ADAS/AD系统开发09-LDW&LKA功能简介-有驾

本文属于ADAS控制器开发系列。以智能前视摄像头模块为基础。

前言

General模块还剩PowerModel、Manufacturing、Packaging、Mounting、SPI等，暂时不想写这些了，毕竟哪个ECU基本都包含这些BuildingBlocks，准备往后放放。既然是在搞ADAS/AD开发，先讲讲一些与ADAS/AD相关的算法和功能吧！

本文先讲讲一个常见的ADAS功能：LDW/LKA。这个功能实际上就是ADAS层面的车辆基本横向控制功能，输出转向扭矩，通过与EPS通信，让EPS控制转向执行器(转向电机)来进行车辆的横向控制。

在ADAS/AD控制器模块开发06-高精地图与自动驾驶中大致讲过LDW/LKA功能的基本实现方式。车道线检测算法会用专门一篇文章来介绍，本文主要介绍下基于MATLAB/Simulink开发的LDW/LKAmodel。

正文

一、输入信号

LDW/LKA功能有两种输入信号类型，一个来自整车CAN网络的车辆信号(Vehiclesignals)，一个来自底层检测算法的视觉信号(Visionsignals)。

车辆信号一般需要经过转换，才能传入Feature中。原因在于，ADAS领域被Tier1霸占，相关Feature一般也是在国外开发完成的。因此，模型中的信号都是某个具体项目、具体车型的信号。拿到国内后，为了提高开发效率，并不会修改模型中的具体信号，而是创建一个TranslatorIn模块和一个Translatorout模块，将国内项目中不同的车型的CAN信号，转化为模型内对应的(信号名不完全相同)信号。举个例子，国内某个车型上的Yawrate信号来自于安全气囊控制器的ACU1CAN消息中，名字叫做DynYawRate；但是模型中的对应Yawrate信号名字来自与国外某车型的IMU的imu_msg2CAN消息中，且信号名字为imu_yawrate。那么在，translatorIn中，就将这两个信号相等就OK了。这里的难点在于，会存在模型里有的信号，在国内某个具体车型中不存在，这个时候需要分析该信号在feature中所起的作用，是否可以通过赋值一个常量或者直接terminator掉。

视觉信号，一般在底层算法中，封装成结构化数据发送到上层feature中。在LKAfeature中，视觉信号通常以三阶车道线模型(公式)存在，如图2

图2三阶车道线模型

两种不同来源的信号进入到feature中，就会进入数据处理模块。

二、数据处理模块

1处理车辆相关信号

数据处理一般就是滤波、积分、增益、根据原始信号计算一些用于做判断的Flag逻辑信号等处理方式。

a.滤波：对YawRate、DriverAppliedTorque进行滤波；

b.增益：对车速信号进行增益，计算出仪表盘显示车速；(一般为了安全起见，仪表显示的车速会故意在原始车速的基础上，乘以一个系数，例如1.1/1.08等，使车速看起来更快，来引导驾驶员开车速度稍慢于真实车速，避免车辆超速)

c.计算Flag信号：

1.计算显著转向FLag信号(显著转向，就是指LKA作用过程中，探测驾驶员主动转向的场景，一般的标定值为60度，即当驾驶员强行扭转方向盘，且幅度超过60度时，系统认为驾驶员有意进行转向，那么系统会自动退出，让出控制权，且保持10秒钟；这10秒钟之内不再探测新的驾驶员主动转向场景；这里的10秒钟，也是一个标定值)；

2.计算SteerAngleChangeRateInhibitFlag信号(即方向盘转角变化率抑制信号，如果方向盘转角变化率过快，就判定是驾驶员在主动快速介入转向，那么系统应该赶快退出。这里的转角变化率阈值，是一个二维表，随车速的增加、变化率阈值的标定会越来越小)

3.计算AccelerationPedalInhibitFlag信号(同上逻辑类似，也是通过加速踏板位置、加速踏板位置变化率、车速信号、档位信号、纵向加速度信号等，通过一定判断，得出是否驾驶员主动踩油门踏板)

4.计算BrakePedalInhibitFlag信号(同上逻辑)

该模块的常见输入信号如图2/3/4：