【《自动驾驶车辆控制系统探究的国内外文献综述》3000字】

自动驾驶车辆控制系统研究的国内外文献综述仿真是自动驾驶大规模商业化的必要条件。自动驾驶着地最大的疼痛是成本，模拟测试将节省自动驾驶的大量开发测试成本变成GPU的材料成本和为工程师的积累许多的知识经验，大大缓解自动驾驶开发成本高的这个困难。为了加速自动驾驶的测试开发，需要通过软件的模拟、软件环境测试（SIL）、硬件环境测试（HIL）、车辆环境测试（VHIL）、或者必须组合一定的模拟技术，进行平台化和通用化。其中还包括混合模拟。通过对车辆动力学模型、传感器模型、控制器模型和综合交通环境的模拟，对自动操纵机器车辆的功能模块进行了模拟和评价。通过构建现实场景，在环境中进行虚拟和真实的交互测试，结合一定的评价指标，综合评价自动驾驶。2006年，M.BUhren团队根据硬件环（HIL）法对自动驾驶机的车辆的传感器、通信系统、功能模块进行了评价。使用软件在环（SIL）上实时模拟硬件构成、车辆动力学、交通环境，验证了控制算法的有效性。2007年，Smith等根据国家交通事故数据银行GES（一般推定系统）、NMVCS（国家汽车碰撞原因调查）和系统（系统）选择了测试场面。2010年，科密歇根大学的Y教授通过基于模型的优化技术，识别了富有挑战性的极端场景，在最恶劣的情况下模拟试验自动驾驶车，判断了车辆控制系统的薄弱部分。2015年，美国密歇根大学的赵丁和彭辉将实际运转环境分解为不同场景，这些场景易于模拟和反复测试，通过重要性采样（is）提取重要场景，加速对这些特定场景的测试评价。2016年，Waymo以仿真的方式驾驶自动驾驶的车辆控制系统在非常复杂的道路场景中行驶了25亿英里。这种结合实际和模拟评价的加速方法非常有效。2017年5月，BaekyuKim等人将测试覆盖标准作为输入，自动生成虚拟道路环境（即测试用例）作为输出，快速构建高品质的模拟环境，提高虚拟模拟评价效率。2017年8月，田宇驰等人提出了基于深度神经网络（DN）的自动驾驶软件的模拟和评价方法。deep-test根据软件运行测试环境的实际性能变化自动创建生成测试用例，通过自动生成每个测试用例输入，搜索dn测试逻辑的不同组成部分，最大化被软件激活的测试神经元数。并且，对自动无人驾驶安全系统产品进行了更全面的性能测试和使用评价。2008年，我国的张涛等人将人工智能技术集成到用于验证和评估自动驾驶仪智能行为的虚拟场景中，为自动驾驶仪车辆的测试构建了智能虚拟测试场景和评估提供了必要条件。随着现代人们对安全舒适性和驾驶生活体验的不断提高追求，自动安全驾驶已经逐渐成为我国汽车行业发展的新战略方向。目前，自动汽车驾驶技术可以被分为以下两类。一直都是目前汽车无人驾驶的发展热点，而目前的汽车现状更多是强调智能汽车的完全自主自动驾驶，以能够提高汽车驾驶舒适性或者是降低汽车人工成本为两大发展目标，目前最为引人注目的产品就是百度和谷歌的两款无人驾驶智能汽车;ADAS(AdvancedDriverAssistanceSystem，高级机动驾驶员驾车辅助信息系统)汽车发展历史悠久，从1970年起就开始在百度汽车厂区内布局，二者均通过采用直接安装在车上的各种电子传感器直接采集驾驶数据，并通过结合百度地图等大数据技术进行信息系统分析计算，从而可以实现机动行车行驶路线的准确规划，控制机动车辆行驶达到一个预定驾驶目标。然而，ADAS也完全可以把它看作这就是打造无人驾驶电动车辆的一个前提。随着人们追求安全舒适的驾驶体验，汽车发展的新趋势之一为自动驾驶。如今的自动驾驶分为两种：一个是无人驾驶的热点，主要强调汽车的是自主驾驶，让驾驶员“自由”，提高驾驶的舒适性，减少人工费的两个目标。现在最受关注的是BAIDU的“ApolloGo”和GOOGLE的无人驾驶车GoogleDriverlessCar。并且高级驾驶员辅助系统的发展历史也有很长的一段时间了。1970年以来智能化也开始发展，其中汽车工业逐渐智能化，通过车内各种传感器收集数据，结合地图数据系统进行计算，实现了运行路线的计划，控制车辆，达成了预定目标。但是，ADAS也可以说是无人驾驶的前提。随着ADAS功能的增加，无人车的功能也越来越发达了。通过美国NTHSA的基本定义和应用分类，汽车的自动安全驾驶可以分为四个主要阶段。如图1-1所示，该传动技术的快速发展目前已经处于推进汽车工业自动化的一个L2阶段。图1-1汽车自动驾驶技术发展阶段自动驾驶已经成为世界汽车工业发展战略的最高点，我国国内政策也相继出台。汽车的生产力离不开人们的日益增长的需求，汽车的生产力离不开自动驾驶技术的高效发展。如今有许多的国家把自动驾驶发展纳入国家至关重要的战略规划中，时刻做好准备，争夺未来汽车产业发展战略高地，在汽车产业转型升级中等待时机抓住机遇。比如在2016年9月发布的美国联邦《自动驾驶车政策指南》一样，手册的部分内容主要目的是为了政府继续大力推进自动无人驾驶类汽车的安全技术监督和性能测试。随后，美国在2018年10月正式发布《未来交通准备:自动驾驶器3》型并提出了交通系统作为整体的自动出行安全模块和自动安全驾驶和汽车的安全模块融合解决方案。