【汽车与环境】清华大学苏州汽车研究院智能汽车技术研究所所长戴一凡：基于超声波的环境感知与自主泊车

清华大学苏州汽车研究院智能汽车技术研究所所长戴一凡

大家下午好，我来自清华苏州汽车研究院，我们主要面向汽车产业工程技术做研发和产业孵化，2016年孵化企业总产值达到30亿的规模。我今天给大家介绍一下在做的其中一个项目，这个项目前几年在我们团队里做出来以后成立公司做产业化，现在是独立公司在做，是基于超声波传感器环境感知和自动泊车技术。

一、背景

首先说一下背景，自动泊车我们也分析过，为什么我们做这个事情？在全世界来看，自动泊车是各国做消费者调研的时候，消费者认为这是一个刚需，因为停车位比较小，大家停车不太规范，对自动泊车技术需求特别明显，我们在自动泊车之上在提自主泊车，我们现在整个发展路径也是先把自动泊车技术做好，往上再做自主泊车。

这是现在市场的比例，包括未来比例的估计，中信证券估计2020年自动泊车市场大概在一百亿的规模。UDAS是为了自动泊车项目成立的公司，自动泊车这个事情是2014年开始组建团队做，到2016年我们觉得产业化条件比较成熟，我们做了这个公司开始产业化的研究。

二、基于超声波传感器环境感知技术。

我们常见的超声波传感器，大家见的最多的是倒车雷达，跟激光雷达原理比较类似，打到障碍物弹回来，通过电压大小计算时间来算距离。常见的倒车雷达一般识别距离是1.5m到2m，但如果做自动泊车，这个距离太短了，一个垂直停车的车位至少4.5m到5m的距离才能保证这是一个空的车位，两米肯定不够。所以为了做这个事情，我们要对超声波雷达本身做很多改进，首先提高探测距离，距离要达到5米，我们的探测距离对大平面基本达到6米左右，对于比较粗的管子，像75公分的管子达到5米的距离。

为了提高探测距离需要做几个事情，第一，本身超声波探头里有一个振动单元，我们叫麦克风，你给它一个电压，它会振一下，然后引起空气振荡，打一个机械波出去，弹到墙上再弹回来又引起振动产生电压，你去解读这两个电压算距离。为了提高探测距离，要对麦克风本身进行设计，这个麦克风我们和日本供应商合作，现在独家跟我们供货。基本是要把它的能量更加聚焦，原来的传统倒车雷达在垂直平面比较发散，现在把它收敛一些，收敛以后能量打的更远。光打远也没有远，距离远了以后，因为各种各样的反射干扰和空气中有一些接近声波频率的振动，如果你不做任何处理，回波信号完全淹没在噪声中。所以我们在硬件本身的滤波和放大电路上做了很多设计，这个图显示的好几个回波点，因为距离远近，不同障碍物，越远电压越弱，非常清晰显示出来多个障碍物回波点，一般是做到一两个，我们能做到五到六个回波点检测出来。

第二，从探测范围来说，一般在垂直方向压缩，水平方向现在做到80°到85°左右，这个距离要保证在垂直方向不要打到路面上误报。如果太低了会误报，也不能太高，太高了，7.5公分的马路牙子检测不到。所以我们在超声波声音里做测试，整个检测区域非常直观快速显示出来，对我们产品的开发非常方便。

刚才说的是单个探头本身设计的技术，包括探测的范围和信号的滤波，下面是多个探头之间怎么进行配合，这也是我们现在比较独到的技术。大家在用倒车雷达的时候，一般来说四个倒车雷达，少的有三个甚至两个的，倒车雷达之间没有配合的，一般车上越近滴滴的频率越高告诉你近了，还有是左边或者中间在响，一般是单个雷达给出结果，雷达之间没有配合，这会存在一个问题，一个波打出去再弹回来，通过时间算到距离，如果单独的距离，就是一个圆，空间就是一个球，比如一米，障碍物在一米球之内，但是这个球在什么位置上是没法知道的。所以我们研究了一些比较独特的、利用多探头配合的空间位置识别方法，一个探头出去是一个球的区域，两个探头是两个球的区域，两个球的区域有交集，在空间中会成一个圆，如果三个球可能交成一个点，基本上有确定的位置，我们是基于这个原理判断这个障碍物所在空间位置。现在产品级的我们先做平面的位置，先在一个水平面上，通过超声波雷达就能比较准确知道X、Y的位置。

