Dec.2019第14卷 第3、4期Academic Research of Shijiazhuang Institute of Technology Vol.14 No.3、4

文章编号：冀L 1100157（2019）03、04-015-05

孟立辉 刘卫国 庞立江

（中航通飞华北飞机工业有限公司设计所，河北石家庄 051430）

汽车自动驾驶原理及关键技术分析

摘 要：自动驾驶技术综合了当今汽车电子技术、传感器技术、计算机技术及人工智能技术，是当今汽车技术的前沿和研究热点之一，能极大提高汽车驾驶舒适性、安全性、可靠性。本文从汽车自动驾驶概念入手，分析阐述了汽车自动驾驶系统的组成、原理、主要部件和关键技术，展望了汽车自动驾驶技术的发展趋势。

关键词：自动驾驶；技术分级；组成原理；关键技术中图分类号：463.212 文献标识码：A

收稿日期：2019-11-18责任编辑：冯力平校 对：任雅楠

作者简介：孟立辉（1972 -），男，汉族，河北隆尧人，高级工程师，主要从事飞机动力装置、汽车电产品研究与开发。

引言

世界工业技术自18世纪工业以来突飞猛进，取得极大的进展和卓越成就。第二次工业时期德国的卡尔•本茨设计发明了由内燃机驱动的汽车，自其诞生以来汽车技术一直随着科技发展不断进步。特别是经过第三次工业的洗礼以后，现代机械、电子科技蓬勃发展，当今汽车工业各种新技术也运用到了极致，汽车自动化程度不断提高,性能不断完善。

1946年世界上第一台计算机ENIAC在美国诞生，其诞生后70多年内迅速小型化、集成化并运用到工业生产及许多工业产品。计算机优越的计算技术和控制功能也运用到交通工具汽车中。

自动驾驶技术这种科幻技术在1986年初步实现，卡内基•梅隆大学制造出第一辆由电脑驾驶而非人类驾驶的汽车NavLab1。当今奔

驰、宝马、大众、福特、特斯拉等全球知名的汽车巨头竞相研发自动驾驶技术。特别是近年来，就连谷歌、百度、苹果等互联网科技产品厂商也加入了自动驾驶研究大军之列，使自动驾驶技术成为当今中外最为热门的技术和科研前沿热点之一。

1 自动驾驶技术的定义和分级

外界驾驶环境信息，将感知所获得的道路、车辆位置和障碍物等信息输入到电脑CPU进行逻辑推理和运算，然后将结果指令输出到执行器，在限定或非限定条件下代替人类驾驶员，通过改变汽车转向、速度等控制车辆的运行，实现车辆在道路上部分自动或全自动安全、可靠地驾驶。自动驾驶汽车根据自动化程度的不同可以进行相应分级。[1]SAE将自动驾驶技术从L0到L5级分为6级。

（1）L0级

L0级属于纯人工驾驶，完全由驾驶员进行驾驶操作，汽车只负责执行命令并不进行驾驶干预。

同样也能做到。L5级自动驾驶完全了人类驾驶员，目前还只是个概念，真正商业实现无法预期。

从L0到L5级自动化程度逐级提高。其中L5级别的自动驾驶任何道路情况下均可作出自动驾驶操作，完全和改变了传统驾驶方式，是自动驾驶发展高级阶段的必然选择。

2 自动驾驶系统组成、原理及主要部件

2.1 自动驾驶系统组成

汽车自动驾驶系统从组成上主要包括感知、规划决策、执行三大基本模块。感知模块负责获取并处理现场的环境信息，规划决策模块能够分解驾驶任务序列并进行规划与决策，执行模块驱动执行器驾驶汽车完成行驶任务。2.1.1 感知模块

感知模块靠各种传感器收集数据，传感器主要有汽车行驶参数、环境状况、司机状态检测三类。

汽车行驶参数主要靠车辆运动传感器，其中速度和角度传感器负责提供车辆线控系统的相关横行和纵向运动状态信息。

环境状况检测要靠环境感知传感器，类似于人的视觉和听觉。利用仿生学研制的一些传感器，比如毫米波雷达、激光雷达、摄像机等可以扑捉汽车运行环境周围的信息数据。

司机状态检测由驾驶员监测传感器完成，主要有基于摄像头的非接触式和基于生物电传感器的接触式两种，安装在有利于监测的位置，如仪表板、方向盘等部位，实时检测司机的面部表情特征，再结合心脏、脑电波等数据，佐证司机是否处于疲劳驾。2.1.2 规划决策模块

