《智能网联汽车概论（活页式）》 课件 项目6 智能网联汽车路径规划与决策控制

1智能网联汽车路径规划与决策控制智能网联汽车驾驶环境感知2知识目标：1.能通过走访或查阅资料的方法，能复述传感器的融合方法。2.能通过对感知系统的资料查询，能说出环境感知传感器的感知内容及数据集。能力目标：1.能总结归纳调研报告，撰写智能网联汽车环境感知系统技术报告。2.能总结并归纳调研内容，准确识别智能网联汽车的硬件组成。素质目标：1.树立安全意识；2.培养8S现场管理意识。教学目标3智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.多传感器融合各类传感器因其测量原理，在环境感知方面都有各自明显的优缺点：毫米波雷达具有耐候性，可以全天工作，但分辨率不够高，无法区分人与物；摄像头具有较高的分辨率，可以感知颜色，但受强光影响较大。激光雷达可以提供具有三维信息的特性，对环境的可重构性很强，但受天气影响较大。毫米波雷达可以弥补激光雷达、视觉传感器在环境适应性上的不足。视觉传感器或者激光雷达可以弥补毫米波雷达在目标分类上的不足等。4智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.环境感知传感器及感知信息内容环境感知是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、陀螺仪、加速度计等传感器，感知周围环境信息和车辆状态信息。环境信息主要包括道路信息、周边车辆与行人信息。道路信息，包括道路的宽度、坡度、交通标志灯；周边车辆信息包括车辆大小，行驶的速度、加速度、方向等；周边行人信息包括行人的数量、位置及行走方向等。5智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.传感器的融合方法汽车自动化的程度越高，集成在车辆中的传感器的数量和类型也越多，只有这样才能够保证信息获取充分且、有冗余保障车辆自动行驶的安全。为了保证安全，必须对传感器进行信息融合。多传感器融合可以显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的速度和正确性，这是自动驾驶系统向先进的自动驾驶方向发展，最终实现无人驾驶的必然趋势。6智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.传感器的融合方法传感器融合的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集合理论、人工神经网络等。软件算法能够联合虚拟摄像头和环境传感器数据融合算法，从而得到更精确的数据分析与自主控制决策。7智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.传感器的融合方法传感器融合从融合等级上分为原始数据级融合、特征数据级融合和目标数据级融合。单一传感器中，越靠近原始数据，干扰信号和真实信号并存的可能性越大，即越早启动融合，真实信息的保留和干扰信息的去除效果越好，但同时也为数据同步、处理算法计算量带来相应的挑战。实际应用中，应结合感知需求、芯片计算能力选择合适的融合架构和方法，构建由各类传感器信息组成的数字环境，实现智能网联汽车的环境理解。。8智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.传感器的融合方法传感器模块的集中处理由中央ECU制定的分布式系统分布式和集中式处理的结合9智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？4.智能网联汽车环境感知数据库

目前，专门用于无人驾驶的数据集有KITTI和Cityscapes等，数据集的主要作用是对汽车上安装的各种传感器采集的外部场景数据进行分析，并呈现无人驾驶车辆的实际情况。完整的数据集应包括立体数据、光流数据、视觉里程计数据、目标跟踪数据、道路解析数据等。感谢大家的参与！1011智能网联汽车路径规划与决策控制智能网联汽车路径规划12知识目标：1.能通过走访或查阅资料的方法，能复述传感器的融合方法。2.能通过对感知系统的资料查询，能说出环境感知传感器的感知内容及数据集。能力目标：1.能总结归纳调研报告，撰写智能网联汽车环境感知系统技术报告。2.能总结并归纳调研内容，准确识别智能网联汽车的硬件组成。素质目标：1.树立安全意识；2.培养8S现场管理意识。教学目标13智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.路径规划路径规划是解决智能网联汽车如何达到行使目标问题的上层模块，它依赖于为智能联网汽车驾驶定制的高精度地图，与普通导航单纯提供指引的性质不同，智能网联汽车的路径规划模块需要提供能够引导车辆正确驶向目的地的轨迹。这些轨迹至少要达到车道级导航的水平，而且轨迹上影响车辆行驶的周边的环境也需要被准确描述和考虑。14智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.路径规划路径规划模块需要根据局部环境感知、可用的全局车道级路径、相关交通规则，提供能够将车辆引导向目的地（或目的点）的路径。路径规划可分为全局路径规划方法、局部路径规划方法和混合路径规划方法三种。混合路径规划局部路径规划全局路径规划15智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.路径规划路径规划技术是汽车自动控制技术的重要组成部分，根据环境信息的己知程度，全局路径规划是对全局环境已知，并根据算法搜索出最优或接近最优的路径。而局部路径规划则对环境局部未知或完全未知，通过传感器为自动驾驶提供有用的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起始点到目标点的最优化路径。16智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.全局路径规划（1）格栅法