我们后面做自动泊车的时候，这是一个MAP技术，车辆在检测车位的时候，开过去以后对边上空间的位置、停的车辆、障碍物和停车位空间在这个MAP里比较完整的画出来，存在控制器里，以车辆为中心，做下一步的车辆控制就比较方便。

第三，我们做自己的超声波传感器里比较好的一个地方，超声波这个东西，从波的特性来说，受温度的影响比较明显。它有几个层面的影响，先说下面这个，声音传播跟温度的关系，我们自己做测试会发现，随着温度的降低，超声频段的波在空气中传播，受到的阻力减小了，温度越低，我们在零下40℃做实验，这个超声波探测范围变的非常大，所以你不做好跟温度相关的补偿会出现很多误报。所以我们做了很多，对温度和声波的传播特性做一个补偿，在任何温度条件下的特性一样，这样下一步做信号处理的时候，面临的是一个很标准的波形，可以标准化的处理，这是一个传播特性。

还有传感器里的硬件、ECU控制器的硬件，里面的特性和温度都有关系，我们把这些特性也做了一个仔细的总结，在我们的产线和实际产品应用过程中，用这些温度信号，对这些控制做了一些补偿，把温度的影响都消除了。

第三、自动泊车的关键技术

首先是车位检测，泊车对车位检测做的越精确，泊车的控制效果肯定更好。这几个示意图是我们在开发过程中做的，我们用八个信息描述车位相关信息情况，以这个为例，比如平行车位的时候，这四个空车位四个角点的情况，如果有障碍物，上方是墙或者路沿，我们用四个点描述另外一边的信息，用八个点把整个车位在平面内的形态位置，相对于车辆自身为坐标原点，这个空间关系描述清楚。另外在停车位里面如果有障碍物，我们通过传感器也可以把位置轮廓进行检测。还有跟超声波和摄像头做一个开发，我们跟苏州志华也在进行合作，我们在志华的基础上叠加超声波信号，做两个事情，第一初步融合，这是第一层面的融合，在全景泊车图象上，把超声波和障碍物显示结果叠加出来，这样有一个更直观的警示，什么位置撞到障碍物了显示出来。第二，不光是超声波对空间障碍物的识别，也会加上全景摄像头对车位线的识别，因为现在大家没有解决的问题，如果地上只划了线没有障碍的时候就不知道怎么停了，这个我们现在也在开发。

泊车轨迹规划技术，主要是有平行车位、垂直车位和出库相关的规划，现在我们自己在实验里做到平行车位车场+0.8m，垂直车场+0.7m，平行出库车场+0.5m，这个跟国际主流的水平差不多。

第三步是对车辆的控制，对泊车辅助来讲主要是控制转向系统，车速由驾驶员控制，安全由驾驶员确认，比较复杂的是车速控制，车速控制需要跟非常多的ECU打交道，需要跟非常多的节点发生交互，尤其是对于内燃机平台。如果是电动车平台，一般没有变速箱，电极控制比发动机更精确简单，对于内燃机，首先要对自动系统，对发动机的电控系统和车身的控制，因为有时候要指导驾驶员有没有开门、打转向灯，还有TCU、TCM跟变速箱相关的控制，还有电子助车、无钥匙启动等等。需要跟很多控制器打交道，我们现在在做梳理，到底跟控制器的逻辑关系和控制方法是什么样的，我们现在也在做研究，不是太成熟。

