亞太機電梁濤年：基于主動安全的智能駕駛技術(shù)

極客網(wǎng)6月24日消息，今天，由汽車創(chuàng)新港、NewCar牛喀網(wǎng)主辦的“預見未來：人工智能和自動駕駛技術(shù)論壇”在上海盛大舉行，論壇圍繞人工智能在自動駕駛汽車領域的應用實踐這一話題，深入探討駕駛輔助、自動駕駛、高精度地圖、環(huán)境感知、語音識別、軟件系統(tǒng)等技術(shù)難點和重點。極客網(wǎng)作為合作支持媒體，將為您帶來全程報道。

論壇邀請了沃爾沃汽車智能駕駛事業(yè)部高級經(jīng)理張立存博士、地平線機器人智能駕駛業(yè)務總監(jiān)李星宇，亞太機電智能網(wǎng)聯(lián)事業(yè)部 技術(shù)總監(jiān)梁濤年博士，QNX大中華區(qū)總經(jīng)理張人杰，吉利汽車主動安全科經(jīng)理李博博士，閱面科技創(chuàng)始人（前阿里巴巴算法總監(jiān)）趙京雷博士，慧眼科技 CEO（Imprezzeo創(chuàng)始人）單霆博士，上海傲碩信息科技總經(jīng)理鄭天堂先生，中科慧眼創(chuàng)始人副總經(jīng)理孟然先生做主題分享。

第四位出場演講的是亞太機電智能網(wǎng)聯(lián)事業(yè)部技術(shù)總監(jiān)梁濤年 ，他演講的標題目是《基于主動安全的智能駕駛技術(shù)》。

以下是演講速記整理內(nèi)容：

梁濤年：各位同仁：下午好！首先感謝汽車？創(chuàng)新港提供這樣的一個平臺，讓我跟大家一塊兒分享一下智能駕駛的關鍵技術(shù)。

我們公司是在浙江杭州，我們2002年有股份制改制，在2009年上市。我們目前的研發(fā)中心有杭州本部的，還有在創(chuàng)新港有一個浙亞研發(fā)中心，還有北京研發(fā)中心，還有德國柏林研發(fā)中心。 我們電子產(chǎn)品及規(guī)劃，主要有ABS、ESC、EPB、CBS，還有ADAS無人駕駛汽車。在05年亞太銷售額達到33億人民幣。目前國內(nèi)的自主品牌和合資品牌都有亞太產(chǎn)品的配套。

智能駕駛研究目的是什么？智能駕駛技術(shù)研究的終極目標是無人駕駛汽車，減少交通事故，減少城市交通擁堵，降低駕駛員的工作強度，并降低駕駛員技術(shù)要求。減少因司機疲勞或醉駕等因素造成的交通意外?？刂埔蝰{駛員開車素質(zhì)造成的不規(guī)范行為。據(jù)國際調(diào)查顯示，60%的歐洲車主對自動駕駛技術(shù)呈支持態(tài)度。

我們亞太做自動駕駛的理念是什么？就是必須是基于主動安全的技術(shù)，因為車在跑起來的時候安全是第一位的，不安全的話誰都不敢開這個無人駕駛汽車。我們的自動駕駛也不是說加一個傳感器就可以了，必須是在主動安全的基礎上，和一步一步的疊加一些傳感器、算法才能形成一個自動駕駛。

這是我們亞太四步的規(guī)劃，第一步是智能駕駛的服務系統(tǒng)。第二個是部分的自動駕駛。第三部分是高級的自動駕駛。最終實現(xiàn)完全的無人駕駛，完全的無人駕駛就與國家的智能交通規(guī)范起來才能實現(xiàn)。

我們對于上述四個步驟，定義了亞太的研發(fā)時間，在2016年我們已經(jīng)實現(xiàn)了車道偏離預警、前方碰撞預警、自動緊急制動、自適應巡航。17年實現(xiàn)自適應車道保持巡航。盲點檢測與變道輔助功能。18年會實現(xiàn)V2X等智能互聯(lián)；自動代人泊車；典型區(qū)域?qū)崿F(xiàn)自動駕駛。2020年將突破高度自動駕駛的關鍵技術(shù)。2023年我們根據(jù)智能駕駛生態(tài)圈的建設，我們將最終實現(xiàn)無人駕駛汽車。

