智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)是人工智能科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、控制科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的最新理論與實(shí)踐的成果，也是研究智能駕駛理論與技術(shù)的基礎(chǔ)。不同智能駕駛試驗(yàn)平臺(tái)的傳感器型號(hào)、數(shù)量、安裝位置各不相同，導(dǎo)致傳感器信息處理模塊也各不相同；不同駕駛地圖，其提供信息的粒度也沒有固定標(biāo)準(zhǔn)，由此構(gòu)成的智能駕駛系統(tǒng)軟件模塊的數(shù)量、接口各不相同。

中國工程院李德毅院士科研團(tuán)隊(duì)在中國工程院院刊《Engineering》撰文指出，基于以駕駛腦為核心的智能駕駛車輛軟件與硬件架構(gòu)，決策模塊將不直接與傳感器信息處理模塊發(fā)生關(guān)聯(lián)，通過駕駛認(rèn)知的形式化語言，將駕駛認(rèn)知形式化，由駕駛腦認(rèn)知形成決策。駕駛認(rèn)知的形式化降低了傳感器數(shù)量、類型、安裝位置的變化對(duì)整個(gè)軟件架構(gòu)的影響，使得軟件架構(gòu)可以在不同傳感器配置車輛平臺(tái)上方便地移植。

一、引言

智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)是人工智能科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、控制科學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的最新理論與實(shí)踐的成果，也是研究智能駕駛理論與技術(shù)的基礎(chǔ)。

早在20世紀(jì)50年代，美國就開展了無人駕駛車輛研究。1950年，美國貝瑞特電子公司研制出全球第一臺(tái)自主導(dǎo)航車。美國無人駕駛車輛研究起源于美國國防部高級(jí)研究項(xiàng)目計(jì)劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA），其研究水平處于世界領(lǐng)先地位。歐洲各國自20世紀(jì)80年代中期開始研發(fā)無人駕駛技術(shù)，將無人駕駛車輛作為獨(dú)立個(gè)體，讓車輛混行于正常交通流。1987年慕尼黑聯(lián)邦國防軍大學(xué)、戴姆勒奔馳、寶馬、標(biāo)致、捷豹等著名研發(fā)機(jī)構(gòu)和汽車企業(yè)聯(lián)合參與開展普羅米修斯計(jì)劃（Programme for a European Traffic of Highest Efficiency and Unprecedented Safety，PROMETHEUS），在世界范圍內(nèi)產(chǎn)生重大影響。自20世紀(jì)90年代開始，日本交通部門的高級(jí)駕駛輔助公路系統(tǒng)研究協(xié)會(huì)（Advanced Cruise-Assist Highway System Research Asso-ciation，AHSRA）發(fā)起了高級(jí)安全車輛（advanced safety vehicle，ASV）項(xiàng)目，以每5年為一個(gè)階段開展無人駕駛技術(shù)研究。我國無人駕駛技術(shù)的研究始于20世紀(jì)80年代后期，由國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）和國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì)相關(guān)研究計(jì)劃支持。自2008年起，在國家自然科學(xué)基金委員會(huì)的支持下，中國開展智能車未來挑戰(zhàn)賽，參賽隊(duì)伍數(shù)量逐年增長，比賽難度逐年提升，賽車隊(duì)的完成質(zhì)量逐年提高，車企參與熱情逐漸加強(qiáng)，為無人駕駛技術(shù)引入國產(chǎn)汽車打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，無人駕駛技術(shù)取得飛速進(jìn)展。

