基于狀態(tài)流的自動(dòng)駕駛超車(chē)控制

李秋晨，孫鵬飛

（北京新能源汽車(chē)技術(shù)創(chuàng)新中心有限公司，北京 100176）

1 簡(jiǎn)介

迄今為止，自主駕駛對(duì)現(xiàn)代交通系統(tǒng)具有重要意義。自動(dòng)駕駛汽車(chē)自主處理具體駕駛?cè)蝿?wù)，將駕駛員從繁重的工作中解放出來(lái)。諸如美國(guó)、日本等許多國(guó)家正在進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車(chē)的相關(guān)研發(fā)工作[1]。谷歌公司發(fā)布了一款自動(dòng)駕駛汽車(chē)，并進(jìn)行了超過(guò)161萬(wàn)英里的路上測(cè)試。特斯拉在量產(chǎn)汽車(chē)上安裝了可供客戶使用的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)[2-3]。

然而，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仍然面臨著長(zhǎng)期的挑戰(zhàn)。谷歌的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在十字路口右轉(zhuǎn)時(shí)與公共汽車(chē)相撞，近10名特斯拉用戶在各種事故中喪生。研究表明，遵守交通規(guī)則的駕駛方法應(yīng)引起高度重視[4]。

汽車(chē)換道條件受駕駛員的經(jīng)驗(yàn)、車(chē)輛性能和周?chē)?chē)輛的影響。超車(chē)步驟可分為換道動(dòng)機(jī)、決策和實(shí)施三個(gè)部分。

狀態(tài)流是有限自動(dòng)機(jī)理論的實(shí)施實(shí)例，所以狀態(tài)流模擬了一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的模型。當(dāng)某個(gè)條件從一個(gè)狀態(tài)變?yōu)榱硪粋€(gè)狀態(tài)時(shí)，狀態(tài)轉(zhuǎn)換就發(fā)生了。有兩種類(lèi)型的事件驅(qū)動(dòng)模型。一種是真值表，另一種由狀態(tài)之間的中間狀態(tài)表示。用戶還可以使用狀態(tài)流構(gòu)建一些基于流的無(wú)狀態(tài)系統(tǒng)，這些系統(tǒng)沒(méi)有事件驅(qū)動(dòng)[5]。

本文首先考慮將超車(chē)交通規(guī)則轉(zhuǎn)換為狀態(tài)流中的邏輯，并給出了流程圖。其次，利用公式判斷超車(chē)動(dòng)機(jī)。然后利用雙目攝像頭檢測(cè)車(chē)輛與障礙物的距離。接下來(lái)，GPS設(shè)備提供位置信息進(jìn)行地圖數(shù)據(jù)庫(kù)搜索，以確認(rèn)道路的超車(chē)許可和限速。最后完成超車(chē)實(shí)驗(yàn)，采集人類(lèi)駕駛員的數(shù)據(jù)。

2 超車(chē)交通規(guī)則

我們?cè)谌毡具M(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，車(chē)輛在左側(cè)行駛。換道動(dòng)機(jī)描述如下：車(chē)輛速度逼近道路最高限速，如果當(dāng)前車(chē)道出現(xiàn)障礙物，駕駛員將在當(dāng)前車(chē)速并保持與其他車(chē)輛的安全距離的前提下進(jìn)行車(chē)輛換道[6]。

在以往的研究中，由于城市道路比較復(fù)雜，超車(chē)主要是在高速公路上實(shí)施[7]。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在目標(biāo)車(chē)道安全和車(chē)輛障礙物相對(duì)速度兩條規(guī)則約束下，根據(jù)車(chē)載傳感器數(shù)據(jù)分析換道的可能性。而人類(lèi)駕駛員根據(jù)駕駛經(jīng)驗(yàn)對(duì)車(chē)輛的實(shí)時(shí)狀態(tài)和周?chē)系K物作出判斷，以此決定是否換道[8]。在車(chē)輛換道過(guò)程中，影響駕駛員決策的主要因素是當(dāng)前車(chē)道的狀態(tài)、周?chē)?chē)輛的距離和相鄰車(chē)道上的車(chē)速。當(dāng)前車(chē)減速或停車(chē)時(shí)，駕駛員應(yīng)使用轉(zhuǎn)向燈并注意右側(cè)。如果與右側(cè)車(chē)輛的距離足夠，可以進(jìn)行超車(chē)?！毒S也納道路交通公約》對(duì)超車(chē)規(guī)則作了詳細(xì)地規(guī)定。如果右側(cè)有障礙物，駕駛員應(yīng)制動(dòng)并與前車(chē)保持安全距離。然后等車(chē)并觀察右側(cè)，直到右前方和右后方可支持通過(guò)。禁止的行為如下：

（1）車(chē)輛跟車(chē)并開(kāi)始超車(chē)動(dòng)作；

（2）前車(chē)示警需要超車(chē)；

（3）超車(chē)影響對(duì)面車(chē)輛或時(shí)間不足。

3 相關(guān)研究工作

3.1 雙目攝像頭

雙目檢測(cè)的方法是通過(guò)處理兩幅圖像間的視差計(jì)算車(chē)輛與障礙物之間的距離。人眼可以根據(jù)兩眼聚焦在同一物體上的差異感知物體的距離，雙目攝像頭的原理與人眼相似。目標(biāo)距離由視差決定，視差對(duì)應(yīng)于物體和眼睛之間的距離。

