自动驾驶中的运动车辆

简述信息一览：

• 1、BMW自动驾驶辅助系统Pro依然很“宝马”
• 2、自动驾驶—从车辆运动学模型到动力学模型
• 3、自动驾驶运动规划-Dubins曲线
• 4、自动驾驶分级标准是什么
• 5、谈一谈自动驾驶中的车辆运动学模型
• 6、【自动驾驶】笛卡尔坐标系和frenet坐标系相互转换

BMW自动驾驶辅助系统Pro依然很“宝马”

BMW自动驾驶辅助系统Pro中搭配12个超声波传感器，主要用于泊车辅助系统；搭载8个摄像头，主要用于捕捉影像进行图像识别；搭载4个短距离毫米波雷达，主要用于相邻车道的探测；搭载1个全距离毫米波雷达，主要用于车辆前方区域行驶车辆以及障碍物的探测。

按照国际通行的SAE的分级标准，BMW自动驾驶辅助系统Pro能够达到L2级自动驾驶功能，所以，宝马集团官方对该系统的定义仍然是驾驶辅助系统。

【太平洋汽车网】宝马自动驾驶辅助系统pro主要功能包括两方面：一是巡航方面的功能，比如主动式巡航定速，交通拥堵辅助，限速识别辅助、变道辅助；二是安全方面的功能，比如前向碰撞预警及紧急制动辅助、紧急避让辅助、紧急停靠辅助、车道纠偏辅助、侧方碰撞预防辅助、变道盲区预警、横穿碰撞预警以及后车追尾预警。

目前，传统车企推出的电动汽车，如宝马iX3和奔驰EQC，在定价上仍然遵循了传统逻辑，在智能化和自动驾驶方面，则是基于传统车辆的系统架构进行支持。我们以iX3的BMW称呼——“自动驾驶辅助系统Pro”为例，进行具体说明。

自动驾驶—从车辆运动学模型到动力学模型

运动学模型和动力学模型在自动驾驶车辆控制中扮演着关键角色，它们各自关注的焦点和复杂度不同。运动学模型主要关注车辆的路径规划与速度控制，通过后轮速度等输入量来预测和控制车辆运动。

首先，车辆运动学模型的推导可以参考我的另一篇博客，详细内容请参阅 Coursera self-driving car Part1 Final Project——自动驾驶轨迹跟踪之MPC模型预测控制原理推导及Python实现 1小节。这里，我们关注的是后轮车速v，以及在大地坐标系中的位置坐标x，y和方向角φ。

控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。车辆模型主要分为动力学模型和运动学模型。在Autoware框架中，MPC算法主要运用三种控制模型。在低速场景中，运动学模型即可满足要求，因此本文以运动学模型为基础介绍MPC算法的实现流程。

要控制车辆运动，首先需要建立数字化模型。准确的模型能更好地反映车辆特性，提高跟踪控制效果。应用最广泛的模型是运动学自行车模型。此模型使用车辆加速度和方向盘转角两个量描述控制输入。模型建立时假设车辆在低速行驶时转弯半径变化缓慢，可将偏航角的变化率视为车辆角速度。

首先，我们以自动驾驶任务为例，来深入讨论这个问题。车辆的运动学模型是理解自动驾驶轨迹规划的基础。在自动驾驶领域，车辆的动力学模型包括二自由度运动学模型、二自由度动力学模型、三自由度动力学模型、七自由度动力学模型等。其中，常用的二自由度运动学自行车模型为我们提供了一个清晰的视角。

深入剖析2024华东杯数学建模B题车辆转弯问题 面对这道关于自动驾驶中车辆转弯问题的综合题，我们从问题的结构入手，逐步分析与解问题一：数学模型构建与求解 在问题1中，主要任务是建立描述前轮驱动四轮车辆转弯运动的数学模型。此模型需反映车辆的物理结构和运动特性。

自动驾驶运动规划-Dubins曲线

1、总之，Dubins曲线在自动驾驶运动规划中提供了从任意起点到终点的最短行驶路径计算方法，适用于车辆在有限转弯角度和最小转弯半径条件下的路径规划问题。通过合理的路径规划，车辆能够更高效地完成任务，减少行驶距离和时间，提高整体性能。

2、Dubins曲线是一种满足曲率约束的平滑路径曲线，适用于需要前进转弯的物体路径规划，例如在自动驾驶和机器人领域。该曲线由四条基本路径构成：LSL、LSR、RSR、RSL，每种路径都包含左转和直行段的组合，以及左转或右转的结束阶段。理解这些路径的构造过程有助于代码实现。

