一、基於感測器融合的無人駕駛汽車

（一）什麼是多感測器融合？

利用計算機技術將來自多感測器或多源的資訊和資料，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的資訊處理過程。常用的感測器有攝像頭、鐳射雷達、毫米波雷達等。

1.大多數路面上行駛車輛內的感測器都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換資訊。只有把多個感測器資訊融合起來，才是實現自動駕駛的關鍵。

2.由於車輛要實時監測車輛周圍的各種資訊，因此各感測器的安裝角度不同，如相機一般安裝在車輛頂部，雷達一般會安裝在車頭處，車身周圍也會有相機的安裝，每個感測器收到的訊號就會各不相同。

3.如果一個感測器所得到的資訊要求汽車立即剎車，而另一感測器顯示可以繼續安全行駛，或者一個感測器要求汽車左轉，而另一個感測器要求汽車右轉，在這種情況下，如果不對感測器資訊進行融合，汽車就會“感到迷茫而不知所措”，最終可能導致意外的發生。

多感測器融合可顯著提高系統的冗餘度和容錯性，從而保證決策的快速性和正確性，是無人駕駛的必然趨勢。各種感測器效能各有優劣，在不同的應用場景裡都可以發揮獨特的優勢，僅依靠單一或少數感測器難以完成無人駕駛的使命。

（二）實現感測器融合所需的技術

1. 感測器同步技術

感測器同步技術可以分為三類，硬體同步指使用同一種硬體同時釋出觸發採集命令，實現各感測器採集、測量的時間同步，做到同一時刻採集相同的資訊。時間同步是指通過統一的主機給各個感測器提供基準時間，各感測器根據已經校準後的各自時間為各自獨立採集的資料加上時間戳資訊，可以做到所有感測器時間戳同步。空間同步較為簡單，主要是指將不同感測器座標系的測量值轉換到同一個座標系中，其中鐳射感測器在高速移動的情況下需要考慮當前速度下的幀內位移校準。

2. 多感測器融合演算法

感測器資訊融合演算法是多感測器融合的核心，融合演算法要足夠優化，因為多感測器的使用會使需要處理的資訊量大增，這其中甚至有相互矛盾的資訊，如何保證系統快速地處理資料，過濾無用、錯誤資訊，從而保證系統最終做出及時正確的決策十分關鍵。實踐證明：與單感測器系統相比，運用多感測器資料融合技術在解決探測、跟蹤和目標識別等問題方面，能夠增強系統生存能力，提高整個系統的可靠性和魯棒性，增強資料的可信度，並提高精度，擴充套件整個系統的時間、空間覆蓋率，增加系統的實時性和資訊利用率等。

二、無人駕駛常用場景

（一） 基於鐳射雷達的車距測量

關於多感測器融合的工作原理，我們以車距測量

• 距離確定：通過測量鐳射訊號從發出到接收的時間差
• 位置確定：基於時間差和相位差建立二維極座標系
• 高度資訊：通過獲取不同俯仰角度的訊號獲得

（二） 車速檢測

基於雷達訊號的車速檢測是基於多普勒效應：物體輻射的波長因為波源和觀測者的相對運動而產生變化。在運動的波源前面，波被壓縮，波長變得較短，頻率變得較高(藍移)；在運動的波源後面時，會產生相反的效應。波長變得較長，頻率變得較低(紅移)；波源的速度越高，所產生的效應越大。根據波紅(藍)移的程度，可以計算出波源循著觀測方向運動的速度。

（三）車道線檢測

1. 影象預處理

為使車輛準確識別出車道線，須對由相機獲得的道路影象進行預處理，預處理步驟包括：影象灰度化、降噪處理、邊緣增強以及二值化。

灰度化是將由相機獲得的三個通道RGB的影象轉化為更符合人的視覺的灰度影象，便於車載計算機處理；

降噪處理是由於相鄰畫素差值易受噪聲影響，不利於車道線的檢測，因此對灰度影象進行降噪處理，以消除噪聲的影響，常用的影象降噪處理方法有：線性平滑、非線性平滑、自適應平滑濾波等；

車道線邊緣檢測即畫素梯度較大的地方的識別，當檢測到車道線邊緣時車道線即可被檢測到。車道線邊緣增強主要是突出影象的邊緣，邊緣以外的影象區域被削弱或者被完全去掉。常用的邊緣增強方法有：Prewitt運算元、Sobel運算元、Laplace運算元、高斯拉普拉斯運算元等。

二值化是影象預處理的最後一步，通過設定合理的閾值，將道路影象二值化。

2. 車道線檢測模型與方法

常用的車道線模型有引數模型、半引數模型和非引數模型；車道線檢測方法可具體分為傳統方法和機器學習方法。

Hough變換是影象處理中從影象中識別幾何形狀的基本方法之一，其基本原理在於利用點與線的對偶性，將原始影象空間的給定的曲線通過曲線表達形式變為引數空間的一個點，這樣就把原始影象中給定曲線的檢測問題轉化為尋找引數空間中的峰值問題，也即把檢測整體特性轉化為檢測區域性特性。比如直線、橢圓、圓、弧線等。
例項可參考：https://blog.csdn.net/rhyijg/article/details/106943551

