智能汽车驾驶系统的研究

陕西科技大学 西安 710021

1 研究背景

近年来,随着经济的高速发展和城镇化的快速推进,汽车保有量和道路里程逐步增大,给人们的生活带来极大方便,但伴随而来的问题也日益凸显,如交通拥堵、交通事故、环境污染等。一直以来,智能汽车技术被视为一种有效的解决方案,发展备受瞩目。美国电气和电子工程师协会预测[1-2],到2040年,智能汽车将达到汽车保有量的75%。所谓智能汽车,简单而言,就是在网络环境下,用信息技术和智能控制技术进行控制的汽车,具有自动识别行驶道路、自动驾驶、自动调速等功能。智能汽车的研究、设计和开发,将从根本上改变现有信息采集处理、信息交换、行车导航与定位、车辆控制、安全保证等的技术方案和体系结构,使汽车研究发生重大变革[3]。形象地说,智能汽车就是装有四个轮子的计算机。

2 智能汽车结构

智能汽车亦称智能车辆,又叫轮式移动机器人,是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,集中应用了计算机、现代传感、信息融合、通信、人工智能、自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。智能汽车的结构主要包括六个功能模块:感知模块[4]、识别模块、状态分析模块、知识库模块、自适应模块和控制模块。以感知模块为例,其功能包括:① 感知来自驾驶员的命令,如转方向盘、踩油门等;② 感知驾驶员的操纵行为过程,如反应时间、控制精确性、生理数据等;③ 直接或间接感知车辆的行驶环境,如气候、路面条件、其它车辆交通行为,以及全自动车门锁等;④ 通过所感知的信息来测试自身的性能和内部条件。

3 人机交互界面

汽车与人的交互界面是人与汽车互动的媒介,其可用性和易用性受到人、车、环境等多种复杂情境的影响。汽车产业在发展过程中,不断集成先进技术,智能化程度不断提高[5]。与此同时,可感知的信息也不断增多,人们在车内可以获取更多信息,完成更多操作。传统的汽车人机交互界面信息显示以被动反馈为主,较少考虑汽车移动过程中环境等情境因素的影响。基于情境感知的汽车人机交互设计,将复杂多变的情境融入设计过程中,利用车载智能系统对情境进行感知,能够在不增加用户操作负荷的前提下感知相关情境,为用户提供信息和服务,实现汽车运动过程中的信息实时交互,进而较好地满足用户的使用需求。

在人机交互界面中,人需要感知周围环境和学习智能系统。人的活动和环境是相互建构的整体,而不是相分离的个体。由此,学习无法脱离个人和环境之间的关系。对于智能汽车而言,人需要感知外部特定的环境时,先要通过汽车的感知系统进行感知,然后传递到人的大脑。而对于普通汽车而言,绝大部分外部环境信息由人直接进行感知。

4 驾驶感知差异

4.1 正常驾驶

目前,普通汽车拥有防抱死刹车、自动巡航等一般性功能。智能汽车除了拥有普通汽车的功能之外,还拥有自动辅助驾驶、语音指令等功能。自动辅助驾驶功能具体包括辅助转向、自动变道、主动巡航、自动紧急制动、自动远光灯、平行自动泊车、侧撞预警、盲点检测、车速辅助等。为了验证普通汽车和智能汽车驾驶系统的感知差异,选取当下较成熟的特斯拉智能汽车和大众帕萨特普通汽车进行试验。驾驶员在相同状态、相同路况,且均为城市道路的驾驶环境下,分别驾驶普通汽车和智能汽车行驶5 km,记录驾驶员驾驶过程中的感知差异。普通汽车驾驶视野如图1所示,智能汽车辅助面板如图2所示。

图1 普通汽车驾驶视野

图2 智能汽车辅助面板

驾驶员在驾驶普通汽车时,观察范围主要集中在前挡风玻璃区域,用眼睛观察前方及四周环境。普通汽车提供的环境信息由驾驶员直接获取,驾驶员的操作表现较为自信,能够更加熟练地驾驶汽车。当汽车发生操作变化,如超车或转向时,驾驶员需要观察左右倒车镜,确定汽车的左右两侧是否有车,对左右两侧的行车环境进行判断感知,再转动方向盘。

