亚太机电梁涛年：基于主动安全的智能驾驶技术

6月24日消息，今天，由汽车创新港、NewCar牛喀网主办的“预见未来：人工智能和自动驾驶技术论坛”在上海盛大举行，论坛围绕人工智能在自动驾驶汽车领域的应用实践这一话题，深入探讨驾驶辅助、自动驾驶、高精度地图、环境感知、语音识别、软件系统等技术难点和重点。 作为合作支持媒体，将为您带来全程报道。

论坛邀请了沃尔沃汽车智能驾驶事业部高级经理张立存博士、地平线机器人智能驾驶业务总监李星宇，亚太机电智能网联事业部 技术总监梁涛年博士，QNX大中华区总经理张人杰，吉利汽车主动安全科经理李博博士，阅面科技创始人（前阿里巴巴算法总监）赵京雷博士，慧眼科技 CEO（Imprezzeo创始人）单霆博士，上海傲硕信息科技总经理郑天堂先生，中科慧眼创始人副总经理孟然先生做主题分享。

第四位出场演讲的是亚太机电智能网联事业部技术总监梁涛年 ，他演讲的标题目是《基于主动安全的智能驾驶技术》。

以下是演讲速记整理内容：

梁涛年：各位同仁：下午好！首先感谢汽车？创新港提供这样的一个平台，让我跟大家一块儿分享一下智能驾驶的关键技术。

我们公司是在浙江杭州，我们2002年有股份制改制，在2009年上市。我们目前的研发中心有杭州本部的，还有在创新港有一个浙亚研发中心，还有北京研发中心，还有德国柏林研发中心。 我们电子产品及规划，主要有ABS、ESC、EPB、CBS，还有ADAS无人驾驶汽车。在05年亚太销售额达到33亿人民币。目前国内的自主品牌和合资品牌都有亚太产品的配套。

智能驾驶研究目的是什么？智能驾驶技术研究的终极目标是无人驾驶汽车，减少交通事故，减少城市交通拥堵，降低驾驶员的工作强度，并降低驾驶员技术要求。减少因司机疲劳或醉驾等因素造成的交通意外。控制因驾驶员开车素质造成的不规范行为。据国际调查显示，60%的欧洲车主对自动驾驶技术呈支持态度。

我们亚太做自动驾驶的理念是什么？就是必须是基于主动安全的技术，因为车在跑起来的时候安全是第一位的，不安全的话谁都不敢开这个无人驾驶汽车。我们的自动驾驶也不是说加一个传感器就可以了，必须是在主动安全的基础上，和一步一步的叠加一些传感器、算法才能形成一个自动驾驶。

这是我们亚太四步的规划，第一步是智能驾驶的服务系统。第二个是部分的自动驾驶。第三部分是高级的自动驾驶。最终实现完全的无人驾驶，完全的无人驾驶就与国家的智能交通规范起来才能实现。

我们对于上述四个步骤，定义了亚太的研发时间，在2016年我们已经实现了车道偏离预警、前方碰撞预警、自动紧急制动、自适应巡航。17年实现自适应车道保持巡航。盲点检测与变道辅助功能。18年会实现V2X等智能互联；自动代人泊车；典型区域实现自动驾驶。2020年将突破高度自动驾驶的关键技术。2023年我们根据智能驾驶生态圈的建设，我们将最终实现无人驾驶汽车。

对于我们的研发计划，亚太目前制定了一个智能驾驶的团队，有ADAS研发团队，还有车联网研发团队，还有一个底盘智能控制研发团队，还有一个雷达研发团队，还有一个整车控制策略及系统集成研发团队。

基于主动安全的智能驾驶实现途径。人工智能与自动驾驶的关系，我们讲一下人工智能怎么跟自动驾驶结合起来？我认为是这样的，自动驾驶技术是基于人工智能的车辆系统性控制问题；另外一个是对车辆动力学稳定的智能控制问题；必须是在主动安全的基础上不断融合人工智能的算法来实现的。另外要实现制动、转乡一级悬架系统与工况、路况相互智能匹配起来，还有车的安全、稳定、舒适性最重要。另外就是通过车辆固有特性的研究，以智能控制或自适应固有的特性。