基於滑動視窗的車道線檢測通過直方圖檢測可確定車道線的起始參考點，但是不能確定車道線的具體形狀，通過建立一個矩形視窗，以直方圖的峰值為下邊線的中心，統計出在這個視窗中車道線畫素的分佈，由此確定出當前視窗中車道的中心，以這個中心為下一個視窗的下邊線中心，不斷迭代這個過程，滑動視窗將會不斷向上移動，最終將確定完整車道線的點，以此完成車道線檢測。
例項可參考：https://blog.csdn.net/rhyijg/article/details/108521716

基於深度學習的方法，依據建立的深度學習模型，通過構建豐富的訓練資料集對深度學習模型進行訓練可實現對車道線的檢測。其優勢在於可以在霧天、雨天等天氣狀況惡劣的情況下依舊獲得較為準確的車道線檢測結果。
例項可參考：https://blog.csdn.net/rhyijg/article/details/106950506

三、多感測器融合

（一） 常用感測器優缺點

通過對車距測量、車速檢測和車道線檢測的介紹，我們能夠很直觀的知道，無人駕駛汽車完成這些功能至少要需要相機和雷達這兩種感測器的融合。

相機的優勢在於在影象中易於檢測出車輛，可以識別靜態障礙物，成本較低，其缺陷在於在惡劣天氣難以發揮作用；

雷達的優勢在於容易獲取前方障礙物的距離資訊，其缺陷在於解析度低，難以識別障礙物型別。通過融合相機和雷達資訊，可以克服它們各自的缺陷，發揮出最大優勢。

感測器資訊融合過程中需要進行時間對準和空間對準。

（二） 感測器融合方法

在感測器進行資訊融合時，可以細分為資料級融合、特徵級融合和決策級融合。

資料級影象融合是直接在原始資料層上進行融合，該層次的融合準確性最高，相比其他層次上的影象融合該層次上的影象融合具有的更精確、更豐富、更可靠的細節資訊，有利於影象更進一步的理解與分析。其缺點是預處理的資訊量最大，處理時間較長，對通訊頻寬的要求高。

特徵級融合是指對不同感測器的多源資訊進行特徵提取，然後再對從多個感測器獲得的多個特徵資訊進行綜合分析和處理的過程。特徵級融合屬於中間層次，為決策級融合做準備，它既保留了重要資訊，又對資訊進行了壓縮，便於實時處理
。
決策級融合是指對每個圖象的特徵資訊進行分類、識別等處理，形成相應的結果，進行進一步的融合過程，最終的決策結果是全域性最優決策。

四、自適應巡航系統ACC

（一） ACC簡介

自適應巡航控制( Adaptive Cruise Control )系統，又可稱為智慧巡航控制系統，簡稱ACC系統，它是在傳統巡航控制基礎上發展起來的新一代汽車駕駛員輔助駕駛系統。

它將汽車自動巡航控制系統CCS 和車輛前向撞擊報警系統FCWS有機結合起來。ACC不但具有自動巡航的全部功能，還可以通過車載雷達等感測器監測汽車前方的道路交通環境。一旦發現當前行駛車道的前方有其它前行車輛時，將根據本車與前車之間的相對距離及相對速度等資訊，通過控制汽車的油門和剎車對車輛進行縱向速度控制，使本車與前車保持合適的安全間距。採用該系統降低了駕駛員的工作負擔，大大提高了汽車的主動安全性，擴大了巡航行駛的範圍。

ACC首先自主車輛必須確定其前面的車道如何彎曲，以及哪輛車是**“引導車”，即在車道中的ego自我車輛（藍色）的前面**。最初，領跑車是粉紅色車，然後，紫色汽車切入自我車輛ego的車道，成為主導車輛，過了一會兒，紫色的汽車改變到另一個車道，而粉色的汽車再次成為領頭車。之後，粉紅色的汽車仍然是領頭車。

（二） ACC基本組成

汽車典型ACC系統的基本組成如下圖所示，主要由資訊感知單元、電子控制單元（ECU）、執行單元和人機互動介面等組成。

人機互動介面用於駕駛員設定系統引數及系統狀態資訊的顯示等。駕駛員可通過設定在儀表盤或轉向盤上的人機介面啟動或清除ACC系統控制指令。啟動ACC系統時，要設定當前車輛在巡航狀態下的車速和與目標車輛間的安全距離，否則ACC系統將自動設定為預設值，但所設定的安全距離不可小於設定車速下交通法規所規定的安全距離。

資訊感知單元主要用於向電子控制單元（ECU）提供自適應巡航控制所需要的各種資訊。它包括測距感測器、轉速感測器、轉向角感測器、節氣門位置感測器、制動踏板感測器等。測距感測器用來獲取車間距離訊號，一般使用鐳射雷達或毫米波雷達；轉速感測器用於獲取實時車速訊號，一般使用霍爾式轉速感測器；轉向角感測器用於獲取汽車轉向訊號；節氣門位置感測器用於獲取節氣門開度訊號；制動踏板感測器用於獲取制動踏板動作訊號。

