1. 痛點問題
基于單車智能的自動駕駛技術能解放駕駛員雙手,改變交通領域,但由于單體存在視野盲區、缺乏與外界的交互,因此存在安全隱患、難以協同作業;基于新一代通信技術提出的車路協同彌補了這一不足,能極大提高行駛安全及道路運行效率、減少車輛燃油及人力成本,其中多車的決策及規控算法是實現車路協同的重點也是難點。
2. 解決方案
本項成果針對高速道路行駛、公路換道以及泊車等常見場景,匝道、路口等復雜交通流環境,提出了包括車輛軌跡預測、行為決策、軌跡規劃、車輛協同控制等方面的自動駕駛編隊系列算法。其中核心是基于約束跟隨的控制方法,該控制方法將車隊間距跟蹤問題視為一個約束跟隨控制問題,通過上述編號將各道路的車輛編組成為一個實際的車隊或者虛擬車隊,然后為車隊設計相應的等式約束,在約束方程的約束下,車隊的狀態漸進收斂到穩定的期望值。此外,為了處理車間的避撞問題以及減少車間距離提高道路利用率,引入雙邊不等式約束將實際車間距約束在一個區間內,通過狀態變換的方式,在無界的空間內計算各車的控制輸入。該控制輸入有效保證了避撞性和適當車間距的要求。利用自適應魯棒控制,通過估計不確定性的邊界,使得用于抵消不確定性的魯棒控制力是個合理的值。
據億歐智庫的數據,2021年中國公路貨運的市場規模為5.85萬億元,其中大宗商品的公路貨運市場規模為2.2萬億(L4自動駕駛編隊最先落地商用的場景),綜合考慮技術、供應鏈、政策與法律法規等影響因素,2030年自動駕駛的干線物流市場規模將達8539億元。
本成果轉化后,將形成多維度的盈利模式:
(1)零部件供應商:為主機廠提供L4自動駕駛編隊重卡的前裝技術方案;
(2)智能大車隊解決方案提供商:為干線物流車隊提供智能大車隊的綜合解決方案及技術服務;
(3)運力服務提供商:為寶鋼、保利、國家能源等有運力需求的企業,提供基于“綠智一體化”大車隊的運力服務。
成果采用頭車有人的方式,頭車無需配置L4級自動駕駛的硬件,車隊的跟隨車輛由于其貨運場景的特殊性,在頭車引導的情況,可以適當降低自動駕駛硬件配置,來降低成本的可能;該成果已于2021年12月在青島世博園完成1+1共2輛L4自動駕駛車輛的編隊跟隨實測,最高時速65km/h、最小車間距5m。
引導式智能駕駛物流車多車隊列跟蹤試驗圖
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