（车辆工程专业论文）基于功能行为集成的自主车研究.pdf

t h er e s e a r c ho fa na u t o n o m o u sv e h i c l eb a s e d o ni n t e g ra t i o no ff u n c t i o na n db e 】h a v l 0 r a b s l 、r a c t i nr e c e n t y e a r s ，m a n yp e o p l e h a v er e s e a r c h e do na u t o n o m o u s v e h i c l ei nm a n ya s p e c t s t h ee m p h a s i so ft h e i rr e s e a r c hi sc o n t r 0 1o f b o d vo fa u t o n o m o u s 柚c l ea n d p a t hp l a n n i n g s o m ea i m sa r ea c h i e v e d n o wm a i np r o b l e mi st h ea b s e n c eo f f l e x i b i l i t ya n ds e l f - d e t e r m i n a t i o n a i m e da tt h ed r a w b a c k s ，it a k et h ec a r - l i k ea u t o n o m o u sv e h i c l ea sm y r e s e a r c h o b j e c l a n dp r o p o s es o m ec o n t r o lm e t h o d ss u c ha s f u z z y c o n t r o l 、f n n ( f u z z y n e u r a l n e t ) c o n t r o la n d s oo n a n dt h e s em e t h o d sa 1 1 h a v e9 0 0 d p e r f o r m a n c e st h r o u g hs i m u l a t i o ns t u d y an o v e lt r a c kc o n t r 0 1 m e t h o db a s e do n r e g r e s sa l g o r i t h m i s p r e s e n t i nt h i s p a p e r s i m u l a t i o n si l l u s t r a t et h ee f f e c t i v e n e s so ft h e p r o p o s e dm e t h o d w e d e v e l o p e dat h r e e - w h e e la u t o n o m o u sv e h i c l ew h i c h h a sam e t a lf l a m e a n dt w od r i v e nw h e e l s a n dw ec a ng of u r t h e rs t u d yo ni ts u c ha s i n t e g r a t i o no fn a v i g a t i o nb y v i s i o n t h ea u t o n o m o u sv e h i c l ec a nw a l ki n al i n ea n dt u r nu n d e rt h ec o n t r o lo ff u z z yc o n t r o l t e c h n i q u e s t h e e x p e r i m e n tr e s u l t sd os h o ws e l f - s t u d yc h a r a c t e rt os o m ee x t e n t a n da t i a s ta nn e wc o n t r o la r c h i t e c t u r eb a s e do ni n t e g r a t i o no ff u n c t i o na n b e h a v i o ri sp r o p o s e di nt h i sp a d e r t h i sa r c h i t e c t u r eh a st h ev i r t u e so f b o t ht w om e t h o d s t h i sa r c h i t e c t u r ee n d o w st h ea u t o n o m o u sv e h i c l e w i t ht h ea b i l i t yo f l e a r n i n g ，a d a p t a t i o n ，q u i c kr e a c t i v es p e e d ，a l s o 、i m t h ea b i l i t yo fa c h i e v i n g g i v i n gt a s k k e y w o r d s ：a u t