摘 要

本文对路网大规模下的自动驾驶汽车由于辐射所产生的电磁污染进行建模研究。对于现社会来说，自动驾驶已经逐渐走进人们的生活了，但他随之带来的一系列问题也接踵而至。对于单体自动驾驶汽车的研究比较简易，但是路网大规模的车流量下，对自动驾驶汽车进行研究和分析就具有了一定的难度。其雷达的不同种类就是首先需要解决的一大问题，我们此次的研究目的就是从根本上对自动驾驶汽车的雷达进行研究，从而得知其电磁辐射所产生的污染，与达标值进行比较从而得知不同雷达的电磁污染程度。

论文主要研究了自动驾驶汽车上的雷达的电磁辐射所产生的电磁污染。

研究结果表明：自动驾驶汽车不同的雷达所产生的电磁污染都不同，其中毫米波雷达的电磁污染较小，超声波雷达的电磁污染较大，需要进行改善。

本文特色：应用Matlab编写出可以判断不同雷达的程序，从而得到三维图形

关键词：自动驾驶汽车 毫米波雷达 激光雷达 Matlab

Abstract

In this paper, the electromagnetic pollution caused by the radiation of a self driving vehicle on a large scale road network is studied. For the present society, automatic driving has gradually come into people's lives, but a series of problems have followed. Moreover, the research on the automatic driving vehicle is relatively simple. However, for the large scale traffic volume of the road network, it is difficult to study and analyze the autopilot vehicle.

This paper mainly studies the electromagnetic pollution caused by electromagnetic radiation of radar on autopilot.

The research results show that the electromagnetic pollution produced by different radars of the automatic driving vehicle is different, and can be analyzed in detail according to the three-dimensional map.

Features of this paper: Using matlab to write programs that can judge different radars, so as to get three-dimensional graphics

