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一文读懂自动驾驶研究现状
[发布时间]:2019年1月22日 [来源]:网络 [点击率]:7537
【导读】: 自动驾驶载具或将引爆人类的下一次出行方式革命,而我们目前又已经走到了哪一步近日,巴西圣埃斯皮里图联邦大学的研究者在 arXiv 上发布了一篇自动驾驶汽车研究情况总结,并简单梳理了产业界的进展。本文...

  自动驾驶汽车的自主系统的架构通常可分成两大类:
  感知系统和决策系统 [PAD16]。感知系统通常分为负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物地图测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路地图测绘、交通信号检测与识别等多种任务的许多子系统。
  决策系统通常也分为许多子系统,分别负责路线(route)规划、路径(path)规划、行为选择、运动规划、控制等。但是这样的划分方式有些模糊,文献中也还存在一些不同的划分方式 [PAD16]。
  在这项调查中,我们给出了自动驾驶汽车的自主系统的典型架构。我们还总结了感知和决策相关方法的研究。

  2. 自动驾驶汽车架构概述
  这一节将概述自动驾驶汽车的自主系统的典型架构,并将介绍感知系统、决策系统以及它们的子系统所负责的任务。

图 1:典型的多层式的自动驾驶汽车架构。TSD 表示交通信号检测,MOT 表示移动目标跟踪。

  图 1 展示了自动驾驶汽车的自主系统的典型架构,其中不同颜色的模块分别表示感知系统和决策系统 [PAD16]。感知系统负责估计汽车的状态和创造环境的内部表征(指自动驾驶汽车系统内部),这要用到机载传感器(比如光探测和测距(LIDAR)、无线电探测和测距(RADAR)、相机、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、里程表等)收集的数据和有关传感器模型、道路网、交通规则、车辆动态等的先验信息。决策系统负责将车辆从初始位置驾驶到用户定义的终点,这需要考虑汽车的状态和环境的内部表征,还要考虑交通规则和乘客舒适度等情况。
  为了在环境中驾驶汽车,决策系统需要知晓汽车所在的位置。定位器(Localizer)模块负责估计与环境的静态地图相关的汽车状态(姿态、线速度、角速度等)。这些静态地图(即图 1 中的 Offline Maps)会在自动操作前自动计算得到,通常会使用自动驾驶汽车自身的传感器,但通常也需要人工标注(比如人行横道或交通灯的位置)或编辑(比如移除传感器捕获的非静态目标)。自动驾驶汽车可能使用一个或多个不同的离线地图来进行定位,比如占用情况网格地图、缓解地图或地标地图。我们将在第 3.B 节介绍用于生成这些地图的方法的相关文献。
  定位器模块的输入包括离线地图、传感器数据和平台的里程数据,生成的输出是自动驾驶汽车的状态(图 1)。需要重点指出,尽管 GPS 也许有助于定位过程,但由于高大树木、建筑、隧道等造成的干扰会使得 GPS 定位不可靠,在城市环境中只使用 GPS 是不足以合适定位的。我们将在第 3.A 节介绍有关定位技术的文献。
  地图测绘器(Mapper)模块以离线地图和车辆状态为输入,生成在线地图。这个在线地图通常是离线地图与使用传感器数据和汽车当前状态在线计算出的占用情况网格地图中的信息的融合。我们将在第 3.B 节介绍计算在线地图的方法的相关文献。可以预期这个在线地图仅包含环境的静态表征,因为这可能有助于决策系统的某些模块的运作。为了实现检测以及移除在线地图中的移动目标,通常会使用一个移动目标跟踪(Moving Objects Tracking/MOT)模块(图 1)。第 3.D 节介绍的文献的主题即为自动驾驶汽车的移动目标检测和跟踪方法。
  自动驾驶汽车要必须能识别和遵守水平(车道线)和垂直(即限速标志、交通信号灯等)的交通信号。交通信号检测(Traffic Signalization Detection/TSD)模块负责交通信号的检测和识别。我们将在第 3.E 节介绍交通信号检测和识别方法相关文献。
  给定用户在离线地图中定义的终点(Final Goal),路线规划器(Route Planner)会在离线地图中计算出一条从当前状态到达终点的路线。路线(route)是指一系列路径点的序列,其中每个点都是离线地图中的一对坐标。我们将在第 4.A 介绍路线规划方法的文献。
  给定一条路线,路径规划器(Path Planner)模块会根据汽车状态和环境的内部表征以及交通规则计算一组路径。路径(path)是指一系列姿态(pose)的序列,其中每个姿态都是离线地图中的一个坐标对和汽车在该坐标对定义的位置所需的方位。中间的路径 P_c 是路线尽可能最好的路径,其左侧的路径和右侧的路径都是与 P_c 起始姿态相同的路径,向左或向右的路径具有不同的激进程度。我们将在第 5.B.1 节介绍有关路径规划方法的文献。
  行为选取器(Behavior Selector)模块负责选择当前的驾驶行为,比如车道保持、交叉路口处理、交通灯处理等。其做法是选择一条路径,当前状态之前几秒(大约 5 秒)的一个姿态——决策范围,和在该姿态所需的速度。姿势和相关联的速度的配对被称为目标(Goal)。行为选取器选择目标时会在决策时间范围内考虑当前的驾驶行为以及避免与环境中的静止和移动障碍物相撞。
  运动规划器(Motion Planner)模块负责计算一个从汽车的当前状态到当前目标的轨迹,这个轨迹遵循行为选取器定义的路径,满足汽车的运动学和动力学约束条件,并能保证乘客舒适。轨迹 T 是一个指令序列 c_k = (v_k, φ_k, t_k),其中 v_k 是在时间 t 的所需速度,φ_k 是在时间 t 的所需转向角度,t_k 是 c_k 的持续时间。一个轨迹能让汽车平滑且安全地从当前状态到达目标。我们将在第 4.B.2 节介绍有关运动规划的方法的文献。
  避障器(Obstacle Avoider)模块接收运动规划器计算出的轨迹,并在有必要时对其进行修改(通常是降低速度)以避开障碍物。有关执行避障功能的方法的文献不多。我们将在第 4.B 看到一些相关文献。
  最后,控制器(Controller)模块根据被避障器修改后的运动规划器轨迹计算并发送工作指令,以控制方向盘、油门和刹车的执行器,使车辆能以物理世界允许的方式尽可能好地执行修改后的轨迹。我们将在第 4.C 节介绍低级汽车控制方法的相关文献。
  下面我们将按感知系统和决策系统两大组别详细介绍各个模块和用于实现它们的技术及变体技术。

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