3、***样点生成：***用随机***样或固定***样等方法，生成用于路径规划的***样点。触须算法：用于筛选出安全可行的行驶路径，确保车辆能够避开障碍物并顺利到达目的地。轨迹拟合：***用Dubins、ReedsShepp或Clothoid曲线等方法，根据道路特性灵活选择轨迹拟合方式，以生成平滑且符合道路条件的行驶路径。

自动驾驶分级标准是什么

1、L0级：无自动化。车辆完全依赖于驾驶员操作，没有任何自动驾驶辅助功能。L1级：驾驶支援。车辆具备一些简单的辅助驾驶功能，如自适应巡航控制或车道保持辅助，但仍需要驾驶员主导驾驶过程。L2级：部分自动化。系统可以执行特定的驾驶任务，如同时控制速度和方向，但驾驶员仍需保持警惕并随时准备接管车辆。

2、推出自动驾驶分级标准是根据驾驶自动化系统执行，0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件驾驶辅助，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。

3、自动驾驶分级标准是什么？自动驾驶分级标准是根据驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，以及驾驶员在执行动态驾驶任务中的角色分配和有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分为0至5级。在高级别的自动驾驶中，驾驶员的角色向乘客转变。

4、自动驾驶分级标准是根据驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度进行分级的，共分为0至5级：0级：应急辅助。驾驶自动化系统在紧急情况下提供辅助功能，只在驾驶员的监控下才能工作。1级和2级：驾驶员与系统共同完成路况监测与反应。

5、根据分级标准，自动驾驶技术被分为六级：0级：应急辅助，系统不能持续控制车辆运动，仅能在紧急情况下提供辅助。 1级：部分驾驶辅助，系统可以控制车辆运动，但需要驾驶员的实时监督和干预。 2级：组合驾驶辅助，系统在特定条件下可以控制车辆，驾驶员需保持监督和可能的干预。

6、自动驾驶分级标准是根据驾驶自动化系统在不同程度上的执行能力而划分的。其中，0级代表应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件驾驶辅助，4级为高度自动驾驶，5级则为完全自动驾驶。这一标准的设立是通过考虑车辆横向和纵向运动控制等五个要素来对驾驶自动化等级进行划分的。

谈一谈自动驾驶中的车辆运动学模型

1、最终得到的惯性坐标系下的单车运动学模型中，车辆状态量包括速度、方向、加速度和偏航角。模型假设后轮转向控制仅影响前轮，从而简化为前轮平均转向角。四轮模型则进一步简化为两前轮平均转向角，与单车模型保持一致。阿克曼转向几何则通过调整内外轮转向角，确保车辆顺畅转弯。

2、运动学模型和动力学模型在自动驾驶车辆控制中扮演着关键角色，它们各自关注的焦点和复杂度不同。运动学模型主要关注车辆的路径规划与速度控制，通过后轮速度等输入量来预测和控制车辆运动。

3、控制模型的建立（以运动学为例）MPC，即模型预测控制，其核心在于模型。车辆模型主要分为动力学模型和运动学模型。在Autoware框架中，MPC算法主要运用三种控制模型。在低速场景中，运动学模型即可满足要求，因此本文以运动学模型为基础介绍MPC算法的实现流程。

【自动驾驶】笛卡尔坐标系和frenet坐标系相互转换

1、自动驾驶中的车辆运动在笛卡尔坐标系和Frenet坐标系之间转换是关键。在笛卡尔系统中，车辆运动通过航向角[公式]和曲率[公式]描述，而在Frenet坐标（S-L坐标）下，车辆运动则用[公式]表示，其中下标[公式]和[公式]分别代表车辆和参考点，对时间求导用点表示，对自变量求导用撇表示。

2、相比于笛卡尔坐标系，Frenet坐标系简化了问题描述，便于车辆行驶控制，简化了速度、加速度、加加速度等信息计算，提高了自动驾驶效率。Frenet坐标系转换 Frenet坐标系通过s和d轴描述地面点的位置，实现笛卡尔坐标系与Frenet坐标系之间的转换。

3、将Frenet坐标系下的状态转化为笛卡尔坐标系是运动规划的关键步骤。最后，Frenet坐标系得到的轨迹需转换为全局笛卡尔坐标系，以供自动驾驶车辆控制模块应用。Frenet坐标系是规划控制入门的基石，开启自动驾驶技术发展的新阶段。了解Frenet坐标系是理解自动驾驶技术的基础。

4、虽然Frenet坐标系简化了路径规划问题，但最终得到的轨迹需要转换为全局笛卡尔坐标系，以供自动驾驶车辆的控制模块应用。重要性：Frenet坐标系是自动驾驶规划控制入门的基石，对自动驾驶技术的发展具有重要意义。综上所述，Frenet坐标系在自动驾驶技术中发挥着重要作用，而非导致“混乱”的源头。

关于自动驾驶中的运动车辆，以及自动驾驶中的运动车辆是什么的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。