o n o m o u sv e h i c l ec o n t r o l s i m u l a t i o ns t u d y i n t e g r a t i o n 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得佥目墨王些盍堂或其 他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：藕惫专 签字日期：哆年# 月萝日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解盒目墨互些盔堂有关保留、使用学位论文的规 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被 查阅和借阅。本人授权金星王、业盍堂可以将学位论文的全部或部分内容编 入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学 位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：藉嚷 签字日期：以年f 月f 日 学位论文作者毕业后去向 工作单位： 通讯地址： 导师签名：7 孪自最 签字日期：哆年计谤日 电话： 邮编： 致谢 在这里我首先要感谢我的导师陈无畏教授，王启瑞副教授对我的课题 所做的指导。如果没有他们严谨的指导，我的论文和课题就不可能顺利地完 成。在完成论文期间，我的导师们毫无保留地将他们的知识教授给我，使我 收益匪浅。可以说，导师们对科学研究兢兢业业、一丝不苟的敬业精神是我 学习的榜样。是他们谆谆教诲我如何去做科学研究，是他们让我体会到了做 科学研究的真正意义和价值。他们不仅是传授我科学技术知识的导师，同时 还是教授我人生观、价值观的良师益友。是他们帮助我去认识社会，适应新 生活。对此，我再次向他们表示诚挚的感谢。 我还要感谢我的父母和弟弟，他们不仅给与我物质上的支持而且给予 我精神上鼓励，在我迷茫与困顿时是他们以浓浓的亲情抚慰我，在我取得 成功对是他们警醒我戒骄戒躁继续努力。求学路上，亲人们的殷殷之情是 我奋斗的源泉。 最后要感谢王永贵老师在我实验过程中的指导与帮助，感谢我的师兄施 文武、朱忠奎对我的帮助，感谢黄森仁、杨孝剑、任配红、孟树兴、陈树 勇、许张红、王妍曼、郁明、姜武华等同学在我的课题研究和论文写作期 间给予我的帮助。 向所有关心爱护我的人们表示我中心的谢意! 作者： 璃- a 6 a ；年 e 月9 日 第一章绪论 自主车也叫移动机器人( m o b i l er o b o t ) 。它能够根据给定的起点和终 点，在无人干预的条件下，实现自动避开障碍物，自动寻找可行路径，安全驶 向指定的目标，从而完成各种各样给定的任务，如图卜1 所示。 1 1 自主车的用途 图1 - 1 美国密歇根大学研制的自主车 自主车可以作为其它设备的安装平台或直接用于工厂运输以提高生产效 率，降低成本如自动仓库、柔性加工生产线、柔性装配线等；在恶劣环境下， 更能发挥其特有的优势，如在化学毒物或放射性环境下运输。此外可以应用于 野外探险救火、救灾现场等【3 】。 1 2 自主车研究的意义 目前在工业上应用的9 0 以上的机器人，都不能称为具有智能。随着工业 数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要 第一章绪论 自主车也叫移动机器人( m o b i l er o b o t ) 。它能够根据给定的起点和终 点，在无人干预的条件下，实现自动避开障碍物，自动寻找可行路径，安全驶 向指定的目标，从而完成各种各样给定的任务，如图卜1 所示。 1 1 自主车的用途 图1 - 1 美国密歇根大学研制的自主车 自主车可以作为其它设备的安装平台或直接用于工厂运输以提高生产效 率，降低成本如自动仓库、柔性加工生产线、柔性装配线等；在恶劣环境下， 更能发挥其特有的优势，如在化学毒物或放射性环境下运输。此外可以应用于 野外探险救火、救灾现场等【3 】。 1 2 自主车研究的意义 目前在工业上应用的9 0 以上的机器人，都不能称为具有智能。随着工业 数量的快速增长和工业生产的发展，对机器人的工作能力也提出了更高的要 求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器 人，可在凹凸不平的地面上行走移动；具有视觉和触觉功能，能够进行独立操 作、自动装配和产品检验；具有自主控制和决策能力，这些智能机器人还 应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多智能体技术、人 工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、仿生技术、多传感器集成技术和融合 技术以及纳米技术等t t j 。 自主车作为特种机器人的一种，它可以集成如视觉和触觉技术、自主控 制和决策技术、临场感技术、多智能体技术、人工神经网络技术、遗传算法和 遗传编程、仿生技术、多传感器集成技术和融合技术等许多最新的智能技术， 可以完成很多高智能工作，使用范围很广。我国也已经把自主车列入国家高技 术计划，足以证明政府有关部门对发展自主车的高度重视。