朱向雷　陳辰　寶鶴鵬　溫泉

摘 要：人—車—環(huán)境作為一個(gè)閉環(huán)的交通駕駛場景，在以往的研究中，往往僅著眼于對車輛技術(shù)的研發(fā)而忽視對人的駕駛行為及交通環(huán)境的研究。智能車輛的發(fā)展需要車輛有能力對所在的交通場景進(jìn)行明確的判斷，進(jìn)而選擇出正確的行車邏輯，協(xié)助駕駛員進(jìn)行車輛操控。但是中國的駕駛場景復(fù)雜多變，每種復(fù)雜的交通場景下往往又需要不同應(yīng)對措施。本文基于中國汽車技術(shù)研究中心駕駛場景研究項(xiàng)目，介紹了駕駛場景研究的內(nèi)容與意義，并對其未來發(fā)展在駕駛員行為研究、駕駛場景庫的搭建、智能車輛的研發(fā)等方向應(yīng)用進(jìn)行了描述。

關(guān)鍵詞：駕駛場景；駕駛行為分析；智能車；車輛信息采集系統(tǒng)

1 引言

中國的駕駛場景復(fù)雜多變，如何識(shí)別出車輛所在的駕駛場景，并根據(jù)相應(yīng)的駕駛場景選擇出合適的行車邏輯，將是智能駕駛汽車發(fā)展函待解決的重要技術(shù)難題。駕駛場景大數(shù)據(jù)采集平臺(tái)基于車輛信息采集盒子、傳感器等硬件平臺(tái)，通過對實(shí)際交通環(huán)境數(shù)據(jù)及車輛的運(yùn)行狀態(tài)信息進(jìn)行采集后處理，來分析潛在的駕駛行為，并可以用于進(jìn)行ADAS及智能車輛自動(dòng)駕駛的算法優(yōu)化和評估。通過數(shù)據(jù)采集和分析，建立基于實(shí)際交通環(huán)境的場景庫。基于該場景庫，不僅可以在具體功能開發(fā)過程中提出統(tǒng)計(jì)意義上的指導(dǎo)，避免關(guān)鍵參數(shù)主觀臆斷；同時(shí)也可以建立仿真模型庫，并提供用戶自動(dòng)駕駛算法接口，將算法結(jié)果同實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，繼而提出對已有自動(dòng)駕駛模型的改進(jìn)意見。

2 駕駛場景研究介紹

中國汽車技術(shù)研究中心的駕駛場景研究項(xiàng)目，通過對名爵銳騰1.5T DCT車輛進(jìn)行改裝并加裝傳感器，集成視頻采集設(shè)備、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、陀螺儀、GPS終端及CAN總線車輛信息記錄儀，綜合考慮人、車、環(huán)境三者的因素，采集車輛正常行駛過程中的運(yùn)行參數(shù)、駕駛?cè)藢囕v的操控信息及外部交通環(huán)境的變化信息。不同設(shè)備數(shù)據(jù)的采樣頻率、數(shù)據(jù)格式往往不同，本系統(tǒng)可以在統(tǒng)一時(shí)鐘時(shí)間下對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，解決時(shí)間軸統(tǒng)一的問題。

項(xiàng)目采用GPS定點(diǎn)對道路中特定的駕駛場景進(jìn)行標(biāo)定，以區(qū)分出十字路口、轉(zhuǎn)彎、掉頭等；通過雷達(dá)及攝像頭的機(jī)器視覺處理方法對周圍行人及車輛進(jìn)行掃描以變對交通狀態(tài)進(jìn)行感知。整套系統(tǒng)可自動(dòng)對需要的駕駛場景進(jìn)行區(qū)分。

試驗(yàn)車先期在天津市內(nèi)城區(qū)采集典型駕駛場景數(shù)據(jù)，包括城市綜合路況，城區(qū)快速路，高速公路，隧道，高架橋等路況信息，將包含正常駕駛過程中如轉(zhuǎn)彎，信號(hào)燈，變道，超車，跟馳等等多種情況。隨后我們將對該車在全國各地進(jìn)行復(fù)制，運(yùn)用多輛試驗(yàn)車，全面涵蓋如東北高寒地帶，中部丘陵地帶，西北沙漠地帶的駕駛場景信息。盡可能全面的建設(shè)一個(gè)覆蓋全國多數(shù)情況的駕駛場景數(shù)據(jù)庫。

3 駕駛場景分類模型

一個(gè)駕駛場景是由人-車-環(huán)境三個(gè)復(fù)雜因素共同構(gòu)成，車輛是由人進(jìn)行操控的，人的操控意識(shí)又受到道路交通環(huán)境的限制及車輛對人的反饋?zhàn)饔?。車輛及交通環(huán)境是客觀的，無意識(shí)的。而人是主動(dòng)的，有意識(shí)的[1]。最為車輛的感知層與決策層，駕駛?cè)嗽隈{駛過程中將對空間內(nèi)的一切信息進(jìn)行感知，判斷和處理，包括交通設(shè)施，交通標(biāo)志，路況變化，天氣變化，其他行人及車輛等。車輛在行駛過程中的一切信息也都是有駕駛員來反映和控制的。人-車-環(huán)境三者關(guān)系見圖 2：