傳感器配置是智能駕駛車輛的基礎(chǔ)，用來感知智能駕駛車輛實(shí)時(shí)的外部環(huán)境與內(nèi)部環(huán)境，包括感知智能駕駛車輛周圍環(huán)境、自車狀態(tài)、航向角、位置等。根據(jù)不同的研究策略，不同的智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)有不同的傳感器配置，傳感器類型、安裝位置也各不相同，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的方案。有些研究團(tuán)隊(duì)主要依賴于視覺傳感器，典型代表是意大利帕爾馬大學(xué)VisLab實(shí)驗(yàn)室的智能車團(tuán)隊(duì)與卡爾斯魯厄理工學(xué)院智能車輛團(tuán)隊(duì)；有些研究團(tuán)隊(duì)主要依賴于雷達(dá)傳感器，典型代表是Google的無人駕駛車輛團(tuán)隊(duì)與慕尼黑大學(xué)無人駕駛車輛團(tuán)隊(duì)。在傳感器配置方案中，既要考慮決策程序的需要，也要考慮通過必要冗余和印證提高環(huán)境感知的可靠性，同樣需要考慮傳感器配置的成本。傳感器的種類和配置，既沒有唯一解，也不會(huì)有最終解。本文通過設(shè)計(jì)了以駕駛腦為核心的無人駕駛車輛的技術(shù)架構(gòu)，體現(xiàn)人類認(rèn)知的駕駛腦的架構(gòu)設(shè)計(jì)，降低傳感器數(shù)量、類型、安裝位置的變化對(duì)整個(gè)架構(gòu)的影響，使得基于以駕駛腦為核心的技術(shù)架構(gòu)可以在不同傳感器配置的智能駕駛車輛平臺(tái)上進(jìn)行移植。

智能駕駛技術(shù)以及智能駕駛車輛研究的重要意義在于提高交通安全，預(yù)防與降低交通事故，減少燃油消耗帶來的環(huán)境污染，加速社會(huì)智能化發(fā)展。智能駕駛車輛是輪式機(jī)器人的一種，它集認(rèn)知科學(xué)、人工智能科學(xué)與控制科學(xué)等前沿科學(xué)技術(shù)，其研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人類駕駛與機(jī)器駕駛的雙駕雙控，人與機(jī)器和諧駕駛，提高車輛的行駛安全，促進(jìn)車輛智能工業(yè)的發(fā)展。

本文通過對(duì)人類駕駛員的駕駛活動(dòng)進(jìn)行分析，構(gòu)建基于駕駛腦的技術(shù)架構(gòu)的智能駕駛車輛硬件平臺(tái)，主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下：

（1）基于猛獅智能車輛測試平臺(tái)，對(duì)大腦認(rèn)知的工作原理和人類駕駛員的駕駛活動(dòng)進(jìn)行了分析，建立駕駛大腦的不同功能區(qū)域和計(jì)算機(jī)軟件模塊之間的關(guān)系。通過駕駛認(rèn)知語言進(jìn)行駕駛認(rèn)知表達(dá)，也就是說，以駕駛腦為設(shè)計(jì)核心，為智能車輛開發(fā)通用的智能駕駛軟件體系結(jié)構(gòu)。

（2）智能車輛使用各種各樣的傳感器。這些傳感器安裝在不同的位置，為了信息整合建立了一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)。在本文中，智能決策模塊和傳感器之間低耦合的方法是根據(jù)自然的人類認(rèn)知規(guī)律進(jìn)行設(shè)計(jì)與建立，并對(duì)應(yīng)于上述設(shè)計(jì)（即以駕駛腦為核心）來實(shí)現(xiàn)的。

本文按如下的方式進(jìn)行組織，第二部分對(duì)人類駕駛活動(dòng)進(jìn)行分析與構(gòu)建駕駛腦架構(gòu)；第三部分基于猛獅智能駕駛車輛平臺(tái)建立駕駛腦架構(gòu)的硬件配置與連接；第四部分介紹猛獅智能駕駛車輛傳感器配置，并進(jìn)行傳感器分析；第五部分進(jìn)行討論；第六部分總結(jié)全文。

二、駕駛腦與人腦功能區(qū)域?qū)?yīng)關(guān)系

不論是人類駕駛還是無人駕駛系統(tǒng)，其駕駛活動(dòng)均 涵蓋3個(gè)空間：感知空間、認(rèn)知空間與物理空間。

在感知空間中，人通過視覺、嗅覺、觸覺等各種感官，無人駕駛車輛通過各類傳感器，完成對(duì)周邊環(huán)境和自身狀態(tài)的信號(hào)獲取。

在認(rèn)知空間中，人腦中的駕駛相關(guān)區(qū)域和無人駕駛車輛的駕駛腦，通過選擇性注意機(jī)制，從感知空間各類信號(hào)中抽取出與駕駛活動(dòng)相關(guān)的交通要素，形成駕駛態(tài)勢(shì)，并利用已有知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)當(dāng)前和歷史駕駛態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析和理解，做出決策。

