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《LittleBen:2007DARPA城市挑战赛的参赛车辆》

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发布时间: 2025-11-25 01:40:00 阅读量: 22 订阅数: 38 AIGC
### 《Little Ben:2007 DARPA城市挑战赛的参赛车辆》 在2007年DARPA城市挑战赛中,Ben Franklin赛车团队打造了名为“Little Ben”的自主地面车辆。该团队由宾夕法尼亚大学、利哈伊大学的学生和教师,以及洛克希德·马丁先进技术实验室的工程师组成,他们在不到一年的时间里,用不到25万美元的预算完成了这一项目。 #### 1. 设计考量 城市挑战赛对自主传感、导航和控制提出了独特挑战,车辆需要应对以下场景: - 始终保持适当的安全距离。 - 在规定车道边界内准确跟车。 - 检测并避开移动的交通。 - 在有其他车辆的情况下停车并驶入新车道。 - 在动态环境的受限空间内停车。 这些情况要求车辆能够远距离检测障碍物和车道标记,并能快速、适当地做出反应,同时遵守当地交通法规和惯例。一个重要的要求是系统在检测和反应环境时要遵守严格的实时处理约束,这主要体现在系统反应时间上,由处理采样率决定。低采样率会增加为确保安全操作而检测障碍物和其他交通车辆的距离;相反,高采样率只有通过使用过于简化的传感和控制算法才能实现。 车辆硬件和软件系统的设计旨在实现反应时间,以确保在规定的30 mph(13.4 m/s)最高速度限制下安全驾驶。例如,团队计算了在不同相对速度(最高60 mph,即26.8 m/s)下,车辆为了正确反应并停车所需检测另一辆车的距离。计算中要求在操作结束时至少保持一个车身长度的间距,同时确定了在该速度范围内不会触发防抱死制动系统(ABS)的最大制动加速度,将ABS反应动力学作为干燥路面条件不满足时的额外安全余量。 团队评估了一系列可能的系统采样率,最终选择10 Hz作为理想的系统处理率。计算中考虑了两个采样周期的延迟(200 ms)作为检测和反应的最坏情况:第一个采样周期可能在障碍物越过传感器检测阈值之前过去,第二个采样周期用于必要的计算处理。 硬件和软件系统的选择是为了满足所需的检测距离和处理时间目标。传感器及其安装位置的选择是为了最大化其远程检测特性,线控驱动执行和计算机硬件系统的选择是为了最小化处理延迟。同样,软件模块也进行了优化,以最大化检测距离并最小化处理延迟。这种硬件传感系统与高效、反应式软件模块的结合,使Little Ben能够在城市交通情况下实现必要的安全余量。 #### 2. 车辆平台 Little Ben基于2006款丰田普锐斯混合动力汽车打造,其控制经过修改,支持线控驱动和手动操作。由于城市挑战赛主要在城市环境中进行,不需要大型越野车辆。普锐斯的紧凑尺寸使许多驾驶操作比其他大型车辆更容易完成,并且表现出非常稳定、可靠和易于操作的特点。 与大多数标准汽车不同,Little Ben没有交流发电机,而是通过DC - DC转换器使用内置200 V混合动力电池提供的电力,为所有标准12 V车辆组件以及额外安装的硬件供电。额外硬件系统的总峰值功率消耗小于700 W峰值,远低于原装DC - DC转换器的最大1 kW功率输出。因此,Little Ben不需要任何专门的交流发电机、额外的发电机或冷却硬件,这种整体的功率和燃油效率使Little Ben仅用约一加仑汽油就完成了57英里的城市挑战赛。 ##### 2.1 线控驱动执行 线控驱动车辆执行由路易斯安那州巴吞鲁日的电子移动控制公司(EMC)完成。该转换包括用于驱动方向盘和油门/刹车踏板的直流伺服电机,以及三重冗余电机控制器以确保安全操作。 EMC提供两个模拟直流电压输入来控制方向盘和油门/刹车踏板的位置。为了将计算机的数字控制信号传输到线控驱动系统,团队使用一个廉价的数字PIC微控制器和一个RC滤波的PWM输出实现了一个非常简单的数模转换器。由于线控驱动模拟信号的采样频率为100 Hz,滤波器的RC时间常数选择约为10 ms,这确保了在平滑车辆中的任何电气噪声干扰的同时,保留了完整的驱动带宽。微控制器的PWM频率设置为20 kHz,分辨率为8位,足以实现对执行器的平滑和精确控制。 其他车辆控制,如变速器换挡、转向灯和驻车制动,通过
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人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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专栏简介
本专栏《自动驾驶的黎明之战》深入回顾2007年DARPA城市挑战赛这一自动驾驶发展史上的里程碑事件,系统解析参赛经典车辆如Boss、Junior、Odin、LittleBen与Skynet的技术架构与实战表现。内容涵盖感知驱动的自主导航、运动规划、地图定位、障碍物检测、车道合并与错误恢复等核心技术,剖析康奈尔、MIT等顶尖团队的设计理念与算法创新。通过赛事中的碰撞事件与安全分析,探讨自动驾驶系统的可靠性与未来应用前景,全面呈现自动驾驶技术在复杂城市环境中的早期突破与经验教训。
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