经过近1 5 年的努 力，我国的自主车的研究与开发已取得丰硕成果川。 现在国内已经有了一些自主车的系列产品： s i a a g v 系列自主车，有运货型和装配型两大品牌，其引导方式是由贴 放在车行驶地面上的磁导引线引导的。车体下面的电磁传感器感应出车体偏离 导线的差值，对车体的左右运动进行校正。对装配型a g v ，可在装配主体上安 装光信号，a g v 上的光电传感器接收到这一信号，可对活动目标的位置和速度 进行跟踪，以实现a g v 与装配线装配主体的同步运动。控制站通过双向信号联 络可对多台a g v 迸行统一调度控制。a g v 在结构上采用4 轮双驱动分别驱动， 可实现车的前进、后退和转弯及调整左右偏摆的运动。车上有升降机构，其上 是人工操作的滚动平台，可实现平面和回转运动。车体前后都设有保险杠和行 程终点保护等装置。 p x 7 2 型排险机器人。此排险机器人是有线遥控型，遥控距离为l o o m ， 最高运动速度为3 0 m m i n ，可前进、后退、原地转弯和上下4 0 0 左右的楼梯或 斜坡，跨越2 5 4 0 c m 高的障碍、5 0 c m 宽的壕沟。行走机构可携带l 2 只操 作能力为8 2 0 k g 的机械手。其上的两台c c d 摄象机在一个两自由度云台上可 进行现场观测l 。 1 3 自主车的特点、结构与分类 i 3 i 自主车的特点 通用性和适应性是自主车的两个主要特征。 1 3 i 1 通用性 自主车的通用性( v e r s a t i l i t y ) 不象传统工业机器人取决于其几何特性和 2 求，特别是需要各种具有不同程度智能的机器人和特种机器人。这些智能机器 人，可在凹凸不平的地面上行走移动；具有视觉和触觉功能，能够进行独立操 作、自动装配和产品检验；具有自主控制和决策能力，这些智能机器人还 应用许多最新的智能技术，如临场感技术、虚拟现实技术、多智能体技术、人 工神经网络技术、遗传算法和遗传编程、仿生技术、多传感器集成技术和融合 技术以及纳米技术等t t j 。 自主车作为特种机器人的一种，它可以集成如视觉和触觉技术、自主控 制和决策技术、临场感技术、多智能体技术、人工神经网络技术、遗传算法和 遗传编程、仿生技术、多传感器集成技术和融合技术等许多最新的智能技术， 可以完成很多高智能工作，使用范围很广。我国也已经把自主车列入国家高技 术计划，足以证明政府有关部门对发展自主车的高度重视。经过近1 5 年的努 力，我国的自主车的研究与开发已取得丰硕成果川。 现在国内已经有了一些自主车的系列产品： s i a a g v 系列自主车，有运货型和装配型两大品牌，其引导方式是由贴 放在车行驶地面上的磁导引线引导的。车体下面的电磁传感器感应出车体偏离 导线的差值，对车体的左右运动进行校正。对装配型a g v ，可在装配主体上安 装光信号，a g v 上的光电传感器接收到这一信号，可对活动目标的位置和速度 进行跟踪，以实现a g v 与装配线装配主体的同步运动。控制站通过双向信号联 络可对多台a g v 迸行统一调度控制。a g v 在结构上采用4 轮双驱动分别驱动， 可实现车的前进、后退和转弯及调整左右偏摆的运动。车上有升降机构，其上 是人工操作的滚动平台，可实现平面和回转运动。车体前后都设有保险杠和行 程终点保护等装置。 p x 7 2 型排险机器人。此排险机器人是有线遥控型，遥控距离为l o o m ， 最高运动速度为3 0 m m i n ，可前进、后退、原地转弯和上下4 0 0 左右的楼梯或 斜坡，跨越2 5 4 0 c m 高的障碍、5 0 c m 宽的壕沟。行走机构可携带l 2 只操 作能力为8 2 0 k g 的机械手。其上的两台c c d 摄象机在一个两自由度云台上可 进行现场观测l 。 1 3 自主车的特点、结构与分类 i 3 i 自主车的特点 通用性和适应性是自主车的两个主要特征。 1 3 i 1 通用性 自主车的通用性( v e r s a t i l i t y ) 不象传统工业机器人取决于其几何特性和 2 机械能力，而主要是取决于它的高度智能性。自主车的通用性指的是某种执行 不同的功能和完成多样的复杂任务的实际能力。通用性也意味着，自主车具有 可变的结构，即根据生产任务需要进行变更的几何结构；或者说，在结构上允 许机器人执行不同的任务或以不同的方式完成同一工作。 自主车的通用性与其具备的智能性直接相关。自主车安装的传感器种类越 多，它对周围环境感知的信息越多，其所能做出的判断越多，智能性越强，通 用性越好i lj 。 1 3 1 2 适应性 自主车的适应性( a d a p t i v i t y ) 是指其对环境的自适应能力，即所设计的自主 车鳇馋鱼费拽学麦经窆全誊定约任务，而不管任务执行过程中所发生而没有预 计到的环境变化。这一能力要求自主车认识其环境，即具有人工知觉。在这方 面，自主车使用它的下述能力： ( 1 ) 运用传感器检测环境的能力； ( 2 ) 分析任务空间和执行操作规划的能力； ( 3 ) 自动指令模式能力。 迄今为止所开发的自主车知觉与人类对环境的解释能力相比，仍然是十分 有限的。这个领域内的某些重要研究工作正在进行之中。 1 3 2 自主车的结构 自主车主要有轮式和履带式两种”。 