在物理空間中，人通過四肢，無人駕駛車輛通過機(jī)械結(jié)構(gòu)及電信號(hào)，控制方向盤、油門、剎車，使車輛達(dá)到或接近預(yù)期狀態(tài)，并將當(dāng)前狀態(tài)反饋給感知空間，形成閉環(huán)控制（圖1）。

圖1 駕駛活動(dòng)中的3個(gè)空間

人腦通過不同區(qū)域的協(xié)同工作，完成學(xué)習(xí)與記憶， 實(shí)現(xiàn)駕駛活動(dòng)。駕駛腦利用計(jì)算機(jī)技術(shù)解構(gòu)這一活動(dòng)機(jī)制，分析與完成人腦各功能區(qū)域與駕駛腦功能模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系。人腦主要包括感覺記憶、工作記憶、長期記憶、計(jì)算中樞與思維、動(dòng)機(jī)、性格、情緒等功能區(qū)域。

感覺記憶完成對(duì)感官信息的瞬時(shí)存儲(chǔ)，盡管存儲(chǔ)時(shí) 間短，但信息量大。對(duì)應(yīng)于智能車載傳感器對(duì)周邊環(huán)境 的感知。傳感器得到的圖像、點(diǎn)云等原始信號(hào)（如存儲(chǔ)在緩存區(qū)內(nèi)），新數(shù)據(jù)迅速覆蓋舊數(shù)據(jù)，這一機(jī)制與感覺記憶的工作原理相似。

感覺記憶中的感官信息，由計(jì)算中樞與思維迅速分析，通過選擇性注意機(jī)制，抽取與當(dāng)前活動(dòng)相關(guān)的內(nèi)容，傳遞給工作記憶。對(duì)應(yīng)于各駕駛腦中傳感器的信息處理模塊，完成各類車載傳感器信息的預(yù)處理與分析，獲取車道標(biāo)線、紅綠燈、交通標(biāo)志、周車、行人、自車狀態(tài)與位置等與駕駛有關(guān)的信息，與駕駛無關(guān)的信息則被迅速丟棄。

長期記憶中存儲(chǔ)重要的駕駛經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、場景等信息。對(duì)應(yīng)于智能駕駛的駕駛地圖與駕駛操作模型，駕駛地圖精確記錄了與駕駛相關(guān)的地理信息，包括車道寬度、交通標(biāo)志、靜態(tài)障礙物信息等。駕駛操作模型包括軌跡跟蹤模型、跟馳模型、換道模型、超車模型等，是智能駕駛車輛的操作規(guī)范。駕駛地圖與駕駛操作模型共同構(gòu)成了智能駕駛系統(tǒng)的先驗(yàn)知識(shí)。長期記憶中與當(dāng)前活動(dòng)相關(guān)的內(nèi)容由計(jì)算中樞與思維完成抽取，傳遞給工作記憶。這一抽取過程對(duì)應(yīng)于智能駕駛車輛的駕駛地圖映射模塊。

工作記憶中暫存著與當(dāng)前駕駛活動(dòng)相關(guān)的重要信息。這些信息部分來自于感覺記憶中抽取得到的實(shí)時(shí)信息，部分來自于長期記憶中抽取得到的先驗(yàn)知識(shí)。這些實(shí)時(shí)信息和先驗(yàn)知識(shí)相互融合，為計(jì)算中樞與思維提供分析與決策的信息池。與之對(duì)應(yīng)，智能駕駛系統(tǒng)包括一個(gè)公共數(shù)據(jù)池。數(shù)據(jù)池是駕駛認(rèn)知的形式化表達(dá)，各傳感器信息處理模塊提供的多元異構(gòu)實(shí)時(shí)駕駛信息，以及駕駛地圖提供的駕駛先驗(yàn)信息，用駕駛態(tài)勢(shì)形式化語言進(jìn)行統(tǒng)一表達(dá)，全面反映無人駕駛車輛周邊的駕駛態(tài)勢(shì)。

