自动驾驶基础(九) 之APS 简介
自动泊车系统(Automated Parking System,APS)又称为自动泊车入位,顾名思义就是汽车不用人工干预,通过车载传感器(泊车雷达)和车载处理器,来实现自动识别可用车位,并自动正确地完成停车入车位动作的系统。它对于新手来说是一项相当便捷的配置,对于老手来说也省了些力气。当您找到了一个理想的停车地点,不必再来回折腾,而只需轻轻启动按钮、坐定、放松,其他一切即可自动完成,彻底消除你在停车中遇到的麻烦。
APS系统一般包括一个环境数据采集系统、一个中央处理器和一个车辆策略控制系统。上述的环境数据采集系统一般包括图像采集系统和车载距离探测系统(通过超声波雷达或者毫米波雷达系统)。
日常生活中侧方向泊车(顺列式驻车)较常见,停车时大多无人指导和帮助,泊车空间相对狭小,难度较大。为了顺利的停车入位,我们先对顺列式驻车情况做一下分析。顺列式驻车要求汽车沿路边平行停放,与其他停好的汽车排成一条直线。大多数汽车用户需要比车身长出约1.2米的停车位,才能顺利完成顺列式驻车。通常情况下,驾驶员必须遵循以下五个基本步骤:
1、将汽车开到停车位的前面,停在前面一辆车的旁边。
2、向路边转动车轮,以大约45°将车向后切入停车位。
3、当汽车前轮与前车的后轮平行时,驾驶员拨直前轮,然后继续倒车。
4、当通过后视境确保与后面车辆保持一定距离后,驾驶员从路边向外打车轮,将汽车前端回转到停车位中。
5、最后,驾驶员在停车位前后移动汽车,直到汽车距离路边约0.3米为止。
要实现正确的自动泊车,那么车辆就必须自动完成两项重要工作。第一,就是能够准确识别出可用车位。这里包括车位识别的速度以及准确性。第二,也是最为重要的,就是把车辆顺利驶入车位中。自动泊车过程可以分为 3 个部分,分别是车位探测、路径规划和路径追踪:
· 车位探测就是利用超声波传感器等监测本车与路边车辆的距离信息,判断车位的长度是否满足停车要求;
· 路径规划是中央处理器根据汽车与目标停车位的相对位置等数据,得出汽车的当前位置、目标位置及周围的环境参数,据此规划计算出最佳泊车路径和策略;
· 路径追踪主要是执行路径规划,将相关策略转化为电信号传达给执行器,依据指令引导汽车按照规划好的路径泊车。
早期的自动泊车系统并不是全自动的,但这种系统的确使顺列式驻车更加容易。驾驶员仍然必须踩着制动踏板控制车速(汽车的怠速足以将车驶入停车位,无需踩加速踏板)。然后,车上的计算机系统将接管方向盘。
当驾驶车辆沿道路行驶时,只要车速低于36公里/小时(每款车型时速的设定值会有不同),系统就会认为驾驶者有停车意图,车辆便开始利用雷达探头自动检测周围是否有合适的停车位置。一般车型自动泊车系统所设定的可用停车区域长度要大于车身1.2米以上 (最小长度是车身长度的 1.2 倍,约车长 +0.8 m到1.2m),才可确认该区域属于可停范围。
当自动泊车系统找到合适的停车位置后,汽车移动到前车旁边时,系统会给驾驶员一个信号,告诉他应该停车的位置。此时挂入倒档,系统会提示驾驶者是否启动主动停车辅助功能,确认启动后,现在驾驶者就可以双手离开方向盘了,车上的计算机系统将接管方向盘,计算机通过动力转向系统转动车轮。其方向盘将自动转动调整车辆倒车方向,驾驶者只需要控制油门及刹车掌握车速(当驾驶者手握住方向盘,系统就会暂停工作)。
在倒车过程中,驾驶者需要适当控制车速和注意倒车雷达的提示音。当汽车向后倒得足够远时,系统会给驾驶员另一个信号,告诉他应该停车并换为前进挡。如果是报警音,则说明已于后车非常接近了。此时需要挂入前进挡,车子在前进的同时,系统将自动回轮,把车子的位置摆正。当将汽车完全倒入停车位时,屏幕提示信息更新为停车已完成,挂入空挡,轻松完成停车任务。
自动泊车系统通过传感器系统感知环境信息,包括视频传感器(摄像头),毫米波雷达,超声波雷达等。根据传感器系统的信息得出有效车位信息、车辆相对位置,从而决策泊车初始位置。电子控制单元(Electronic ControlUnit,简称ECU)根据传感器信息,实时进行环境建模,生成车辆运动路径,控制车辆无碰撞地自动运动到泊车位。早期的自动泊车系统通常由以下部件组成:
1、传感器系统: 通常选用性价比比较高的超声波传感器,以及360度环视视频系统。超声波传感器一般有12个,位于前后保险杠上,它们发射超声波信号,然后接收从障碍物反射回来的信号,并根据从发射到接收信号的时间长短来评估与障碍物的距离。车辆保险杠正前方前雷达监测距离为100cm,后方监测的距离为120cm,其中左前和右前外侧距离传感器用于探测停车位的长度和宽度。现在比较先进的全自动泊车系统,会结合选用毫米波雷达系统,距离检测和抗干扰能力更强。比如,为了支持功能强大的自动泊车技术,奔驰S级提供了多达12枚泊车雷达。同时,360°摄像头也能让驾驶者在车内知晓车辆周围的情况,必要时也可以亲自介入停车动作。
2、驻车定位系统(PTS)控制单元:位于行李箱中左侧,主要有以下作用,读取各种电子元件输入信号,如车速、挡位状态、点火开关状态、电动方向机的状态等信号,促动车距传感器和警告元件,通过Flex Ray总线与CAN网络通信。
3、警告元件:前部警告元件集成于仪表中,当车速低于16km/h时,驻车系统切换至测量模式。后部警告元件位于后风挡玻璃上方,在车速低于16km/h时,警告部分亮起向驾驶员发出视觉警告。
4、电动助力转向机构:由齿轮齿条式转向机、扭矩传感器(A91b1)、电动电动机(A91m1)和转向机构控制单元(N68)组成,N68读取A91b1的信号和来自ESP的轮速信号,据此促动A91 m1,从而带动齿轮齿条式转向机运转,实现转向功能。
5、转向管柱模块控制单元:读取方向盘转角和转向角速度,并通过Flex Ray总线与CAN R络通信。
6、车辆稳定系统控制单元:具有控制自适应制动、制动力分配(EBD)、防抱死制动(ABS)、起步加速防滑控制(ASR)、电子牵引辅助(ETS)、制动辅助(BAS)等功能疤通过分析各传感器(如轮速传感器)传来的信号,然后向ABS、ASR发出纠偏指令(正确的控制指令),来帮助车辆维持动态平衡使车辆可以在各种状况下保持最佳的稳定性。在转向过度或转向不足的情形下,稳定效果更加明显。后轮驱动汽车常出现的转向过度情况,后轮失控而甩尾,ESP便会迅速轻微制动外侧的前轮来稳定车子(注意:此时制动,不会使车轮抱死,旨在降低轮速)。在转向不足时,ESP则会迅速轻微制动内后轮,从而校正车辆行驶方向。
遍布车辆周围的雷达探头测量自身与周围物体之间的距离和角度,然后通过车载电脑计算出操作流程配合车速调整方向盘的转动。
该系统包括环境数据采集系统、中央处理器和车辆策略控制系统,环境数据采集系统包括图像采集系统和车载距离探测系统,可采集图像数据及周围物体距车身的距离数据,并通过数据线传输给中央处理器。中央处理器可将采集到的数据分析处理后,得出汽车的当前位置、目标位置以及周围的环境参数,依据上述参数作出自动泊车策略,并将其转换成电信号。车辆策略控制系统接受电信号后,依据指令作出汽车的行驶如角度、方向等方面的操控,直至停车入位。
不同的自动泊车系统采用不同的方法来检测汽车周围的物体。有些在汽车前后保险杠四周装上了感应器,它们既可以充当发送器,也可以充当接收器。这些感应器会发送信号,当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来。然后,车上的计算机会利用其接收信号所需的时间来确定障碍物的位置。其他一些系统则使用安装在保险杠上的摄像头或雷达来检测障碍物。但最终结果都是一样的:汽车会检测到已停好的车辆、停车位的大小以及与路边的距离,然后将车子驶入停车位。
通过上面顺列式自动泊车的例子, 我们可以总结一下,一个好的自动泊车系统必须包含以下三个部分:
(1)传感器系统:该系统主要任务是探测环境信息,如寻找可用车位,在泊车过程中实时探测车辆的位置信息和车身状态信息。在车位探测阶段,采集车位的长度和宽度。在泊车阶段,监测汽车相对于目标停车位的位置坐标,进而用于计算车身的角度和转角等信息,确保泊车过程的安全可靠。
(2)中央控制系统:该系统为 APS 的核心部分,主要任务包括以下方面:
首先,接收车位监测传感器采集到的信息,计算车位的有效长度和宽度,判断该车位是否可用;其次,规划泊车路径,根据停车位和汽车的相对位置,计算出最优泊车路径;