智能驾驶必须是在主动安全技术的基础上，不新增加传感器、控制策略，从而集成后逐步实现智能车，而非一蹴而就。我们现在目前已经做成了ESC/EPS/EPB。另外下一步就是ACC/AEB今年已经完成。下一步我们看到的CACC/LCA/AP这是要做的。另外要打造一个智能的电驱动底盘平台，这样才能对整车做整体的智能控制，最终做智能驾驶系统，还有算法的不断推进，以及传感器的一些相关技术的改进，才能做到自动驾驶技术。

这是我们未来的一个智能驾驶汽车平台，这里面有像前向摄像头、激光雷达、GBS天线还有环视摄像头，还有加了一个智能电动驱动底盘，这里面有一个电机的驱动模块，这是一个电机的中央控制器，未来我们会集成ESC/ACC/AEB/CACC/PMC，使整车比较智能，这是我们未来要打造的智能电动车的这样一个平台。

下面介绍一下基于主动安全的智能驾驶关键技术。

第一个技术就是ESC，它是一个多种算法的融合，有ABS算法，还有ASR算法，还有EBA算法，还有电子助力系统，还有自动利分配EBD。我们开车时候都会发生前轮侧滑，车辆就会失去路径跟踪能力而偏离行驶轨迹。如果后轮受到侧向力的作用而发生侧滑，就会甩尾而失去稳定性。

ESC的关键技术，我们现在目前ESC也是基于AUTOSAR的软件体系构架。每个轮最佳制动力的估算：Tb=AuRbPb。多度转向和不足转向的纠正能力。还有一个路面系数估算算法。还有一个多度转向和不足转向的纠正能力。还有一个是YSC与ABS、EBD协调控制算法。

对于未来我们在自动驾驶中，ESC需要一些关键技术问题，因为未来的驾驶员可能没有了。就需要最佳航向角的计算，以及最佳转向角的输入，还有最佳转弯速度控制，这些都是未来需要研究的。

下一个关键技术是我们研发的集成制动系统，也叫IBS，它原理也是把真控助力部件和真控混力部件这两个集成起来，做到一个集成化的。第二个我们可以把ESC、ESP算法都算到里面去。这样的系统有什么好处？就是真控助力，独立分体式方案。可以搭配第三方的ABS/ESP。产品模块化设计，能实现各种踏板感觉。具备上坡辅助起步功能，还有一个自动启停功能。另外具备制动紧急制动功能，不通过ESC。另外就是具备再生制动能量回收功能。

再生制动能量回收，我们会把制动液会收到储液泵里面，在驾驶员踩下去踏板会感觉到疲软，但是IBS是可以独立实现全效能再生制动能力。另外一个是ADAS智能功能。另外还有一个是未来的无人驾驶的核心零部件。

IBS的关键技术：机电一体化集成设计，高转速弱磁电机控制技术，主缸连接杠与活塞连接杆之间的间隙解耦。还有就是机械结构磨损、自动控制补偿技术。还有踏板感觉模拟技术。等等。

下面就是我们的开发的ACC/AEB系统，传统的车只有一个ACC控制，这只有一个定速巡航无法避免发生追尾。我们现在安装了77GHz的毫米波雷达，不断的监视道路前方的危险车辆或障碍物，从而自动的实现速度和控制间距控制，或在紧急情况下实现紧急制动，避免或减缓追尾事故。

这是ACC的构架，在感知里面有目标拾取、有效性检验、目标分类、目标跟踪。决策里面有定速工况、跟随工况、弯道工况、模式切换。最后是控制，有发动机控制、制动控制、穿动系统控制。

我们目前ACC实现的功能有速度控制功能、跟随控制功能，具备“走。停”功能，可以减轻城市中行驶时频繁的停车和起步的情况，弯道控制功能，全速自适应巡航，ACC超车功能。

