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[综合讨论] 基于超声波的环境感知与自主泊车技术的进展及规划

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发表于 2018-7-9 16:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  清华大学苏州汽车研究院智能汽车技术研究所所长戴一凡

  在2017第五届“汽车与环境”创新论坛上,清华大学苏州汽车研究院智能汽车技术研究所所长戴一凡博士做了精彩演讲,以下为其演讲笔录:

  我来自清华苏州汽车研究院,我们主要面向汽车产业工程技术做研发和产业孵化,2016年孵化企业总产值达到30亿的规模。我今天给大家介绍一下在做的其中一个项目,这个项目前几年在我们团队里做出来以后成立公司做产业化,现在是独立公司在做,是基于超声波传感器环境感知和自动泊车技术。

  1、背景
  首先说一下背景,自动泊车我们也分析过,为什么我们做这个事情?在全世界来看,自动泊车是各国做消费者调研的时候,消费者认为这是一个刚需,因为停车位比较小,大家停车不太规范,对自动泊车技术需求特别明显,我们在自动泊车之上在提自主泊车,我们现在整个发展路径也是先把自动泊车技术做好,往上再做自主泊车。

  这是现在市场的比例,包括未来比例的估计,中信证券估计2020年自动泊车市场大概在一百亿的规模。UDAS是为了自动泊车项目成立的公司,自动泊车这个事情是2014年开始组建团队做,到2016年我们觉得产业化条件比较成熟,我们做了这个公司开始产业化的研究。

  2、基于超声波传感器环境感知技术
  我们常见的超声波传感器,大家见的最多的是倒车雷达,跟激光雷达原理比较类似,打到障碍物弹回来,通过电压大小计算时间来算距离。常见的倒车雷达一般识别距离是1.5m到2m,但如果做自动泊车,这个距离太短了,一个垂直停车的车位至少4.5m到5m的距离才能保证这是一个空的车位,两米肯定不够。所以为了做这个事情,我们要对超声波雷达本身做很多改进,首先提高探测距离,距离要达到5米,我们的探测距离对大平面基本达到6米左右,对于比较粗的管子,像75公分的管子达到5米的距离。

  为了提高探测距离需要做几个事情,第一,本身超声波探头里有一个振动单元,我们叫麦克风,你给它一个电压,它会振一下,然后引起空气振荡,打一个机械波出去,弹到墙上再弹回来又引起振动产生电压,你去解读这两个电压算距离。为了提高探测距离,要对麦克风本身进行设计,这个麦克风我们和日本供应商合作,现在独家跟我们供货。基本是要把它的能量更加聚焦,原来的传统倒车雷达在垂直平面比较发散,现在把它收敛一些,收敛以后能量打的更远。光打远也没有远,距离远了以后,因为各种各样的反射干扰和空气中有一些接近声波频率的振动,如果你不做任何处理,回波信号完全淹没在噪声中。所以我们在硬件本身的滤波和放大电路上做了很多设计,这个图显示的好几个回波点,因为距离远近,不同障碍物,越远电压越弱,非常清晰显示出来多个障碍物回波点,一般是做到一两个,我们能做到五到六个回波点检测出来。

  第二,从探测范围来说,一般在垂直方向压缩,水平方向现在做到80°到85°左右,这个距离要保证在垂直方向不要打到路面上误报。如果太低了会误报,也不能太高,太高了,7.5公分的马路牙子检测不到。所以我们在超声波声音里做测试,整个检测区域非常直观快速显示出来,对我们产品的开发非常方便。

  刚才说的是单个探头本身设计的技术,包括探测的范围和信号的滤波,下面是多个探头之间怎么进行配合,这也是我们现在比较独到的技术。大家在用倒车雷达的时候,一般来说四个倒车雷达,少的有三个甚至两个的,倒车雷达之间没有配合的,一般车上越近滴滴的频率越高告诉你近了,还有是左边或者中间在响,一般是单个雷达给出结果,雷达之间没有配合,这会存在一个问题,一个波打出去再弹回来,通过时间算到距离,如果单独的距离,就是一个圆,空间就是一个球,比如一米,障碍物在一米球之内,但是这个球在什么位置上是没法知道的。所以我们研究了一些比较独特的、利用多探头配合的空间位置识别方法,一个探头出去是一个球的区域,两个探头是两个球的区域,两个球的区域有交集,在空间中会成一个圆,如果三个球可能交成一个点,基本上有确定的位置,我们是基于这个原理判断这个障碍物所在空间位置。现在产品级的我们先做平面的位置,先在一个水平面上,通过超声波雷达就能比较准确知道X、Y的位置。

