Skip to content

ADAS Lane show

自主ADAS车道线检测的多源数据融合软件研发方法

Research and Development Method of Multi-sensor Data Fusion Software for ADAS Lane Boundaries Detection Applied to Autonomous Vehicle

[toc]

故事开始

2020年1月10日，自主L3- 第一次启动会

image-20240229102248003

2022年5月12日，ICA领航功能在四环线(两个小时)150公里环线，除去特殊的匝道场景，全程无降级接管。

image-20240229102304830

6月23日，2022智能驾驶比赛《智能行车金奖》

image-20240229102317941

image-20240229102348674

软件概述

**背景：**道路结构的理解对于辅助驾驶和自动驾驶的任何应用都至关重要。为了保证乘客和其他道路使用者的安全，必须在正确且可靠的道路结构理解的基础上进行规划和导航。汽车制造商将一级供应商的现成车道检测解决方案集成到当前商业化的车辆中，这些解决方案通常具有单一和基于视觉的智能传感器。经过研究和行业共识，这样的解决方案在ADAS的系统中是不够的，仍然需要进行多源数据融合软件的研发，以实现车道边界的正确表达。

**主题：**研发“自主ADAS车道线检测的多源数据融合软件”是使用传感器数据来构建道路结构的正确理解，内容上是车道边界的正确表达，形式上是进行车道划分和建立准确的道路表示。

方法：**本研发方法解决了**基于智能摄像头数据（特别是正面摄像头）**和毫米波雷达的提示性的道路特征**的多传感器融合的车道边界识别问题。

名词解释

车道边线

车辆上安装了传感器。在保证检测的信度和效度的前提下，在传感器的检测范围内，传感器会以一定周期检测并输出的纵向标线称之为车道边线。如图一所示，在虚线锥形框内为车道边线。

img

图一

车体坐标系用来描述车辆周围的物体和本车之间的相对位置关系。由SAE J670 定义的轴系方向和ISO 8855:1991定义的轴系方向是等同接受的，应基于分析或测试的需要选择合适的方向。

img

具备异常处理与安全保障，在检测过程中，如遇到异常情况（如车道线模糊不清、传感器故障等），软件应能进行相应的处理，确保车辆行驶的安全性和稳定性。以下为示例

表1 异常处理功能描述

img

研发方法

本研发方法解决了**基于智能摄像头数据**（特别是正面摄像头）**和毫米波提示性的道路特征**的多传感器融合的车道边界识别问题。

研发内容（一），提出了一种独立于传感器性质的智能传感器测量的适当建模方法。

研发内容（二），基于研发内容（一）建模方法的车道边线跟踪和融合算法设计。

研发内容（三），毫米波提示性的道路特征检测的整合，以支持车道边线估计。

为了进一步提高软件的性能和可靠性，后续研发优化需要就以下四个方面进行：1. 优化融合算法：进一步研究和优化融合算法，提高其对复杂环境和不同天气条件的适应能力。2. 硬件优化：优化硬件接口设计和资源配置，提高软件的运行效率。3. 软件架构优化：进一步优化软件架构，提高软件的扩展性和可维护性。4. 多模态融合：引入更多类型的传感器，如雷达、激光雷达等。

逻辑框图

根据开发车型ADAS传感器配置参数，确定软件外部交互模块，如下图2。

image-20240228091647916

图2 车道融合外部交互模块示例

演示动画

全功能分析：

image-20240228095556268

车道线分析：

image-20240228104817783

DBC 分析：

image-20240228104932839

融合结果的报告图片绘制：

image-20240228105236136

输出文件

2024：企业标准：《自主ADAS车道线检测的多源数据融合软件研发方法》。

2023：质量成果：《质量成果报告_跨平台可拓展的目标融合软件自主开发》，基于M18-2车型，预防类，部门级质量课题，智能软件中心，展现DR/DFMEA/数字化质量管控等输出文件。

2022：技术文档：《L3-软件架构及设计说明书》、《L2软件架构及设计说明书》。企业标准：《感知融合应用软件详细设计说明书编制规范》

2021：技术文档：《L3-路试报告》、《30万公里路试QIS表》、《一元问题管理表》

2020：获奖：《2020东风青年创新创意大赛-D53 L2自主感知融合工具体系开发和应用》。技术文档：《L2自动性能报告生成》、《算法可视化工具》、《底盘脉冲计数车体里程计设计算法说明》、《python 多线程使用方法》、《车道线分段函数、平行约束、ICP配准和后向车道线递推算法模型探索》、《simulink自动连线脚本》、《simulink代码生成gcc编译简例》、《AutoSAR代码生成》、《simulink模型结构体输入操作方法》。

2019：技术文档：《DBC信号矩阵解析与分析》、《一页纸项目管理》、《感知融合接口和坐标系定义》、《测试场景与ENCAP标准》

参考文献

[1]陈文强.基于复杂工况的高精准可预测自动驾驶环境认知方法[D].清华大学,2018. [2] Camarda F , Davoine F , Cherfaoui V ,et al.Multisensor Tracking of Lane Boundaries based on Smart Sensor Fusion[C]//2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV).IEEE, 2020.DOI:10.1109/IV47402.2020.9304638.