驾驶员驾驶智能汽车时,在正常直线行驶状态下,观察区域除了挡风玻璃外,还增加了驾驶室中间的辅助面板和仪表盘的显示屏,两者用于显示感知的信息。由于智能汽车自动驾驶系统将驾驶员的绝大部分操作进行简化,并且驾驶员会接收到语音信息提示,因此使用自动驾驶系统驾驶时,驾驶员的注意力容易分散,接收外界环境信息的能力降低。当汽车超车或转向时,车辆的感知模块会自动对汽车左右两侧的行车环境进行感知,并通知驾驶员,使驾驶员在需要做出基本操作时省去情境认知的过程,减少了危险性。由此不难发现,智能汽车的驾驶员在接收外界环境信息时,一方面得到了更多的环境信息,另一方面也需要处理更多的信息,注意力容易不集中。

4.2 非正常驾驶

除正常驾驶情况外,还对驾驶员处于疲劳驾驶状态或发生不可控情况时做了驾驶感知差异模拟试验。在遇到非正常情况时,驾驶员驾驶普通汽车容易产生慌张、不安等情绪,手脚操作不灵敏,易犯错,以至于无法准确快速获取外界的环境信息,从而无法做出相应的反应,导致事故发生。而在驾驶智能汽车时,驾驶情绪比较稳定,手脚不需要进行过多的复杂操作,汽车可以通过自适应模块、感知模块和状态分析模块对外界环境进行分析,形成简单的信号,反馈至驾驶员的大脑,使驾驶员的大脑能够更快地分析处理当前的驾驶环境,做出快速准确的判断。并且,智能汽车还会根据获得的外部环境信息帮助驾驶员的大脑提前做出合理的反应,从而提高安全性。

5 优势与不足

智能汽车在对外部环境进行处理时,处理速度快,整合能力比普通汽车强。针对自然驾驶的研究表明,78%的行车碰撞事故和65%的临近碰撞事故是由于驾驶员分心导致的,传统的自主安全系统无法摆脱驾驶员操纵受限制的影响,在交叉路口、行人、夜间行车等安全方面存在一定的局限性[6-7]。智能汽车的驾驶系统对于驾驶员情境认知及驾驶过程中的安全性而言,具有一定的优势,主要表现在三个方面。第一,智能汽车可以采用车路协同系统,通过车载设备与路测系统及与周边车载设备的通信,为驾驶员提供全时空信息,实现车路间的最大协调及更安全的驾驶,同时避免很多自主安全系统无法解决的问题[8]。第二,结合辅助驾驶的主动安全技术,如自适应巡航、车辆接近通报、夜视辅助、自适应前照明等,使智能汽车行驶更加安全可靠。第三,由于智能汽车由行车计算机精确控制,因此可以有效减少酒驾、疲劳驾驶、超速等人为不遵守交通规则所导致的交通事故。

智能汽车驾驶技术大大降低了驾驶员的学习成本,也降低了人脑的工作量。但从试验中也可以发现,智能汽车的功能会使驾驶员的大脑放松警惕,降低驾驶员情境认知能力,进而可能提高事故发生的概率。可见,对于智能汽车而言,智能汽车的感知能力越强,驾驶员对智能汽车驾驶系统的信赖程度就越高,驾驶员的情境认知能力就越弱,长此以往,会使驾驶员缺乏应对突发事件的能力。

6 发展前景

智能汽车技术在改变人们驾驶习惯的同时,可以提高交通安全性,起到节能减排的作用,并会带来城市与交通规划的重新布局。未来,智能汽车将向环保节能、智能化、个性化、安全舒适的方向发展。感知、通信和嵌入式技术的不断成熟,将有力支撑智能汽车的发展。相信在不久的将来,随着智能技术的成熟、相关法规的完善,以及人们认可接受程度的不断提高,智能汽车将取得更大的发展,并最终走向普及[9]。

7 结束语

现阶段,智能汽车并不完善,还将经历两个阶段。第一阶段是智能汽车发展的初级阶段,即辅助驾驶。第二阶段是智能汽车发展的终极阶段,即完全替代人的无人驾驶。我国的智能汽车驾驶技术目前停留在基于单片机的智能车图像处理与道路识别算法水平[10],虽然准确率很高,但是速度不够理想。对于智能汽车驾驶系统而言,研究重点是提高驾驶过程中提示信号的传输速度和效率,同时降低学习成本。作为需要代替人为操作的一项技术,智能汽车驾驶系统整体的运行稳定性和系统出现异常时的紧急处理也需要进一步完善。对于驾驶员而言,在现阶段驾驶智能汽车的过程中,不能过分依赖其感知系统。需要认识到,人对环境的直接感知依然是汽车驾驶中最为重要的环节和行车安全的第一保证。