  我们后面做自动泊车的时候,这是一个MAP技术,车辆在检测车位的时候,开过去以后对边上空间的位置、停的车辆、障碍物和停车位空间在这个MAP里比较完整的画出来,存在控制器里,以车辆为中心,做下一步的车辆控制就比较方便。

  第三,我们做自己的超声波传感器里比较好的一个地方,超声波这个东西,从波的特性来说,受温度的影响比较明显。它有几个层面的影响,先说下面这个,声音传播跟温度的关系,我们自己做测试会发现,随着温度的降低,超声频段的波在空气中传播,受到的阻力减小了,温度越低,我们在零下40℃做实验,这个超声波探测范围变的非常大,所以你不做好跟温度相关的补偿会出现很多误报。所以我们做了很多,对温度和声波的传播特性做一个补偿,在任何温度条件下的特性一样,这样下一步做信号处理的时候,面临的是一个很标准的波形,可以标准化的处理,这是一个传播特性。

  还有传感器里的硬件、ECU控制器的硬件,里面的特性和温度都有关系,我们把这些特性也做了一个仔细的总结,在我们的产线和实际产品应用过程中,用这些温度信号,对这些控制做了一些补偿,把温度的影响都消除了。

  3、自动泊车的关键技术
  首先是车位检测,泊车对车位检测做的越精确,泊车的控制效果肯定更好。这几个示意图是我们在开发过程中做的,我们用八个信息描述车位相关信息情况,以这个为例,比如平行车位的时候,这四个空车位四个角点的情况,如果有障碍物,上方是墙或者路沿,我们用四个点描述另外一边的信息,用八个点把整个车位在平面内的形态位置,相对于车辆自身为坐标原点,这个空间关系描述清楚。另外在停车位里面如果有障碍物,我们通过传感器也可以把位置轮廓进行检测。还有跟超声波和摄像头做一个开发,我们跟苏州志华也在进行合作,我们在志华的基础上叠加超声波信号,做两个事情,第一初步融合,这是第一层面的融合,在全景泊车图象上,把超声波和障碍物显示结果叠加出来,这样有一个更直观的警示,什么位置撞到障碍物了显示出来。

  第二,不光是超声波对空间障碍物的识别,也会加上全景摄像头对车位线的识别,因为现在大家没有解决的问题,如果地上只划了线没有障碍的时候就不知道怎么停了,这个我们现在也在开发。

  泊车轨迹规划技术,主要是有平行车位、垂直车位和出库相关的规划,现在我们自己在实验里做到平行车位车场+0.8m,垂直车场+0.7m,平行出库车场+0.5m,这个跟国际主流的水平差不多。

  第三步是对车辆的控制,对泊车辅助来讲主要是控制转向系统,车速由驾驶员控制,安全由驾驶员确认,比较复杂的是车速控制,车速控制需要跟非常多的ECU打交道,需要跟非常多的节点发生交互,尤其是对于内燃机平台。如果是电动车平台,一般没有变速箱,电极控制比发动机更精确简单,对于内燃机,首先要对自动系统,对发动机的电控系统和车身的控制,因为有时候要指导驾驶员有没有开门、打转向灯,还有TCU、TCM跟变速箱相关的控制,还有电子助车、无钥匙启动等等。需要跟很多控制器打交道,我们现在在做梳理,到底跟控制器的逻辑关系和控制方法是什么样的,我们现在也在做研究,不是太成熟。