人類計(jì)算中樞與思維根據(jù)工作記憶中的信息實(shí)時(shí)進(jìn)行決策，并由四肢控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)做出反應(yīng)。對(duì)應(yīng)于智能駕駛系統(tǒng)的智能決策與自動(dòng)控制模塊。智能決策模塊根據(jù)當(dāng)前或歷史駕駛態(tài)勢(shì)，結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)，完成行為選擇、路徑與速度規(guī)劃等功能。自動(dòng)控制模塊接收規(guī)劃路徑與速度，完成對(duì)油門、剎車、方向的協(xié)同控制，使車輛達(dá)到或接近預(yù)期狀態(tài)。

人腦中還有性格、情緒等功能區(qū)域。性格反映了不同駕駛員在不同時(shí)間、地點(diǎn)的駕駛風(fēng)格，對(duì)于智能駕駛系統(tǒng)，駕駛風(fēng)格由駕駛操作模型中的參數(shù)決定。情緒是生物的特有屬性，人類駕駛行為會(huì)受到情緒焦躁、恐懼等的影響，妨礙安全駕駛。駕駛腦的實(shí)現(xiàn)不包括人腦中的情緒，因此有必要確保駕駛行為的安全性和穩(wěn)定性。人腦功能區(qū)域與駕駛腦功能模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖2所示。方框描述了駕駛腦的功能。

圖2 人腦功能區(qū)域與駕駛腦功能模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系。SLAM：即時(shí)定位于映射

不同的智能駕駛試驗(yàn)平臺(tái)的傳感器型號(hào)、數(shù)量、安裝位置各不相同，傳感器信息處理模塊也各不相同；不同的駕駛地圖，其提供信息的粒度也沒有固定標(biāo)準(zhǔn)。由此構(gòu)成的智能駕駛系統(tǒng)軟件模塊的數(shù)量、接口各不相同。以駕駛腦為核心，將駕駛認(rèn)知形式化，利用駕駛認(rèn)知的形式化語言，設(shè)計(jì)通用的智能駕駛軟件架構(gòu)。本架構(gòu)中，智能決策模塊并不直接與傳感器信息發(fā)生耦合，通過傳感器信息和地圖先驗(yàn)信息綜合形成的全面的駕駛態(tài)勢(shì)完成智能決策?；隈{駛腦的猛獅智能駕駛試驗(yàn)平臺(tái)架構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于駕駛腦架構(gòu)的猛獅智能駕駛試驗(yàn)平臺(tái)。CAN：控制器域網(wǎng)；CT：計(jì)算機(jī)斷層掃描；GPS：全球定位系統(tǒng)；MMW：毫米波；OBD：車載診斷；RTK：實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)

三、基于駕駛腦的硬件架構(gòu)

（一）硬件配置

智能駕駛車輛平臺(tái)機(jī)械結(jié)構(gòu)各不相同，如汽油車、電動(dòng)汽車和公共汽車，機(jī)械及電氣改造也有所差異。在大量工程試驗(yàn)后，智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)均可通過CAN總線進(jìn)行實(shí)時(shí)通信，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地控制智能駕駛車輛方向、油門及制動(dòng)，經(jīng)過智能駕駛車輛動(dòng)力學(xué)性能測試保證了智能駕駛車輛與成品車輛動(dòng)力學(xué)性能的一致性。

