自動駕駛系統如何工作

德國政府最近宣布，希望促進技術發展，並計劃在高速公路上建立專門的基礎設施。 德國交通部長亞歷山大·多布林特 (Alexander Dobrindt) 宣布，A9 高速公路從柏林到慕尼黑的路段將採用自動駕駛汽車舒適地全程行駛的方式進行建設。

縮寫詞表

ABS 防鎖煞車系統。 汽車中用於防止車輪鎖死的系統。

ACC 自適應巡航控制。 使移動車輛之間保持適當安全距離的裝置。

AD 自動駕駛。 自動駕駛系統是梅賽德斯使用的術語。

ADAS 先進的駕駛員輔助系統。 增強的驅動程式支援（例如 Nvidia 解決方案）

亞斯克 先進的智慧巡航控制。 基於雷達的自適應巡航控制

八月 自動車輛控制系統。 自動監控和駕駛系統（例如停車場）

DIV 無人駕駛智慧汽車。 無需駕駛員的智慧汽車

ECS 電子元件和系統。 電子設備的通用名稱

物聯網 物聯網。 物聯網

HIS 智慧交通系統。 智慧交通系統

LIDAR 光檢測和測距。 一種工作原理類似於雷達的設備 - 它結合了雷射和望遠鏡。

萊卡斯 車道維持輔助系統。 車道維持輔助

V2I 車輛基礎設施。 車輛與基礎設施之間的通信

車對車 車輛到車輛。 車對車通訊

該計劃包括創建基礎設施以支援車輛間通訊； 700 MHz 的頻率將被分配用於這些目的。

這些資訊不僅顯示德國對於發展的重視 無人駕駛機動化。 順便說一句，這讓人們明白，無人駕駛汽車不僅是車輛本身，是充滿感測器和雷達的超現代機器，而且是整個行政、基礎設施和通訊系統。 駕駛一輛車是沒有意義的。

大量數據

氣體系統的運作需要感測器和處理器 (1) 系統來進行檢測、數據處理和快速響應。 所有這些必須以毫秒間隔並行發生。 對設備的另一個要求是可靠性和高靈敏度。

例如，相機必須具有高解析度才能識別精細細節。 此外，所有這些都必須耐用，能夠抵抗各種條件、溫度、衝擊和可能的影響。

引入的必然結果 無人駕駛汽車 是利用大數據技術，即在短時間內接收、過濾、評估和分割大量資料。 此外，系統必須安全，能夠抵禦可能導致重大事故的外部攻擊和乾擾。

沒有司機的汽車 他們只會在專門準備的道路上行駛。 道路上模糊和看不見的線條是不可能的。 智慧通訊技術——車輛對車輛和車輛對基礎設施，也稱為V2V和V2I——實現了移動車輛與環境之間的資訊交換。

這就是科學家和設計師在開發自動駕駛汽車方面看到巨大潛力的地方。 V2V 使用 5,9 GHz 頻率，也用於 Wi-Fi，頻率範圍為 75 MHz，範圍為 1000 m。V2I 通訊要複雜得多，不僅包括與道路基礎設施元素的直接通訊。

這是車輛對交通的全面整合和適應以及與整個交通控制系統的交互作用。 通常，自動駕駛汽車配備攝影機、雷達和特殊感測器，借助這些感測器「感知」和「感受」外部世界 (2)。

它加載了比傳統汽車導航更準確的詳細地圖。 無人駕駛車輛中的 GPS 導航系統必須極為準確。 精確度低至十幾公分左右很重要。 這樣汽車就會黏在安全帶上。

1. 自動駕駛汽車的構建

感測器和超精確地圖的世界

感測器系統負責確保汽車本身緊貼道路。 前保險桿兩側通常還有兩個額外的雷達，用於偵測從十字路口兩側駛來的其他車輛。 車身角落處安裝有四個或更多其他感測器，以監測可能存在的障礙物。

2. 自動駕駛汽車會看到什麼、感受到什麼？

前置攝影機具有 90 度視角，可識別顏色，因此可以讀取交通號誌和路標。 汽車中的距離感測器將幫助您與道路上的其他車輛保持適當的距離。

此外，借助雷達，汽車將與其他車輛保持距離。 如果它在30公尺半徑內沒有偵測到其他車輛，它可以提高速度。

其他感測器將有助於消除所謂的。 沿著路線設定盲點，並偵測每個方向兩個足球場長度的物體。 安全技術在繁忙的街道和十字路口尤其有用。 為了進一步保護車輛免受碰撞，其最高速度將限制在40公里/小時。