Key Words：Automatic driving vehicle millimeter wave radar lidar Matlab

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1研究意义 1

1.2 研究目的 1

1.3 国内外研究现状 1

1.4 研究（设计）的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施 3

第二章 关于自动驾驶汽车的雷达 4

2.1 自动驾驶汽车常见雷达介绍 4

2.2 各雷达的研究方案 5

2.2.1 关于毫米波雷达的研究与方案： 5

2.2.2 毫米波雷达工作原理 6

2.2.3 关于激光雷达的研究与方案 8

2.2.4 激光雷达的设计原理 8

2.3 本章小结 9

第三章 城市电磁污染 10

3.1 城市电磁辐射污染的研究方案 10

3.2 测试装置和测试方法 10

3.3 本章小结 11

第四章 单体自动驾驶汽车模型建立 12

4.1 三维物理模型的建立 12

4.2 毫米波雷达MATLAB三维物理模型模型 12

4.3 激光雷达MATLAB三维物理模型 16

4.4 超声波雷达MATLAB三维物理模型 17

4.5 本章小结 18

第五章 路网规模下自动驾驶汽车研究 19

5.1 总体思路描述 19

5.2 程序的编写 19

5.3 单体雷达汇总的三维图 20

5.4 路网规模下的三维图 21

5.5 本章小结 22

第六章 雷达电磁污染研究 23

6.1 我国的电磁辐射标准 23

6.2总体思路描述 23

6.3 雷达功率密度算法 24

6.4 路网辐射功率密度图 24

6.5 结果分析 27

6.6 如何减少电磁辐射污染 27

6.7 本章小结 28

第七章 全文总结 29

参考文献 30

附录 32

致 谢 35

第一章 绪论

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。但是随着自动驾驶汽车的慢慢普及，他所带来的一些问题也接踵而至，并且所解决的办法并没有那么简单。已商用的自动/半自动无人驾驶汽车大多基于多车载雷达的主动车载传感器实现^[1]，当无人驾驶大规模实现后将不可避免地产生不必要的不同频段的电、磁、光污染，电磁光污染随说看不见摸不到，但是它带给我们的伤害不容小视。电磁污染是指天然和人为的各种电磁波的干扰及有害的电磁辐射，但当它超过一定范围时，电磁辐射对人的视觉系统、机体免疫功能、心血管系统、内分泌系统、生殖系统和遗传、中枢神经系统等都产生不同程度的影响，如能激活原癌基因，诱发癌症，是造成儿童白血病的原因之一^[2]。所以由此可见，电磁污染带给我们的伤害必须得到重视。所以此次毕业设计的研究意义在于应用现有的技术，合理的减小自动驾驶汽车产生的不同频段的电磁污染，使其达到合理的标准值。

1.2 研究目的

目前雷达作为自动驾驶汽车测距测速必不可少的传感器，也是产生电磁污染的主要器件。对于单个自动驾驶汽车所产生的电磁污染解决办法是比较容易的，但是在路网大规模的条件下，由于道路中不同车型存在较多，要在此条件下研究出自动驾驶类型汽车一共产生的电磁污染并加以改善从而到达标准值是存在一定难度的，而这就是此次论文设计的目的。首先要已知一条道路长度，在这条道路行驶的车辆中车载雷达自动驾驶汽车的数量，确定其应有的雷达传感器为什么方式，便可知其所应有的功率从而可以算出电磁污染的功率，由已知自动雷达驾驶车辆便可知其存在率为多少，由于单个自动驾驶汽车电磁染率已知便可知所有自动驾驶车辆电磁污染率。

1.3 国内外研究现状

1. 导航系统。对于无人自动驾驶汽车来说优秀的传感系统是它的根本。目前，GPS 系统发展的速度是很快的，在平常生活的使用层面上，它的使用精度可以达到5m内，而这就是实现自动驾驶的根本^[3]。在伴随着网络技术的发展，大数据、云计算等这些新型的技术也被用来监控气候数据的不同时刻变化和路面复杂程度，从而做出最省时、最便捷、最安全的道路规划。
2. 定位传感器系统。①差分 GPS 定位系统。一般的定位系统受到的影响因素有大气层的密度、电离层和对流层这些，不可以随时随地的正确进行定位。现在用的最多的是差分GPS定位系统。这个系统能够在使用4个卫星在不相同的方向和地段中对车辆进行相应的定位^[4]，然后把不一样的信息发回到相同的一个基站中，然后使得相同的这个基站发射出信号来追踪汽车的不同时刻的方位并且修改问题。差分 GPS 定位系统可以应用信息反射回来的信息来躲开定位中的噪声扰乱和误差，这样的方法使它确定位置的准确度有了很明显的提升，能够应用到cm级。但是，由于GPS确定位置的方法因为环境的不同影响程度也很大，较高位置的楼房、茂密的树层、不同长度的隧道都有可能屏蔽GPS信号，汽车在许多比较高位置的楼层中行驶便会造成不同程度的定位偏差，所以还需要不同的辅助系统来帮助它。另外，因为GPS的更新的频率属于比较低的（10Hz），所以在汽车很快速度的驾驶中无法非常准确的给出不同时段的定位。②作为导航、定向和运动载体控制来说，它的存在是尤为重要的^[5]。惯性传感器它的根本组成分为角速度计和加速度计这两者，惯性传感器数据在对数据进行不同的改变时，能够随时得到车辆的不同方位和所转角度，但是惯性传感器自己本身也有着许多的问题比如偏差与噪音较大。
3. 很多的学者和公司也很有可能使用激光点云与高精地图匹配、视觉里程计算等确定位置的方法，让多种定位方法相互进行判别，从而达到更加准确的作用。
4. 机器视觉传感器。有些自动驾驶汽车的机械视角传感器系统它的组成是车头两边的距离较长的摄像头、车的身体组成是由四方位的短距离雷达组成。^[6]短距雷达能够很快速的检测车辆周围的各种情况，使得交通事故不会发生；车子前方的挡风地方的摄像头是用来识别不同的交通标志的，车子后面挡风处的摄像头则可以拍摄不同程度路段的画面，然后与导航系统里的地图进行不同程度的比较，从而确定车辆更加准确的位置。
5. 交通识别系统。目前的交通信号系统能够识别不同情况下的不同交通信号图。如果是图形信号灯的话，进行颜色识别、颜色验证、状态识别、输出结果；若是箭头性信号灯，进行颜色和方向的验证、状态识别，最后输出结果。
6. 动态避障系统。障碍物的方位跟随是动态避障系统最主要的一点，并且现在前激光雷达能够察觉到的仅仅是相对来说比较静态的路面环境出现的问题，没有能力时刻追踪障碍物的路程，所以现在的传感器技术它的发展还是一个雏形^[7]。
7. 如若要想在2021/2022的年度车型上实现全自动驾驶功能，就需要应用多种传感器冗余系统。当今的半自动驾驶系统采用了各种各样数量和设计的雷达和摄像头系统。而高性能价格合理、能检测300米半径内信息的激光探测与测距系统开发，还处在预研阶段。大多数汽车制造商都认为，如果要实现全自动驾驶，摄像头、雷达和激光雷达这三大传感器系统缺一不可。
8. 目前，超声波雷达、毫米波雷达和多摄像头系统已经在许多高智能的自动驾驶汽车上开始使用，随着自动驾驶和环境感知技术不断快速的突破和发展走向社会，它们开始慢慢相互扶持发挥出了不同的作用。虽然传感系统仅仅只是自动驾驶汽车里存在的一部分，但是它未来的发展方向及发展速度都是不可小视的。因此，相关机构预计在即将到达2020年左右的时候全球自动驾驶汽车的载摄像头、毫米波雷达和夜视系统等都会在市场上进入慢慢走进成熟的阶段。