（播放视频）

AEB功能介绍，欧洲国家发现，在所有追尾事故当中，有20%的事故由于制动太晚造成的，有50%的事故率是由于部分制动动力不足造成的，有30%是由于驾驶员倦怠或经验不足导致的，所以造成了30%的追尾事故。所以我们通过AEB，通过前碰撞预警，以及紧急制动预警还有AEB的自动紧急制动来解决追尾事故的发生。

AEB的工作过程是怎样的？首先通过雷达计算，算出报警时间，我们在这个报警设计内对车辆进行预警，告诉驾驶员前面有危险。假如驾驶员意识到了可能有些驾驶员踩得比较浅，这个过程很可能会造成一些追尾事故发生。另外还有一种情况就是，对于驾驶员进行预警了，驾驶员可能没有意识到，或者是他在这种情况下惊慌失措了，不知道怎么办，把油门当成刹车板踩了，我们AEB系统会接管这个控制系统，解决驾驶员的误操作，进行一个强制制动，以避免追尾事故发生，通过这个方式来解决AEB的功能。

ACC、AEB的关键技术，第一个是目标识别与有效目标的提取技术，第二个是机器视觉和雷达信息融合技术；还有一个是跟车间距趋近于零时的稳定性。还有一个是列队行驶稳定性；常间距控制算法设计；速度控制到间距控制过渡算法的设计；还有一个弯道速度控制算法设计；ACC辅助超车功能设计；Stop—Go算法设计；弯道情况下，ACC、AEB与IBS协调控制，这是我们未来都需要考虑的一些问题。

下一步说一下ACC发展到下一步怎么办？我们车在走的过程中，车联网会不断的把一些前置的速度信息，包括红绿灯的信息发送回来，当我们的车得到这个信息对它进行处理，以匀速调节车的车速，达到节能的目的和最佳速度舒适性的目的。CACC研究的关键技术，我们要做的是协同自适应巡航算法与优化协同控制。还有一个是CACC队列协同稳定性控制策略设计。

一般像ACC控制系统的设计，这里面有GPS、CACC Platform，包括雷达数据，还有刹车的系统，这里面是一个软件大的构架。

车道偏离预警与车道保持系统，偏离就是没有打转向灯的情况下车偏离了车道，在这种情况下有可能会造成追尾事故的发生。我们下一步研究的就是车道保持系统，是由车道偏离探测模块和保持控制模块组成，探测模块能够通过图像石碑技术提取车道位置信息、道路曲率等相关信息，车道保持模块计算出EPS的助力力矩、转角和转角速率等信息，从而使车辆保持在当前车辆内行驶。

这是车道保持系统基本组成构架，这里面有两个行车线，一是获取车辆的本身的防撞信息，还有方向盘的转角信息，还有道路处理信息，LKS控制器以后会给到一个EPS的转向角速率，控制车辆的转向，使车辆保持在本车道内行驶。

下面分别讲一下车道线探测模块是通过安装在挡风玻璃后的CCD相机获取行车前方道路的图像，经过图像处理和模式识别技术，提取车辆横向位移，道路坡度以及道路曲率等相关信息。

下一步关键技术包括道路线识别技术；道路模块构建技术；道路曲率的计算技术；本车定位与道路中心线偏差估算算法；道路路面附着系数估算方法；最佳助力力矩、转向角及转向速率计算方法；LKS与高精度地图、GPS导航匹配导航问题。最后，是冰雪路面上LKS的工作方法等等。

下面讲一下车道变换辅助与决策系统，在欧盟交通事故调查中，有13%的是由横向变道所造成的。基于上述原因，许多主机厂家在车上安装了变道辅助与决策系统，当驾驶员打转向灯进行变道的时候，系统会对驾驶员提醒临近车道上的危险，以辅助驾驶员进行决策。

这幅图可以看到，在车道变换决策中，需要道路场景数据，如车道的数量、临近车道上车辆的数量、位置、速度以及换道的动机和车道变换的方向。

车道变换与决策系统不是单独的一个系统，而是多个系统的综合，将以下几个系统的信息进行综合评判与决策：自适应巡航控制系统；自动紧急制动系统；协同自适应巡航控制系统；车道偏离预警系统LDW、车道保持系统、电动助力转向系统、盲点监测系统，路径规划。

