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智能汽车的智能控制系统
Nazmul Hasan，Didar-Al- Alam，Rezwanul Huq
摘要： 从人工智能发展的开始，人们就渴望拥有一辆完全自动化的智能型汽车。一直以来都有很多专家在研究这个项目，并且当中的一些人已经硕果累累。由此我们现在拥有了智能汽车。这些车是智能的，它们可以自己做出一些决定。但他们实际上帮助驾驶员的时间是有限的。他们都不是完全自动化的。我们认为一个完全自动化的交通运输方式只能由融合智能汽车与交通系统以及像道路这样有车辆移动的地方来实现。在本文中，我们试图讨论一个新的想法，一个独立的交通系统-一个完整的解决方案。
一般术语： 人工智能 智能汽车
关键词： GPS（全球定位系统） ACC（自适应巡航控制） AHS（自动公路系统） DLCC（动态激光巡航控制） 智能交通 智能汽车
1 引言
自适应巡航控制系统（ACC），主要用于智能系统的智能汽车控制。通常使用一个雷达或激光设置，检测到前方车辆正在减速时，该车辆也减速，当前方没有车辆时则加速到预设速度。但是这些系统只能在一条笔直的道路上作出控制或决定，而不可能去考虑改变路线的可能性。但在本文中，我们试图提供的一个系统是完全独立的。在这里，我们不仅考虑在汽车上的智能，而且也包括在交通系统中的智能化，这样就可以建立一个能够做出端到端交通运输的决定，并且没有任何人机互动的智能网络。
2 挑战
这种智能交通系统面临着两个基本的挑战，那就是技术挑战和社会挑战。作为技术挑战，我们面临着传感器的设计和控制系统以及目的地的决定因素取决问题。另一方面，作为社会的挑战，我们发现了一些问题，例如如何让人们相信自动驾驶汽车，自动驾驶汽车在公共道路行驶的合法性，以及如何解决无人驾驶汽车在交通事故中责任界定所带来的的法律问题。所以现在实现自动驾驶汽车的解决方案被分解成4个子系统：
（1）检测：知道哪里有障碍并且它周围的障碍是什么，这意味它能着感应四周。
（2）导航：能够从当前位置到达目标位置。
（3）运动规划：在道路上行驶，避开障碍物，避免伤害到人，并服从交通规则，这意味着它在实际驾驶时要做出制动，加速，转弯等决定。
（4）控制车辆本身的：由制动系统决定。
3可用的系统
通常，对于ACC（自适应巡航系统）最流行的系统是基于激光的ACC和基于雷达的ACC。
目前，基于激光的ACC成本低廉而且性能可靠。它在一般豪华轿车上的安装费用在400-600美元/欧元。但也有个问题是它不能在恶劣天气条件下检测并跟踪车辆，这些车也无法追踪脏的和无反光的车辆。而且激光传感器必须被暴露在车外，通常在格栅偏下的地方能够找到。而在牺牲成本的情况下基于雷达的ACC比基于激光的ACC提供了更好的性能。他们在豪华车的安装费用在1000-3000美元/欧元。该系统可靠性来源于集成了自动速度调整技术和智能同步技术。他们并不理会路径选择和跟踪变化。通常情况下，他们根据前车的动向采取适应速度决定跟车的安全距离。下面的例子说明它是如何做到的。捷豹汽车和梅赛德斯-奔驰在1999年首次发布基于雷达的系统，2006年梅赛德斯-奔驰装有Distronic Plus系统的S级轿车在必要情况下可制动，奥迪Q7也提供了此功能。
图一：自适应巡航系统 (ACC)
丰田雷克萨斯在美国市场上带来了首次以激光为基础的2001款雷克萨斯LS430“DLCC”（动态激光巡航控制）系统。其RX车型配备了激光系统，并且也有雷达系统的车型如IS，ES，GS和LS。本田讴歌RL轿车则配备了碰撞缓解制动系统。如果距离目标太近它可以提醒驾驶员轻微刹车和拉住安全带，即使驾驶员没有立即反应过来系统也会强制锁定安全带，并且刹车。雷克萨斯LS430/ 460也提供了该系统。
4 以往的研究