對于我們的研發(fā)計劃，亞太目前制定了一個智能駕駛的團隊，有ADAS研發(fā)團隊，還有車聯(lián)網(wǎng)研發(fā)團隊，還有一個底盤智能控制研發(fā)團隊，還有一個雷達研發(fā)團隊，還有一個整車控制策略及系統(tǒng)集成研發(fā)團隊。

基于主動安全的智能駕駛實現(xiàn)途徑。人工智能與自動駕駛的關系，我們講一下人工智能怎么跟自動駕駛結(jié)合起來？我認為是這樣的，自動駕駛技術(shù)是基于人工智能的車輛系統(tǒng)性控制問題；另外一個是對車輛動力學穩(wěn)定的智能控制問題；必須是在主動安全的基礎上不斷融合人工智能的算法來實現(xiàn)的。另外要實現(xiàn)制動、轉(zhuǎn)鄉(xiāng)一級懸架系統(tǒng)與工況、路況相互智能匹配起來，還有車的安全、穩(wěn)定、舒適性最重要。另外就是通過車輛固有特性的研究，以智能控制或自適應固有的特性。

智能駕駛必須是在主動安全技術(shù)的基礎上，不新增加傳感器、控制策略，從而集成后逐步實現(xiàn)智能車，而非一蹴而就。我們現(xiàn)在目前已經(jīng)做成了ESC/EPS/EPB。另外下一步就是ACC/AEB今年已經(jīng)完成。下一步我們看到的CACC/LCA/AP這是要做的。另外要打造一個智能的電驅(qū)動底盤平臺，這樣才能對整車做整體的智能控制，最終做智能駕駛系統(tǒng)，還有算法的不斷推進，以及傳感器的一些相關技術(shù)的改進，才能做到自動駕駛技術(shù)。

這是我們未來的一個智能駕駛汽車平臺，這里面有像前向攝像頭、激光雷達、GBS天線還有環(huán)視攝像頭，還有加了一個智能電動驅(qū)動底盤，這里面有一個電機的驅(qū)動模塊，這是一個電機的中央控制器，未來我們會集成ESC/ACC/AEB/CACC/PMC，使整車比較智能，這是我們未來要打造的智能電動車的這樣一個平臺。

下面介紹一下基于主動安全的智能駕駛關鍵技術(shù)。

第一個技術(shù)就是ESC，它是一個多種算法的融合，有ABS算法，還有ASR算法，還有EBA算法，還有電子助力系統(tǒng)，還有自動利分配EBD。我們開車時候都會發(fā)生前輪側(cè)滑，車輛就會失去路徑跟蹤能力而偏離行駛軌跡。如果后輪受到側(cè)向力的作用而發(fā)生側(cè)滑，就會甩尾而失去穩(wěn)定性。

ESC的關鍵技術(shù)，我們現(xiàn)在目前ESC也是基于AUTOSAR的軟件體系構(gòu)架。每個輪最佳制動力的估算：Tb=AuRbPb。多度轉(zhuǎn)向和不足轉(zhuǎn)向的糾正能力。還有一個路面系數(shù)估算算法。還有一個多度轉(zhuǎn)向和不足轉(zhuǎn)向的糾正能力。還有一個是YSC與ABS、EBD協(xié)調(diào)控制算法。

對于未來我們在自動駕駛中，ESC需要一些關鍵技術(shù)問題，因為未來的駕駛員可能沒有了。就需要最佳航向角的計算，以及最佳轉(zhuǎn)向角的輸入，還有最佳轉(zhuǎn)彎速度控制，這些都是未來需要研究的。

下一個關鍵技術(shù)是我們研發(fā)的集成制動系統(tǒng)，也叫IBS，它原理也是把真控助力部件和真控混力部件這兩個集成起來，做到一個集成化的。第二個我們可以把ESC、ESP算法都算到里面去。這樣的系統(tǒng)有什么好處？就是真控助力，獨立分體式方案?？梢源钆涞谌降腁BS/ESP。產(chǎn)品模塊化設計，能實現(xiàn)各種踏板感覺。具備上坡輔助起步功能，還有一個自動啟停功能。另外具備制動緊急制動功能，不通過ESC。另外就是具備再生制動能量回收功能。

