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制动系统在自动驾驶技术中的作用

制动系统对于安全自动驾驶汽车至关重要。传感器可以发现危险，但制动器负责停车。在交通中，良好的制动系统可确保平稳行驶或安全停车。

汽车控制与制动之间的联系很明确。算法控制制动器，制动器必须在自动和手动控制下都能良好运行。

自动驾驶汽车追求一致的制动性能。Waymo 和 Tesla 等公司确保制动系统与安全系统集成，以实现安全停车。

在美国，监管机构在汽车上路之前检查刹车。随着越来越多的汽车实现自动驾驶，公司监控刹车性能以确保安全。

自动驾驶车辆的刹车系统基础

刹车系统对于自动驾驶车辆安全停车的能力至关重要。了解如何操作和应用刹车，以及如何使用传感器测量性能，确保自动驾驶车辆安全停车。设计师希望所有两次刹车操作在不同车辆或速度下感觉相同；快速冷却，并提供清晰的诊断信息，以帮助电子控制系统做出决策。

核心组件：刹车片、刹车盘、刹车卡钳和刹车液

刹车片通过与刹车盘摩擦来减速车辆。工程师为不同温度选择耐用的刹车片材料。

刹车盘在停车时吸收热量。轻量化、通风的刹车盘减轻重量并防止过热。

制动卡钳将压力施加到刹车片上。固定式卡钳提供控制，而浮动式卡钳则可以减轻重量。

刹车油将力从总泵传递到车轮，需要高沸点和清洁度以实现一致的制动。

更多详情，请参阅刹车系统机械原理实用指南。它涵盖了总泵、助力器和刹车油。

自动驾驶平台对盘式制动器与鼓式制动器的偏好如下

大多数自动驾驶汽车偏好盘式制动器，因为它们的散热速度比鼓式制动器更快，并且抗衰退性更强；因此，盘式制动器将用于自动驾驶汽车制动系统的大部分。然而，一些自动驾驶汽车出于经济原因仍可能在后桥使用鼓式制动器，并且在重度使用时可能出现性能问题，这就是为什么鼓式制动器几乎从不作为车辆主要制动系统使用的原因。

ABS 如何与自动驾驶控制系统集成

ABS 可防止车轮抱死，在紧急制动时保持车辆的可控性，被视为一项基本安全功能。

ABS 将车轮速度数据发送给车辆控制器，并与 LiDAR、雷达和摄像头结合，实现实时制动调整。

设计人员在 ABS 和自动制动之间取得平衡，确保即使在传感器发生故障时也能保证安全。

传感器和软件与制动系统的集成

现代制动系统使用传感器和软件。激光雷达（LiDAR）、雷达和摄像头有助于决定制动力和制动时机。为了安全起见，该系统必须快速、可预测且容错。

激光雷达、雷达和摄像头如何影响制动决策

激光雷达提供的3D成像为算法提供了有关物体距离和形状的信息，以帮助确定所需的制动力的量。

在能见度差的情况下，雷达会收集速度数据，这对于确定制动力的量和何时施加制动至关重要。

摄像头收集有关环境的额外信息（例如，交通信号灯、行人等），为整个系统如何理解其周围环境提供了更多细节。结合来自不同传感器的数据（传感器融合）可以减少制动决策中的错误，并改善系统组件的集成。

线控制动系统和软件冗余

线控制动系统使用电子指令实现更快、更精确的制动。

为了安全起见，存在软件冗余和故障保护机制，即使发生故障也能确保制动功能正常运行。

实时数据处理以实现紧急制动

紧急停车需要快速响应。实时制动需要快速的数据处理才能安全停车。

英伟达 Drive 等平台运行这些过程，优先处理制动消息。

测试评估系统反应速度，确认在真实情况下的安全停车。

能力	主传感器	优势	制动中的作用
距离与形状	激光雷达	高分辨率三维几何	计算制动距离和物体轮廓，以实现精确的制动时机
速度与接近速度	雷达	在恶劣天气下可靠的速度测量	提供接近速度输入，以设定制动力并避免碰撞
语义上下文	摄像头	物体分类和场景理解	识别行人、交通信号灯和车道线，以决定是否需要制动
执行控制	线控制动	快速电子扭矩控制	以精确度和可重复性执行计划的制动曲线
安全分层	冗余的 ECU 和传感器	独立的故障转移路径	通过以下方式在部分故障下保持制动功能软件冗余
确定性响应	边缘计算 + RTOS	毫秒级处理	确保实时制动决策符合时序要求