16石家庄理工职业学院学术研究2019年第3、4期

（2）L1级

L1级属于辅助驾驶，在司机驾驶过程中，可据驾驶环境对方向和加速度控制二者中一项操作提供辅助支持，使司机驾驶汽车更安全、更可靠，并能帮助驾驶员养成健康的驾驶习惯。

（3）L2级

L2级属于部分自动驾驶，自动驾驶系统能够根据驾驶环境对方向和加减速中的多项操作提供操作辅助，但司机应关注驾驶条件的变化，协助控制系统完成行驶。为保证安全驾驶员应在出现问题准备随时接管汽车驾驶。

（4）L3级

L3级属于条件自动驾驶，即在特定条件下完全由汽车控制系统自动驾驶，且一般无需任何干预，司机也无需时刻绷紧神经，以接管汽车控制系统，汽车控制系统几乎能做到所有驾驶任务。但L3级自动驾驶驾驶员仍需要保持注意力集中，以备不时之需，应对可能出现的控制系统应对不了的情况，从而重新取得驾驶控制权。

（5）L4级

L4级属于高度自动驾驶，自动驾驶系统在某些环境和特定条件下，能够完成所有驾驶任务并监控驾驶环境，目前多数是基于城市环境或高速公路等特定道路环境的使用，现大多处于研发阶段。对L4级自动驾驶汽车，驾驶相关感觉和驾驶操作已不用司机来协助，汽车控制系统具有自己的“眼”、“耳”、“手”等感觉和控制功能，完全承担起了司机的驾驶责任。

（6）L5级

L5级属于完全自动驾驶，自动驾驶系统能够完成所有条件下的所有驾驶操作任务，不限定道路和环境条件。L5级自动驾驶人类驾驶员能够做到的驾驶任务，自动驾驶系统

孟立辉 刘卫国 庞立江：汽车自动驾驶原理及关键技术分析2019年第3、4期17

图1 某自动驾驶系统主要部件

规划决策模块是自动驾驶汽车的大脑，主要由计算机组成的计算单元组成。各类传感器采集的数据统一到计算单元计算、规划、决策处理。汽车驾驶过程中为确保行驶安全，需对各种突发状况做出实时响应。2.1.3 执行模块

自动驾驶执行模块接受规划决策模块形成的车辆控制指令，将指令电信号输出给控制车辆的转向、制动、油门等系统的驱动电路，完成自动转向、制动、油门等驾驶操作，需要对传统机械驾驶操作机构进行线控改装。

2.2 自动驾驶系统原理

自动驾驶汽车集合了当今最先进的自动化、电子、计算机以及人工智能等技术，利用视觉、雷达、监控装置等各种辅助驾驶技术协同合作，让电脑代替人脑接收信息，思索、判断，代替人类驾驶员的操作，自动、安全地操作被驾驶车辆。

汽车自动驾驶系统通过输入传感器收集汽车运行参数（电压、电流、温度、压力、油耗、转向、制动、加速、停车、排放等）、汽车行驶环境参数（障碍物信息、公路环境特点、前后车状况、道路拥堵状况、环境天气状况、停车场信息、地图环境等）。汽车自动驾驶系统得到这些信息后通过规划决策模块进行实时计算、规划和决策，形成自动驾驶执行指令，输出给执行模块。执行模块接受、解释这些指令驱动执行机构（电子油门、电子转向、电子制动、电子换挡等），自动安全地操作机动车辆，完成自动驾驶。

2.3 自动驾驶系统主要部件

自动驾驶汽车除包含传统汽车基础构件外，主要包括主控电脑、激光雷达、位置传感器、摄像头等主要部件（图1）。

控制电脑CPU是自动驾驶系统控制和运算的核心，负责处理各种传感器的输入信息，完成汽车的行驶路线、方式的判断和执行。被驾驶汽车所处行驶环境中车辆、人流、障碍物等信息可借助激光雷达进行全方位地扫描、探测。除激光雷达外，还有标准自动雷达感应器分别安装在车头和车尾，帮助决定远距离障碍物的位置。适当部位设置汽车位置传感器，用于测量并提高汽车的位置精度，辅助汽车准确定位；也可和摄像头配合测量汽车与周围障碍物的相对位置关系和距离。可在后视镜部位安装的摄像头可用于侦查交通信号，辅助车载CPU识别人行道、自行车道等路况信息。

3 汽车自动驾驶关键技术

自动驾驶系统要模拟传统人类驾驶员操纵汽车，必须像传统人类驾驶员一样感知所驾驶汽车的位置、行驶方向和路径，躲避障碍，这要靠环境感知、精准定位等技术，进行决策和规划。环境感知技术、精确定位技术、决策和规划技术、控制和执行技术等是汽车自动驾驶技术的关键技术，是实现高层级自动驾驶技术的瓶颈。3.1 环境感知技术