再生制動能量回收，我們會把制動液會收到儲液泵里面，在駕駛員踩下去踏板會感覺到疲軟，但是IBS是可以獨立實現(xiàn)全效能再生制動能力。另外一個是ADAS智能功能。另外還有一個是未來的無人駕駛的核心零部件。

IBS的關鍵技術(shù)：機電一體化集成設計，高轉(zhuǎn)速弱磁電機控制技術(shù)，主缸連接杠與活塞連接桿之間的間隙解耦。還有就是機械結(jié)構(gòu)磨損、自動控制補償技術(shù)。還有踏板感覺模擬技術(shù)。等等。

下面就是我們的開發(fā)的ACC/AEB系統(tǒng)，傳統(tǒng)的車只有一個ACC控制，這只有一個定速巡航無法避免發(fā)生追尾。我們現(xiàn)在安裝了77GHz的毫米波雷達，不斷的監(jiān)視道路前方的危險車輛或障礙物，從而自動的實現(xiàn)速度和控制間距控制，或在緊急情況下實現(xiàn)緊急制動，避免或減緩追尾事故。

這是ACC的構(gòu)架，在感知里面有目標拾取、有效性檢驗、目標分類、目標跟蹤。決策里面有定速工況、跟隨工況、彎道工況、模式切換。最后是控制，有發(fā)動機控制、制動控制、穿動系統(tǒng)控制。

我們目前ACC實現(xiàn)的功能有速度控制功能、跟隨控制功能，具備“走。停”功能，可以減輕城市中行駛時頻繁的停車和起步的情況，彎道控制功能，全速自適應巡航，ACC超車功能。

（播放視頻）

AEB功能介紹，歐洲國家發(fā)現(xiàn)，在所有追尾事故當中，有20%的事故由于制動太晚造成的，有50%的事故率是由于部分制動動力不足造成的，有30%是由于駕駛員倦怠或經(jīng)驗不足導致的，所以造成了30%的追尾事故。所以我們通過AEB，通過前碰撞預警，以及緊急制動預警還有AEB的自動緊急制動來解決追尾事故的發(fā)生。

AEB的工作過程是怎樣的？首先通過雷達計算，算出報警時間，我們在這個報警設計內(nèi)對車輛進行預警，告訴駕駛員前面有危險。假如駕駛員意識到了可能有些駕駛員踩得比較淺，這個過程很可能會造成一些追尾事故發(fā)生。另外還有一種情況就是，對于駕駛員進行預警了，駕駛員可能沒有意識到，或者是他在這種情況下驚慌失措了，不知道怎么辦，把油門當成剎車板踩了，我們AEB系統(tǒng)會接管這個控制系統(tǒng)，解決駕駛員的誤操作，進行一個強制制動，以避免追尾事故發(fā)生，通過這個方式來解決AEB的功能。

ACC、AEB的關鍵技術(shù)，第一個是目標識別與有效目標的提取技術(shù)，第二個是機器視覺和雷達信息融合技術(shù)；還有一個是跟車間距趨近于零時的穩(wěn)定性。還有一個是列隊行駛穩(wěn)定性；常間距控制算法設計；速度控制到間距控制過渡算法的設計；還有一個彎道速度控制算法設計；ACC輔助超車功能設計；Stop—Go算法設計；彎道情況下，ACC、AEB與IBS協(xié)調(diào)控制，這是我們未來都需要考慮的一些問題。

下一步說一下ACC發(fā)展到下一步怎么辦？我們車在走的過程中，車聯(lián)網(wǎng)會不斷的把一些前置的速度信息，包括紅綠燈的信息發(fā)送回來，當我們的車得到這個信息對它進行處理，以勻速調(diào)節(jié)車的車速，達到節(jié)能的目的和最佳速度舒適性的目的。CACC研究的關鍵技術(shù)，我們要做的是協(xié)同自適應巡航算法與優(yōu)化協(xié)同控制。還有一個是CACC隊列協(xié)同穩(wěn)定性控制策略設計。