1 3 2 1 轮式自主车 轮式自主车有： ( 1 ) 三轮式 两轮为驱动轮，一轮为万向轮，行驶中靠两驱动轮的转速差实现 转向。 ( 2 ) 四轮式 此机构也称c a r - l i k e 结构【4 1 。此自主车前两轮为转向轮，驱动方 式可以是前轮驱动或后轮驱动也可以是四轮驱动l l j 。 ( 3 ) 多轮式 多轮式自主车，主要应用其变结构功能，根据环境的变化实时地 控制各轮的转速和转向，从而使其能够翻越障碍物。 1 3 2 2 履带式自主车 主要有变结构和不变结构【”。变结构履带式自主车可以利用其结构的变 化，从而在行驶中能够象蛇一样穿过不平路面或翻越障碍物。不变结构履带式 自主车主要用于附着条件比较差的场合，如农场、沙漠等。如图1 2 所示。 l _ 3 3 自主车的分类 图1 2 美国密歇根大学履带式自主车 按行驶方式，自主车可分为： ( 1 ) 轮式自主车 此种自主车以车轮方式行驶 ( 2 ) 履带式自主车 此种自主车以履带方式行驶， 按引导方式，自主车可分为： ( 1 ) 有参考路径的自主车 如图1 1 所示。 如图1 2 所示。 此种自主车根据外面的路标( 如磁性路标、色带路标等) 或计算 4 机程序中设定的路径进行导航，于是自主车的行驶就变成对给定路径 的跟踪【5 1 。 ( 2 ) 无参考路径的自主车 此种自主车能够对环境的变化作出智能反应，在行驶中实时地产 生新的路径以适应环境的变化，最终达到设定的目标位置【6 1 。 1 4 自主车的研究概况 近年来，国内外对自主车的研究越来越广泛。如美国加利福尼亚大学的 s u k h a nl e e 和g e o r g ek a r d a r s 【7 j 等人用神经网络进行全局避碰路径规划；美 国m i d d l e b u r y 大学的a m yj b r i g g s 和d a n i e ls e h a r s t e i n 等人用自相似路标 ( s e l f - s i m i l a rl a n d m a r k s ) 对自主车导航捧j ；加拿大b r i t i s hc o l u m b i a 大学 的p s a e e d i 、p l a w r e n e e 和d l o w e 设计出一种基于视觉传感器的路径跟踪方 法，此方法可以在自然环境中进行三维目标跟踪f 9 】；韩国a j o i i t 大学的k y u n j u n g 等人在t u r e n n o u t p 4 l 和y o s h i n d b u ”】等人在提出的几种依墙算法 ( w a l l f o l l o w i n ga l g o r i t h m ) 基础上，设计出一种能有效选择行驶方向的依墙 算法1 1 0 】；韩国p o s t e e h 大学的s u n g o nl e e 提出一种适用于轿车模型的机器人 f c a r - l i k er o b o t ) 停靠方法l l l j ；法国p o i t i e r s 大学的g a b r i e lr a m i r e z 和s a i d z e g h l o u l 设计出适用于自主车在障碍环境中的路径规划与控制方法1 1 引；新加坡 南洋工业大学的b i nq i n 等人提出一种轿车模型自主车跟踪路径的产生方法 ：日本t s u k u b a 大学智能机器人实验室的t e r u k o 虹a 、a k i h i s ao h y a 和 s h i n i c h iy u t a 提出用全方位声纳与全方位的视觉信息融合进行环境识别的 方法f 1 卅；加拿大的s t e r g i o si r o u m e l i o t i s l t a n d 和g e o r g e 丸b e k e y 提出用分 散式卡尔曼滤波器对多自主车进行集成定位i i5 j ；德国j r e u t e r 、t u - b e r l i n 等 人提出用p d a b ( p r o b a b i l i s t l ed a t aa s s o c i a t i o nu s i n gb a y a i a nf o r m a l i s m ) 珐让 自主车自定位( s e r f - l o c a l i z a t i o n ) ；摩洛哥的h m e d r o m i 和法国的 e z a a f r a n i 、a e i h a s s a n i 、m c t h o m a s 等人设计出基于数据融合方法的智能 控制结构【”7 】德 雪b r a u n s c h w e i g t 业大学的a n d r e a ss i m o n 和j a n c b e e k e r 设计了一种车辆导航系统，此系统包括路径产生、运动规划和传感器的信息融 合等。国外自主车现已广泛地应用于柔性生产线，农业耕作，矿藏寻找， 有毒车间的物品运输等。 国内，清华大学的袁曾任、马兆青提出用栅格法解决运动障碍物环境中 的导航与避碰问题 6 j ；国防科技大学的沈林成等人研究了面向自主车辆导航的 地理信息系统的建立问题【伸l ；上海交通大学的林良明、颜国正对自主车的导 航控制等问题进行了比较深入的研究p o ；长春光学精密机械学院的谷东兵、 宋正勋等人介绍了基于多传感器结构的自主车局部路径规划与控制系统耻”： 沈阳工业大学的周明、孙茂相、王艳红和中国科学院沈阳自动化研究所的尹朝 机程序中设定的路径进行导航，于是自主车的行驶就变成对给定路径 的跟踪【5 1 。 ( 2 ) 无参考路径的自主车 此种自主车能够对环境的变化作出智能反应，在行驶中实时地产 生新的路径以适应环境的变化，最终达到设定的目标位置【6 1 。 1 4 自主车的研究概况 近年来，国内外对自主车的研究越来越广泛。如美国加利福尼亚大学的 s u k h a nl e e 和g e o r g ek a r d a r s 【7 j 等人用神经网络进行全局避碰路径规划；美 国m i d d l e b u r y 大学的a m yj b r i g g s 和d a n i e ls e h a r s t e i n 等人用自相似路标 ( s e l f - s i m i l a rl a n d m a r k s ) 对自主车导航捧j ；加拿大b r i t i s hc o l u m b i a 大学 的p s a e e d i 、p l a w r e n e e 和d l o w e 设计出一种基于视觉传感器的路径跟踪方 法，此方法可以在自然环境中进行三维目标跟踪f 9 】；韩国a j o i i t 大学的k y u n j u n g 等人在t u r e n n o u t p 4 l 和y o s h i n d b u ”】等人在提出的几种依墙算法 ( w a l l f o l l o w i n ga l g o r i t h m ) 基础上，设计出一种能有效选择行驶方向的依墙 算法1 1 0 】；韩国p o s t e e h 大学的s u n g o nl e e 提出一种适用于轿车模型的机器人 f c a r - l i k er o b o t ) 停靠方法l l l j ；法国p o i t i e r s 大学的g a b r i e lr a m i r e z 和s a i d z e g h l o u l 设计出适用于自主车在障碍环境中的路径规划与控制方法1 1 引；新加坡 南洋工业大学的b i nq i n 等人提出一种轿车模型自主车跟踪路径的产生方法 ：日本t s u k u b a 大学智能机器人实验室的t e r u k o 虹a 、a k i h i s ao h y a 和 s h i n i c h iy u t a 提出用全方位声纳与全方位的视觉信息融合进行环境识别的 方法f 1 卅；加拿大的s t e r g i o si r o u m e l i o t i s l t a n d 和g e o r g e 丸b e k e y 提出用分 散式卡尔曼滤波器对多自主车进行集成定位i i5 j ；德国j r e u t e r 、t u - b e r l i n 等 人提出用p d a b ( p r o b a b i l i s t l ed a t aa s s o c i a t i o nu s i n gb a y a i a nf o r m a l i s m ) 珐让 自主车自定位( s e r f - l o c a l i z a t i o n ) ；摩洛哥的h m e d r o m i 和法国的 e z a a f r a n i 、a e i h a s s a n i 、m c t h o m a s 等人设计出基于数据融合方法的智能 控制结构【”7 】德 雪b r a u n s c h w e i g t 业大学的a n d r e a ss i m o n 和j a n c b e e k e r 设计了一种车辆导航系统，此系统包括路径产生、运动规划和传感器的信息融 合等。国外自主车现已广泛地应用于柔性生产线，农业耕作，矿藏寻找， 有毒车间的物品运输等。 国内，清华大学的袁曾任、马兆青提出用栅格法解决运动障碍物环境中 的导航与避碰问题 6 j ；国防科技大学的沈林成等人研究了面向自主车辆导航的 地理信息系统的建立问题【伸l ；上海交通大学的林良明、颜国正对自主车的导 航控制等问题进行了比较深入的研究p o ；长春光学精密机械学院的谷东兵、 宋正勋等人介绍了基于多传感器结构的自主车局部路径规划与控制系统耻”： 沈阳工业大学的周明、孙茂相、王艳红和中国科学院沈阳自动化研究所的尹朝 万等人描述了多自主车分布式智能避撞规划系统【2 2 j ：中国科学院沈阳自动化 研究所已经研究开发出工业智能机器人，并将这种具有动态跟踪、自动对位提 升功能的机器人用于一汽轿车的“红旗世纪星”和柳州微型汽车厂总装生产 线上，提高了企业柔性自动化水平；清华大学、中国科学技术大学、东北大学、 哈尔滨工业大学、国防科技大学、广东大学等多所高校都参加过自主车的实物 的足球比赛。由此可以看出国内在此领域的研究正方兴未艾。 虽然国内外的研究已经是硕果累累，但自主车所能达到的智能化和自主化 水平还比较低，在复杂环境下的自主性和学习能力还需要进一步的提高。 1 5 自主车研究中的芙键技术 自主车是一个组成结构非常复杂的系统，它不仅具有加速、减速、前进、 后退以及转弯等常规的汽车功能，而且还具有任务分析、路径规划、路径跟踪、 信息感知、自主决策等类似人类智能行为的人工智能，因此，按其功能划分， 自主车可以看作是由机械装置、行为控制器、知识库及传感器系统组成的相互 联系、相互作用的复杂动态系统。