不同的研究小组对系统的不同问题进行了相关的研究。其中一些对新途径的研究是卓有成效的。自动公路系统（AHS）将在现有公路车道中心建设专用车道，将配备磁铁或其他基础设施，以让车辆在专用车道行驶的同时与其他车辆（并与中央系统）通信以管理车流量和避免发生碰撞。AHS允许具备专业设备的汽车使用特殊的“加速道”加入该系统，并通过“减速车道”离开。当离开系统时，每一辆车要检验它的驾驶员是否准备好控制车辆，如果检验不成功，系统将在一个区域内安全地停车。AHS的演示的于1997年在圣地亚哥附近实施，由美国政府资助，加利福尼亚州和卡内基bull;梅隆大学负责协调。测试场地是圣地亚哥市中心以北16公里15号州际公路段的一个12公里高承载车辆（HOV）。该事件引起了很大的新闻报道，这是一个伟大的成就，并出版了以该技术为主题的书籍。由于来自社会和政治上的压力，美国政府这一努力几乎被放弃，迫使他们需要创造一个不太未来的，更适销对路的解决方案。在2007年，一个为期三年的项目正在进行中，以允许机器人控制的车辆，包括公共汽车和卡车，在20号州际公路上使用805专用车道。车辆仍会有驾驶员，因为它们需要进入和退出的专用车道。在进入这些车道之前，在汽车驾驶员的帮助下，加速到一定限度时，达到安全状态，进入安全通道，然后接管汽车控制。这个时候的汽车是半自动状态，在进入自动化之前它需要驾驶员的帮助。该系统是由总部设在圣地亚哥的SWOOP科技公司设计的。在这里，我们通过分析过去的研究从而达到了一个新的水平-协助司机在驾驶时做出决定，但仍然需要的驾驶员的参与。这些研究展现了一个自动驾驶汽车的新途径。
5 我们的贡献
5.1确定自动驾驶汽车所需要的基本事物
为了开车，系统将需要：
（1）了解它的环境（传感器）
（2）确定它在哪里要去哪里（导航）
（3）确定交通运行方式（运动规划）
（4）操纵汽车启动（驱动）
它的结论是，在环境和条件变化的地方近2frac12;问题都已经解决了。导航和驱动问题彻底解决，传感器部分也快速提高。主要的未解决的部分是运动规划，这是我们主要关注的。
5.1.1传感器
在ARGO项目的单色立体视法上与Mobileye（智能行车预警系统）的相互模式（视频，红外，激光，雷达）的无人驾驶汽车采用的传感器有所不同。前者的方法是模仿人类状况，这种方法简单而精确，而后者方法是“贪婪的”，它的目的基于目前的技术，以获得尽可能多的信息，甚至偶尔会因为在一台车的检测系统干扰另一台车而产生另一个问题。
5.1.2导航
多年以前就已经拥有了绘制用户想要的路线的能力。这些在美军的全球定位系统的基础上打造的系统，现已作为汽车的标准配件，它能够使用卫星传输来确定当前位置，并且板载街道数据库导出到达目标的路线。而且更复杂的系统也随时更新道路阻塞信息，并相应地做出调整。有些传感器会极大地影响它的整体性能。
5.1.3车辆控制
随着汽车技术的成熟，基础引擎，变速箱等功能部件，不再直接由机械装置驱动控制，而是通过一台计算机，它接收来自司机的指令作为输入，并提供由装置所期望效果的电子节气门控制，以及其他驱动线控元素。因此，这种用计算机来控制车辆的各方面的技术是众所周知的。
5.2有助于人类以及自动驾驶汽车的事物
这些系统警告或通知驾驶员那些被忽视而通过的事件，诸如
1车道偏离预警系统（LDWS）
2驾驶员能见度辅助，覆盖盲点，增强视觉系统，如雷达
3无线车载安全通信和夜视。
4基础设施，驾驶警告/信息系统。
6最新成果
谷歌修改的丰田普锐斯[6]采用公路上的传感器阵列在来导航而无需人工干预。它包括不同类型的传感器，如：
bull;GPS：全球定位系统（GPS）[ 1 ]是一个以空间为基础的全球导航卫星系统，在任何的天气下和任何时间，在地球附近的任何地方，只要在那里有一个通畅的视线可以连接四个或更多的GPS卫星，就可以为你提供可靠的位置和时间信息。
bull;运动传感器：用于监测汽车的速度。
bull;激光雷达：安装在车顶上的旋转传感器，对其周围200英尺进行扫描，在汽车的所有方向上描绘出汽车周围精确的三维地图。。
图2：智能高速公路的自主调速
bull;位置估计器：安装在左后轮，用于测量汽车产生的小运动，并准确地定位在地图上的位置的传感器。
bull;摄像机：在后视镜附近的可以偏转交通信号灯的摄像头，也可以帮助车载电脑识别移动的障碍，譬如行人和自行车。
bull;雷达：四个标准的汽车雷达传感器，三个在前面，一个在后方，有助于确定远处物体的位置。
通过使用这些类型的传感器，这款车克服了导航和驱动本身的问题，因此使用不同类型的传感器，也取得了较好的检测能力，但运动规划仍然是我们一直强调的一个具有挑战性的问题。
7我们的建议