环境感知技术就像人类驾驶员“眼睛”、“耳朵”的作用，分为宏观环境感

知、周围环境感知和行驶状态信息感知。宏

观环境感知主要利用V2X 和 5G 网络等获取汽车所处的交通环境信息（地图、行驶路线、车辆人流密度分布等）；周围环境感知利用摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等车载传感器获取物、障碍物信息（前后其他车辆、人流、周围建筑物、构筑物等）；行驶状态信息感知主要是汽车自身的速度、加速度、油门、功率等汽车自身状态信息传感器获取的信息。

当前，环境感知技术有以摄像机为主导的多传感器融合方案和以激光雷达为主导并辅以其他传感器两种常用技术。

3.1.1 摄影机

摄影机按芯片类型可分为CCD摄像机和 CMOS摄像机两种。摄像机获取的图案经相应人工智能识别和判断软件处理，便能得到汽车行驶时周围的车辆、行人、车道线、路标、交通标志、交通信号灯等信息，为汽车自动驾驶提供必须的驾驶信息输入。

3.1.2 激光雷达

激光雷达是一种工作在光学波段，以发射激光束来探测目标空间位置的主动测量设备。[2]其原理是通过发射激光光束，遇探测目后反射激光，再由接收器接收，基于激光光速和时间来计算出探测目标距离。激光波长短，散射角小，抗干扰能力强，分辨率高。当前，激光雷达价格是其市场推广最大障碍，其低成本化是未来发展的方向。

3.1.3 毫米波雷达

毫米波是微波的一个子频段，其穿透能力强，测距精度受天气（雨、雪、雾、阳光等）和环境（杂声、污染等）因素影响小，气候和环境适应性良好，具有全天候、探测距离远、质量轻、体积小等优点，价格较便宜，主要应用于汽车防撞系统。

3.1.4 超声波传感器

超声波传感器是利用超声波的特性研制而成的，可测量速度、距离的传感器。超声波传感器数据处理快速、便捷，但检测距离较短且精确度不高，故多用于汽车附近障碍物、精度要求较低的地方，如倒车雷达等。

3.2 精准定位技术

汽车自动驾驶不仅需要汽车与所处环境相对位置关系，还需要感知确定汽车绝对方位，这离不开精准定位技术。

3.2.1 惯性导航系统

惯性导航是以牛顿力学为基础，通过测量运动陀螺仪线加速度、角速率，然后对时间积分，而计算导航坐标系下速度、位置和姿态角，是一种推算导航方式，主要由陀螺仪和加速度计构成。

3.2.2 轮速编码器与航迹推算

轮速编码器是一种可以推算出自动驾驶汽车的位置的传感器，一般安装于汽车前轮，分别记录两侧车轮转数，用于推导汽车前进距离、转向角度等。

3.2.3 卫星导航系统

当今世界全球卫星导航主要包括 GPS、GLONASS、北斗卫星导航系统和伽利略卫星导航系统四大系统，分别由美国、俄罗斯、中国和欧盟研制，是目前流行的定位技术。

3.2.4 SLAM自主导航系统

SLAM即即时定位与地图构建，最早由Smith、Self和Cheeseman提出，用于机器人在陌生环境，由未知位置移动时，据自身位姿估计和地图匹配进行自身定位，并在运动中拓展地图，实现全局自主定位和导航。3.3 决策与规划技术

自动驾驶汽车运行时实时面临决策需要进行行为决策、路径规划。科学、合理的决策和规划能避免碰撞事故，保障安全。

3.3.1 决策与规划的内容孟立辉 刘卫国 庞立江：汽车自动驾驶原理及关键技术分析

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通常自动驾驶汽车决策与规划系统主要包含路径规划和驾驶任务规划。行驶任务设定后，需通过科学高效算法，综合考虑路径的曲率、弧长等各种因素进行局部路径规划，以确定最佳路径，避免行驶碰撞，并保持安全距离，实现路径最优化选择。

驾驶任务规划属全局路径规划，用于规划行驶路径范围，通过GPS等技术进行行驶路段及途径规划、排列和选择，从而为自动驾驶汽车提供方向引导决策。

3.3.2 行为决策算法

目前，自动驾驶汽车主要使用的行为决策算法主要有基于神经网络、基于规则和混合路线3种。

基于神经网络的自动驾驶汽车决策系统主要模拟人类神经网络思考、决策、判断过程，决定驾驶行为。基于规则的行为决策依赖于规则树算法，由编程工程师利用特定的程序语言实现。混合路线是以上两种方式综合利用。