自主车的研究涉及机械、控制、传感器、人 工智能等技术，但主要集中在若干关键技术的研究与突破，这些关键技术主要 包括自主车控制体系结构研究、路径规划与车体控制技术、车体的定位系统、 多传感器信息的集成与融合等i 7 ”。 1 5 1 自主车控制体系结构的研究 自主车控制体系结构是实施控制的策略与方法。目前采用的体系结构主要 有功能式( 水平式) 结构和行为式( 垂直式) 结构以及混合式结构。功能式结构以 c m u 的n a v l a b 系统和r o v e r 系统为典型代表1 7 ”，它根据信息的流向及行为功 能，将自主车的控制过程分解成不同的功能模块，这些功能模块组成了十条闭 环链，信息流由环境经传感器进入，经规划决策处理后再经由执行机构返回环 境，从而实旋控制行为。功能式结构的优点是系统构造层次清晰、模块功能易 执行，并且较易实现高层次的智能行为。缺点是在系统的每一控制行为都必须 经过感知一建模一规划一执行等各模块，延时长，实时性差；另外，由于各模 块串行连接，其中任一模块的故障直接影响整个系统的功能。 根据自主车的行为功能构造控制体系结构，称为行为式结构。它将机器人 行为的感知、规划、任务执行等过程封装成一个行为模块，例如将机器人的行 为分为停车、跟踪、漫游、避障等行为功能模块，每一行为实现传感器信息与 机器人动作问的一种映射，某一时刻，只有一种行为控制车体，机器人的最终 行为由各行为模块之间的竞争实现，这种控制结构的优点是易于实现实时控 万等人描述了多自主车分布式智能避撞规划系统【2 2 j ：中国科学院沈阳自动化 研究所已经研究开发出工业智能机器人，并将这种具有动态跟踪、自动对位提 升功能的机器人用于一汽轿车的“红旗世纪星”和柳州微型汽车厂总装生产 线上，提高了企业柔性自动化水平；清华大学、中国科学技术大学、东北大学、 哈尔滨工业大学、国防科技大学、广东大学等多所高校都参加过自主车的实物 的足球比赛。由此可以看出国内在此领域的研究正方兴未艾。 虽然国内外的研究已经是硕果累累，但自主车所能达到的智能化和自主化 水平还比较低，在复杂环境下的自主性和学习能力还需要进一步的提高。 1 5 自主车研究中的芙键技术 自主车是一个组成结构非常复杂的系统，它不仅具有加速、减速、前进、 后退以及转弯等常规的汽车功能，而且还具有任务分析、路径规划、路径跟踪、 信息感知、自主决策等类似人类智能行为的人工智能，因此，按其功能划分， 自主车可以看作是由机械装置、行为控制器、知识库及传感器系统组成的相互 联系、相互作用的复杂动态系统。自主车的研究涉及机械、控制、传感器、人 工智能等技术，但主要集中在若干关键技术的研究与突破，这些关键技术主要 包括自主车控制体系结构研究、路径规划与车体控制技术、车体的定位系统、 多传感器信息的集成与融合等i 7 ”。 1 5 1 自主车控制体系结构的研究 自主车控制体系结构是实施控制的策略与方法。目前采用的体系结构主要 有功能式( 水平式) 结构和行为式( 垂直式) 结构以及混合式结构。功能式结构以 c m u 的n a v l a b 系统和r o v e r 系统为典型代表1 7 ”，它根据信息的流向及行为功 能，将自主车的控制过程分解成不同的功能模块，这些功能模块组成了十条闭 环链，信息流由环境经传感器进入，经规划决策处理后再经由执行机构返回环 境，从而实旋控制行为。功能式结构的优点是系统构造层次清晰、模块功能易 执行，并且较易实现高层次的智能行为。缺点是在系统的每一控制行为都必须 经过感知一建模一规划一执行等各模块，延时长，实时性差；另外，由于各模 块串行连接，其中任一模块的故障直接影响整个系统的功能。 根据自主车的行为功能构造控制体系结构，称为行为式结构。它将机器人 行为的感知、规划、任务执行等过程封装成一个行为模块，例如将机器人的行 为分为停车、跟踪、漫游、避障等行为功能模块，每一行为实现传感器信息与 机器人动作问的一种映射，某一时刻，只有一种行为控制车体，机器人的最终 行为由各行为模块之间的竞争实现，这种控制结构的优点是易于实现实时控 制，系统可靠性比较高；但由于各行为模块之间是松散连接，难于实现高层次 的智能控制，这种控制方法的典型代表是b r o o k s 的包容式结构。 针对上述两种体系结构的特点研究人员提出了不少改进措施，较典型的 是o x f o r d 的h s h u 提出的混合结构【7 8 】，它主要由低层反馈控制级和高层 智能级构成。高层的命令可以传往下层，车体信息也可由下层传往上层，这种 方法既保证了系统的实时性又具有较高的智能级。 1 5 2 车体的定位系统 自主车的准确定位是保证其正确完成导航、控制任务的关键之一。目前 自主车常用的定位方法有g p s 、光码盘、惯性陀螺、磁罗盘、路标匹配、广义 路标匹配等。上述每一种方法均各有优点及局限性，因而自主车实际常将几种 方法结合使用，以充分发挥各自优点而避免各自的缺陷，从而提高定位系统的 精度和可靠性。如c m u 的r a n g e r 系统中使用了光码盘、惯性陀螺和g p s 等定 位技术。