2017年，日本通过了“2017年正式ITS概念和路线图”开始走向自动驾驶的规范化道路。与此同时提出了日本自动驾驶的车辆开发时间规划。计划在2020年之前实现了汽车l3自动安全驾驶系统功能在全国高速公路上正常运行，在特定紧急地区可以实现l4级自动安全驾驶的广泛应用。而在此之前，欧洲各国也在开始与知名的车企合作，推出了智能车的技术和运行标准。中国也对于自动驾驶出台了相关的战略政策。比如：汽车产业的中长期发展规划、“智能汽车创新发展战略（草案）”、“汽车互联网产业发展行动计划（智能网络联盟）”等多个文件对自动驾驶产业提出了明确的具体发展计划。北京市走在支持自主驾驶发展政策的前列。2020年4月13日，北京市宣布设立智能网车政策引导区，鼓励全面验证。智能网车按照政策引导区域率实施先行测试运行和商业运营服务，自主车辆可以在城市的快速道路和高速公路上进行测试。然后，自己开了出租车，可以收费运营了。除了试图从汽车中撤出安全相关人员外，这些都是首创的支援政策。另外，上海、无锡、深圳、广州等城市政府也提出了一系列建设城市级智能交通系统的政策。参考文献姜家如，刘君程，宋绍文，罗传东，王涛，李石.基于Prescan进行CIDAS场景建设[J].汽车实用技术，2021，46(06):58-59.庄琼倩，陈波，吴贤静.基于Prescan的自然驾驶场景构建与研究[J].汽车实用技术，2021，46(07):30-31.陆一弘.PreScan/CarSim/Simulink联合仿真方法研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版)，2020，38(05):118-121.朱鹏飞，梁威，丁文政，田昱鑫.基于PreScan的自动泊车仿真研究[J].计算机与数字工程，2021，49(01):122-125.刘召栋.特定城市场景下的自动驾驶车辆规划算法研究[D].吉林大学，2020.付智超.基于PreScan的无人驾驶车辆虚拟测试[D].河北工程大学，2020.胡云浩.基于PreScan的车道保持辅助系统设计[D].湖南大学，2019.Engineering-NuclearEngineering;StudyFindingsfromInnerMongoliaMedicalUniversityProvideNewInsightsintoNuclearEngineering(RelationshipBetweentheElevatedMuscleFdgUptakeIntheDistalUpperExtremitiesOnPet/ctScanandPrescanUtilizationofMobileDevicesIn...)[J].JournalofEngineering，2019.刘颖，朱西产，李佳琦.PreScan在先进驾驶辅助系统评价中的应用[J].佳木斯大学学报(自然科学版)，2013，31(05):696-699.邹存名，单慧，李洪兴.基于模型预测的车辆协同编队控制[J/OL].控制工程:1-7[2021-05-27]./10.14107/ki.kzgc.20200251.苏致远，徐友春，李永乐，郭宏达.自动驾驶车队队列控制技术综述[J].军事交通学院学报，2020，22(11):90-95.ChenYan-Li，MaXi-Wen，BaiGui-Qiang，ShaYongbai，LiuJun.Multi-autonomousunderwatervehicleformationcontrolandclustersearchusingafusioncontrolstrategyatcomplexunderwaterenvironment[J].OceanEngineering，2020，216.田大新，黄米琪，李嘉炜，段续庭.车辆编队的队形控制方法及应用综述[J].移动通信，2020，44(11):52-57.Robotics;FindingsfromIslamicAzadUniversityBroadenUnderstandingofRobotics(AdaptiveNeuralNetworkOutput-feedbackControlofMultipleAckermannSteeringVehiclesFormationIncludingMotorDynamicsWithaGuaranteedPerformance)[J].ComputersNetworks&Communications，2020.Engineering-NuclearEngineering;StudyFindingsfromInnerMongoliaMedicalUniversityProvideNewInsightsintoNuclearEngineering(RelationshipBetweentheElevatedMuscleFdgUptakeIntheDistalUpperExtremitiesOnPet/ctScanandPrescanUtilizationofM