馬兵兵 郭剛 薛亮 冷粵

【摘? 要】通過分析影響車載傳感器工作性能的主要氣象條件因素，進而構建出影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的氣象因素，并給出場景特征及主要控制指標。

【Abstract】Through analyzing the main meteorological conditions that affect the performance of vehicle sensors， the meteorological factors that affect the performance of intelligent network-connected vehicles are constructed， the scene features and main control indexes are given.

【關鍵詞】智能網(wǎng)聯(lián)汽車;氣象條件;場景控制指標

【Keywords】intelligent networked automobile; meteorological conditions; scene control index

【中圖分類號】F407.471? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）08-0102-02

1 引言

智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展能夠提高交通效率，解決能源短缺、環(huán)境污染、交通擁堵等諸多難題。2018年4月12日，工業(yè)和信息化部、公安部、交通運輸部聯(lián)合發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范（試行）》，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試的申請、審核、管理進行了規(guī)范，并對試驗準駕人和試驗樣車進行了特殊要求。按照《規(guī)范》要求，測試車輛應在封閉道路、場地等特定區(qū)域進行充分的實車測試，并由國家或省市認可的第三方檢測機構進行檢測驗證，確認其具備進行道路測試的條件，方可申請進行自動駕駛道路測試。然而，目前各測試示范區(qū)測試功能大同小異，多集中于研發(fā)階段的道路外場常規(guī)測試，自動駕駛功能測試場景選擇均為最基本道路類型、最常見交通標識、最普遍車輛行駛狀態(tài)等，旨在確保自動駕駛車輛的基本行駛功能，而未有針對復雜氣象條件下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能測試方法及流程，不能更好地保障車輛在復雜環(huán)境中行駛的安全及可靠性。但在智能網(wǎng)聯(lián)實際測試過程中面臨的工況場景是非常復雜的，智能網(wǎng)聯(lián)汽車想要正式推廣運行必須進行嚴格全面的測試才能保證智能網(wǎng)聯(lián)汽車的實際使用推廣的安全性。

因此，結合當前行業(yè)測試需求，開展復雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的相關測試工作研究具有重要意義。

第一，加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術的發(fā)展。氣象場景作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車在開放道路或封閉道路測試中很少遇到的特殊狀況，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性影響尤為顯著。通過分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜氣象條件下的性能狀況，有利于行業(yè)數(shù)據(jù)比對以及數(shù)據(jù)庫的建立，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術的發(fā)展。

第二，滿足企業(yè)對智能網(wǎng)聯(lián)汽車可靠性測評的迫切需求。各主機廠和部件供應商對智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關的測試關注度越來越高，但目前測試多集中于研發(fā)階段的道路外場測試，尚未有專門針對復雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的可靠性測試，無法滿足企業(yè)對車輛功能、安全、可靠性等全方位的測試評價需求，這限制了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的推廣應用。

第三，支撐智能網(wǎng)聯(lián)測試標準建立。通過研究過程及測試結果，提取測試類信息功能的重要性能指標，分析不同復雜氣象條件下的車輛性能，從而形成復雜氣象條件下的智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能測試方法及流程，為我國汽車行業(yè)的法規(guī)及行業(yè)政策的制定提供技術基礎。

2 氣象條件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車傳感器的影響分析

氣象條件作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車在開放道路或封閉道路測試中很少遇到的特殊狀況，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性影響尤為顯著。通過分析智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜氣象條件下的性能狀況，有利于行業(yè)數(shù)據(jù)比對以及數(shù)據(jù)庫的建立，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試技術的發(fā)展。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車感知模塊主要依賴于毫米波雷達、激光雷達、慣導設備、V2X、GPS、車載攝像頭等多種傳感器。如果感知模塊受氣象條件影響較大，這將直接影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能。因此，通過環(huán)境箱對各個傳感器在不同氣象條件下的性能進行測試分析，可得出影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的關鍵氣象因素。

第一，激光雷達波長短，可發(fā)射發(fā)散角非常小的激光束，能夠直接獲取目標的速度、距離、角度及反射強度等信息，生成目標的多維度圖像，具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率。但在雨、霧、霾等能見度低的惡劣天氣里，激光的衰減十分嚴重，傳播距離也大大受到限制。通過環(huán)境模擬試驗進行對比驗證，如工作波長為10.6μm的co2激光雷達，在大雨下的衰減量是晴天的2～8倍。與此同時，大氣環(huán)流還會使激光光束發(fā)生畸變、抖動，直接影響激光雷達的測量精度。