清华的自主车t 删r v 采用了g p s 、光码盘和磁罗盘等定位技术，在 进行局部路径规划和导航时，以光码盘和磁罗盘定位为主，在全局路径规划和 导航时，利用g p s 定位对光码盘一磁罗盘定位所产生的累积误差进行修正，从 而保证了t h h r v 的定位系统精度和可靠性。 1 5 3 基于多传感器的信息融合技术 自主车在行驶时，必须持续不断地感知周围环境信息及自身状态信息，由 于室外自主车工作环境的复杂性、自主车自身状态的不确定性和单一传感器的 局限性，只靠一种传感器难以完成对外部环境的感知。为完成在复杂、动态及 不确定性环境下的自主性，自主车通常装有多种传感器，如c m u 的n a v l a b 和 7 b 8 自主车上都装有彩色摄像机、超声、激光雷达定位等多种传感器，在t h m r v 上集成了彩色摄像机、超声定位传感器。多传感器信息融合是指将多个或 多种传感器所提供的环境信息进行集成处理，形成对外部环境特征的统一表 示，经过集成处理的多传感器信息融合了信息的互补性、信息的冗余性、信息 的实时性和信息的低成本性，因而能比较完整地、精确地反映环境特征，多传 感器信息融台的常用方法有：加权平均、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、d e m p s t e r s h a r e r 证据推理、模糊推理以及人工神经网络等等。 1 5 4 路径规划技术与车体控制技术 车体控制是自主车的根本目的与核心技术，而路径规划是自主车导航与控 制的基础，室外自主车的行为控制系统必须根据给定的任务和变化的环境实施 对车体的控制。首先，它要理解给定的任务，作出全局路径规划，并在自主车 行驶过程中，通过传感器系统不断感知周围环境信息和自身状态信息，对这些 进行融合处理，作出局部路径规划，为自主车规划出一条无障碍物、可通行的 路径，然后生成驾驶命令控制车体沿着该路径行驶。 全局路径规划的任务是根据全局地图数据库信息规划出自起始点至目标 点的一条无碰撞、可通过的路径。目前正在研究的有准结构化道路环境多种约 束条件下的路径规划技术，自然地形环境下的路径规划技术，以及自主车在行 驶过程中遇到突发事件时的重规划技术等。由于全局路径规划所生成的路径只 能是从起始点到目标点的粗略路径，并没有考虑路径的方向、宽度、曲率、道 路交叉以及路障等细节信息，加之自主车在行驶过程受局部环境和自身状态的 不确定性的影响，会遇到各种各样不可预测的情况。因此，在自主车的行驶过 程中，必须以局部环境信息和自主车自身状态信息为基础，规划出短程内一段 无碰撞笔墨想晨磐嬖三芝蓑三晨韶氅竺撄划翌紫堂专鎏育空问搜索浩芏 于融合数据的直接规划法、层次性感知一动作行为法、势场域法、占据栅格图 法、模糊逻辑法和神经网络法等。车体控制的任务是根据局部规划的结果和当 前的车体位置、姿态、车速等信息等作出自主决策，并向机械装置发出驾驶命 令，目前研究的内容主要集中在车体模型和车体控制算法，常用的控制算法有 最优控制算法、p i d 路径跟踪算法、预瞄控制算法、预测控制算法、模糊控制 算法和神经网络控制算法等等，实际控制时，通常是采用多种算法综合，以达 到最佳控制效果。 1 6 自主车存在的问题及发展方向 自主车虽然取得了很大进展，但目前主要还有以下一些技术需要加以完善。 ( 1 )车载计算机的计算能力不足，如日本的m a s a n o r ih a r i y a m a 等提出的立体视 觉匹配算法( s a d ) 可较好地实现当前图像与参考图像之间的象素匹配，但在通用 计算机如p 1 1 4 5 0 上处理5 1 2 x 5 1 2 的图像需要6 0 0 s ，这显然不实用。而采用一种 v l s i 专用处理器，则只需6 0 m s ，因此，对于视觉处理应该发展专用的处理芯片， 以获得实时的效果i s 町； ( 2 )高精度的雷达、激光扫瞄仪等障碍探测传感器的价格太高，影响其普及应 用。h i t t i t e m i c r o w a v ec o r p o r a t i o n 的c h r i s t o p h e rt l y o n s 等人采用一种c a a s m m i c 单片式雷达，安装在一种s o i c 的低成本的封装里。成本大约在1 5 0 2 0 0 美元，尽管它的预警距离只有1 5 m ，但在低速巡航系统中也能发挥出较好地作用 1 5 9 ； ( 3 )软件算法还处于一个比较初级的阶段表现在只能针对某一种情况或几种 情况作出判断，当环境有所改变之后，算法的有效性大大降低。另外，立足于当 前硬件的情况下，如何降低算法对计算机能力的需求也是目前算法研究的重要任 s 对车体的控制。首先，它要理解给定的任务，作出全局路径规划，并在自主车 行驶过程中，通过传感器系统不断感知周围环境信息和自身状态信息，对这些 进行融合处理，作出局部路径规划，为自主车规划出一条无障碍物、可通行的 路径，然后生成驾驶命令控制车体沿着该路径行驶。 全局路径规划的任务是根据全局地图数据库信息规划出自起始点至目标 点的一条无碰撞、可通过的路径。目前正在研究的有准结构化道路环境多种约 束条件下的路径规划技术，自然地形环境下的路径规划技术，以及自主车在行 驶过程中遇到突发事件时的重规划技术等。