電子控制單元根據駕駛員所設定的安全車距及巡航行駛速度，結合資訊感知單元傳送來的資訊確定當前車輛的行駛狀態，決策出車輛的控制作用，並輸出給執行單元。例如當兩車間的距離小於設定的安全距離時，ECU計算實際車距和安全車距之比及相對速度的大小，選擇減速方式，同時通過報警器向駕駛員發出報警，提醒駕駛員採取相應的措施。

執行單元主要執行電子控制單元發出的指令，它包括油門控制器、制動控制器、擋位控制器和轉向控制器等，油門控制器用於調整節氣門的開度，使車輛作加速、減速及定速行駛；制動控制器用於緊急情況下的制動；擋位控制器用於控制車輛變速器的擋位；轉向控制器用於控制車輛的行駛方向。

（三） ACC工作原理

ACC主要有兩個引數，車速和距離。如果“前面沒車”，那麼可以使用駕駛員設定的期望車速來行車，這與定速巡航功能相當。如果配合車道保持LKA系統，可以做到沿當前車道一直行駛。如果前車很慢而導致本車不可能用期望車速來行駛，那麼ACC可以使得兩車保持駕駛員設定的期望車距。在需要時，車輛會自動剎車和/或變速，以保持設定的車速或距離。在某些行駛狀況下，還會要求駕駛員主動進行制動，這個警報資訊會以聲音和視覺方式顯示出來。

巡航控制是汽車ACC系統最基本的功能，當前車輛前方無行駛車輛時，當前車輛將處於普通的巡航行駛狀態，ACC系統按照設定的行駛車速對車輛進行巡航控制。

減速控制是當前車輛前方有目標車輛，且目標車輛的行駛速度小於當前車輛的行駛速度時，ACC系統將控制當前車輛進行減速，確保兩車間的距離為所設定的安全距離。

跟隨控制是當ACC系統將當前車輛車速減至理想的目標值之後採用跟隨控制，與目標車輛以相同的速度行駛。

加速控制是當前方的目標車輛加速行駛或發生移線，或當前車輛移線行駛使得前方又無行駛車輛時，ACC系統將對當前車輛進行加速控制，使當前車輛恢復到設定的車速。

（四） 模型預測控制（MPC）

在ACC系統中，使用模型預測控制的自適應巡航控制系統是較為常見的，接下來我們來介紹一下模型預測控制，即MPC。

如圖所示為模型預測控制的原理圖。模型預測控制是一種基於模型的閉環優化控制策略。預測控制演算法的三要素：內部（預測）模型、滾動優化、反饋控制。

預測控制最大的吸引力在於它具有顯式處理約束的能力, 這種能力來自其基於模型對系統未來動態行為的預測, 通過把約束加到未來的輸入、輸出或狀態變數上, 可以把約束顯式表示在一個線上求解的二次規劃或非線性規劃問題中. 模型預測控制具有控制效果好、魯棒性強等優點，可有效地克服過程的不確定性、非線性和並聯性，並能方便的處理過程被控變數和操縱變數中的各種約束。

• 根據已有的知識和經驗(模型)可以預計任務的完成情況
• 只規劃未來固定一段時間的任務計劃，而不是整個工作週期
• 每一固定時間段結束後檢查任務完成情況，然後根據現有狀態重新規劃下一段時間的任務計劃

預測模型：預測控制應具有預測功能，即能夠根據系統的現時刻的控制輸入以及過程的歷史資訊，預測過程輸出的未來值，因此，需要一個描述系統動態行為的模型作為預測模型。常用的預測模型有階躍響應模型、脈衝響應模型、狀態空間模型、傳遞函式模型、模糊模型等。

滾動優化：預測控制是一種優化控制演算法，需要通過某一效能指標的最優化來確定未來的控制作用，預測控制中的優化與通常的離散最優控制演算法不同，它採用滾動式的有限時域優化策略。即優化過程不是一次離線完成的，而是反覆線上進行的。在每一取樣時刻，優化效能指標只涉及從該時刻起到未來有限的時間，而到下一個取樣時刻，這一優化時段會同時向前。

反饋矯正：由於存在非線性、模型失配和干擾等不確定因素，使基於模型的預測不可能準確地與實際相符。在預測控制中，通過輸出的測量值Y(k)與模型的預估值Ym(k)進行比較，得出模型的預測誤差，再利用模型預測誤差來對模型的預測值進行修正。由於對模型施加了反饋校正的過程，使預測控制具有很強的抗擾動和克服系統不確定性的能力。

五、Matlab自帶ACC系統案例

使用以下命令開啟主要的Simulink模型：open_system(‘ACCTestBenchExample’)
（該命令涉及simulink模組的初始化和開啟，響應速度較慢）

具體詳解見：