2025年3月26日-28日，2025商用車產(chǎn)業(yè)發(fā)展會議在湖北省十堰市舉辦。本次會議由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦，以“開辟新賽道，匯聚新動能——發(fā)展商用車產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力”為主題，采用“1+1+6+N”模式，即1場閉門會議，1場開幕式暨主旨會議，6個主題分會場和其他相關(guān)對接、展示等活動，旨在深入分析商用車發(fā)展面臨的新機遇、新挑戰(zhàn)，探討商用車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的新趨勢、新方向。其中，在3月27日下午舉辦的“主題分會場一：智能網(wǎng)聯(lián)商用車‘車路云一體化’”上，東風汽車股份有限公司智駕系統(tǒng)開發(fā)主任張敏超發(fā)表精彩演講。

 以下內(nèi)容為現(xiàn)場發(fā)言實錄：

　　尊敬的各位專家、各位領(lǐng)導(dǎo)，下午好！我是東風股份的張敏超，匯報的主題是輕型商用車規(guī)劃控制系統(tǒng)的技術(shù)思考及應(yīng)用案例，在車路云一體化做的一些技術(shù)性的探索。本次匯報主要將圍繞四個，背景、系統(tǒng)、應(yīng)用情況、未來展望四個部分展開。

首先，近幾年在政策引導(dǎo)和市場驅(qū)動的共同作用下，L4級自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成為未來商用車智能網(wǎng)聯(lián)發(fā)展的技術(shù)之一，規(guī)劃控制技術(shù)作為自動駕駛系統(tǒng)的智能中樞，決定了其在復(fù)雜場景下的智能化水平。

　　相比于乘用車，輕型商用車從場景、特點、能效目標三方面存在一定的需求差異，首先從場景層面上來看，乘用車的場景比較單一，用于城市、高速乘員的運輸。商用車包括環(huán)衛(wèi)、城市物流、園區(qū)物流、配送等。從作業(yè)模式來看的話，乘用車任務(wù)切換的模式比較簡單，而商用車特別是環(huán)衛(wèi)場景下的作業(yè)模式較多，需要具備復(fù)雜自主的切換邏輯。從作業(yè)精度來看，乘用車作業(yè)精度的要求通常在30厘米以內(nèi)，商用車的作業(yè)精度在20厘米以內(nèi)，針對環(huán)衛(wèi)這種模式下，甚至需要保持在5厘米的作業(yè)精度。從車輛本身的特點來看，商用車的載荷更大，從能效目標的層面來看，乘用車的能效目標要保證續(xù)航最大化，商用車的目標是達成續(xù)航和效率最優(yōu)。

　　基于上述的需求差異，輕型商用對規(guī)劃控制技術(shù)提出了一些新的技術(shù)要求，首先要針對不同場景、不同車型，規(guī)劃控制系統(tǒng)需要較強的適配能力和較低的適配成本。其二，輕型商用車具備任務(wù)自主決策能力。三是能克服載荷變化和自動延遲，具備高穩(wěn)定性的跟蹤能力。第四個就是能同時考慮作業(yè)任務(wù)的效率和續(xù)航，達到能效目標。

接下來講講東風股份針對這些技術(shù)需求做的技術(shù)探索。首先保證規(guī)劃控制系統(tǒng)針對不同場景和車型具備較低的適配難度，延續(xù)了業(yè)內(nèi)常用的一個分成式的軟件架構(gòu)方式，在原有的基礎(chǔ)上增加了動態(tài)決策模塊和燈光聲音控制模塊。其中動態(tài)任務(wù)決策模塊主要是用來實現(xiàn)加水、充電、作業(yè)等任務(wù)的自主決策。燈光聲音上裝控制模塊內(nèi)置了一個場景規(guī)則庫，可以通過場景規(guī)則庫切換來快速適配不同的場景。   

想象這樣一個場景：一輛自動駕駛多功能環(huán)衛(wèi)車正在執(zhí)行清掃任務(wù)，突然收到緊急灑水指令，同時電量告警、垃圾箱將滿……如何在瞬息萬變的環(huán)境中，協(xié)調(diào)充電、加水、傾倒、作業(yè)等多任務(wù)？這要求算法必須像“指揮官”一樣，實時權(quán)衡時效性、資源消耗與安全性。為了實現(xiàn)任務(wù)的自主決策，我們設(shè)計了一個資源驅(qū)動型動態(tài)任務(wù)決策框架，以環(huán)衛(wèi)車為例，車輛在接收到平臺下發(fā)的任務(wù)之后，首先會對車輛本身的資源情況進行核查，比如水量是否充足，電量是否充足，垃圾箱空間是否充足，如若當前資源不足，則會自主的生成相應(yīng)補給任務(wù)，加入到任務(wù)隊列中。利用優(yōu)先級評估模型對任務(wù)隊列任務(wù)進行實時評估量化打分，調(diào)整任務(wù)隊列，確保當前執(zhí)行的任務(wù)優(yōu)先級最高。在優(yōu)先級評估模型中，我們考慮了4個維度，分別是任務(wù)緊急度、資源匹配度、任務(wù)時效性以及任務(wù)的切換成本。同時為了保證任務(wù)優(yōu)先級評估的合理性，我們還設(shè)計了一個動態(tài)的權(quán)重調(diào)整策略，比如在低電量模式下，我們會提高資源匹配度的權(quán)重，從而降低時效的權(quán)重。

