朱明哲 劉保光 李柏林 鄭廣州

摘 要：自動(dòng)駕駛傳感器配置需求隨著汽車智能化和電動(dòng)化的快速發(fā)展不斷增加?；诋?dāng)前自動(dòng)駕駛傳感器配置無有效篩選途徑的現(xiàn)狀，通過建立數(shù)據(jù)庫、設(shè)定指標(biāo)項(xiàng)、制定評(píng)判準(zhǔn)則和選定算法程序快速實(shí)現(xiàn)傳感器配置方案匹配，并采用響應(yīng)曲面算法進(jìn)行優(yōu)化篩選，滿足用戶傳感器配置需求。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛;傳感器配置方案;優(yōu)化篩選;算法程序

Abstract： With the rapid development of intelligent and electric vehicles， the demand of automatic driving sensor configuration is increasing. Based on the current situation there is no effective way to filter the sensor configuration of autopilot， through the establishment of database， the setting of index items， the formulation of evaluation criteria and the selection of algorithm program， the scheme matching of sensor configuration can be realized quickly. Response surface algorithm is used to optimize the selection to meet the needs of user sensor configuration.

前言

電動(dòng)化和智能化已經(jīng)成為全球公認(rèn)的汽車發(fā)展趨勢，新能源智能汽車不僅是科技創(chuàng)新的制高點(diǎn)，也是創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長的重要引擎[1，2]。隨著新能源智能汽車技術(shù)水平提升和城市交通壓力增加，越來越多企業(yè)加入自動(dòng)駕駛汽車研究。由于交通環(huán)境的復(fù)雜性，為保證自動(dòng)駕駛汽車行駛途中的安全性與可靠性，需搭載多種高精度傳感器進(jìn)行信息融合實(shí)現(xiàn)全方位環(huán)境檢測，而針對不同的自動(dòng)駕駛需求，需從性能、感知范圍、溫度和黑暗適應(yīng)性、硬件成本等多方面進(jìn)行篩選優(yōu)化，通過長時(shí)間調(diào)研形成不同的自動(dòng)駕駛傳感器配置方案[3]。因此，針對人們對自動(dòng)駕駛傳感器配置需求的增加，急需一種傳感器篩選優(yōu)化配置程序，快速便捷的實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛方案匹配，滿足用戶傳感器配置需求。

1 方案設(shè)計(jì)

1.1 自動(dòng)駕駛傳感器配置指標(biāo)項(xiàng)設(shè)定

一般情況下，自動(dòng)駕駛汽車主要包含視頻攝像頭、雷達(dá)傳感器、IMU等設(shè)備[4]，通過這些設(shè)備信息融合實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確反饋實(shí)時(shí)狀況，并自動(dòng)形成詳盡的貼合用戶需求的地圖。各種傳感器的特性不同，優(yōu)劣勢也各不相同，激光雷達(dá)能夠精確感知各種道路環(huán)境狀況，但易受惡劣天氣影響;毫米波雷達(dá)受天氣影響較小，但感知人不準(zhǔn)確，易受障礙物影響;攝像頭能夠感知人和事物是什么，但探測距離較短且易受天氣影響。因此，在選擇自動(dòng)駕駛傳感器配置時(shí)，需要多方面參數(shù)考慮，特別是關(guān)鍵性傳感器不能減配。

傳感器參數(shù)主要包括傳感器精度、分辨率、靈敏度、動(dòng)態(tài)范圍、傳感器視角、誤報(bào)率、溫度和黑暗適應(yīng)性、硬件成本等指標(biāo)。根據(jù)傳感器不同參數(shù)劃分不同級(jí)別，隨著不同傳感器配置收集，擴(kuò)容劃分從而更精確的設(shè)定級(jí)別，形成數(shù)據(jù)庫。

1.2 自動(dòng)駕駛傳感器配置評(píng)判準(zhǔn)則制定

傳感器的配置需要考慮到覆蓋范圍、冗余性。

（1）覆蓋范圍

車體360度均需覆蓋，其中前方探測距離≥100米;后方探測距離≥80米;左右探測距離≥10米。

（2）傳感器冗余

車輛周邊感知區(qū)域內(nèi)每個(gè)方向至少有2個(gè)傳感器配置。

保證在一個(gè)傳感器失效或者出現(xiàn)工作受限的狀況，有另外的傳感器依舊可以繼續(xù)進(jìn)行一定程度的檢測工作。

除此之外，自動(dòng)駕駛傳感器配置方案首先需確保其功能安全性，設(shè)定最低評(píng)判準(zhǔn)則，在此基礎(chǔ)上根據(jù)用戶功能需求（無人循跡、避障、自主行駛等）和不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛方案界定評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