在本文中，我们实际上是试图提供一个完整的端到端的解决方案，我们将我们的建议分为五个具体部分：（1）路径分析；（2）自动调速；（3）车道检测与变化；（4）智能违约制度；（5）人工视觉图像处理；（6）避免合谋；（7）安全问题。
7.1路径分析
当我们发动我们的汽车，我们需要有一个从出发点到目的地的路线规划。现在，随着智能系统的出现，我们只需要指定我们的目的地。通过GPS [1]知道它现在的位置，并从数字地图就知道所有朝向目的地的路线。然后，它找出所有替代方案，并提供最好的低成本和低距离的解决方案。你也可以从所有的方案里自主选择一条路线，否则将遵循低成本路线或最佳的解决方案。这就是开始旅程的第一步，现在的汽车已经朝着已经选定路线的目标移动。
7.2自动调速
这实际上是一个公认的系统，该系统已在使用。但是，我们在目前的系统上提供了一些修改。修改原因如下所述。在本系统中的速度适应[2]依赖于前方车辆来完成，前方车辆加速它亦加速，减速亦减速，在这里，驾驶员必须设置限速，它可以加速，但也必须要关注信号。这意味着，尽管我们实际上是说，这是自动的，但大部分的决定由司机给出。当没有车辆在前面就不能作出任何决定，但遇到红色交通信号灯亮时，它会慢下来。我们提供的以前的自适应系统不但会继续使用，它在高速公路上也会更加智能。在信号位置的信号柱应与所有出现红色信号开始减速或绿灯亮时可以通行的车辆进行通信。当经过的汽车正进入限速路段时，限速牌应告知汽车，这是一个限速区域，并提供一个速度上限。因此，汽车可以决定行驶的最大速度。在这种方式中人机的依赖关系被降低。
7.3车道检测和更换
车道检测是汽车在道路上自动运行需要主要关注的问题。从GPS [1]我们知道，那是一条弯曲的路线，但从GPS或数字地图[1]里并不能清楚看到有多少个弯。尽管很难去正确地评估这个弯道，有时甚至难以发现它，但是从雷达或者激光传感器得到一个远处存在障碍的消息或通知是有可能的。但是，如果我们假设我们现在始终保持我们的车在车道上，然后沿着弯道行驶汽车也会自己转弯。在弯道上做出决定是没有任何问题的。这不仅在直的道路上，在任何道路上都可以实现自动化。
图3：车道检测
现在这个车道检测可以通过路边的无线信号来实现。这些信号将始终向你传输汽车所在地点和道路上有多少车道的信息。从这些信号中可以知道汽车现在的所在车道，并通过测量距离确保它总是驻留在同一车道，而且很难再次决定换线。在目前的智能汽车，我们必须手动更改车道。因此有时需要人机的交互。这实际上使得整个自动化没用，因为驾驶者要始终关注对车道的变化。但是在汽车使用两个以上的雷达或传感器装置就能实现自动化。图4展现如何可以做到这一点。安装在双方汽车上的双激光或雷达装置将始终搜索双方中的任何一方的移动。另一种安装在车尾激光或雷达设备如果检测到有任何车辆试图超车，基于这种可能性就会做出一个改变车道的决定。这样，车道改变可以实现自动化。但使用三个以上的设备是一个昂贵的选择。所以我们可以使用一个设备来执行任务。这将需要安排时间检查三个侧面并且给出跟我们想要的一样的结果。
图4：换道决策
7.4智能制动系统
由于是速度自适应因而速度是可控制。因此，我们需要关注的是制动系统。现在，制动系统主要依赖于发现任何障碍。一旦发现任何障碍，就会减慢速度同时也将测量障碍物的速度和大小。现在，需要一台摄像机发挥作用，这个分析结果可以帮助汽车决定何时以及如何制动。当它遇到一个需要制动情况下，它会舍弃一些额外的任务第一时间减慢自己的速度，然后收紧安全带，以确保乘客的安全，鸣喇叭以提醒他人并在极端的情况下，提醒驾驶员，以通知他相关的情况。
7.5人工视觉图像处理
这是一种可以通过图像处理来做出决策的系统。当我们将车与一个可以和人类一样感知外界并作出决定的传感器结合时，才有可能实现真正的自动化系统。在GPS，我们得到不是即时数据。通过传感器我们可以感知我们的车前的事物或障碍，但为获得即时反馈，我们需要的图像处理软件，从摄像机获取图像等。处理后，我们的车载电脑操作自动驾驶汽车的运动控制所需的步骤。该图像处理基本上可以帮助我们避免突发情况下出现在车前的障碍，而这基本上类似于人类的智慧。
7.6避免串行
这些汽车将利用激光（长距离）和超声波（短距离）传感器避免与环境障碍碰撞。激光将用于识别
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