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開發(fā)面向自動(dòng)駕駛出租車的縱向控制

2019-11-27 19:28:59·  
　
第一個(gè)乘坐我們自動(dòng)駕駛出租車的乘客是一位名叫 Bev 的盲人婦女。當(dāng)被問及駕駛感受時(shí)，Bev 說她感覺很安全，駕駛過程比一些視力正常的人駕駛的車輛更加平穩(wěn)。在
第一個(gè)乘坐我們自動(dòng)駕駛出租車的乘客是一位名叫 Bev 的盲人婦女。當(dāng)被問及駕駛感受時(shí)，Bev 說她感覺很安全，駕駛過程比一些視力正常的人駕駛的車輛更加平穩(wěn)。在駕駛過程中，我們希望每位乘客都能感受到同樣的安全和舒適。
 
作為一家小型初創(chuàng)公司，我們要與許多致力于自動(dòng)駕駛技術(shù)的大型組織競爭，我們希望盡可能快地進(jìn)行迭代。
 
我們團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)之一是盡量縮短從白板上探索靈感到將其付諸實(shí)踐的時(shí)間。
 
為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，我們專注于把第一個(gè)出租車服務(wù)范圍確定為在小型社區(qū)進(jìn)行運(yùn)營（圖 1），并通過多次迭代來完善我們的設(shè)計(jì)。我們使用 Docker 容器來管理系統(tǒng)依賴項(xiàng)，并將機(jī)器人操作系統(tǒng) (ROS) 作為感知、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制的中間件。我們使用 MATLAB 和 Simulink 以及基于模型的設(shè)計(jì)，而不是手動(dòng)編寫縱向控制系統(tǒng)的模型預(yù)測控制 (MPC) 算法。
 
由三個(gè)工程師組成的團(tuán)隊(duì)僅在兩個(gè)月內(nèi)便完成了初始制動(dòng)和加速控制系統(tǒng)。
圖1. 一輛在佛羅里達(dá)州鄉(xiāng)村社區(qū)的道路上執(zhí)行自動(dòng)駕駛的 Voyage 出租車。 
 
限制自動(dòng)駕駛汽車的復(fù)雜性
 
自動(dòng)駕駛汽車會(huì)將多個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)整合在一起，來感知周圍的環(huán)境、規(guī)劃駛達(dá)目的地的路線，以及控制轉(zhuǎn)向和速度（圖 2）。設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)這些系統(tǒng)面臨的其他挑戰(zhàn)是環(huán)境中的物體和危險(xiǎn)因素，包括十字路口、人行橫道、環(huán)形路、建筑工地、行人、調(diào)頭、單行道、動(dòng)物和限速，更不用說其他車輛不可預(yù)測的駕駛模式。
圖2. Voyage 自動(dòng)駕駛出租車的系統(tǒng)概覽。
 
為了簡化控制設(shè)計(jì)的挑戰(zhàn)，我們決定在戰(zhàn)略合作伙伴的退休社區(qū)中部署我們的第一個(gè)自動(dòng)駕駛出租車（圖 3）。這些社區(qū)不僅有繪制精良的地圖和明確的界定，還設(shè)置了限速，通常為 25 英里/小時(shí)（40 公里/小時(shí)）。
圖3.鄉(xiāng)村退休社區(qū)鳥瞰圖。
 
通過自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)快速啟動(dòng)開發(fā)的示例
 
首先，我們的團(tuán)隊(duì)研究如何以最快速度安全地實(shí)施縱向控制。我們決定從 MATLAB 自適應(yīng)巡航控制 (ACC) 系統(tǒng)示例開始。這個(gè)例子包括一個(gè) Simulink 模型，它使用 MPC 實(shí)現(xiàn) ACC 系統(tǒng)，其中 ACC 系統(tǒng)能夠保持設(shè)定速度或與前車的設(shè)定距離（圖 4）。
圖4. 自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的 Simulink 模型。
 
下載該模型并在 Simulink 中運(yùn)行一些初步仿真后，我使用 Robotics System Toolbox™ 和 Simulink Coder™ 通過一個(gè)獨(dú)立 ROS 節(jié)點(diǎn)生成 C++ 代碼。我們自動(dòng)駕駛出租車的所有軟件都采用模塊化設(shè)計(jì)，每個(gè)子系統(tǒng)（包括感知、路徑規(guī)劃和縱向控制等）都作為 ROS 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行。三天之內(nèi)，我們便在車上成功運(yùn)行 ACC 生成的代碼。
 
重新創(chuàng)建我們的模型預(yù)測控制器
 
雖然 ACC Simulink 模型具有應(yīng)用潛力，但不能完全滿足我們的需求。例如，車輛在啟動(dòng)和停止時(shí)過于頓挫，我們發(fā)現(xiàn)乘客對(duì)這種模式特別敏感。（出租車?yán)锏某丝筒灰欢〞?huì)感覺到檢測和感知算法多么好，但他們會(huì)立刻感覺到縱向控制的效果如何。）
 
