路网大规模自动驾驶汽车条件下的电磁污染建模研究开题报告
2020-02-10 23:39:02
1. 研究目的与意义(文献综述)
1目的及意义(含国内外的研究现状分析)
1.1研究意义
随着时代的发展,自动驾驶汽车已经逐渐走进人们的生活,智能网联汽车,是搭载车载传感器、控制器、执行器等装置,实现安全、舒适节能、高效行驶,并最终可代替人来操作的新一代自动驾驶汽车。
2. 研究的基本内容与方案
2、研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施
研究目标:
设计拟研究当技术成熟后,海量自动驾驶汽车在路网附近产生的电磁污染模型,将其与现行的电磁辐射相关标准进行比较,并给出自动驾驶相关传感器的技术路线的建议。
研究内容:
(1)了解自动驾驶的基本原理、了解电磁辐射相关的国际、国内标准;
(2)掌握与电磁辐射相关的建模和计算方法;
(3)给出可行的自动驾驶汽车的电磁辐射评估方法,并进行路网大规模自动驾驶汽车条件下的电磁污染建模研究;
(4)深入理解自动驾驶汽车的电磁辐射机理,研究特定路网、特定交通状况下的海量自动驾驶汽车的电磁辐射统计模型;
拟采用的技术方案及措施:
首先了解电磁辐射规定的国家标准为多少,然后判断出路网中自动驾驶车辆的数量并判断出其雷达方式为哪种,应用相应算法求出其电磁辐射的发射率为多少,与国家电磁辐射合格标准值进行比较,给出相应的应对方案与研究对策。
2.1关于毫米波雷达的研究与方案:
对于路网大规模自动驾驶汽车判断其雷达方式为哪种是解决其电磁辐射污染最根本的条件。雷达根据发射波频段不同分为以下几类:中长距离毫米波雷达、短距离超声波雷达、夜视红外雷达与激光雷达,应其波长频率各异,其物理特性及应用范围也不尽相同。所需要的测量距离较短,辅助泊车系统中主要使用红外雷达、超声波雷达。激光雷达测量范围广、距离远、精度高、信息量丰富,但其不足之处是成本较高,技术门槛高,容易受到外界环境的干扰,尤其在云雾及雨雪中衰减比较严重。而毫米波雷达使用30- 300GHz频域的毫米波,波长适中,穿透能力较强。虽然毫米波雷达信号在传输过程中存在能量损失现象,但夜间与雨天均可以较为准确获取障砌物相对于毫米波雷达的距离和速度,能较好的满足在车载条件下前方车辆识别的要求。因此在智能辅助驾驶系统车辆前向的感知系统中获得了广泛的应用。同时,相对于其他雷达传感器,毫米波雷达具有成本较低。体积小便于安装等优势,近年来都获得了快速的发展以及市场的广泛重视[7]。而下表1则列出了各大供应商推出的毫米波雷达的主要参数。
表1 各制造商的车载毫米波雷达参数
2.1.1毫米波雷达工作原理
L3级自动驾驶样车车身周围布置了2枚长距毫米波雷达和4枚中距毫米波雷达,可实现车身360°环境感知范围覆盖。毫米波雷达系统整车布置方案及探测范围如图2.1.1所示。
图1毫米波雷达系统整车布置示意
毫米波雷达通过CAN信号与自动驾驶控制器进行交互(图 2),将感知结果输入至下一级规划控制模块,其输出参数如表2和表3。
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图2 毫米雷达系统网络架构示意
表2 长距毫米波雷达输出参数
表3 中距离毫米波雷达输出参数
根据以上方案便可判断出路网大规模自动驾驶汽车中使用毫米波雷达的车辆为哪些。
2.2关于激光雷达的研究与方案