智能駕駛車輛根據(jù)環(huán)境感知的可靠性與傳感器配置的成本，進(jìn)行車載傳感器的配置。以雷達(dá)傳感器為例，SICK激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)識(shí)別低矮障礙物，四線激光雷達(dá)識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物，八線激光雷達(dá)識(shí)別道路可行駛區(qū)域，Velodyne 64線激光雷達(dá)識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物的速度、道路邊界、車身定位。根據(jù)決策程序的需要可以部署一個(gè)Velodyne 64線激光雷達(dá)，也可以同時(shí)部署多個(gè)激光雷達(dá)的組合，但需結(jié)合無人駕駛車輛硬件平臺(tái)的成本。以視覺傳感器為例，視覺傳感器的配置方案是可以在無人駕駛車輛某一位置部署一個(gè)廣角攝像頭或全景攝像頭，通過多線程實(shí)現(xiàn)一個(gè)攝像頭多目標(biāo)的并行檢測，如對(duì)停止線、斑馬線、車道線、紅綠燈、交通標(biāo)志牌、行人、車輛、動(dòng)態(tài)與靜態(tài)障礙物等進(jìn)行檢測與識(shí)別；也可以在無人駕駛車輛不同位置部署多個(gè)廣角攝像頭或全景攝像頭，實(shí)現(xiàn)每個(gè)攝像頭完成一項(xiàng)專門的檢測與識(shí)別任務(wù)?；隈{駛腦的智能駕駛車輛硬件平臺(tái)已經(jīng)驗(yàn)證了不同類型、不同廠商的多種傳感器，并在不同的智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行測試，保證了信息的可靠性和冗余性。

圖4顯示了猛獅智能駕駛車輛的傳感器配置。猛獅智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)在車輛頂部安裝Ibeo的8線激光雷達(dá)，車輛正前方安裝了一個(gè)SICK單線激光雷達(dá)，用于低矮障礙物的檢測，在車輛后部安裝一個(gè)SICK單線激光雷達(dá)與一個(gè)毫米波雷達(dá)，為基于雷達(dá)的同步定位與地圖繪制（simultaneous localization and mapping，SLAM）提供豐富的數(shù)據(jù)支撐，雷達(dá)是無人駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)中廣泛采用的傳感器之一。此外，猛獅智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)視覺傳感器的配置主要包括在車輛內(nèi)部前擋風(fēng)玻璃正上方安裝了3個(gè)AVT 1394 Pike F-100C攝像頭，在左右后視鏡正下方位置各裝了一個(gè)視覺傳感器，前者主要用于感知交通標(biāo)志、交通信號(hào)燈等。后者主要為了采集左、右車道線圖像，提高車道線識(shí)別與檢測的準(zhǔn)確性。猛獅智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)的導(dǎo)航定位系統(tǒng)采用NovAtel SPAN-CPT產(chǎn)品，主要由全球定位系統(tǒng)（glob-al positioning system，GPS）和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（inertial navigation system，INS）兩部分組成。

圖4 猛獅智能駕駛車的傳感器配置

通過猛獅智能駕駛車輛試驗(yàn)平臺(tái)的傳感器配置測試，不同的傳感器配置方案具有不同的功能，功能間相互補(bǔ)充。駕駛腦被認(rèn)為是無人駕駛車輛軟件與硬件架構(gòu)的核心。感知的結(jié)果表現(xiàn)為反映時(shí)序的點(diǎn)云圖簇，認(rèn)知的結(jié)果表現(xiàn)為駕駛態(tài)勢(shì)圖簇，決策的結(jié)果表現(xiàn)為認(rèn)知箭頭簇，通過駕駛認(rèn)知的形式化語言駕駛態(tài)勢(shì)認(rèn)知圖，將駕駛認(rèn)知形式化，由駕駛腦認(rèn)知形成駕駛態(tài)勢(shì)圖簇以進(jìn)行決策，而決策的結(jié)果為形象化的認(rèn)知箭頭簇。體現(xiàn)人類認(rèn)知的駕駛腦的架構(gòu)設(shè)計(jì)，是智能駕駛車輛的核心。駕駛認(rèn)知的形式化降低了傳感器數(shù)量、類型、安裝位置的變化對(duì)整個(gè)架構(gòu)的影響，使得架構(gòu)可以在不同傳感器配置的車輛平臺(tái)上進(jìn)行方便的移植。

