帮你理解无人驾驶的环境感知和路径规划

据业内专家估计,无人驾驶汽车,2020年将可能达到技术成熟,大规模上路运营。今年的9月6日,美国众议院为全球第一部自动驾驶法案投票,让人们进一步看到了,无人驾驶临近的曙光。 作为一个技术控,忍不住想知道,在车来人往的繁华都市里,在崎岖不平的乡村小路上,如果都能无人驾驶,它是怎样做到的? 闭上眼睛,按照我们熟悉的驾车过程设想一下, 开车上路这件事,涉及到四个方面:驾驶员,汽车,道路,行人和车辆等“共路人”。处理好无人车与这些主体之间的关系,无人车应该可以畅行无阻,指哪打哪了吧。 无人驾驶汽车,让汽车除了做好自己本职工作,还要做好“人”的工作。 我们通常对驾驶员的要求:会开车,会认路。 分解会开车技能,包括知道什么时候加油;什么时候刹车;有车同向或者相对开过来,怎样处理;有行人出现在路上,怎样处理;路上突然出现了大石头或者大水坑,怎样处理;下雨下雪,要不要处理。 分解会认路技能,从张庄到李庄,一共有几条路,怎么走;走在路上,知道自己现在在哪里,大约还要多久能够到达李庄。 无人驾驶系统就是代替人,做好开车和认路这两件事。 1环境感知 环境感知,认路能力的一部分,通过传感器,采集周边和自身信息,实时发送给处理器,形成对周边环境的认知模型。从尺度上划分,环境感知包括定位和环境扫描两个层次。环境感知是无人驾驶系统其它技术的数据基础,为路径规划、实时决策和行车控制提供依据。 按照前文所述的两个层次,选择适用的传感器。 定位,需要在大尺度上确定自己所处的位置,这个数据一般从GPS或者斗导航系统获得。环境扫描,选择的传感器,按照远近不同,环境不同,同时使用激光雷达,视觉识别系统和毫米波雷达,形成组合,共同完成。 1.1定位 定位主要依靠全球卫星定位系统,获得经纬坐标。GPS,每个智能手机都自带的功能,我们自然不陌生。北斗导航系统,是我天朝的骄傲。另外还有两个常见导航系统: Glonass,俄罗斯;伽利略,欧盟 。 定位系统的工作原理,不再赘述,自行百度。 在无人车上使用导航系统,获得车辆实时位置坐标,结合车辆管理系统内置的离线地图,可以直接调用以往积累的环境信息。比如Google拥有自己的3D地图,可以调用详细的街景信息。 我们常用的高德地图、百度地图,能够用于导航,都是这个道理。 1.2 环境扫描 按照适用距离,适用环境,精度,抗干扰能力要求不同去选择环境扫描传感器。目前常用的类型包括激光雷达,照相机,毫米波雷达,此外还有超声波传感器,红外线传感器等。 激光雷达 激光的发散度极小,可以远距离传播,在无人车上,激光雷达一般被用于远程扫描,发现需要分析的区域。 激光雷达按照光源数量不同,分成单线激光雷达和多线激光雷达。其中,多线激光雷达水平360°扫描,垂直方向,具备一个俯仰角,因此不但可以测量物体距离,还可以扫描障碍物三维尺寸。 激光雷达安装到无人车上以后,需要校准坐标系,才能获得正确的测量结果。 相机 把相机安置在无人车上,对周围环境拍照,以获得环境的图像信息,这就是应用在无人车上的机器视觉技术。为了适应无人车上天气变化,车体震动等造成的干扰,相机需要经过特别设计。 相机的种类主要有,单目相机,双目相机,全景相机三大类。 其中,单目相机造价低廉,应用较广,是机器视觉行业翘楚以色列Mobileye 公司的主打产品。 双目相机,由于在运动的无人车上,成像精度不高,并没有被特别广泛的应用。 全景相机,是利用多台相机同时拍照,再经过计算机图像处理,合成再现环境图景,是应用在无人车上进行目标识别的先进武器。但也有一个小问题,计算量比较大。 毫米波雷达 其功能与激光雷达近似,只是传播距离比较短。之所以还有用武之地,在于它的抗天气影响能力非常好。在大雾,大雨天气也能正常工作。 2 路径规划 路径规划,是解决无人车从起点到终点,走怎样路径的问题。规划的总体要求是不要撞到障碍物,保证自身的安全和可能相遇的车辆和行人的安全。在此基础上,再去依次追求下列目标:车体平稳,乘坐舒适,寻求路径最短等等。 路径规划问题可以分成两类,总体路径规划和局部路径规划。前者是指,给无人车设定目的地,从出发地到目的地,走哪条路最好。后者指,在行进过程中,遇到障碍、行人、车辆、甚至小动物等,怎样获得理想的行进路径。 2.1局部路径规划 目前使用比较多的路径规划算法有四种。 Dijkstra‘s算法,在起点周围不会遇到障碍的所有可能点中,寻找最短路径,规划结果比较优越,但在没有足够约束条件情况下,计算量巨大; 随机采样算法,是在Dijkstra‘s算法基础上改良的。为了减少计算量,加入了启发式算法,配合随机采样,只计算样本中的最短路径。解决了计算量的问题,但路径可能不连续。 基于差值曲线的路径规划,降低了计算量,同时解决了路径不连续的问题,是比较有优势的一种算法。 基于数值最优,把无人车姿态和环境约束条件都加入模型的一种算法,可以得到较好的规划结果,但对计算能力依赖性强。 2.2整体路径规划 整体路径规划,在结构化道路上,一般由卫星定位和导航系统来完成。利用卫星定位和自身保存的离线地图,规划出理想路径,过程与我们用手机导航去一个地方非常类似。这里的结构化道路,指的是边缘比较清晰规则,路面平坦,有明显的车道线及其它人工标记的行车道路。 环境感知就如同人的眼睛,这个类比,我们不难认同。 路径规划呢,其实也是对人类的模仿。只要移动身体,我们都在路径规划,但为什么我们没感觉呢? 从我们的老祖先到我们自己,路径规划这个动作延续了太长时间,为了节约大脑的运算资源,规划过程早已内化到本能当中,不需要经过左脑,就能做出正确规划。没有刻意的思考,就没有进入我们的意识。 试想,你在黑暗中行进,伸手不见五指山,你的精神状态是怎样的,你的内心戏是怎样的? 你一定是全身紧绷,一边在脑袋里单曲循环:前面有没有坑,有没有坑,一边用脚慢慢试探着前进。 在不能采用熟悉的方式(用眼睛观察周边)感知环境时,我们刻意规划路线的意识才显现出来。 环境感知,路径规划的方式就是人类的翻版。 最后,你认为,无人驾驶汽车,会在什么时间点真正进入我们的生活呢?

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