自动驾驶激光雷达的主要系统要进行一定的了解其包括发射系统、接收系统和信号处理系统。LIDAR系统的核心组件有激光器、光学系统及扫描部分、探测器及接收电路等。脉冲式激光雷达是将对目标距离信息的测量转换成对激光飞行时间的测量,激光器脉冲激光,经发射光学系统照射障碍物,通过目标漫反射得到回波激光信号,再经过接收光学系统传到光电转换器件再经图像处理等系统得到三维立体信息[8]。其中,发射激光时,启动计时器开始计时;收到回波信号后计时器关闭。设时间间隔为 Δt,障碍物距离为L,具体公式为:
(1)
式中,L 为距离(m);c为光速(m/s);Δt为飞行时间间隔(s)。
2.2.1 激光雷达的设计原理
考虑到车载激光雷达对人眼的安全性以及通过空气传输和障碍物反射的能量损耗,应选用发光功率较高的半导体激光器,本文采用欧司朗PL90-3纳米激光芯片。为了增加测量距离,即能精确地探测到微小的光信号,而雪崩光电二极管响应时间短,对较小信号的灵敏程度高,所以本文选用 SILICON公司生产的AD500-9雪崩光电二极管。探测器的能量转化率和响应曲线如图3和4所示。由于高斯光束具有一定的发散角,而对于激光测距和激光雷达系统而言发散角越小越好,因此必须减小高斯光束的发散角,使出射光束为平行光,所
以选择激光准直光学系统为激光发射光学系统。因此,本文主要研机械式扫描激光雷达设计相应的发射光学系统,最终设计是以32个相同的激光发射芯片构成的曲线阵列为光源,通过一个准直系统,采用 APD探测器进行接收[9]。
图3 能量转化率
图4 响应曲线
2.3 城市电磁辐射污染的研究方案
城市电磁辐射污染评价的依据是人口暴露。它是指城市中不超过各相应暴露电平的人口数量累积百分数。因此,电磁辐射污染评价应考虑城市人口分布,按城市现有的人口调查统计小区 (CED’S)作为测试点。但在实际工作中, 由于城市,特别是大城市,这种CED数量很多,测试工作量很大。通过测试研究,给出城市功率密度传播模型。 于是可以根据少量测试点的实测据用传播模型和“三点逐进估算法”, 获得城市所有CED的暴露电平,并将各CED的暴露电平和其相应人口 数量输入计算机进行运算,以获得整个城市的人口暴露[11]。
2.3.1 测试装置和测试方法
测试装置:采用专为电磁辐射污染测试研制的环境电磁辐射自动监测装置, 一般射频环境,其暴露是多频、多径场的场强迭加,主要 是由无线电/电视广播造成 。而且生物学效应研究表明,人体对AM广 播频段的能量吸收远小于FM /TV频段 , 因此自动测量仪的频率范围为30MHz-1GHz。系统接收机采用NM- 37/57场强仪[12]。其组成框图如图5。该装置的天线采用各向同性三维正交天线,其方向图不圆度:
lt; 3dB。为了确定各频段信号产生的真正暴露,通过细心校准天线以 保证信号场强或功率密度的精确测量。该装置的另一个特点是具有 现场数据处理能力。采样速率:gt;3次/s,天线开关速率:lt;30ms
、
图5 自动监测装置组成框图
测量方法:令入射波的电场强度为:
(2)
以Z轴为例。令Z轴天线产生感应电压V乙的电场分量为:
(3)
(4)
在N个入射波情况下,Z轴天线接收的平均功率为(时间平均)为
(5)
知道其平均转化功率后,便可由总功率再求出最后的辐射功率。
3. 研究计划与安排
3 进度安排
2019 3.8-3.22:研究适合于自动驾驶汽车的电磁辐射环境建方法,完成单车电磁辐射模型的建立。
20193.22-2019.4.26:进行拥有海量自动驾驶汽车的不同路网条件、不同交通状况下的电磁辐射计算和仿真,并与现实的电磁辐射相关标准进行比较。
4. 参考文献(12篇以上)
4 参考文献
[1] 刘绍波,曹志良.电动汽车车内电磁辐射的仿真分析研究[j].电子器件,2019(01):236-239.
[2] 蒋婷.无人驾驶传感器系统的发展现状及未来展望[j].中国设备工程,2018(21):180-181.