自主泊车是我们现在在研发的东西，还没有这么快面向市场，它的技术成熟度还差一点，产业的形态、业务产品模式没有搞的太清楚，所以这部分简单介绍一下。这个是我们跟一些合作伙伴共同探讨的时候对自主泊车的一些思考，首先自主泊车是针对停车场，我们提的概念到停车场门口以后，人下来可以走掉，钥匙一按，车自己找到一个位置停下来。要做这个事情首先对停车场进行分类，哪些停车场可以用这个技术，哪些停车场不能用。我们把停车场分为室内和室外，室内要解决定位问题，室外都是有GPS定位。室外又有路边这种，路边一般自动泊车就够了，比较有用的是集中式停车场。这种停车场又分两类，第一类是常见的，里面各种各样的车都有，有人驾驶的、无人驾驶的，里面有行人等各种各样的道路使用者。第二类，有时候做一些示范应用的时候挑出来的特定停车场，里面只允许自动驾驶的车进去，这样环境相对比较简单，从示范应用角度比较容易实现自主泊车技术。

停车场里有没有基础设备的支持，比如这个上面的摄像头，如果停车场里装了一些基础设施，像摄像头和无线模块帮助我们定位，帮助我们判断哪里有空车位，帮助我们躲避障碍物，这样对技术要求大大降低，帮助自主泊车系统快速应用。这个是室内的，卫星信号没有了，要通过自己的方法找车位。

自主泊车流程，以后要用自主泊车系统的时候，首先选一个停车场，你的导航系统推荐哪个停车场有位置，你可以预约。到停车场之后人可以下车，然后通过一个小装置选哪个车位，车辆知道有空位以后，车辆自动往那里开。在开的过程中如果是一般的停车场要躲避各种车和人，开到位置以后进入自动泊车环节，它自己把车停进去。第五步人下班了，到门口按一下手机，车辆自己出来，然后自动驾驶，人上车。

现在的核心问题，我们很多停车场都是地下或者室内的，怎么解决室内定位问题？而且可靠性和成本能接受，我们也在探索，我们认为有几个方向可以思考，第一，用一些室内通信，现在大家提的比较多的UWB，还有Wifi、蓝牙模式做，这个成本也不高，在停车场里固定一些节点，这个就可以覆盖了。第二，在停车场画一些标签，包括图像的标签，像二维码或者电子标签，走到哪儿汽车一刷就知道在什么位置了。第三个，自动驾驶大家用的比较多，把停车场高精度地图扫出来，然后特征匹配，这个现在技术难度比较大，现在不是特别成熟。第四是惯导，这个成本比较高，但是短时间用是没问题的。第五是用路侧辅助定位，停车场本身可以帮助汽车不需要那么大的成本，奥迪前几年出来的在停车场里自动驾驶的，演示项目是地上铺了激光雷达，通过这个雷达感知车辆行驶到什么位置，包括停车场布一些摄像头和其他装置，辅助车辆进行定位。

这是停车场内部轨迹规划，这个和自动驾驶里的轨迹规划比较类似，这个我们要做的更精细。停车场里基本是直角弯，我们在上面做一些特殊处理，跟大路的轨迹规划略有不同。这个跟在路上自动驾驶开是一样的，你可能遇到障碍物要躲开它，或者要跟着车走，都要做到这些。

我们公司是研究院的孵化企业，这个模式是清华研究院惯用的，到目前来看这个模式发展的比较成功，我们有非常多企业是这么走出来的，这个项目2014年就开始做了，2016年才注册，现在是苏州市的领军企业。它的核心产品，目前已经量产5米远距离超声波雷达，泊车辅助，自动泊车预计2018年量产，2019年自主泊车，这个节点目前是预计，我觉得自主泊车商业模式上有一些问题需要讨论，产品形态不一定能很快的确定。

发展规划，现在立足于泊车辅助系统量产，自动泊车和自主泊车的开发，未来面向泊车进一步深化。目前的主要客户包括宇通、金龙、中通等等，宇通是我们最大的客户，宇通的这几款车都是装我们的雷达和泊车系统，包括商务车、校车、机场摆渡车。谢谢大家。

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