W 無人駕駛汽車 心臟由Google打造，設計中最重要的元素是安裝在車頂的 64 束 Velodyne 雷射。 該設備旋轉速度非常快，因此車輛可以「看到」自身周圍的 360 度影像。

每秒記錄 1,3 萬點及其距離和運動方向。 這會創建一個世界的 3D 模型，系統會將其與高解析度地圖進行比較。 因此，可以創建路線，幫助汽車避開障礙物並遵守交通規則。

此外，該系統還從位於車輛前後的四個雷達接收訊息，從而確定道路上可能意外出現的其他車輛和物體的位置。 位於後視鏡旁的攝影機可以偵測燈光和路標，並持續監控車輛的位置。

它的工作得到了慣性系統的補充，該系統在 GPS 訊號無法到達的任何地方（隧道、高層建築之間或停車場）接管位置追蹤。 要駕駛汽車，需要使用以下內容：在創建資料庫期間收集的圖像，以 Google 街景視圖的形式呈現 - 這些是來自 48 個國家/地區的城市街道的詳細照片。

當然，這對於安全駕駛和谷歌汽車使用的路線來說還不夠（主要是在加州和內華達州，在某些條件下允許駕駛）。 沒有司機的汽車），特殊出遊時提前準確記錄。 谷歌汽車基於四層視覺數據運行。

其中兩個是車輛行駛的地形的超精確模型。 第三個包含詳細的路線圖。 第四個是景觀固定要素與移動要素對比數據（3）。 此外，還有一些遵循交通心理學的算法，例如，在您想要穿過十字路口的小入口處發出信號。

也許，在未來的全自動道路系統中，如果沒有人需要提供一些東西來理解，它就會變得多餘，車輛將根據預先採用的規則並由演算法嚴格描述來移動。

3. 谷歌的自動駕駛汽車如何看待周遭環境

自動化水平

車輛自動化程度根據三個基本標準進行評估。 第一個問題涉及系統在向前行駛和操縱時接管車輛控制的能力。 第二個標準涉及車輛的乘員以及他除了操作車輛之外做其他事情的能力。

第三個標準涉及汽車本身的行為及其「理解」道路上發生的情況的能力。 國際汽車工程師協會（SAE International）將道路運輸自動化分為六個等級。

在...方面 自動化 從0到2，負責駕駛的主要因素是人類駕駛（4）。 這些最先進的解決方案包括自適應巡航控制系統 (ACC)，由博世開發並越來越多地用於豪華汽車。

與傳統的巡航控制系統不同，傳統的巡航控制系統需要駕駛員不斷監控與前方車輛的距離，但它也為駕駛者做了最少的工作。 許多感測器、雷達及其相互之間以及與其他車輛系統（包括驅動、煞車）的介面迫使配備自適應巡航控制系統的汽車不僅保持設定的速度，而且與前方車輛保持安全距離。

4. 根據 SAE 和 NHTSA 的汽車自動化水平

該系統將根據需要煞車車輛 會獨自放慢腳步以避免與前車後部相撞。 當路況穩定後，車輛再次加速至設定速度。

該設備在高速公路上非常有用，並且比傳統的巡航控制系統提供更高水平的安全性，如果使用不當，可能會非常危險。 該級別使用的另一個先進解決方案是LDW（車道偏離警告，車道輔助），這是一種主動系統，旨在透過警告無意的車道偏離來提高駕駛安全性。

它基於圖像分析——連接到電腦的攝影機監視車道限制標誌，並與各種感測器配合，向駕駛員發出車道變更警報（例如，透過座椅振動），而無需打開指示燈。

在更高的自動化級別，從3級到5級，逐漸引入更多的解決方案。 第 3 級稱為「條件自動化」。 然後車輛獲取知識，即收集有關環境的數據。

在這種變體中，人類駕駛員所需的估計反應時間增加到幾秒，而在較低水平時僅為一秒。 車載系統自行驅動汽車 並且僅在必要時通知該人所需的干預。

然而，後者可以完全做其他事情，例如閱讀或看電影，僅在必要時準備開車。 在 4 級和 5 級，隨著車輛獲得在整個道路上獨立反應的能力，預期人類反應時間會增加到幾分鐘。

然後，這個人可能會完全失去對駕駛的興趣，例如去睡覺。 所提出的SAE分類也是一種車輛自動化藍圖。 不是唯一的一個。 美國公路交通安全局 (NHTSA) 使用五個級別，從完全依賴人類 - 0 到完全自動化 - 4。