1.4 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:

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；

掌握与电磁辐射相关的建模和计算方法；

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；

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。

第二章 关于自动驾驶汽车的雷达

2.1 自动驾驶汽车常见雷达介绍

雷达是经过接收声波或者电磁波发射给物体从而产生相应回波的，以接受到的回波来确定目标物体的距离、距离变化程度、大小、以及方位等信息。雷达起初的使用是在军事当中，随着后来时代的发展慢慢走进人们的生活。伴随着汽车更高层次更加智能的发展方向，雷达逐渐应用在汽车当中，它主要的功能在于测量不同的位置和不同方向上的距离^[8]。汽车雷达按照基础的划分可以将它分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等，不同的雷达它们的工作原理也有本质的区别，各种特点和应用程度也有很大的不同。

（1）超声波雷达

超声波发射器发出的波长为40khz的超声波在控制器中进行转换随后根据不同程度的回波进行判别，再依据它所接受的不同程度的回波计算它的距离与方位。超声波雷达成本较低，探测近距离准确度很高，并且照射不会对它产生过多的影响，所以它经常在停车系统中进行了应用。^[9]。

（2）毫米波雷达：ADAS核心传感器

毫米波所发出来的波长是比较短小的，范围大于是1mm小于10mm的电磁波，它的频率范围基本上是大于30GHZ小于300GHz，它所发射的电磁波波长一般存在于厘米波和光波之间。毫米波雷达的优点显而易见，它的所需成本低，分辨率较高，并且在这几年有着稳定的提高，所以毫米波雷达已经逐渐走进平稳的汽车领域和人们的生活之中，它的发展稳步上升。

（3）激光雷达：激光雷达功能日渐完善成本逐渐下降。激光雷达是军队常用技术慢慢发展普及到人民生活的关键技术。激光雷达的使用起初是为了军事各方面的建立，这一方面的建立让国外许多军事部门开始了重大的关注^[10]。和普通的雷达比较来说，激光雷达能够提供出高分辨率的辐射强度所发出来的图像以及具体事物。在人民生活的使用中，激光雷达由于它的在测距测速、三维建模等领域的优秀表现能力也被业内许多人进行了广泛的使用^[11]。激光雷达性能完善且精度极高，是无人驾驶的未来最可期的发展方向。

