自动驾驶汽车硬件系统概述

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来源：网络如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。百度自动驾驶技术部高级产品经理王石峰今天将从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解：一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统这段视频想必大家都看过很多次了，这里就不再播放了。根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型，自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。二、自动驾驶的传感器摄像头：主要用于车道线、交通标示牌、红绿灯以及车辆、行人检测，有检测信息全面、价格便宜的特点，但会受到雨雪天气和光照的影响。由镜头、镜头模组、滤光片、CMOS／CCD、ISP、数据传输部分组成。光线经过光学镜头和滤光片后聚焦到传感器上，通过CMOS或CCD集成电路将光信号转换成电信号，再经过图像处理器（ISP）转换成标准的RAW，RGB或YUV等格式的数字图像信号，通过数据传输接口传到计算机端。激光雷达：激光雷达使用的技术是飞行时间法（TimeofFlight）根据光线遇到障碍的折返时间计算距离。为了覆盖一定角度范围需要进行角度扫描，从而出现了各种扫描原理。主要分为：同轴旋转、棱镜旋转、MEMS扫描、相位式、闪烁式。激光雷达不光用于感知也应用于高精度地图的测绘和定位是公认L3级以上自动驾驶必不可少的传感器。毫米波雷达：主要用于交通车辆的检测，检测速度快、准确，不易受到天气影响，对车道线交通标志等无法检测。毫米波雷达由芯片、天线、算法共同组成，基本原理是发射一束电磁波，观察回波与入射波的差异来计算距离、速度等。成像精度的衡量指标为距离探测精度、角分辨率、速度差分辨率。毫米波频率越高，带宽越宽，成像约精细，主要分为77GHz和24GHz两种类型。组合导航：GNSS板卡通过天线接收所有可见GPS卫星和RTK的信号后，进行解译和计算得到自身的空间位置。当车辆通过遂道或行驶在高耸的楼群间的街道时，这种信号盲区由于信号受遮挡而不能实施导航的风险。就需要融合INS的信息，INS具有全天候、完全自主、不受外界干扰、可以提供全导航参数（位置、速度、姿态）等优点，组合之后能达到比两个独立运行的最好性能还要好的定位测姿性能。三、自动驾驶传感器的产品定义这张表总结了常见自动驾驶功能所使用的传感器，以及各个传感器的应用。针对L1、L2的自动驾驶功能各国也纷纷出台了相关标准，加速了市场的发展和产品落地。欧盟新车安全评鉴协会（E-NCAP）从年起便在评分规则中增加了ADAS内容，到年速度辅助系统（SAS）、自动紧急制动（AEB）、车道偏离预警/车道偏离辅助（LDW/LKD）的加分要求为系统，装机量达到%。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和高速公路安全保险协（IIHS）也提出年将自动紧急制动（AEB）等ADAS功能纳入技术标准。自动驾驶要求局限于车辆的ODD（OperationalDesignDomain），即设计适用范围，城市道路+城际高速是自动驾驶汽车普遍的适用范围。我国城市封闭道路最高限速80公里／小时，高速公路限速公里／小时。干燥的柏油路面摩擦系数是0.6，根据刹车距离公式：S=V*V/2gμ去计算刹车距离得出第一行的表格，再结合自动驾驶系统反应时间和制动系统反应时间得出下表。从两个表格可以看出，刹车距离与速度的平方成正比，与摩擦系数成反比。当摩擦系数一定时，刹车距离取决于车速，如果车速增加1倍，刹车距离将增大至4倍。摩擦系数μ主要与路面材质和天气相关。自动驾驶传感器在中国最高限速公里的情况下，探测距离达到m就可以满足需求了，自动驾驶的技术开发者可以根据实际场景的速度来选择所需要的传感器，没有必要一味追求传感器的性能提高整体成本。四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统转向的最早改装是在转向管柱端截断加装转向电机进行改造。之后利用原车转向助力系统进行转向控制。制动的最早改装是加装电机踏板，后续利用原车的ESC系统进行控制，未来会选用MKC1之类的线控控制系统。加速的最早改装都是发扭矩信号依靠EMS实现，后续的改装方案都是借用原车ACC接口由电子油门来执行。自动驾驶面向量产的线控方案，可以参考英菲尼迪Q50的线控转向、大陆MK+MKC1的线控制动来实现。由自动驾驶域控制器直接输出电机扭矩／制动压力信号给转向刹车的执行机构，结合大量的测试标定实现精准控制，从而给司乘人员带来完美的体感舒适度。从VSI发布自动驾驶产业布局图中可以看出自动驾驶产业，是汽车、新能源、IT通讯、交通运输、半导体、人工智能、互联网等多个10万亿巨无霸产业的跨界融合体。自动驾驶汽车是物质流、能量流、信息流的聚合体，需要行业各方深度合作，只有软硬件。QA1.目前哪些市面上的车型能够支持无人驾驶的线控改装？答：绝大多数不能，具备自动泊车、AEB、ACC功能的车辆都有希望进行不破坏原车的执行机构的改装，其他的只能通过破坏原车执行机构进行暴力改装。2.如果由于使用场景限制，激光雷达无法安装在车顶，而是在车辆周围安装多个激光雷达，会带来哪些影响？答：需要做激光雷达的外耦合，耦合完成实现度的识别。3.如果对无人车辆的停车定位精度要求很高（水平位置精度和航向精度），建议采取哪些解决方法？答：定位精度可以依靠RTK差分定位实现，目前RTK可以实现厘米级的定位。其次可以再融合激光雷达的数据，激光雷达自身测量精度可达到2cm。通过这两种传感器的数据结合优秀的算法可实现高精度的定位要求。4.请问，汽车用的主控制器：CPU都有哪些主流厂家提供？答：CPU目前都是用的X86的intel的，如果做ASIC芯片用的都是ARM核的。5.制动的最早改装是加装电机踏板，后续利用原车的ESC系统进行控制，未来会选用MKC1之类的线控控制系统。市面上改装的林肯MKZ等车制动也是通过ESC做的么？答：MKZ原车自带的泊车系统具有较好的线控能力，其制动基于车身自带的ESC。

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