在該系統(tǒng)中，駕駛?cè)藢傩?，車輛的設(shè)計(jì)參數(shù)及運(yùn)行狀態(tài)，車輛行駛環(huán)境三者相互變化構(gòu)成了錯(cuò)綜復(fù)雜的駕駛場景，而準(zhǔn)確識(shí)別出當(dāng)前所在的交通場景，并對相應(yīng)的場景做出合適的駕駛決策，這將是阻礙智能車發(fā)展最大的技術(shù)難題。

駕駛場景分類模型從坐標(biāo)系的角度出發(fā)，以人、車、環(huán)境三個(gè)動(dòng)態(tài)變化的因素構(gòu)建坐標(biāo)軸。其中駕駛?cè)思败囕v的本身屬性，如駕駛?cè)诵詣e、年齡、駕齡、學(xué)歷、車輛的型號(hào)等在整個(gè)駕駛過程中不發(fā)生變化的量為常屬性，用作對坐標(biāo)系進(jìn)行歸類，不參與坐標(biāo)軸的構(gòu)建。將在駕駛過程中不斷變化的參數(shù)，如駕駛?cè)嗽隈{駛過程中的疲勞狀態(tài)、視覺特征、動(dòng)機(jī)、情緒、車輛的運(yùn)行狀態(tài)如左轉(zhuǎn)、直行、剎車、交通環(huán)境中的擁堵狀況、信號(hào)燈、交通標(biāo)志等，構(gòu)建成坐標(biāo)軸中互相獨(dú)立的元素。在整個(gè)駕駛過程庫中分別選取坐標(biāo)軸上的每一個(gè)組合隨機(jī)配合，再加上常屬性的歸類條件，即可以枚舉遍布所有可能遇到的駕駛場景。

4 駕駛場景研究應(yīng)用及展望

4.1 駕駛員行為研究

駕駛行為分析就是要對采集到的各類駕駛行為信息進(jìn)行分析和處理，主要包括三方面的內(nèi)容[2]：（1）駕駛行為表征體系研究。直接通過駕駛場景采集到的數(shù)據(jù)建立指標(biāo)與駕駛行為特征之間的聯(lián)系；（2）駕駛行為深層體系研究。通過對大樣本人群的駕駛行為數(shù)據(jù)的分析，得出具有普適性的駕駛行為特征體系；（3）心理學(xué)層面的駕駛行為研究。對駕駛行為產(chǎn)生的原因進(jìn)行神層次的探討，從人類心理學(xué)的角度解釋該行為產(chǎn)生原因。

4.2 駕駛場景庫搭建

在駕駛場景數(shù)據(jù)庫中，通過記錄不同場景下的交通道路條件信息及車輛的運(yùn)行狀態(tài)信息，提取不同駕駛場景下的特征點(diǎn)，便于智能車輛研發(fā)中對相應(yīng)場景進(jìn)行識(shí)別。同時(shí)未來也可將構(gòu)建好的智能車控制模型放在駕駛場景數(shù)據(jù)庫中虛擬運(yùn)行，對控制模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。

4.3 自動(dòng)駕駛研發(fā)支持

汽車智能化已經(jīng)是當(dāng)今汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)革新的重要發(fā)展趨勢。自動(dòng)駕駛車輛從根本上改變了傳統(tǒng)的“人-車-環(huán)境”閉環(huán)控制模式，將不可控的駕駛員從該閉環(huán)中請了出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性[3]。自動(dòng)駕駛汽車就是通過先進(jìn)的車載傳感器，控制器等裝置感知周圍環(huán)境，再通過車輛的控制系統(tǒng)自主完成對車輛的操控，使車輛按照人的意愿來達(dá)到目的地的。智能車輛可以整體分為以下三個(gè)結(jié)構(gòu)：感知系統(tǒng)，規(guī)劃系統(tǒng)，決策和控制系統(tǒng)。駕駛場景實(shí)驗(yàn)一方面可以優(yōu)化感知層的構(gòu)建，收集自動(dòng)駕駛情況下所能采集到的環(huán)境信息并對其進(jìn)行語義解析，為決策層做出車輛的控制判斷提供有效的依據(jù)。另一方面通過對各個(gè)駕駛場景下駕駛?cè)藢囕v操控的記錄，建立起不同環(huán)境條件下車輛的行車邏輯，幫助智能車輛建立起一個(gè)更全面完善的決策層面。加速智能汽車進(jìn)入人們生活的步伐。

4.4 展望

人—車—環(huán)境作為一個(gè)閉環(huán)的控制系統(tǒng)，通過對駕駛?cè)思暗缆方煌ㄐ畔⒀芯康闹匾暢潭鹊募由?，如駕駛行為識(shí)別與分析，道路譜信息收集等，駕駛場景研究及數(shù)據(jù)庫的建設(shè)可以幫助人們從另一個(gè)角度來助力車輛的正向研發(fā)進(jìn)程并加速我國智能車輛的發(fā)展。

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