以L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案為例，調(diào)研現(xiàn)有市場傳感器配置方案，圖1為L4級(jí)別市場方案之一，分析組合中必配傳感器，設(shè)定為L4級(jí)別基本配置，程序篩選L4級(jí)別方案，結(jié)果需至少包含設(shè)定的基本配置傳感器，然后在此基礎(chǔ)上按需增加傳感器，或按用戶功能要求設(shè)定參數(shù)。

最低值，基于中心旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)（CCRD）形成組合矩陣，根據(jù)矩陣列表模擬并實(shí)車測試自動(dòng)駕駛試驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果錄入數(shù)據(jù)庫。根據(jù)組合矩陣采用軟件design expert建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行方差分析，進(jìn)而得出最優(yōu)配置方案。同理得出L3級(jí)別自動(dòng)駕駛方案篩選流程。

1.3 自動(dòng)駕駛傳感器配置算法程序選定

響應(yīng)曲面法是一種通過分析目標(biāo)函數(shù)與參數(shù)變量關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行方差分析的方法，是數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合的產(chǎn)物[5]，其中中心復(fù)合設(shè)計(jì)（CCD）是響應(yīng)曲面中最常用的方法。該方法以添加軸點(diǎn)和中心點(diǎn)進(jìn)行構(gòu)建，以擬合相關(guān)系數(shù)非常高的非線性擬合模型，從而有效的預(yù)測模型參數(shù)，其模型如下：

擬合二階模型中心復(fù)合設(shè)計(jì)具有序貫的本質(zhì)，由2K析因設(shè)計(jì)或分式析因設(shè)計(jì)在坐標(biāo)軸上添加2K個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)（±α，0，0，…，0），（0，±α，0，…，0），（0，0，±α，…，0），…，（0，0，0，…，±α）和nc個(gè)中心點(diǎn)（0，0，0，…，0）所組成。k=2和k=3的中心復(fù)合設(shè)計(jì)如圖2所示[5]。

Design-Expert軟件是主要的響應(yīng)曲面法分析工具，該軟件可通過形成等高線圖，根據(jù)特征來尋找最優(yōu)點(diǎn)。對于穩(wěn)定點(diǎn)的一般數(shù)學(xué)解，寫成矩陣記號(hào)形式為：

其中，b表示一階回歸系數(shù)的一個(gè)（k×1）向量，B表示（k×k）對稱矩陣，其主對角線元素為純二次系數(shù)（ ），非對角元素為混合二次系數(shù)（ ）的1/2。 關(guān)于向量x的元素的導(dǎo)數(shù)等于0，即：

通過Design-Expert軟件建立模型，然后采用方差分析（ANVOA）來驗(yàn)證模型是否符合要求。檢驗(yàn)方法通過預(yù)測擬合系數(shù)、失擬值、F值、P值、擬合度、信噪比和修正擬合系數(shù)來判定[6]。

2 自動(dòng)駕駛傳感器配置篩選優(yōu)化

基于自動(dòng)駕駛方案矩陣，可通過RSM方法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，從而得出自己所需的最優(yōu)配置[7]。比如，以最小成本和最小誤報(bào)率獲得最優(yōu)試驗(yàn)結(jié)果，通過表格會(huì)得出幾組滿意度最大的參數(shù)配比，即為用戶所需的傳感器配置方案，如表1。? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （下轉(zhuǎn)第51頁）

基于自動(dòng)駕駛方案矩陣 可通過RSM方法進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)優(yōu)化 從而得出自己所需的最優(yōu)配置[7]。比如 以最小成本和最小誤報(bào)率獲得最優(yōu)試驗(yàn)結(jié)果 通過表格會(huì)得出幾組滿意度最大的參數(shù)配比 即為用戶所需的傳感器配置方案 如表。

3 結(jié)論

（1）不同級(jí)別自動(dòng)駕駛配置方案需根據(jù)已錄入數(shù)據(jù)庫方案進(jìn)行挑選 形成基本配置并按需增加 然后基于算法程序?qū)ν悅鞲衅鲝木?、環(huán)境適應(yīng)性、硬件成本等方面 設(shè)定硬性標(biāo)準(zhǔn) 進(jìn)行篩選優(yōu)化 從而確定最優(yōu)型號(hào)。以此類推得出其他傳感器型號(hào) 最終可得出傳感器配置方案。

（2）本文基于當(dāng)前自動(dòng)駕駛傳感器配置無有效篩選途徑的現(xiàn)狀 建立數(shù)據(jù)庫并采用響應(yīng)曲面算法進(jìn)行優(yōu)化篩選 但目前方案存在一定缺陷性 無法系統(tǒng)形成傳感器配置方案。

伴隨著自動(dòng)駕駛傳感器需求日益增加 將會(huì)不斷擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫 同時(shí)會(huì)有更有效的算法程序 更快速便捷的滿足用戶需求。

參考文獻(xiàn)

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[7] 劉保光，王霄，劉偉，等.激光透射點(diǎn)焊車用材料 PMMA 的工藝優(yōu)化[J].中國激光， 06， 43（5）： 0503004.