无人驾驶技术发展及安全性能评估

无人驾驶技术发展及安全性能评估

章文涛

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摘要: 近年来,无人驾驶技术发展迅猛,受到了广泛关注。本文旨在综述无人驾驶技术的最新进展,分析其安全性能评估方法,并探讨未来发展趋势。首先介绍了无人驾驶系统的关键技术,包括环境感知、决策规划、控制执行等。其次,重点分析了功能安全评估、场景安全评估、测试评估等常见的安全性能评估方法。最后,对无人驾驶技术的发展前景进行了展望,并指出了未来需要解决的关键问题。

关键词:无人驾驶技术、环境感知、决策规划、控制执行、安全性能评估、功能安全评估、场景安全评估、测试评估

引言: 无人驾驶汽车是当前国际科技前沿和热点领域,其技术发展将极大地改变未来的出行方式。相比传统的人工驾驶,无人驾驶系统能够更加准确、高效地感知周围环境,并做出合理的决策和控制。但同时,无人驾驶技术的安全性也受到了广泛关注和质疑,其安全性能评估是实现无人驾驶商业化运营的关键。本文将全面阐述无人驾驶技术的发展现状、安全性能评估方法,并对其未来发展趋势进行展望。

1. 无人驾驶技术概述

无人驾驶技术是指利用传感器、控制器、执行器等设备,并结合人工智能算法,使汽车能够在不需要人工干预的情况下,自动感知路况环境、决策规划行驶路线、控制执行车辆运动的一种先进技术。

1.1环境感知技术

环境感知技术是无人驾驶系统的"眼睛",主要包括激光雷达、视觉传感器、毫米波雷达等传感器。激光雷达通过发射激光并接收反射信号,能够精确测量目标物的位置和形状;视觉传感器利用机器视觉技术,可识别车道线、信号灯、行人等;毫米波雷达能检测目标物并测量相对运动状态。融合多种传感器数据,系统可以全面感知车辆周围环境。

1.2决策规划技术

决策规划技术是无人驾驶系统的"大脑",根据感知数据并结合数字地图和交通规则,规划车辆的行驶路线、车速和动作序列。常见的决策算法有有限状态机、行为规划、路径规划等。其中,行为规划根据当前状态选择如直行、转弯等行为策略;路径规划则生成满足多重约束的全局最优路径。

1.3控制执行技术

控制执行技术是无人驾驶系统的"手脚",负责实现规划的行车动作。包括纵向控制和横向控制两部分。纵向控制控制车辆的加速、减速和制动;横向控制控制车辆的转向系统,使车辆按规划的路径行驶。常用的控制算法有PID控制、模糊逻辑控制、最优控制等。

无人驾驶技术将感知、决策、控制有机结合,实现汽车智能化驾驶。目前处于从辅助驾驶向自动驾驶过渡的关键阶段,技术日趋成熟,应用前景广阔。

2. 无人驾驶安全性能评估
   1. 功能安全评估

功能安全评估是从系统角度评价无人驾驶系统各功能单元的故障模式,以及故障对系统运行的影响。常见的评估标准有ISO 26262等。

首先需要对系统进行故障模式与影响分析(FMEA),识别可能的故障模式及其严重程度、发生概率和检测能力。然后根据风险等级,对系统的硬件和软件进行设计,确保达到规定的安全完整性等级。其次,需要评估各功能单元之间的接口安全性,确保信息传递的正确性和及时性,避免发生决策错误。再次,系统还应具备安全状态管理能力,一旦发生故障能够切换到安全模式,并在故障排除后重新恢复运行。

2.2场景安全评估

场景安全评估是从应用场景角度评估无人驾驶系统在复杂场景下的安全性能。主要涉及两个方面:首先是危险场景识别,通过数据挖掘等技术发现事故多发场景;其次是对已识别的场景进行重放仿真评估。

常见的危险场景包括车辆会车、变道、路口转弯等,以及恶劣天气、夜间等环境条件。评估过程通常借助高精度模拟器或真实道路测试,检查系统在各种场景下的行为表现。

2.3测试评估

测试评估是通过实际运行评估无人驾驶系统的安全性能。包括台架测试、封闭环境测试和真实道路测试等多个层级。台架测试在受控环境下对系统的单个模块进行评估,确保其符合设计预期。封闭环境测试在隔离的测试场地评估系统的整体性能,模拟各种场景。而真实道路测试是在复杂多变的真实交通环境中对系统进行长期评估,获取多样化数据,持续优化系统算法。

此外,无人驾驶测试需要制定完善的测试路线和场景,设置合理的运行策略,并对测试数据和过程进行分析验证,不断提高测试的覆盖率和发现漏洞的能力。

总的来说,无人驾驶安全性能评估贯穿系统开发的全生命周期,需要从功能、场景、测试多个维度进行全方位评估,并将评估反馈应用于系统优化,不断提高安全可靠性,最终确保系统满足商业化运营的要求。

3. 无人驾驶技术发展趋势及挑战
   1. 提高环境感知精度

高精度环境感知是无人驾驶的基础。目前的传感器虽然集成了多种技术,但在复杂场景下,如遮挡、恶劣天气等情况,感知精度仍有待提高。未来需要开发新型传感器,提升分辨率和探测距离;并通过多传感器融合、深度学习等技术,实现高精度、远程、全天候的环境感知。

3.2优化决策规划算法

决策规划算法直接决定车辆的行驶策略。现有算法在处理复杂交通场景时,例如非常规车道、多个动态障碍物等,往往无法高效作出最优决策。因此需要开发基于机器学习的新型算法,利用大数据和模型优化,实现高效、时序化的决策规划。

3.3强化控制执行稳健性

控制执行是将决策付诸实践的关键环节,其控制精度和鲁棒性直接影响行车安全。未来需要针对各种复杂路况和工况,优化纵横向控制策略,提高跟踪控制精度;并增强容错能力,确保一旦发生故障可以平稳入库停车,避免发生严重后果。

3.4完善安全性能评估体系

无人驾驶汽车的评估测试是一项艰巨的系统工程,需要统一标准、完善流程,并建立虚拟和实车测试相结合的全方位评估体系,以全面评估系统在各类复杂工况下的安全表现,发现薄弱环节并持续优化。同时,还需建立符合现行法规的责任认定机制。

随着人工智能等技术的发展,无人驾驶技术必将不断完善和成熟。但这一过程仍需要汇集多方专家的智慧,持续创新和投入,攻克技术和管理上的诸多挑战。只有如此,无人驾驶技术才能真正应用于道路,造福社会。

结语: 无人驾驶技术正在从理论研究阶段走向实际应用,对未来交通出行产生深远影响。虽然取得了长足进步,但要实现真正的安全可靠,仍面临诸多挑战。只有进一步提高环境感知、决策规划和控制执行的精度,并建立完善的安全性能评估体系,无人驾驶技术才能真正走向成熟,为人类社会带来福音。我们有理由相信,在不远的将来,高度自动化的无人驾驶汽车将实现规模化商业运营。

参考文献：

[1]李轲昕.无人驾驶助力矿山智慧化转型换挡[J].机器人产业,2024,(03):24-28.DOI:10.19609/j.cnki.cn10-1324/tp.2024.03.006.

[2]谭红梅.易控智驾：无人驾驶助力智慧矿山高质量发展[N].中国矿业报,2024-05-24(002).DOI:10.28106/n.cnki.nckyb.2024.000658.