一般像ACC控制系統(tǒng)的設計，這里面有GPS、CACC Platform，包括雷達數(shù)據(jù)，還有剎車的系統(tǒng)，這里面是一個軟件大的構(gòu)架。

車道偏離預警與車道保持系統(tǒng)，偏離就是沒有打轉(zhuǎn)向燈的情況下車偏離了車道，在這種情況下有可能會造成追尾事故的發(fā)生。我們下一步研究的就是車道保持系統(tǒng)，是由車道偏離探測模塊和保持控制模塊組成，探測模塊能夠通過圖像石碑技術(shù)提取車道位置信息、道路曲率等相關信息，車道保持模塊計算出EPS的助力力矩、轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)角速率等信息，從而使車輛保持在當前車輛內(nèi)行駛。

這是車道保持系統(tǒng)基本組成構(gòu)架，這里面有兩個行車線，一是獲取車輛的本身的防撞信息，還有方向盤的轉(zhuǎn)角信息，還有道路處理信息，LKS控制器以后會給到一個EPS的轉(zhuǎn)向角速率，控制車輛的轉(zhuǎn)向，使車輛保持在本車道內(nèi)行駛。

下面分別講一下車道線探測模塊是通過安裝在擋風玻璃后的CCD相機獲取行車前方道路的圖像，經(jīng)過圖像處理和模式識別技術(shù)，提取車輛橫向位移，道路坡度以及道路曲率等相關信息。

下一步關鍵技術(shù)包括道路線識別技術(shù)；道路模塊構(gòu)建技術(shù)；道路曲率的計算技術(shù)；本車定位與道路中心線偏差估算算法；道路路面附著系數(shù)估算方法；最佳助力力矩、轉(zhuǎn)向角及轉(zhuǎn)向速率計算方法；LKS與高精度地圖、GPS導航匹配導航問題。最后，是冰雪路面上LKS的工作方法等等。

下面講一下車道變換輔助與決策系統(tǒng)，在歐盟交通事故調(diào)查中，有13%的是由橫向變道所造成的?；谏鲜鲈?，許多主機廠家在車上安裝了變道輔助與決策系統(tǒng)，當駕駛員打轉(zhuǎn)向燈進行變道的時候，系統(tǒng)會對駕駛員提醒臨近車道上的危險，以輔助駕駛員進行決策。

這幅圖可以看到，在車道變換決策中，需要道路場景數(shù)據(jù)，如車道的數(shù)量、臨近車道上車輛的數(shù)量、位置、速度以及換道的動機和車道變換的方向。

車道變換與決策系統(tǒng)不是單獨的一個系統(tǒng)，而是多個系統(tǒng)的綜合，將以下幾個系統(tǒng)的信息進行綜合評判與決策：自適應巡航控制系統(tǒng)；自動緊急制動系統(tǒng)；協(xié)同自適應巡航控制系統(tǒng)；車道偏離預警系統(tǒng)LDW、車道保持系統(tǒng)、電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、盲點監(jiān)測系統(tǒng)，路徑規(guī)劃。

LCAD車道變換與決策系統(tǒng)技術(shù)包括以下幾項，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)；本車定位與周圍車輛定位；道路場景獲取與分析；自主變道決策算法；最佳變道轉(zhuǎn)向角的計算；最佳變道轉(zhuǎn)向速率的計算；與ACC/LKA/EPS協(xié)調(diào)匹配問題。

下面看一下智能車大腦，傳統(tǒng)的人工智能的定義就是機器以類似人的方式進行思考，以人類的方式來執(zhí)行任務和解決問題。要使車輛能擬人化駕駛，必須給車一個會思考和決策的大腦。人工智能和自動駕駛的相結(jié)合要實現(xiàn)以下幾個步驟的融合：一是對行車周圍環(huán)境的感知；二是對車輛的動力學的智能化控制；第三是能實現(xiàn)局域內(nèi)的協(xié)調(diào)控制；四是實現(xiàn)深度學習。