由于全局路径规划所生成的路径只 能是从起始点到目标点的粗略路径，并没有考虑路径的方向、宽度、曲率、道 路交叉以及路障等细节信息，加之自主车在行驶过程受局部环境和自身状态的 不确定性的影响，会遇到各种各样不可预测的情况。因此，在自主车的行驶过 程中，必须以局部环境信息和自主车自身状态信息为基础，规划出短程内一段 无碰撞笔墨想晨磐嬖三芝蓑三晨韶氅竺撄划翌紫堂专鎏育空问搜索浩芏 于融合数据的直接规划法、层次性感知一动作行为法、势场域法、占据栅格图 法、模糊逻辑法和神经网络法等。车体控制的任务是根据局部规划的结果和当 前的车体位置、姿态、车速等信息等作出自主决策，并向机械装置发出驾驶命 令，目前研究的内容主要集中在车体模型和车体控制算法，常用的控制算法有 最优控制算法、p i d 路径跟踪算法、预瞄控制算法、预测控制算法、模糊控制 算法和神经网络控制算法等等，实际控制时，通常是采用多种算法综合，以达 到最佳控制效果。 1 6 自主车存在的问题及发展方向 自主车虽然取得了很大进展，但目前主要还有以下一些技术需要加以完善。 ( 1 )车载计算机的计算能力不足，如日本的m a s a n o r ih a r i y a m a 等提出的立体视 觉匹配算法( s a d ) 可较好地实现当前图像与参考图像之间的象素匹配，但在通用 计算机如p 1 1 4 5 0 上处理5 1 2 x 5 1 2 的图像需要6 0 0 s ，这显然不实用。而采用一种 v l s i 专用处理器，则只需6 0 m s ，因此，对于视觉处理应该发展专用的处理芯片， 以获得实时的效果i s 町； ( 2 )高精度的雷达、激光扫瞄仪等障碍探测传感器的价格太高，影响其普及应 用。h i t t i t e m i c r o w a v ec o r p o r a t i o n 的c h r i s t o p h e rt l y o n s 等人采用一种c a a s m m i c 单片式雷达，安装在一种s o i c 的低成本的封装里。成本大约在1 5 0 2 0 0 美元，尽管它的预警距离只有1 5 m ，但在低速巡航系统中也能发挥出较好地作用 1 5 9 ； ( 3 )软件算法还处于一个比较初级的阶段表现在只能针对某一种情况或几种 情况作出判断，当环境有所改变之后，算法的有效性大大降低。另外，立足于当 前硬件的情况下，如何降低算法对计算机能力的需求也是目前算法研究的重要任 s 务。 ( 4 )人工智能，特别是人工神经网络在车辆上的应用还有待于深入研究开发。 美国的s a i c 公司的r o s e n b l u m 采用神经网络来实现车辆在o f f - r o a d 上的自动驾 驶，取得了很好的效果【6 0 i 。但神经网络在自主车辆上的其它应用还不多见，今后 应该加强这方面的应用研究。美国麻省理工学院的n o l i v e r 等提出了采用图像 来分析驾驶员行驶的模型，德围的p f a b e r 等人研究对驾驶位置进行监测，以 便更好地利用安全气囊保护作用，这些研究中都用到了人工智能技术川。 从目前世界自主车的研究情况与发展方向来看，应该在自主车上关注以下技 术。 ( 1 )具备多处理器的车载并行计算机结构。德国u b m 大学研制的并行车载计 算机结构e m s v i s i o n ，在轿车v a m o r s 和v a m p 、货车m b 5 0 8 d 、客车 m b 5 0 0 s e l 上采用了这种计算机结构。e m s - v i s i o n 实际系统是p c n e t 结构， 包括4 个c p u ，三个图像处理用的c p u 和一个车辆行为控制的c p u ，它们之间 互连，从而可以实时地交换数据。实际应用中使用了d u a lp e n t i u m i i3 3 3 m h z 和 d u a lp e n t i u m i l l 4 5 0 m h z 两种类型的c p u 。第5 个p c 仅用于软件的存贮，通过 快速以太网( f a s t e t h e r n e t ) 将系统软件发布到各个p c 。1 0 b a s e t - - e t h e m e t c a t e w a y - p c 用于连结外部网络，实际使用中取得了较好效果。这种采用现有计 算机来搭建高性能、低成本的车载计算机方法是未来几年的研究重点。 f 2 ) 通讯技术包括车内通讯、车辆间的通讯及车辆与控制中心的通讯等。通讯技 术在自主车辆的指挥、调度、车辆排队驾驶等方面有广泛的应用。日本k e i o 大 学计算机科学系的l a e h l a nb m i c h a e l 等研究采用蜂窝通话来实现高速通讯2 1 。还 有人研究通过英特网和g p s 来实现对车辆的定位、跟踪和控制。 ( 3 ) 语音技术是使自主车能分辨、理解人的声音，并按照命令的要求进行相应的 操作。2 0 0 0 年巴黎的国际车展上就出现了能听懂人语音命令的自主车。 ( 4 ) 传感技术的融合也是自主车技术发展的重要方向。目前的自主车上绝大部 分装备有多种传感器：普通摄像、红外摄像机、雷达、激光扫瞄装置、g p s 等， 自主车综合利用这些传感器获得的信息，以更好地实现轨迹跟踪、避障等自主驾 驶功能叫。 1 7 本文所研究的主要内容及意义 我国限于基础设施水平和经济实力，在自主车领域的研究与工业发达国家 有很大的差距在