我們回到繪圖板上，重新開始設(shè)計(jì)了一種系統(tǒng)。毫不夸張地說，我們?cè)诎装迳蟿?chuàng)建了一種運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，根據(jù)基本原理繪制出租車的運(yùn)動(dòng)。我們?cè)?Simulink 中實(shí)現(xiàn)了這個(gè)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，作為控制器設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。然后，我們修改了 MPC 模型的參數(shù)，以滿足我們的需求，并加入額外的邏輯來處理一些原始 MPC 模型處理不佳的罕見情況和場景，比如走走停停的駕駛。
 
在開發(fā)的早期階段，我們使用 Robotics System Toolbox 將千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)從 rosbag 日志文件導(dǎo)入 MATLAB 環(huán)境，并過濾與縱向控制器無關(guān)的所有 ROS 主題。一旦導(dǎo)入數(shù)據(jù)，我們就可以像訪問其他任何 MATLAB 變量一樣訪問它，這使得分析和操作變得很容易。
 
我們?cè)?Simulink 中仿真了控制模型，以確保其輸出、油門踏板位置和剎車踏板位置設(shè)計(jì)合理，模型的行為與我們對(duì)目標(biāo)輸入集的預(yù)期一致。
 
進(jìn)行車載測試
 
仿真讓我們對(duì)控制設(shè)計(jì)有足夠的信心，可以在車上進(jìn)行試驗(yàn)，我們的團(tuán)隊(duì)是第一批乘客。我們通過 ROS 節(jié)點(diǎn)重新設(shè)計(jì)的控制模型生成 C++ 代碼，并將節(jié)點(diǎn)部署到 Docker 容器內(nèi)的車輛。Docker 使我們能夠創(chuàng)建一個(gè)具有所有必要依賴項(xiàng)的生產(chǎn)環(huán)境的鏡像，然后在整個(gè)開發(fā)和測試過程中始終如一地維護(hù)和復(fù)制該鏡像。
 
在初始車載測試中，我們的控制器在加速和剎車方面明顯過于激進(jìn)。雖然我們?cè)谀M過程中繪制的圖表顯示了速度的平滑變化，但實(shí)際駕乘體驗(yàn)絕不是平滑的。這種實(shí)現(xiàn)突顯了使用基于模型的設(shè)計(jì)從概念快速過渡到路上測試的重要性。在實(shí)驗(yàn)室里，我們根本無法很好地判斷設(shè)計(jì)的質(zhì)量；我們必須像車上的乘客一樣去體驗(yàn)。
 
我們完成了幾個(gè)設(shè)計(jì)迭代、調(diào)優(yōu)參數(shù)和約束，包括對(duì)加速和頓挫的限制，以及時(shí)間常數(shù)和 MPC 輸出更新的速率。我們?cè)赟imulink模型中設(shè)置了ROS參數(shù)，以便我們的同事輕松地通過 ROS 直接校準(zhǔn)參數(shù)。即使他們從未有過使用 Simulink 的經(jīng)驗(yàn)，也可以快速更新參數(shù)值。
 
創(chuàng)建虛擬車輛以測試剎車場景
 
由于測試另一輛車突然轉(zhuǎn)向進(jìn)入我們車道的場景不安全，所以我們創(chuàng)建了一種新型 ROS 節(jié)點(diǎn)來模擬“鬼探頭”——本質(zhì)上是一種虛擬車輛，我們可以將它放置在離出租車不同距離的位置。我們?cè)?Simulink 中創(chuàng)建了這個(gè)虛擬車輛并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)化，以便進(jìn)行一些設(shè)置，諸如，讓它從零速度開始，然后逐漸提速。我們使用 Simulink Coder 為 ROS 節(jié)點(diǎn)生成代碼，然后使用該節(jié)點(diǎn)測試和調(diào)整控制器的制動(dòng)性能。這個(gè)節(jié)點(diǎn)的開發(fā)只需要幾個(gè)小時(shí)，通過此節(jié)點(diǎn)，我們可以在出租車前面生成虛擬障礙，看看它如何反應(yīng)，然后調(diào)整其性能，直到它安全平穩(wěn)地停下來。
 
在路上
 
我們使用基于模型的設(shè)計(jì)開發(fā)的縱向控制器已應(yīng)用于 Voyage 所服務(wù)退休社區(qū)的自動(dòng)駕駛出租車。我們看到需求在增加，使用量每周增長 10%。我們的工程團(tuán)隊(duì)正在從這些駕乘過程中收集的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，我們將通過整合所學(xué)內(nèi)容繼續(xù)完善控制器。 
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