LCAD车道变换与决策系统技术包括以下几项，多传感器数据融合技术；本车定位与周围车辆定位；道路场景获取与分析；自主变道决策算法；最佳变道转向角的计算；最佳变道转向速率的计算；与ACC/LKA/EPS协调匹配问题。

下面看一下智能车大脑，传统的人工智能的定义就是机器以类似人的方式进行思考，以人类的方式来执行任务和解决问题。要使车辆能拟人化驾驶，必须给车一个会思考和决策的大脑。人工智能和自动驾驶的相结合要实现以下几个步骤的融合：一是对行车周围环境的感知；二是对车辆的动力学的智能化控制；第三是能实现局域内的协调控制；四是实现 学习。

这是我们基于硬件网络层的构架。

这是我们智能驾驶车控制过程状态转移图，包括车联网的智能交通信息、雷达信息、机器视觉、感知系统。然后形成一个初步的信息融合，将到计算控制平台进行数据 融合、推理及决策，把结果送给制动稳定性控制、转向及稳定性控制，这个结果再进行一个评估，测是不是达到我们想要的结果，这是一个感知、决策、执行、反馈、评估整体的一个闭环流程，以达到车的完善的自动化。

基于智能驾驶的关键技术我们列了以下几条初步的思考：包括软件体系架构设计，主要研究内容为车载计算平台功能划分、软件分层、软件传输数据定义、软件变量定义、集成计算技术、高可信软件构架技术等。还有网络体系构架的设计，主要研究内容涉及到整车总线网络划分、CAN总线与计算平台网络通信层划分、FlexRay总线与计算平台之间的网络层划分、车联网与计算平台间网络层的划分等等。硬件体系构架的设计，主要研究硬件系统总体设计、各模块硬件系统设计等等、芯片选型、网络架构硬件设计。还有多传感器和多源信息融合算法，推理决策及 学习。主要内容为来自不同类型传感器的有关目标跟踪和测量数据在时域上的关联性和同步性。

我们最近想推出一个算法叫智能电驱动地盘平台，这是以我们轻量化底盘技术为承载，在上面集成分布式轮毂电动驱动系统、基于主动安全的智能驾驶技术以及通用的整车接口和网络接口，更能满足未来智能驾驶需求。其中轮毂电机驱动系统是将动力、传动系统和制动系统都整合到轮毂内，省去和简化了机械传动部分，如：离合器、变速箱等等。

轮毂电机驱动底盘完全颠覆了传统汽车的驱动方式，内燃机传统汽车和大部分的纯电动汽车都是传统的集中式、中央传动动力驱动系统，而轮毂电机采用的是分布式的驱动方案，这里面还集成了ACC/AEB。还有就是IBS。这是轮毂电机两个驱动模块，这是一个PCU，实现分布式驱动。

它的优势，高度集成了中央处理器PCU，一个重量200克的单元，取代了差速锁、粘性联轴器、驱动轴、车轴、丘笼等超过200个零件。主动、独立控制每个车轮的牵引动力和轮速，取代ESP/ESC系统。具备随动转向系统开发空间、进一步取代转向助力系统。无数种驾驶模式可供开赴、客户定制化空间巨大。

未来轮毂电机驱动底盘关键技术：分布式驱动技术；路面附着悉数识别；弯道预测与道路倾斜度下驱动力分配技术；自适应道路差速驱动技术；全地形越野驱动技术；轮毂电机驱动底盘与高精度地图匹配技术。

我们未来的展望，亚太倾向于协同各方力量特别是OEM客户一起开发智能驾驶，智能驾驶必将是OEM客户、系统供应商、社会、政府等多方合力才能实现的。APG将致力于参与国内智能驾驶法规的制定和优化。

今天我介绍就到这里，谢谢大家！

（该演讲内容全部由现场速记内容整理，若有错误之处敬请谅解）

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