（二）硬件連接

猛獅智能車輛的物理連接如圖5所示。SICK激光雷達(dá)和Ibeo激光雷達(dá)通過交換機(jī)與工控機(jī)（IPC）連接。Delphi毫米波雷達(dá)（MMW）通過CAN總線與IPC直接相連。GPS和INS通過RS232串行總線與IPC相連。AVT 1394 Pike F-100C攝像機(jī)通過1394標(biāo)準(zhǔn)視頻傳輸線與IPC 相連。IPC完成數(shù)據(jù)融合、決策和規(guī)劃、動(dòng)態(tài)控制的功 能?？刂浦噶钔ㄟ^CAN總線發(fā)送給油門、制動(dòng)和方向盤 的執(zhí)行器。

圖5 猛獅智能駕駛車的傳感器配置

（三）硬件平臺(tái)性能分析

基于駕駛腦的無人駕駛車輛架構(gòu)將智能決策與傳感器信息解耦。通過傳感器信息處理模塊的輸出，由駕駛認(rèn)知形式化語言進(jìn)行統(tǒng)一，構(gòu)成駕駛態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)信息；駕駛地圖中的信息，則根據(jù)車輛實(shí)時(shí)位置及朝向， 映射到駕駛態(tài)勢(shì)中，與駕駛態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)信息融合，形成全面反映當(dāng)前駕駛態(tài)勢(shì)的公共數(shù)據(jù)池。智能決策模塊以這一公共數(shù)據(jù)池為基礎(chǔ)，綜合考慮交通規(guī)則、駕駛經(jīng)驗(yàn)等先驗(yàn)知識(shí)，完成智能決策。通過駕駛認(rèn)知的形式化語言，在駕駛信息完備的條件下，增加、減少一路或幾路傳感器，改變傳感器型號(hào)或安裝位置，不再對(duì)智能決策直接造成影響。整個(gè)架構(gòu)只需做很少的改動(dòng)，甚至完全不需調(diào)整，就可以在不同車輛試驗(yàn)平臺(tái)上方便地遷移。

四、基于駕駛腦的實(shí)車硬件平臺(tái)

（一）猛獅智能車硬件平臺(tái)

猛獅智能車是在李德毅教授的指導(dǎo)下，由清華大學(xué)和陸軍軍事交通學(xué)院合作設(shè)計(jì)和開發(fā)的。圖6顯示了猛獅智能車的外觀，圖7顯示了猛獅智能車（猛獅3號(hào)）傳感器部署，由5個(gè)雷達(dá)傳感器、3個(gè)視覺傳感器和一個(gè)集成的位置/姿態(tài)傳感器組成。雷達(dá)傳感器包括兩個(gè)SICK雷達(dá)（型號(hào)為SICKLM291-S05）、一個(gè)4線激光雷達(dá)（型號(hào)為IbeoLUX4L）、一個(gè)8線激光傳感器（型號(hào)為IbeoLUX8L）和一個(gè)毫米波雷達(dá)（型號(hào)為DelphiESR）。視覺傳感器由3個(gè)攝像機(jī)（型號(hào)為AVT1394 Pike F-100C）組成，均勻地安裝在前擋風(fēng)玻璃后面。位置/姿態(tài)傳感器由GPS和INS組成（型號(hào)為NovAtelSPAN-CPT）。每個(gè)傳感器的詳細(xì)描述見表1。

圖6 猛獅智能車的外觀

圖7 猛獅智能車的傳感器部署

表1 猛獅智能車的傳感器描述

中央控制器由IPC組成（包括英特爾酷睿i7-3520 M2.9 GHz處理器），軟件開發(fā)環(huán)境是Visual Studio 2013。執(zhí)行器包括轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、電子液壓制動(dòng)系統(tǒng)和電子油門控制系統(tǒng)。在原車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，轉(zhuǎn)向系統(tǒng)配備了一套獨(dú)立的電動(dòng)助力轉(zhuǎn)向（EPS）系統(tǒng)。在原車液壓制動(dòng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，增加了一個(gè)電控液壓制動(dòng)系統(tǒng)和一個(gè)獨(dú)立的電控液壓系統(tǒng)。該系統(tǒng)與原液壓管道串聯(lián)，兩個(gè)系統(tǒng)沒有沖突。電子油門控制系統(tǒng)通過對(duì)原車電子油門的直接改造來運(yùn)行，以實(shí)現(xiàn)車輛的發(fā)動(dòng)機(jī)控制。執(zhí)行器工作模式、通信接口、波特率和最小執(zhí)行周期如表2所示。

