万字阐述常见的智能汽车高级辅助驾驶系统
自动泊车系统的发展
自动泊车系统最早可以追溯到1992年,大众在其IRVW(Integrated Research Volkswagen)Futura概念车上采用了自动泊车技术。IRVW是一款具有全自动泊车功能的汽车,驾驶员可以下车观看汽车自动泊车的全过程。行李箱中安装了如同个人电脑大小的计算机来控制整个自动泊车系统。
大众当时估计这一功能会使汽车售价提高约3000美元,所以后来并没有将这套系统投入生产。自动泊车功能真正实现商用化,是2003年丰田在日式普锐斯混合动力汽车上提供了可选的自动泊车功能,三年后,英国驾驶员花上700美元就可以在他们的普锐斯上增加自动泊车功能了。
2004年,瑞典Linkopeng大学的一群学生与沃尔沃(Volvo)合作开发了一个名为Evolve的项目。Evolve汽车可以自动顺列式驻车。这群学生在沃尔沃S60上装上感应器,并在行李箱里装上用来控制方向盘和加速及刹车踏板的计算机。西门子VDO正在开发一种名为ParkMate的独立驾驶员辅助系统,该系统可以帮助驾驶员找到车位并停好车。
自动泊车系统的定义
自动泊车系统主要是利用遍布车辆自身和周边环境里的传感器,测量车辆自身与周边物体之间的相对距离、速度和角度,然后通过车载计算机平台或云计算平台计算出操作流程,并控制车辆的转向和加减速,使车辆实现自动泊入、泊出及部分行驶功能。
按照自动化程度等级,自动泊车可以分为:半自动泊车和全自动泊车。半自动泊车系统为驾驶员操控车速,计算平台根据车速及周边环境来确定并执行转向,对应于SAE自动驾驶级别中的L1级;全自动泊车为计算平台根据周边环境来确定并执行转向和加减速等全部操作,驾驶员可在车内或车外监控,对应于SAE自动驾驶级别中的L2级。目前市场上的自动泊车系统仍为半自动泊车,车辆的泊车过程还是需要驾驶员的介入,如通过对油门和刹车控制来控制车速。
自动泊车系统的技术要求
自动泊车过程大致可包含以下五大环节:环境感知、停车位检测与识别、泊车路径规划、泊车路径跟随、控制模拟显示。按照泊车方式,分为三种模式:平行式泊车、垂直式泊车、斜列式泊车。环境感知是自动泊车系统中比较重要的一个功能,通过对停车场环境的探测,如寻找可用的停车位、自动泊车过程中两侧车辆的监测、确认车辆的位置信息和车辆的车身状态信息等,从而确保车辆自动泊车过程中的安全可靠。自动泊车系统环境感知主要通过超声波雷达进行监测,在车辆四周安装超声波雷达,让车辆在自动泊车过程中实时监测周边环境,让车辆避免剐蹭。在使用超声波传感器探测车位时,车辆以一定的恒定车速V平行行驶向泊车位:
1)当车辆驶过1号车停放的位置时,装在车身侧面的超声波传感器开始测量车辆与1号车的横向距离D。
2)当车辆通过1号车的上边缘时,超声波传感器测量的数值会有一个跳变,记录此时时刻。
3)车辆继续匀速前进,当行驶在1号车与2号车之间时,处理器可以求得车位的平均宽度W。
4)当通过2号车下边缘时,超声波传感器测量的数值又发生跳变,处理器记录当前时刻,算得最终的车位长度L。
5)处理器对测量的车位长度L和宽度W进行分析,判断车位是否符合泊车基本要求并判断车位类型。考虑到自动泊车实现原理,泊车路径规划一般尽可能满足以下要求:
1)完成泊车路径所需要的动作必须尽可能少。因为每个动作的精度误差会传递到下一个动作,动作越多,精度越差。
2)在每个动作的实施过程中,车辆的转向轮(绝大部分为前轮)的角度需要保持一致。因为系统是通过嵌入式系统实现的,而嵌入式系统的性能有限,转向轮角度保持一致能够将运动轨迹的计算归结为几何问题,反之需要涉及复杂的积分问题,这对嵌入式系统的性能是一个挑战。
在自动泊车过程中,还会由传感器反馈构建泊车环境模拟,给驾驶员进行提示与交互,让驾驶员在车辆自动泊车过程中可以进行必要的操作,并可以在车辆自动泊车过程中发现问题时立刻介入自动泊车过程,从而避免危险的发生。
自动泊车系统的优缺点
现阶段,自动泊车技术主要应用在高端车辆上,但由于硬件设备与软件系统的局限,自动泊车技术并不能在任何场景下实现驾驶员泊车需求,由于主车厂设计的不同,有的车辆搭载的自动泊车系统可以实现多种车位的停泊,但有个车辆搭载的自动泊车系统仅可以实现侧方位或倒车入库下的自动泊车,对于不常见的斜方车位的停泊就可能无法实现了。
现阶段的自动泊车系统对于停车场景也有特殊要求,如果停车位过小或两侧车辆空置的空间达不到自动泊车要求,自动泊车系统将无法工作。另外,如果遇到极端天气或传感器脏污时,自动泊车系统也将出现异常或失灵。
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