針對“續(xù)航+效率”雙目標需求，我們采用了一個三階段的任務(wù)路線規(guī)劃算法。首先利用高精度地圖數(shù)據(jù)和動態(tài)交通數(shù)據(jù)，對道路拓撲圖進行了一個重建，在道路拓撲圖中增加了能耗代價和時間代價。然后使用改進的A*算法在重建的道路拓撲圖進行初步的任務(wù)路線搜索。最后，以改進A*算法的路徑為初始值，采用遺傳算法來求解最優(yōu)任務(wù)路徑路線。除此之外，為了進一步的降低能耗，我們還設(shè)計了一個基于啟停能耗優(yōu)化的速度規(guī)劃算法，在常規(guī)速度規(guī)劃算法中引入了“綠波車速”的概念，通過減少車輛的啟停，從而降低能耗，增加續(xù)航。首先我們對常規(guī)的速度規(guī)劃算法中的DP速度規(guī)劃進行了改進，在其代價函數(shù)中增加了能耗代價項。其次，在車輛接近紅綠燈路口時，我們在速度規(guī)劃中增加了啟停決策、綠波速度計算、滑行曲線計算三個子項，其中啟停決策是用來判斷前方紅綠燈路口是否能實現(xiàn)綠波通行，如果可以則計算綠波速度，如果不行的話則滑行減速。最后，我們還增加了一個安全和能耗評估，對軌跡的安全性、舒適性、能耗經(jīng)濟性進行多維度評估。

 最后，針對“續(xù)航+效率”雙目標需求，我們采用了一個三階段的任務(wù)路線規(guī)劃算法。首先利用高精度地圖數(shù)據(jù)和動態(tài)交通數(shù)據(jù)，對道路拓撲圖進行了一個重建，在道路拓撲圖中增加了能耗代價和時間代價。然后使用改進的A*算法在重建的道路拓撲圖進行初步的任務(wù)路線搜索。最后，以改進A*算法的路徑為初始值，采用遺傳算法來求解最優(yōu)任務(wù)路徑路線。除此之外，為了進一步的降低能耗，我們還設(shè)計了一個基于啟停能耗優(yōu)化的速度規(guī)劃算法，在常規(guī)速度規(guī)劃算法中引入了“綠波車速”的概念，通過減少車輛的啟停，從而降低能耗，增加續(xù)航。首先我們對常規(guī)的速度規(guī)劃算法中的DP速度規(guī)劃進行了改進，在其代價函數(shù)中增加了能耗代價項。其次，在車輛接近紅綠燈路口時，我們在速度規(guī)劃中增加了啟停決策、綠波速度計算、滑行曲線計算三個子項，其中啟停決策是用來判斷前方紅綠燈路口是否能實現(xiàn)綠波通行，如果可以則計算綠波速度，如果不行的話則滑行減速。最后，我們還增加了一個安全和能耗評估，對軌跡的安全性、舒適性、能耗經(jīng)濟性進行多維度評估。

　　針對輕型商用車的規(guī)劃控制東風股份共做了五部分工作，一是采用模塊化解耦的分層式軟件架構(gòu)，實現(xiàn)差異車型的快速適配和多場景規(guī)則靈活加載。二是針對輕型商用車部分任務(wù)自主決策的技術(shù)需求，設(shè)計了資源驅(qū)動型的任務(wù)決策算法。三是針對輕型商用車續(xù)航+效率雙目標的要求，實際了三階段的任務(wù)算法。四是針對啟停能耗較高的問題，設(shè)計了一個基于啟停能耗優(yōu)化的速度規(guī)劃。五是針對輕型商用車載荷時變與制動延遲的問題，創(chuàng)新融合LPV-MPC與Smith預(yù)估器協(xié)同控制方法。

　　目前分層式規(guī)劃控制技術(shù)已在襄陽T23智慧環(huán)衛(wèi)項目開展應(yīng)用，單車續(xù)航提升20%。預(yù)計今年同步會把這套算法逐漸迭代到東風物流和城市物流的相關(guān)項目上。

　　隨著商業(yè)化落地的進展加快，輕型商用車自動駕駛規(guī)劃控制基數(shù)已經(jīng)在限定場景下取得一定進展，在全場景無人化落地中仍然面臨諸多未被充分探索的技術(shù)挑戰(zhàn)。一是多車協(xié)同作業(yè)資源沖突。在物流園區(qū)、港口等場景中，多輛自動駕駛車輛需共享有限資源，若任務(wù)決策不當易引發(fā)死鎖或效率下降。二是階段路面條件引發(fā)的控制穩(wěn)定性下降。

　　我相信在不久的將來，在行業(yè)的共同努力下，這些問題都將逐步被解決。我的匯報到此結(jié)束，感謝各位領(lǐng)導(dǎo)、專家！

　?。ㄗⅲ罕疚母鶕?jù)現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)演講嘉賓審閱）

來源：中國汽車工業(yè)協(xié)會