2.2 各雷达的研究方案

2.2.1 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。雷达由于发射波频段有着很大的不同，所以可以分为下面几类：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，它们的波长和频率都大不相同，它们的物理性质以及使用程度也有很大不同。对于要测量距离短的，帮助的停车系统中主要应用的是红外雷达以及超声波雷达。激光雷达的探测范围广泛、距离远、精度高、信息量巨大，但是它有很关键的缺点就是它的成本对于大众来说还是太高，并且要使用它需要很高的技术，外界环境对它很容易产生干扰，在下雨下雪和有雾霾的情况下最为严重。但是毫米波雷达使用的毫米波是频率为30-300GHz频域的电磁波，波长在在合适的范围，穿过物体的能力相对也比较强。虽然毫米波雷达信号在传输过程中会伴随着能量不间断的损失，但是夜间和下雨天雨天都能够相应获取比较准确的障砌物相对于毫米波雷达的距离和速度^[12]对于前方车辆的识别能够达到比较完整的条件。所以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，与其他传感器比较而言，毫米波雷的优势也很明显，它的成本比较低，体积也小方便生活中的安装使用，在这几年不断快速的发展使得市场一直对它产生很大的重视。而下表2.2.1则列出了各大供应商推出的毫米波雷达的主要参数。

表2.2.1 车载毫米波雷达不同车辆的参数

2.2.2 毫米波雷达工作原理

L3级的无人驾驶自动汽车样本的车身它的四周设置了2个长距毫米波雷达和4个中距毫米波雷达，能够达到车身360^o对环境的认知和辨别。毫米波雷达系统整个车体的布置方案及探测的范围如图1所示

图2.2.2毫米波雷达系统整体排布

毫米波雷达是经过发射CAN信号与自动驾驶的控制器进行相互的交换（图 2），从而把得到的结果输入到下一级规划控制模块中，其输出参数见下表2和表3。

图2.2.2 毫米雷达系统网构图

表2.2.2 长距毫米波雷达各方面参数

表2.2.2 中距离毫米波雷达各方面参数

2.2.3 关于激光雷达的研究与方案

自动驾驶激光雷达的主要组成部分及其系统分块我们应该有很明确的认知它包括发射系统、接收系统和信号处理系统^[13]。LIDAR系统的关键组成器件有激光器、光学系统及扫描部分、探测器及接收电路等^[14]。脉冲式激光雷达是把要测量目标的距离信息转换为相应的激光飞行时间从而进行测量，激光器脉冲激光的原理是通过发射光学系统照射障碍物，然后经过目标漫反射得到回波的激光信号，随后接受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。^[15]其中，当药发射激光时，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）。

2.2.4 激光雷达的设计原理

对于车载激光雷达我们考虑到它对人眼的安全可靠性能以及通过空气传输和障碍物反射的能量损耗，选取时应选用亮光功率比较高的半导体激光器，该设计选取欧司朗纳米激光芯片。在相同的时间为了加大测量时的距离，能够很高精度的检测到微小的光信号，但是由于雪崩光电二极管的反应时间比较短，对于小信号的测量可以更加的准确，所以该设计选用 SILICON公司生产的AD500-9雪崩光电二极管^[16]。探测器的能量转化率和响应曲线如图3和4所示。由于高斯光束具它是有一定的发散角度的，并且相对激光测距和激光雷达系统来说发散角越小那么功效越好所以减小高斯光束的发散角是我们考虑的必要条件，将射光束改为平行光，所以选择激光准直光学系统为激光发射光学系统。所以，该设计主要研机械式扫描激光雷达设计相应的发射光学系统，最终的设计是以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。

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