栅格法是利用VB等软件对地图建模的一种方法。就是将障碍物模拟成小方格的集合，相当于将场景的所有事物进行二值化替代，障碍物为1，非障碍物为0。栅格法是地图建模的一种方法，栅格法实质上是将AGV的工作环境进行单元分割，将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销，同时干扰信号也会随之增加，规划速度会相应降低，实时性得不到保证；反之，由于信息存储量少，抗干扰能力有所增强，规划速随之增快，但环境信息划分会变得较为模糊，不利于有效路径的规划。17智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.全局路径规划（2）拓扑法

将规划空间分割成具有拓扑特征的子空间,根据彼此连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法基本思想是降维法,即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。

拓扑排序应用非常广泛，解决的问题的模型也非常一致。凡是需要通过局部顺序来推导全局顺序的，一般都能用拓扑排序来解决。除此之外，拓扑排序还能检测图中环的存在。18智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.全局路径规划（3）可视图法。

首先将自动驾驶视为一个点，然后将起点、障碍物和目标点的每个端点连接起来，并以直线连接各个端点，从而将路径规划问题转化为从起点到目标点的最短路径寻找问题。可视图法的优点是概念直观、简单，缺点是灵活性不好。

当目标点或障碍物或起始点发生变化时，需要对视图进行重构，而且障碍物的数目越多，算法越复杂。19智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.局部路径规划（1）遗传算法。

遗传算法是自动驾驶路径规划常用的算法。

该算法模拟达尔文的生物进化理论，结合进化中优胜劣汰的概念，是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法。原理是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式，利用计算机仿真运算，将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。20智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.局部路径规划（2）蚁群算法。

蚁群算法相对于遗传算法来说具有一定的记忆力。蚁群算法有多种原理，如觅食原理、避障原理和遗传算法。蚁群算法属于群智能优化算法，具有并行性。每一个粒子都能被主动优化，而遗传算法不能。21智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.局部路径规划（3）神经网络

神经网络可以通过大量实际驾驶行为数据，学习避障和路径规划中隐含的、难以人工设计并提取的特征。深度学习的基本模型包括基于受限玻尔兹曼机的深度信任网络、基于自动编码器的堆叠式自动编码器、卷积神经网络、递归神经网络。22智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.局部路径规划（3）神经网络

由于无需迭代，采用前向网络学习算法学习避障的速度非常快，自组织神经网络特性也可用于融合传感器信息，学习从地图上不同位置到目的地的行驶路线。一旦学习完成，自动驾驶就可以实现自主导航。通过司机在场景中的驾驶操作可以得到一套训练集，输入到神经网络单元进行训练，再输出一个决策计划结果。在获得预期的轨迹后，需要控制车辆的转向、制动、驱动以跟踪轨迹。23智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.局部路径规划（4）人工势场规划

人工势场规划是Khatib提出的虚拟力法。人工势场法的基本原理就是通过一系列环境感知传感器来探知环境的障碍物情况，无人车在多个斥力势场和一个引力势场的和势场环境下沿着势场下降的方向运动。人工势场法是一种广泛应用的路径规划方法，适用于已知环境或未知环境。人工势场法本质上是一种控制方法，其轨迹并非像其他规划算法一样，而是由实时的控制量产生的。24智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？4.汽车智能驾驶路径规划

时空路径是指车辆在一定时间内行驶的轨迹。轨迹不仅包括位置信息，还包括整个轨迹和车辆姿态的时间信息（时间、速度、加速度、曲率等）。局部路径规划可进一步分为轨迹规划和速度规划。

轨迹规划只解决根据行为决策和综合地图信息在二维平面上定义一定的代价函数下对轨迹进行优化的问题。速度规划是选择一个或多个轨迹后解决用什么样的速度来行驶。速度规划由车辆当前状态、行驶目标以及轨迹曲率等决定。25智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？4.汽车智能驾驶路径规划

轨迹规划算法在很大程度上依赖于地图对道路的定义，在车辆模型和道路模型下，由轨迹规划生成的轨迹是从区间到车辆姿态向量集的连续映射。

在每个轨迹的末端，轨迹优化的目标是筛选出满足所有可能轨迹曲线边界条件的轨迹曲线，然后找到平滑的、代价最低的曲线。感谢大家的参与！2627智能网联汽车路径规划与决策控制汽车智能驾驶行为决策28知识目标：1.能通过走访或查阅资料的方法，能复述智能网联汽车自动驾驶实现路径。2.能通过对感知系统的资料查询，能说出智能网联汽车行为决策的概念及包含的内容。能力目标：1.能总结归纳调研报告，撰写智能网联汽车行为决策技术报告。2.能总结并归纳调研内容，能制作智能网联汽车行为决策所包含的内容的思维导图。素质目标：1.树立安全意识；2.培养8S现场管理意识。教学目标29智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.智能网联汽车自动驾驶实现路径智能网联汽车的自动驾驶分为感知定位、规划决策、执行控制三个部分。决策是指决策控制电脑在整个无人驾驶系统中的作用，并根据位置、感知和路径规划等信息确定无人驾驶车辆的策略。30智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.智能网联汽车行为决策的概念智能网联汽车的行为决策是基于环境感知和导航子系统的信息输出，这包括选择哪条车道，是否换车道，是否跟车，是否绕道，是否停车。车辆控制是指控制转向、驾驶和制动，执行规划决策模块发出需求速度和需求方向盘转角，也包括转向灯、喇叭、车窗、仪表等车身电器控制信号。31智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.智能网联汽车行为决策层包含的内容