表2 猛獅智能車的執(zhí)行器描述

（二）猛獅智能車試驗(yàn)結(jié)果

上述硬件架構(gòu)被應(yīng)用于猛獅系列智能車，猛獅系列智能車參加了由中國國家自然科學(xué)基金委員會(huì)組織的第三屆至第七屆智能車未來挑戰(zhàn)賽（IVFC）。猛獅系列智能車在第三屆和第五屆比賽中獲得亞軍，并在第四屆、第六屆和第七屆比賽中獲得冠軍。

同時(shí)，2012年，基于駕駛腦硬件架構(gòu)的“猛獅3號(hào)”智能駕駛車完成了從北京臺(tái)湖收費(fèi)站到天津東麗收費(fèi)站共114 km的高速全程無人駕駛試驗(yàn)；2015年8月29日，基于駕駛腦架構(gòu)的全球第一輛無人駕駛大客車完成了鄭州至開封的開放道路無人駕駛測試，順利到達(dá)終點(diǎn)，開啟了大客車無人駕駛的新時(shí)代。

五、討論

在長期試驗(yàn)過程中，我們認(rèn)識(shí)到傳感器代替不了大腦，感知代替不了認(rèn)知。無論傳感器有多完善，甚至包括人的感官在內(nèi)，都只是有限認(rèn)知。只有代表腦認(rèn)知的駕駛腦才是全局認(rèn)知。駕駛腦的認(rèn)知，不僅融合了感官信息，還融合了大腦中的先驗(yàn)知識(shí)和駕駛經(jīng)驗(yàn)中的時(shí)空關(guān)聯(lián)知識(shí)。同時(shí)，智能駕駛車輛智能決策也要由駕駛腦完成，而不能簡單基于任何一路傳感器。駕駛決策也不完全基于多路傳感器形成的當(dāng)前和歷史駕駛態(tài)勢(shì)，還應(yīng)結(jié)合各種駕駛先驗(yàn)知識(shí)。

六、結(jié)論

基于以駕駛腦為核心的智能駕駛車輛軟件與硬件架構(gòu)，決策模塊將不直接與傳感器信息處理模塊發(fā)生關(guān)聯(lián)。通過駕駛認(rèn)知的形式化語言，將駕駛認(rèn)知形式化，由駕駛腦認(rèn)知形成決策。駕駛認(rèn)知的形式化降低了傳感器數(shù)量、類型、安裝位置的變化對(duì)整個(gè)軟件架構(gòu)的影響，使得軟件架構(gòu)可以在不同傳感器配置車輛平臺(tái)上方便地移植。

改編原文：

Deyi Li,Hongbo Gao.A Hardware Platform Framework for an Intelligent Vehicle Based on a Driving Brain[J].Engineering,2018,4(4):464-470.

作者介紹

李德毅，指揮自動(dòng)化和人工智能專家，中國工程院院士、國際歐亞科學(xué)院院士。

參加了多項(xiàng)電子信息系統(tǒng)重大工程的研制和開發(fā)；最早提出控制流—數(shù)據(jù)流圖對(duì)理論和一整套用邏輯語言實(shí)現(xiàn)的方法；證明了關(guān)系數(shù)據(jù)庫模式和一階謂詞邏輯的對(duì)等性，提出云模型和發(fā)現(xiàn)狀態(tài)空間，用于不確定性知識(shí)表示和數(shù)據(jù)控制，在智能控制“三級(jí)倒立擺動(dòng)平衡”實(shí)驗(yàn)中取得顯著成效。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【峰咖】李德毅院士：基于駕駛腦的智能駕駛車輛硬件平臺(tái)架構(gòu)

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