標(biāo)檢測算法在保持 98% 精度的前提下降低 70% 計算延遲。總線系統(tǒng)運用時間敏感型網(wǎng)絡(luò)協(xié)議重構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸時序，為制動控制指令預(yù)留確定性傳輸通道，確保 100μs 內(nèi)完成驅(qū)動電機扭矩閉環(huán)調(diào)節(jié)。這種跨層優(yōu)化機制可以形成滿足ASIL-D功能安全等級的系統(tǒng)設(shè)計方案。

4結(jié)論

自動駕駛車輛的技術(shù)實現(xiàn)依賴于傳感器技術(shù)與電器控制系統(tǒng)的深度融合，兩者通過多層閉環(huán)架構(gòu)與故障容錯機制構(gòu)建出兼具動態(tài)響應(yīng)能力與功能安全性的智能駕駛平臺。傳感器網(wǎng)絡(luò)實時捕捉環(huán)境與車身狀態(tài)，為控制算法提供高維數(shù)據(jù)流，而電器執(zhí)行單元的精確驅(qū)動確保車輛行為與決策指令的動態(tài)匹配，形成從感知到執(zhí)行的完整鏈路閉環(huán)。在系統(tǒng)融合設(shè)計層面，分層式控制邏輯通過感知-決策-執(zhí)行的垂直解耦實現(xiàn)了計算負載的合理分配，時間敏感型通信協(xié)議與硬件冗余設(shè)計則從傳輸通道層面強化了實時性與可靠性，進而適應(yīng)城市道路、高速巡航及極端天氣等多場景挑戰(zhàn)。

參考文獻

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[3]郭建宏.多傳感器融合在自動駕駛汽車環(huán)境感知中的應(yīng)用[J].汽車維修技師，2025（2）：13-14.

[4]郭建宏.基于傳感器融合技術(shù)的自動駕駛車輛軌跡跟蹤與控制方案研究[J].時代汽車，2024（16）：13-15.

[5]梁洪波.基于DCA的自動駕駛車輛傳感數(shù)據(jù)融合方法研究[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，44（2）：121-125，144.

（編輯楊凱麟）