第二，攝像頭傳感器分辨率高、障礙物種類識別精確，能捕捉物體形狀及細節(jié)，擅長對復雜駕駛環(huán)境的分析和處理，生產(chǎn)成本適用于普及推廣、成本低、功能齊全，但是攝像頭受光照環(huán)境、雨雪天氣影響較大，攝像頭在暴雨、強光照射、光度瞬變等氣象環(huán)境下，視頻畫像會出現(xiàn)模糊、畸變等問題。

第三，車載毫米波雷達通過天線向外發(fā)射毫米波，接收目標反射信號，經(jīng)后方處理后快速準確地獲取汽車車身周圍的物理環(huán)境信息，然后根據(jù)所探知的物體信息進行目標追蹤和識別分類，最終通過中央處理單元（ECU）進行智能處理。毫米波雷達穩(wěn)定的探測性能，不受被測物體表面形狀、顏色等的影響，對大氣紊流、氣渦、雜聲等適應性強，其與激光雷達有相似的工作原理，受雨、霧等氣象環(huán)境影響較大。

第四，超聲波雷達的能量消耗較緩慢，在介質中傳播的距離比較遠，穿透性強，測距的方法簡單，成本低。但其傳輸速度和傳輸距離也受天氣影響較大，尤其是雨天時，不能精確測距。

第五，慣性導航系統(tǒng)是利用陀螺儀和加速度計這兩種慣性傳感器，通過測量載體加速度和角速度而實現(xiàn)的自主式導航方法。系統(tǒng)的性能由傳感器噪聲、偏差、比例因子和系統(tǒng)校準決定，采樣率高、運算速度快，其只用內部傳感器就可以得到測量數(shù)據(jù)，不需要任何外界幫助，因此，慣性導航設備受天氣影響較小。

第六，利用V2X車聯(lián)網(wǎng)，車輛可以獲取周圍環(huán)境的未知參數(shù)以及附近車輛的運行狀態(tài)，然后車載端主動安全算法將處理所獲取的信息，并按照優(yōu)先級對信息進行分類，對可能發(fā)生的危險情景進行預警，緊急情況下可以利用車輛執(zhí)行端對車輛進行控制從而規(guī)避風險。以上可知，V2X在電磁環(huán)境下會受到干擾，但V2X 是唯一不受天氣狀況影響的車用傳感技術，無論雨、霧或強光照射都不會影響其正常工作。

根據(jù)上述分析及統(tǒng)計，影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車各關鍵傳感器的主要氣象因素如表1所示。

3 氣象條件對智能網(wǎng)聯(lián)汽車整車性能的影響分析

根據(jù)上述分析及測試驗證結果，雨、霧、雪、光照等不同的工況環(huán)境將對智能網(wǎng)聯(lián)汽車整車性能造成不同的影響，主要為測量精度降低、測距誤差變大、視頻畫質變差、交通標示信息識別錯誤等問題，這將直接降低智能網(wǎng)聯(lián)汽車的整車性能，甚至影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車的正常行駛，造成交通事故的發(fā)生。

通過定量及定性分析，結合現(xiàn)實用戶工況歸納分類，場景的設計主要用于模擬雨、霧、光照及多種融合天氣等環(huán)境狀態(tài)，以便車輛在特定標準化的氣象場景中進行測試驗證。根據(jù)不同天氣情況的氣象等級，即可確定淋雨頭、霧化碰頭、照射燈等相關場景的詳細設計參數(shù)，得出不同的搭建場景及其控制指標，如表2所示。

4 結論

通過分析不同氣象條件對各個車載傳感器的性能影響，研究影響智能網(wǎng)聯(lián)汽車性能的氣象條件特征，提出相應的氣象測試場景及其控制指標，為下一步復雜氣象條件的場景搭建、復雜氣象條件下智能網(wǎng)聯(lián)汽車的性能分析方法研究提供了依據(jù)，具有重要意義。

【作者簡介】馬兵兵（1987-），男，河南汝州人，工程師，從事汽車與關鍵部件的檢測與認證研究。