追尾事故是載貨卡車和其它重型車輛最容易發(fā)生的一類事故。2015 年，為了降低追尾事故的風險，歐盟法規(guī)要求為所有新車輛使用先進的緊急制動系統(tǒng) (Advanced Emergency Braking Systems, AEBS)。

與其它先進的駕駛輔助系統(tǒng) (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 一樣，AEBS 使用傳感器輸入來感知周圍環(huán)境。即將發(fā)生事故時，系統(tǒng)會通過聲音警報警告駕駛員。如果駕駛員沒有反應，系統(tǒng)將采取警告制動。如果駕駛員仍然沒有反應，系統(tǒng)將采取完全制動以避免發(fā)生事故。

AEBS 概覽

此外，AEBS 還提供“制動輔助系統(tǒng)”：當駕駛員已經剎車，但沒有足夠的制動力避免事故時，系統(tǒng)將通過計算提供所需的額外制動力。

AEBS 同時使用車輛前部安裝的雷達和相機傳感器來掃描前方區(qū)域的物體。系統(tǒng)利用每個傳感器的獨特優(yōu)勢獲取更精確的環(huán)境模型。雷達傳感器的優(yōu)勢在于確定物體的距離、相對速度和硬度，但在確定物體的形狀或橫向位置方面較弱。只安裝雷達的系統(tǒng)會發(fā)現(xiàn)很難將停在路邊的汽車同行駛車道中的汽車區(qū)分開。而在另一方面，相機可以精確獲取物體的大小和橫向位置，但不能很好地測定距離，并且無法估計密度（可能會將濃密的云層誤認為是一個堅實的物體）。

Scania 構建了一個傳感器融合系統(tǒng)，可將兩個傳感器中的數(shù)據(jù)進行匹配并合并到一個物體中。該系統(tǒng)使用四個加權屬性（縱向速度、縱向位置、橫向速度和橫向位置）來計算兩個傳感器檢測到同一個物體的概率。傳感器融合系統(tǒng)一旦在主車輛道路中發(fā)現(xiàn)物體，會將該物體的位置和車輛的預計路徑傳遞給 AEBS，AEBS 將確定何時警告駕駛員或采取制動措施。

Scania 團隊以前曾通過基于模型的設計方法開發(fā)過使用雷達技術的自適應巡航控制系統(tǒng)，但從未開發(fā)過傳感器融合系統(tǒng)。由于這是一種全新的設計，需要使用可讀且易懂的架構將信號流可視化，還預計會有大量設計迭代，因此希望通過一種簡單的方法實現(xiàn)結果可視化和進行設計調試，并通過生成代碼來節(jié)省時間。但代碼必須是高效率的，因為當啟動傳感器融合項目時，電子控制單元 (Electronics Control Unit, ECU) 上的 CPU 負載已經達到 60% 左右。最后，還需要對設計進行全面驗證，模型仿真將基于超過 150 萬公里的傳感器數(shù)據(jù)。基于模型的設計滿足所有這些要求。

構建傳感器融合系統(tǒng)

Scania 首先將系統(tǒng)設計劃分為多個功能單元，如對象匹配和預計路徑定位，并為每個單元構建一個單獨的 Simulink模塊。結果是一個具有良好接口定義的清晰的軟件架構。

傳感器融合系統(tǒng)的 Simulink 模型

團隊為軌跡關聯(lián)編寫了 MATLAB代碼，以便計算方差、計算加權概率以及執(zhí)行那些使用腳本要比使用模塊更容易實現(xiàn)的其它任務，之后通過 MATLAB Function block 將此代碼合并到 Simulink 模型中。這些算法模塊可以使團隊成員更方便地合并算法，并將這些算法與控制系統(tǒng)集成。

為了調試和改進初始設計，使用記錄的雷達傳感器數(shù)據(jù)、相應的相機圖像和其它車輛傳感器數(shù)據(jù)運行了仿真。在調試期間發(fā)現(xiàn)，將來自車輛前部的傳感器數(shù)據(jù)和相機視圖進行可視化是非常有用的。Scania 在 MATLAB 中構建了可視化工具，可顯示與周圍交通狀況的 Web 相機視圖同步的傳感器融合數(shù)據(jù)。

在 MATLAB 中開發(fā)的傳感器可視化工具

利用 MATLAB 面向對象的編程功能，該工具使用 MATLAB 類表示任意傳感器檢測到的每個對象，以及傳感器融合系統(tǒng)感知到的統(tǒng)一的對象。通過這些 MATLAB 對象，可以在執(zhí)行數(shù)據(jù)可視化時快速及時地前進和后退。