3.4 控制与执行

3.4.1 纵向控制

纵向控制主要是自动驾驶汽车行驶方向运动状态的控制，即速度、加速度控制，需要油门和制动控制相配合。控制模式实现有赖于汽车运行模型、制动模型、油门控制模型相互配合，其算法密切关联，互相配合，联系紧密。

3.4.2 横向控制

横向控制指的是汽车运行方向的控制，需要建立汽车转向动力学模型或模拟驾驶员换向操纵。汽车转向动力学模型是一种较精确的汽车横向运动模型，如认为汽车左右两侧特性相同的单轨模型。模拟驾驶员换向操纵基于驾驶员操纵规则或采用驾驶员转向操纵经验、数据来设计控制器，获取控制算法。

3.4.3 车辆控制平台

车辆控制平台基础部分分为ECU电子控制单元和通信总线两大块，前者是控制、计算的核心，后者是信息传递的“高速公路”，主要用来通信和指令传递。

ECU采用汽车自动驾驶专用控制器或单片机，实际结构原理与计算机无二。ROM存储器中内置有汽车自动驾驶控制程序，其为精确模型计算和大量实验数据的总结。最新的AI技术还具有驾驶自学习功能。

3.5 高精地图与车联网V2X

高精地图精度比传统地图高十倍以上，可以达到厘米级精度,提供的车辆位置信息、路面特征信息、道路数据信息更加精确。同时，高精地图为实时地图，能够及时适应道路路网的变化。

V2X即Vehicle to X，其中V即车辆，X是未知量，可以表示基础设施、行人、互联网、车辆等，衍生出V2N(车-互联网）、V2V (车-车）、V2I(车-基础设施）和V2P(车-行人）四类互联互通技术。

4 自动驾驶系统技术展望

当代电子技术、计算机技术、自动化和自动控制技术的发展，为汽车自动驾驶技术注入了新的活力，梳理其发展脉络，可以发现其有以下几个发展趋势。

4.1 智能化趋势

车辆智能化驾驶技术可将优秀驾驶员的高超技能集成于AI计算机，并具有学习功能，使汽车和人一样学习、思考、判断行驶，比人工驾驶更加理性，更加安全、高效。

4.2 集成化趋势

汽车自动驾驶涉及到各种自动技术，相互联系、相互配合、相互影响，必须将其集

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石家庄理工职业学院学术研究

2019年第3、4期

进高职汽车检测与维修技术专业的实践教学模式和方法，切实提升学生的专业技能水平。

参考文献：

[1]唐红卫.汽车检测与维修技术专业学生故障排除能力的培养[J].汽车实用技术，2018（17）：315-316.

[2]彭勇力.高职汽车检测与 维修技术专业学生故障排除能力的培养[J].中国设备工程，2018（04）：63-.

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成化，并借助计算机技术实现集中控制。4.3 小型化趋势

汽车自动驾驶部件尤其是传感器小型化一方面更利于结构布置，方便将其集成到车灯、后视镜等原有部件中，降低了结构布局难度，使自动驾驶汽车总体布局更美观、更合理；另一方面还会降低部件的能耗。

4.4 低成本化趋势

技术成功不等于市场成功。汽车自动驾驶不仅要实现技术成功，未来要走入千家万户，取得商业市场成功，还必须降低成本，让广大用户买得起、用得起。降低成本一方面寄希望于先进科技的突破，另一方面成熟技术可考虑大批量生产，成本均摊。

5 结束语

自动驾驶技术综合了当今汽车电子、传感器、计算机及人工智能技术，为当今汽车技术革的前沿和研究热点之一，其技术突破必将为现代汽车技术带来性的变化，从根本上驾驶员，极大提高驾驶舒适性、安全性、可靠性，必将产生强大市场竞争力，成为汽车经济新的增长点。在对汽车自动驾驶理念、组成、原理和关键技术深刻认识基础上，运用系统化、集成化、模块化等先进理念开发[3]，必将促进汽车自动驾驶技术的大发展，为汽车工业繁荣迎来光明的未来。

参考文献：

[1]石娟,田晓笛,王建培,自动驾驶分级方法及测试技术[J].汽车工程师,2018（09）.

[2]李赵,基于激光扫描雷达的自动驾驶技术研究

[D].天津:河北工业大学,2018.

[3]孟立辉.某型发动机架的CATIA参数化设计[J].CAD/CAM与制造业信息化,2010（06）.下载本文