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自动驾驶

自动驾驶汽车决策控制系统简介

文／陆文杰袁建华罗为明范志翔

1引言处理。这方面涉及道路边界检测、车辆检测、行人检测

自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和等多项技术，可认为是一种先进的传感器技术，所采

动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆用的传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超

与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系声波雷达、速度和加速度传感器等。由于单一传感器

统的重要组成部分。自动驾驶汽车技术可追溯至20存在感知的局限性，并不能满足各种工况下的精确感

世纪90年代，美国加利福尼亚州曾开展无人车的集知，自动驾驶汽车要实现在各种环境下平稳运行，需

中演示。但由于后期大量科研经费的投入并未得到实要运用多传感器融合技术，该技术也是环境感知的关

际的产出，随后近10年的时间这项技术陷入了鲜有键技术，目前在这方面国内与国外同类技术相比还存

问津的“低潮期”。直到2004年DARPA（Defense在一定的差距。

AdvancedResearchProjectsAgency美国国防高决策层可以理解为依据感知信息来进行决策判

级研究计划局）无人车挑战赛的兴起，自动驾驶重新断，确定适当工作模型，制定相应控制策略，替代人类

回到人们的视野中。从2009年谷歌宣布启动自动驾驶做出驾驶决策。这部分的功能类似于给自动驾驶汽车

研发计划开始，自动驾驶技术进入“快速发展期”。直下达相应的任务，例如在车道保持、车道偏离预警、车

到2018年，越来越多的研究发现自动驾驶的技术壁垒距保持、障碍物警告等系统中，需要预测本车及相遇

很难在短期内被攻克，高等级的自动驾驶距离融入正的其他车辆、车道、行人等在未来一段时间内的状态。

常交通流可能需要数十年甚至更长的时间。随后自动先进的决策理论包括模糊推理、强化学习、神经网络

驾驶行业开始重组，部分初创企业逐渐销声匿迹，公和贝叶斯网络技术等。由于人类驾驶过程中所面临的

众开始理性看待自动驾驶，认真思考它的技术路径和路况与场景多种多样，且不同人对不同情况所做出的

应用场景，正如产业界和专家的共识，自动驾驶正在驾驶策略应对也有所不同，因此类人的驾驶决策算法

进入发展的“暖冬期”。本文着重分析自动驾驶决策的优化需要非常完善高效的人工智能模型以及大量的

控制的相关技术，探索未来的发展方向。有效数据。这些数据需要尽可能地覆盖到各种罕见的

路况，而这也是驾驶决策发展的最大瓶颈所在。

2自动驾驶系统简介执行层是指系统在做出决策后，按照决策结果对

通常意义上，自动驾驶系统可以分为感知层、决车辆进行控制。车辆的各个操控系统都需要能够通过

策层、执行层。总线与决策系统相连接，并能够按照决策系统发出的

感知层被定义为环境信息和车内信息的采集与总线指令精确地控制加速程度、制动程度、转向幅度、