底盤線控系統(tǒng)

隨著智能駕駛技術(shù)的進一步發(fā)展，智能駕駛系統(tǒng)對底盤線控系統(tǒng)的需求急劇增加，底盤線控系統(tǒng)是這一切的基礎(chǔ)。

近年來，隨著芯片處理能力的快速發(fā)展，以及識別感應裝置的性能提高與成本的降低，以提高車輛全性能為目的的駕駛輔助系統(tǒng)在類別和數(shù)量上都在增加。并且芯片、電機等技術(shù)的發(fā)展，也加大了底盤控制系統(tǒng)的開發(fā)，也為底盤控制系統(tǒng)的經(jīng)驗積累以及初代產(chǎn)品量產(chǎn)成功帶來了信心。

無人車的核心

無人車兩個核心問題是場景理解和自主運動。

（1）場景理解就是需要將從多個傳感器的場景感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自主運動的決策依據(jù)。這需要用到三大類傳感器：相機、毫米波雷達和光雷達，這三者的感知范圍、作用距離都不一樣，不同的傳感器可用于不同的駕駛?cè)蝿?wù)。

（2）自主運動就是在場景理解的基礎(chǔ)上做行為決策、局部運動規(guī)劃，然后通過反饋控制來車輛的自主運動。自主運動的四個環(huán)節(jié)為路線規(guī)劃、行為決策、運動規(guī)劃和運動控制。

無人車的場景理解和計算

1、無人車的場景理解和計算主要是分析處理多傳感器的場景感知數(shù)據(jù)，提取兩個方面信息：

（1）幾何度量信息就是車的定位和車道線與道路邊界。

（2）根據(jù)車輛以及行人的運動意圖來推測未來一段時間無人車該如何實現(xiàn)安全行駛。

2、無人車的場景理解和計算可分為三個層面：

（1）獲得場景的三維信息和運動信息以及在這基礎(chǔ)上的拓撲結(jié)構(gòu)。

（2）理解交通標志和遵守的交通規(guī)則。

（3）做出推理和給出判斷，如是否需要變道、左轉(zhuǎn)和右轉(zhuǎn)等

因此，場景理解與計算就是要實現(xiàn)從幾何度量到推理預測的轉(zhuǎn)變。