這是我們基于硬件網(wǎng)絡層的構(gòu)架。

這是我們智能駕駛車控制過程狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖，包括車聯(lián)網(wǎng)的智能交通信息、雷達信息、機器視覺、感知系統(tǒng)。然后形成一個初步的信息融合，將到計算控制平臺進行數(shù)據(jù)深度融合、推理及決策，把結(jié)果送給制動穩(wěn)定性控制、轉(zhuǎn)向及穩(wěn)定性控制，這個結(jié)果再進行一個評估，測是不是達到我們想要的結(jié)果，這是一個感知、決策、執(zhí)行、反饋、評估整體的一個閉環(huán)流程，以達到車的完善的自動化。

基于智能駕駛的關鍵技術(shù)我們列了以下幾條初步的思考：包括軟件體系架構(gòu)設計，主要研究內(nèi)容為車載計算平臺功能劃分、軟件分層、軟件傳輸數(shù)據(jù)定義、軟件變量定義、集成計算技術(shù)、高可信軟件構(gòu)架技術(shù)等。還有網(wǎng)絡體系構(gòu)架的設計，主要研究內(nèi)容涉及到整車總線網(wǎng)絡劃分、CAN總線與計算平臺網(wǎng)絡通信層劃分、FlexRay總線與計算平臺之間的網(wǎng)絡層劃分、車聯(lián)網(wǎng)與計算平臺間網(wǎng)絡層的劃分等等。硬件體系構(gòu)架的設計，主要研究硬件系統(tǒng)總體設計、各模塊硬件系統(tǒng)設計等等、芯片選型、網(wǎng)絡架構(gòu)硬件設計。還有多傳感器和多源信息融合算法，推理決策及深度學習。主要內(nèi)容為來自不同類型傳感器的有關目標跟蹤和測量數(shù)據(jù)在時域上的關聯(lián)性和同步性。

我們最近想推出一個算法叫智能電驅(qū)動地盤平臺，這是以我們輕量化底盤技術(shù)為承載，在上面集成分布式輪轂電動驅(qū)動系統(tǒng)、基于主動安全的智能駕駛技術(shù)以及通用的整車接口和網(wǎng)絡接口，更能滿足未來智能駕駛需求。其中輪轂電機驅(qū)動系統(tǒng)是將動力、傳動系統(tǒng)和制動系統(tǒng)都整合到輪轂內(nèi)，省去和簡化了機械傳動部分，如：離合器、變速箱等等。

輪轂電機驅(qū)動底盤完全顛覆了傳統(tǒng)汽車的驅(qū)動方式，內(nèi)燃機傳統(tǒng)汽車和大部分的純電動汽車都是傳統(tǒng)的集中式、中央傳動動力驅(qū)動系統(tǒng)，而輪轂電機采用的是分布式的驅(qū)動方案，這里面還集成了ACC/AEB。還有就是IBS。這是輪轂電機兩個驅(qū)動模塊，這是一個PCU，實現(xiàn)分布式驅(qū)動。

它的優(yōu)勢，高度集成了中央處理器PCU，一個重量200克的單元，取代了差速鎖、粘性聯(lián)軸器、驅(qū)動軸、車軸、丘籠等超過200個零件。主動、獨立控制每個車輪的牽引動力和輪速，取代ESP/ESC系統(tǒng)。具備隨動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)開發(fā)空間、進一步取代轉(zhuǎn)向助力系統(tǒng)。無數(shù)種駕駛模式可供開赴、客戶定制化空間巨大。

未來輪轂電機驅(qū)動底盤關鍵技術(shù)：分布式驅(qū)動技術(shù)；路面附著悉數(shù)識別；彎道預測與道路傾斜度下驅(qū)動力分配技術(shù)；自適應道路差速驅(qū)動技術(shù)；全地形越野驅(qū)動技術(shù)；輪轂電機驅(qū)動底盤與高精度地圖匹配技術(shù)。

我們未來的展望，亞太傾向于協(xié)同各方力量特別是OEM客戶一起開發(fā)智能駕駛，智能駕駛必將是OEM客戶、系統(tǒng)供應商、社會、政府等多方合力才能實現(xiàn)的。APG將致力于參與國內(nèi)智能駕駛法規(guī)的制定和優(yōu)化。

今天我介紹就到這里，謝謝大家！

（該演講內(nèi)容全部由現(xiàn)場速記內(nèi)容整理，若有錯誤之處敬請諒解）

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