制动性能与安全验证

测试和验证是赢得自动制动信任的关键。工程师会检查制动距离、制动时间以及车辆减速的快慢。他们还会考察制动的稳定性。 

聚焦于现代自动驾驶汽车中的高科技制动系统，展示了刹车盘、制动卡钳和传感器等复杂的制动组件。前景是制动系统的特写视图，可以看到旋转和热量散发，反映了高性能动态。中景是一辆正在行驶的自动驾驶汽车，带有透明叠加层显示实时数据，例如制动性能指标和安全验证指示器。背景展示了一个未来感十足的

为了比较平均值，将在受控条件下进行紧急制动测试，例如在M-City等地点进行测试，以评估制动性能和热量等因素，并确认零部件的签证要求。

将进行几种类型的测试。例如，模拟测试使我们能够在驾驶前测试多种条件并更改数字规格。

测试将在公共道路上的实际车辆上进行，提供有关在典型道路条件下哪些方法最有效以及如何改进我们的产品的信息，确保它们符合FMVSS和NHTSA关于可靠性和安全性的标准。

每个州都制定了监管自动驾驶汽车测试的法规，以确保制造商提供事故数据并证明其系统可靠。因此，制造商必须提供测试或模拟的信息或数据，以证明其符合州法规，从而实现一种简化的监控和控制方法。

自动驾驶车队的维护考量

自动驾驶车队需要对硬件和软件进行仔细维护。远程信息处理和预测模型有助于避免故障。车队经理使用数据进行规划和审计。

监控磨损情况刹车片和刹车盘的磨损情况，通过远程信息处理进行监测

远程信息处理系统会跟踪刹车片的磨损情况，检查刹车片的厚度和能量消耗。当刹车需要注意时，系统会发出警报。

远程诊断可以发现刹车盘不均匀或卡钳松动的情况，这对于电动班车和货车至关重要。

电动穿梭巴士和货车使用再生制动，减少刹车片磨损，但紧急情况下仍需要摩擦制动。

制动液管理和服务间隔

制动液会吸收水分并降低沸点。定期检查对安全至关重要。车队每两到三年更换一次制动液。

自动提醒可确保维护按时进行。服务日志记录流体更换和结果，以供监管机构查阅。

预测性维护可防止故障

预测性维护利用遥测技术进行机器学习，以预测部件故障并跟踪传感器健康状况。

分析可检测退化情况，使软件能够限制车辆运行或提示进行维修。

维护区域	关键遥测输入	典型间隔	车队行动
刹车片	刹车片厚度、制动次数、每次制动能量	可变；达到阈值时更换	安排更换，记录服务
刹车盘	振动特征、跳动测量、温度峰值	在更换刹车片时或出现警报时检查	重新打磨或更换，更新刹车盘历史记录
刹车油	水分含量、沸点测试	每2-3年或根据OEM要求	冲洗并加注，在平台中记录
传感器和 ABS 健康状况	车轮速度差异、错误代码、信号中断	持续监控并定期验证	运行诊断、维修或更换零件
预测性维护	历史遥测数据、环境数据、组件寿命	持续的模型更新	优先维修，减少停机时间

运营挑战和公共安全影响

自动驾驶汽车（AV）面临着制动性能一致性等挑战，需要应对冰雪路面和暴雨。这需要自适应控制来降低风险。

传感器可能被雪或污垢遮挡，导致延迟和突然制动以确保安全。

车队管理增加了复杂性。维护、零件和技术人员培训是关键；如果处理不当，制动性能会下降，增加事故风险并损害公共安全。

清晰的自动驾驶汽车运行规则对安全和问责至关重要。

事故报告的透明度建立信任，这对于自动驾驶汽车的接受度和安全优先至关重要。

为了提高自动驾驶汽车的安全性，我们采用多层保护，包括传感器和软件，并在恶劣天气下设定运行限制。与当地政府部门的合作至关重要。