  自主泊车是我们现在在研发的东西,还没有这么快面向市场,它的技术成熟度还差一点,产业的形态、业务产品模式没有搞的太清楚,所以这部分简单介绍一下。这个是我们跟一些合作伙伴共同探讨的时候对自主泊车的一些思考,首先自主泊车是针对停车场,我们提的概念到停车场门口以后,人下来可以走掉,钥匙一按,车自己找到一个位置停下来。要做这个事情首先对停车场进行分类,哪些停车场可以用这个技术,哪些停车场不能用。我们把停车场分为室内和室外,室内要解决定位问题,室外都是有GPS定位。室外又有路边这种,路边一般自动泊车就够了,比较有用的是集中式停车场。这种停车场又分两类,第一类是常见的,里面各种各样的车都有,有人驾驶的、无人驾驶的,里面有行人等各种各样的道路使用者。第二类,有时候做一些示范应用的时候挑出来的特定停车场,里面只允许自动驾驶的车进去,这样环境相对比较简单,从示范应用角度比较容易实现自主泊车技术。

  停车场里有没有基础设备的支持,比如这个上面的摄像头,如果停车场里装了一些基础设施,像摄像头和无线模块帮助我们定位,帮助我们判断哪里有空车位,帮助我们躲避障碍物,这样对技术要求大大降低,帮助自主泊车系统快速应用。这个是室内的,卫星信号没有了,要通过自己的方法找车位。

  自主泊车流程,以后要用自主泊车系统的时候,首先选一个停车场,你的导航系统推荐哪个停车场有位置,你可以预约。到停车场之后人可以下车,然后通过一个小装置选哪个车位,车辆知道有空位以后,车辆自动往那里开。在开的过程中如果是一般的停车场要躲避各种车和人,开到位置以后进入自动泊车环节,它自己把车停进去。第五步人下班了,到门口按一下手机,车辆自己出来,然后自动驾驶,人上车。

  现在的核心问题,我们很多停车场都是地下或者室内的,怎么解决室内定位问题?而且可靠性和成本能接受,我们也在探索,我们认为有几个方向可以思考,第一,用一些室内通信,现在大家提的比较多的UWB,还有Wifi、蓝牙模式做,这个成本也不高,在停车场里固定一些节点,这个就可以覆盖了。第二,在停车场画一些标签,包括图像的标签,像二维码或者电子标签,走到哪儿汽车一刷就知道在什么位置了。第三个,自动驾驶大家用的比较多,把停车场高精度地图扫出来,然后特征匹配,这个现在技术难度比较大,现在不是特别成熟。第四是惯导,这个成本比较高,但是短时间用是没问题的。第五是用路侧辅助定位,停车场本身可以帮助汽车不需要那么大的成本,奥迪前几年出来的在停车场里自动驾驶的,演示项目是地上铺了激光雷达,通过这个雷达感知车辆行驶到什么位置,包括停车场布一些摄像头和其他装置,辅助车辆进行定位。

  这是停车场内部轨迹规划,这个和自动驾驶里的轨迹规划比较类似,这个我们要做的更精细。停车场里基本是直角弯,我们在上面做一些特殊处理,跟大路的轨迹规划略有不同。这个跟在路上自动驾驶开是一样的,你可能遇到障碍物要躲开它,或者要跟着车走,都要做到这些。

  我们公司是研究院的孵化企业,这个模式是清华研究院惯用的,到目前来看这个模式发展的比较成功,我们有非常多企业是这么走出来的,这个项目2014年就开始做了,2016年才注册,现在是苏州市的领军企业。它的核心产品,目前已经量产5米远距离超声波雷达,泊车辅助,自动泊车预计2018年量产,2019年自主泊车,这个节点目前是预计,我觉得自主泊车商业模式上有一些问题需要讨论,产品形态不一定能很快的确定。

  发展规划,现在立足于泊车辅助系统量产,自动泊车和自主泊车的开发,未来面向泊车进一步深化。目前的主要客户包括宇通、金龙、中通等等,宇通是我们最大的客户,宇通的这几款车都是装我们的雷达和泊车系统,包括商务车、校车、机场摆渡车。谢谢大家。

  来源:清新汽车(ID:tsingauto),原文来自盖世汽车

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