在道路測試期間使用相同的工具，對來自車輛網絡的實時數(shù)據(jù)進行可視化。

實現(xiàn)系統(tǒng)和優(yōu)化性能

為了將傳感器融合系統(tǒng)部署到 ECU，使用 Embedded Coder 從 Simulink 模型生成 C 代碼。借助代碼生成，可以快速實現(xiàn)系統(tǒng)，并可避免編碼錯誤。ECU 處理器的大部分資源都已分配給維護功能，包括監(jiān)視儀表盤警報、物理狀態(tài)估計、數(shù)據(jù)網關和自適應巡航控制，等等。因此，團隊需要優(yōu)化初始設計來提高效率。

為了讓生成的代碼提供最佳性能，Scania 與 MathWorks Pilot 團隊共同協(xié)作，優(yōu)化了從 MATLAB Coder生成的代碼。為了進一步降低處理負載，Scania 將模型分為交替執(zhí)行的單獨部分，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)調用的三角函數(shù)嚴重影響了處理器的處理速度。為了解決這個問題，工程師用 C 語言編寫了三角近似函數(shù)，并從 MATLAB 函數(shù)模塊調用這些函數(shù)。這些修改不但提高了傳感器融合代碼的效率，還使得 AEBS 軟件的反應更快，這在以毫秒計的車輛高速行駛時尤為重要。

驗證和改進設計

Scania 在一段封閉道路上對設計進行了車載測試，但是我們需要了解系統(tǒng)在實際駕駛場景中如何反應，如不同的天氣條件、交通模式和駕駛員行為。在這些條件下直接測試 AEBS 既不現(xiàn)實也不安全。于是，Scania 使用了基于仿真的工作流。首先從一組卡車中收集 ECU 上所有可用數(shù)據(jù)（而不僅僅是用于數(shù)據(jù)融合的雷達和相機中的數(shù)據(jù)），以及來自單獨的參考相機中的圖像。

使用這一組測試數(shù)據(jù)運行了仿真，以鑒別一些值得關注的駕駛場景。在有些場景中，AEBS 進行了干預，警告駕駛員或采取了制動措施；而在有些場景中，系統(tǒng)本該但沒有進行干預，例如，當駕駛員同時按喇叭和踩剎車、突然轉彎或緊急剎車時。之后針對這些場景對 AEBS 的性能進行了分析，以確定可以在哪些方面改進設計。

需要在每次更新 AEBS 軟件后重新進行仿真。但是，由于在超過 150 萬公里的駕駛里程中所記錄的實際交通數(shù)據(jù)超過了 80 TB，因此需要幾天才能運行完一個仿真。

為了進一步提高仿真運行速度，團隊編寫了 MATLAB 腳本，并在多臺計算機以及專用的多處理器服務器上并行運行仿真，多達 300 個。通過這一方法將仿真 150 萬公里所有交通數(shù)據(jù)的時間減少到僅需 12 小時。在模擬器中發(fā)現(xiàn)值得關注的新場景時，會在 Simulink 中重新運行仿真以進行深度分析。

使用以 TB 為單位的數(shù)據(jù)對可能值得關注的場景進行識別和分類是一項乏味且耗時的任務，因此我們開發(fā)了情形分類輔助模塊，這是一個基于 MATLAB 的工具，可自動處理這部分工作。

情形分類輔助模塊是基于 MATLAB 的工具，用于處理記錄的 ECU 數(shù)據(jù)，以及自動識別與緊急制動相關的情形。

該工具從仿真中生成一個活動列表，如由系統(tǒng)發(fā)起的事故警報、警告制動和完全制動，以及由駕駛員引起的急剎車和急轉彎。之后可以針對任意兩個版本的軟件對這些列表進行比較。

執(zhí)行大量仿真的能力增強了 AEBS 功能以及 ECU 中產品代碼實現(xiàn)的魯棒性和安全性。另外，還可以更快地進行更改。使用仿真中的所有可用數(shù)據(jù)對上千種場景進行了測試，讓Scania對這些更改很有信心。

在ADAS產品中部署生成的代碼

大多數(shù) Scania 卡車和公交車都已經配備了 AEBS（該系統(tǒng)運行從 Simulink 模型生成的產品代碼，并通過大量仿真進行了驗證）。在 Scania 的自適應巡航控制系統(tǒng)中重用了傳感器融合系統(tǒng)設計，因此現(xiàn)在路上有 10 萬多個電子控制單元在使用。