【盖世直播】马芳武：智能全地形车发展趋势与关键技术

吉林大学青岛汽车研究院执行院长、国家""特聘专家 马芳武

大家好，我叫马芳武，以前在吉利汽车工作，去年创建吉林大学青岛汽车研究院。在这里跟大家介绍一下我们团队目前做的全地形车的工作，也希望这些工作能够跟伙伴进行合作。全地形车跟我们现在在路上跑的车有一定的差异，它行走的地形比较复杂，有山地沼泽草原沙砾甚至极地环境，为什么在极地环境，因为我们吉林大学有一个科考队在南极，最近我们团队给做一辆极地勘探车。地形是比较复杂的，实际上我们现在马路上所有的情况也都包括在全地形车的环境考虑里，山地沙漠都有一些特点，比较崎岖或者松软，吉林大学有个团队做地面力学的，这个团队工作了30多年也研究了一些成果，特别是在仿生方面做了很多工作，我们也提供了一些关于月球土壤的研究成果。

全地形车需要高通过性和机动性，也需要多动力组合驱动，甚至模块化的设备和环境感知，另外是对行驶路线进行规划。最主要的，我们的全地形车除了乘坐人以外要有搭载平台，在做地质勘探的时候，地质勘探要有一个地球扫描仪，要求能够进行精密仪器在运动中探测，这个平台在行驶过程中是要求非常稳定的。
对于全地形车，需要高通过性的轮胎，或者是橡胶履带结构，还有轮腿式的，还有主动转向是必须要的。橡胶履带式的驱动比传统的履带式的要好，传统像拖拉机式的转向能力比较差，类似像拖拉机的履带因为它接地面比较大，所以要求在冰雪地面上的通过能力比较强，如果做极地考察车或者边防，橡胶履带式是比较受欢迎的，这是新型的橡胶履带式的结构，在冰雪地上它的机动性很好。

还有轮腿机构行走系统，这类结构有一些大学在做，总的来说，由于它的前后轮之间越障过沟壑或者遇到石头以后要求它上下伸缩比较多，也需要左右伸缩，前后和左右四个轮的控制是独立的。半主动悬架和主动悬架成为一个主要研究方向，我的博士后在做此工作。
关于姿态控制，除了传统的四轮车以外现在有六轮车是非常好的解决方案，大家现在看到的是六轮车的解决方案，这样它的稳定性相对好，可以提高行驶速度。我们以前看到一些爬楼梯的车其实速度是很慢的，但是六轮会相对好一些，六轮车最大的特点是可以四个轮着地工作另外两个轮悬空是没有问题的，但是四轮车最多有一个轮悬空。我们也在做一些类似的模型，这是我的团队跟别人合作的开发工作。
全地形车最主要的是全主动转向，在复杂路径的躲避和机动能力非常强，多轮主动转向成为全地形车研究的核心内容之一。全天候运行最主要的是传感器，在一些冰霜雨雪的条件下，这些传感器不能失灵，按照智能驾驶的分类，我们全地形车这个团队的目前工作是在做第二三级，另外有些车是不计成本，所以用的传感器相对的比民用的要好一些。

还有深度学习，刚才有些嘉宾也讲到了车对环境的识别能力，可以用颜色或者形状进行分类，我们也在做一些相关的实验，做人工智能判断。关于这个轨迹跟踪，最佳路径的判断能力分三步，第一步是初步轨迹生成，第二是地形可通过性分析，第三是考虑车辆动态性能的轨迹生成，这个跟民用的没有本质上的区别。第一步是包括对于速度的预先的判断。第二，对地形可通过性的分析，除了对地形本身的路径高矮加上松软度，这个跟城市有区别的，一定要有松软度的对比。第三，我们认为比较难的，除了环境感知和地形特征的提取，最主要的是通过性智能优化，还有车辆的动力学相应。
对于悬架系统，我们要融合一些主动或半主动的控制机制，现在大家看到的是控制平台，这是我们团队设计的平台，跟动态模拟器有点类似，是半主动控制的，空气悬架的，有多个传感器。

模块化设计是全地形车的设计特色，所以我们要有足够的平台参数变化能够进行调整。目前正在做一些专用的特种车辆，有一些特定的模块。基础平台是一样的，工作平台是有差别的。

未来的发展趋势，全地形车是四级通讯，第一级是卫星信息初步给出地形地貌和障碍情况；第二级是小型无人机去进行前导的搜索和勘探；第三级是小型车，可能是有人驾驶，也可以是无人车；第四级是作业车，可能是地质勘探，也可能是特种作业。所以我们在跟做大数据的人沟通，因为四级的相关数据交换是非常复杂的，目前我们做的，是先把无人机的信息和我们的车进行数据交换。

更先进的是多车辆协同的作业，有两种方式，一个是有指挥中心的，比如地质勘探，对地球进行扫描，用最优的速度和方式。还有一组是未来的驱动方式，每一个车都可能临时设置成指挥中心，多点分布式的车群优化作业。
谢谢大家！

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