再次,在泊车过程中,实时监测。
(3)执行系统:主要包括电动助力转向系统和汽车发动机电控系统。根据中央控制系统的决策信息,电动助力转向系统将数字控制量转化为方向盘的角度,控制汽车的转向。汽车发动机电控系统控制汽车油门开度等,从而控制汽车泊车速度。电动助力转向系统与汽车发动机电控系统协调配合,控制汽车按照指定命令完成泊车过程。
自动停车系统APS 的启用需要满足一定速度条件。APS 对于车辆行驶速度有限制,一般在车速低于 30km/h 才可以启用,从而进行车位探测。除了上述的侧方向泊车(顺列式驻车)外,一般也必须支持垂直方向泊车。自动泊车功能模式包括侧方向泊车、垂直方向泊车,还可附带自动驶出功能。有的车型具备侧方向泊车或垂直方向泊车中的一种,以侧方向泊车居多,有的车型同时具备这两种模式。
车位识别时对所需车位的长度或宽度有最小要求。在车辆进行车位识别时,会根据执行自动泊车所需车位的最小长度或宽度来判断车位是否可用。侧方向泊车的情况下,一般要求车位最小长度是车身长度的 1.2 倍(约车长 +0.8 m到1.2m);垂直方向泊车的情况下,一般要求车位最小宽度是车身宽度的 1.5 倍(约车宽 +0.8 m)。
如果在泊车过程中,车辆制动、加速需要驾驶员控制,称之为半自动泊车,之前大部分车型装备的都是这类。现在很多车企正在开发不需要驾驶员控制的全自动泊车,一般会和无人驾驶技术结合起来。
对于传感器系统, 以前, 从成本考虑,大多使用超声波传感器。超声波传感器探测距离为 5~8 m,但无法识别车位线。如要识别车位线,需要增加摄像头。现在,结合无人驾驶的传感器技术, 包括毫米波雷达和激光雷达的使用, 探测距离和探测精度可以得到很大提升。360度环绕视频系统的使用, 也对自动泊车系统的车位线的识别,驾驶员实时监测系统有了质的提高。
自动泊车系统APS的技术难点,主要有以下一些:
(1)车位探测与识别的精准度
超声波传感器近距范围内不受光线影响,数据处理简单快速,易于做到实时控制,在测量距离、精度方面能达到工业实用的要求,但是存在波束角太大、方向性差、分辨率低、作用距离短等缺点。而摄像头具有数据获取量大、图像信息量大、可探斜侧面物体的优点,但受环境因素影响较大、运算量大。
总之,当前的车位探测和识别手段各有优缺点,如何进一步提升探测与识别的精准度是 APS 推广的主要技术难点之一。
(2)路径规划
路径规划是 APS 的重要内容,主要通过控制算法来实现。该过程分为 3 个阶段,分别是车位外起始位置调整、泊车入位和车位内姿态调整。
• 车位外起始位置要在控制算法中设定相应的距离、位置等条件,使得车辆位置满足泊车条件;
• 泊车入位阶段要建立模型,进行合理的路径规划;
• 在调整阶段,应该针对车身相对于车位的位置和姿态进行系统分析,制定车辆在车位内调整的方案,确保车辆符合条件。
以上控制策略的实现,均需要大量的实际停车数据分析,并结合系统采集到的具体车位条件,将理论和实际结合,才能顺利实现路径规划。
(3)泊车入位过程控制
泊车入位是 APS 执行机构按照路径规划控制车辆进入车位,是 APS 的重要环节。路径规划是在传感器测量的距离信息的基础上制定的,但是其测量结果受环境影响较大,容易形成误差。因此,在泊车入位的过程中,应该注重对车辆入位过程的实时控制和调整,确保对环境数据的及时更新和对路径的及时调整。
下面简单阐述一下自动泊车系统的技术发展趋势:
(1)向全自动泊车发展
目前的 APS 还需要驾驶员的介入,未来将向更加智能化发展,实现全自动泊车,即在系统判定出合适的停车位后,驾驶员无需停留车内,系统完全自动泊车并熄火。
(2)环境识别更加全面
对车位周围环境识别趋于更加全面,如增加对车位线的识别,保证车辆停入车位线之内,可识别低矮的障碍物等,这需要在超声波传感器的基础上增加摄像头,或者使用摄像头和毫米波雷达作为传感器。
(3)实现车库自主泊车
在智能化车库的配合下,由车库与车辆之间的信息交互进行引导,实现车辆在车库中的自主泊车。
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