行为决策层汇集了所有重要的车辆周围信息，不仅包括汽车本身的当前位置、速度、方向和所在车道，还包括汽车一定距离内与感知相关的所有重要障碍物体信息和预测轨迹，在所获得信息的基础上来确定汽车的驾驶策略。主要包括预测算法、行为规划和动作规划等。32智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.智能网联汽车行为决策层包含的内容（1）预测模块

预测模块作为决策规划控制模块的直接数据上游之一，通常感知层所输出的物体信息包括位置、速度、方向等物理属性。利用这些输出的物理属性，可以对物体做出“瞬时预测”。环境预测模块不局限于结合物理规律对物体做出预测，而是可结合物体和周边环境以及积累的历史数据信息，对感知到的物体做出更为“宏观”的行为预测。例如在图6-20中，通过识别行人在人行道的历史行进动作预测出行人可能会在人行道上穿越路口，而通过车辆的历史行进轨迹可判断其会在路口右转。33智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.智能网联汽车行为决策层包含的内容（2）行为规划

为规划是根据路径规划目标，结合环境感知模块对驾驶环境的描述，以及预测模块对驾驶环境变化趋势的预测，对车辆需要采取的行为作出规划34智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.智能网联汽车行为决策层包含的内容（3）动作规划

动作规划模块的功能根据路径规划给出的轨迹、行为规划确定的驾驶模式，按照特定的动作去跟随轨迹。这些具体的动作规划发送给执行机构实现车辆的运动控制。

将当前的道路系统处理为有向网络图，这种有向网络图中可以表示道路和道路之间的各种连接、交通规则、道路宽度等，每一个有向边都带权重。然后，汽车的路径规划问题就变成了在路网图中，为了使汽车能从从A点位置到达B点位置，在一定方法的基础上，选择最优路径，这就使路径规划问题成为有向网络图搜索问题。感谢大家的参与！3536智能网联汽车路径规划与决策控制智能网联汽车执行控制37知识目标：1.能通过走访或查阅资料的方法，能复述智能网联汽车执行控制的概念。2.能通过对感知系统的资料查询，能说出智能网联汽车执行控制的组成、定义及原理。能力目标：1.能总结归纳调研报告，撰写智能网联汽车执行控制技术报告。2.能总结并归纳调研内容，能完成智能网联汽车线控功能的调试。素质目标：1.树立安全意识；2.培养8S现场管理意识。教学目标38智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.智能网联汽车执行控制

车辆动力学是自动驾驶车辆控制的基础。简易的二自由度车辆动力学模型又称为自行车模型，描述了车辆纵向、侧向、横摆等基本的运动状态，体现了车辆运动过程中典型的轮胎侧偏特性，可以对绝大多数应用场景下车辆运动状态进行比较准确的描述。39智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？1.智能网联汽车执行控制

自动驾驶要实现对车辆的运动和车身电器进行自动控制，需要相应的线控系统来满足，其中车身电器系统用于实现对车辆内外部灯光、车门以及人机交互界面等内外部交互的控制，底盘线控系统用于实现对车辆运动的控制。

底盘线控制系统包括转向、制动、驱动控制，其中制动部分包括行车制动、驻车制动与辅助制动，驱动系统包括发动机/电机/混合动力控制、传动系统控制等。40智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？2.转向系统

线控转向系统通过在方向盘到车轮间增加主动控制电机，实现对转向系统的主动控制。在传统的电助力转向车辆中，可以通过对助力电机的主动控制实现主动转向，但是也需要在驾驶人干预时主动控制系统能够及时退出，满足人工控制优先的控制需求。41智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？3.驱动系统

驱动系统是较早实现主动线控控制的系统。比如电子节气门就是一种典型的线控驱动控制方式，发动机控制系统采集油门踏板角度，然后根据油门踏板角度与节气门开度之间的关系，控制节气门，实现非机械结构连接的驱动控制。

随着电驱动系统的发展，混合动力、插电式混合动力、纯电动汽车得到了广泛应用，也进一步为线控驱动系统的发展提供了便利的条件。42智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？4.整车控制器

在各类线控驱动控制系统的核心是整车控制器，通过油门踏板、档位以及汽车运动状态，判断驾驶人或者自动驾驶系统的操纵或者控制意图，然后通过对自动变速箱、发动机（或电机、或发动机与电机组合）的动力控制，实现主动驱动控制。43智能网联汽车如何实现路径规划与决策控制？5.制动系统

线控制动系统可以主动产生制动