圖1 雙目攝像頭輸出圖像

圖1 中雙目攝像頭用于測(cè)量與前車(chē)的距離。雙目攝像頭標(biāo)定完成后，使用OpenCV庫(kù)中的三維測(cè)量函數(shù)輸出圖像深度圖。同時(shí)，檢測(cè)圖像中的車(chē)輛和其他障礙物。我們通過(guò)設(shè)置感興趣區(qū)域減少噪聲和干擾并獲取對(duì)應(yīng)車(chē)輛。超車(chē)動(dòng)機(jī)由深度圖像和檢測(cè)圖像中提取出的目標(biāo)距離和速度進(jìn)行判斷。同時(shí)，使用后置雙目攝像頭獲取與右后方車(chē)輛的距離。

3.2 超車(chē)決策方法

人類(lèi)駕駛技術(shù)的發(fā)展方向是檢測(cè)、決策和實(shí)施。在實(shí)踐中，影響駕駛員行為的因素很多，如周?chē)?chē)輛、自車(chē)性能、道路狀況等。駕駛風(fēng)格和駕駛經(jīng)驗(yàn)也會(huì)影響決策。由于道路狀況復(fù)雜，開(kāi)發(fā)超車(chē)決策方法有重要意義[9]。

我們使用公式來(lái)判斷超車(chē)動(dòng)機(jī)。測(cè)試車(chē)輛為豐田COMS電動(dòng)汽車(chē)，通過(guò)CAN總線采集車(chē)速、制動(dòng)傳感器、轉(zhuǎn)向角等數(shù)據(jù)，雙目攝像頭提供距離數(shù)據(jù)。結(jié)合以上信息和人類(lèi)駕駛員數(shù)據(jù)，運(yùn)用公式對(duì)超車(chē)動(dòng)機(jī)進(jìn)行分析判斷。我們使用馬可·里戈利公式[10]，Vc代表自車(chē)速度，Vl代表前車(chē)速度。Drel表示與前車(chē)的距離。Drec代表駕駛員的反應(yīng)距離，K是安全參數(shù)。

當(dāng)Dthres＞0時(shí)，車(chē)輛不可超車(chē)。當(dāng)Dthres≤0時(shí)，車(chē)輛可實(shí)施超車(chē)。

圖2 超車(chē)過(guò)程示意圖

4 狀態(tài)流中的超車(chē)邏輯

4.1 超車(chē)過(guò)程

本文將安全駕駛放在首位，選擇合適的方法和邏輯實(shí)現(xiàn)超車(chē)。如圖3所示，首先檢測(cè)前車(chē)減速。如果沒(méi)有交通堵塞，則使用公式（1）計(jì)算Dthres，如果Dthres＞0，則進(jìn)行超車(chē)。然后利用Matlab連接的地圖數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)超車(chē)許可證進(jìn)行檢查。根據(jù)GPS定位信息在地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中查找道路超車(chē)許可和道路限速。再次，使用雙目攝像頭檢測(cè)與右側(cè)車(chē)輛的距離。根據(jù)人類(lèi)駕駛員的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算超車(chē)時(shí)間是否足夠。如果時(shí)間不夠，停止超車(chē)并再次檢查距離和時(shí)間。通過(guò)上述步驟保證汽車(chē)自動(dòng)駕駛的安全性。

在雙向雙車(chē)道超車(chē)時(shí)需要使用對(duì)向車(chē)道，屬于危險(xiǎn)和復(fù)雜的場(chǎng)景。雙目攝像頭檢測(cè)自車(chē)與對(duì)面車(chē)輛的距離，雙向雙車(chē)道變道試驗(yàn)提供時(shí)間數(shù)據(jù)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)計(jì)算并決定是否足以實(shí)現(xiàn)超車(chē)并發(fā)送到超車(chē)狀態(tài)流。

圖3 超車(chē)邏輯流程圖

圖5 車(chē)輛識(shí)別圖像示意圖

圖6 有障礙物超車(chē)

在MATLAB Simulink Stateflow中，流程圖部分適用于交通規(guī)則邏輯的設(shè)計(jì)和控制。通過(guò)對(duì)事件判斷的方法，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以根據(jù)來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)和條件來(lái)決定自車(chē)行為。Stateflow可以與Simulink連接。若全部條件滿足，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將輸出超車(chē)結(jié)果。

圖4 狀態(tài)流中的邏輯

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在Matlab Stateflow中，輸入為“動(dòng)機(jī)”、“限速”、“禁止超車(chē)”、“倒車(chē)”、“雙向雙車(chē)道”和“對(duì)向車(chē)輛”。通過(guò)判斷我們可以得出是否超車(chē)的結(jié)果。

如圖5所示，雙目攝像頭使用像素塊匹配識(shí)別車(chē)輛。CAN總線將速度、轉(zhuǎn)向等數(shù)據(jù)發(fā)送到Simulink。在實(shí)驗(yàn)中，被控制車(chē)輛停下來(lái)直到障礙物消失，然后實(shí)施超車(chē)。

6 總結(jié)

自動(dòng)駕駛有助于將人類(lèi)駕駛員從繁重的駕駛工作中解放出來(lái)，安全性是自動(dòng)駕駛中最重要的部分，交通規(guī)則是安全自動(dòng)駕駛的保證。超車(chē)是自動(dòng)駕駛中需要引起關(guān)注的重要問(wèn)題，本文提出的關(guān)于超車(chē)的交通規(guī)則控制方法把安全放在首位。