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說到自動駕駛，就有車輛控制，當前車輛的駕駛控制主動權在車廠，除非改裝。這就說明一個問題，從L1以后，只有汽車制造廠商主動參與自動駕駛的技術變革，放開車輛控制的控制權，這樣才能快速的推進自動駕駛走向商業(yè)化，否則依靠改裝和后裝市場對CAN信號的解碼這種不規(guī)范的行為，將會導致汽車市場的混亂和極大的社會危害，另一方面，汽車廠商在開放汽車控制權或者主動加入自動駕駛技術時，也需要考慮到最重要的汽車駕駛安全問題，特別需要注意車聯(lián)網(wǎng)后，車輛的信息泄露，特別是控制信息的泄露，將會帶來的危害及防止措施。 和人類駕駛車輛一樣，由系統(tǒng)實現(xiàn)自動駕駛需要回答幾個問題，我在哪里？周邊環(huán)境如何？接下來會發(fā)生什么？我該做什么？ 對應以上問題，系統(tǒng)首先需要進行感知，感知車輛、感知環(huán)境來回答我在哪里？周邊環(huán)境如何？ 這塊采用的傳感器技術包括了激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲雷達、高精度定位、以及高精度地圖、V2X等技術。系統(tǒng)通過分析決策來分析“接下來會發(fā)生什么”以及“接下來我該做什么”。最后通過執(zhí)行結(jié)構(gòu)完成相應的操控動作。 車輛的感知部分主要通過不同的傳感器作為數(shù)據(jù)源來獲取周邊的環(huán)境信息。目前主流使用的傳感器包括激光雷達，毫米波雷達和攝像頭。下圖是一個基本的傳感器技術的性能對比圖： 激光雷達，能夠生成數(shù)字搞成模型。它的工作過程包括，LiDAR以一定的角速度勻速轉(zhuǎn)動，在這個過程中不斷地發(fā)出激光并收集反射點的信息，計算出所有反射點的坐標。LiDAR每旋轉(zhuǎn)一周收集到的所有反射點坐標的集合就形成了該時刻的點云（point cloud）。 LiDAR獲取的點云數(shù)據(jù)與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫中的模型進行對比，可以識別出探測到的物體類別，甚至是交警的手勢。這方面需要用到大數(shù)據(jù)處理技術、機器學習和人工智能等方面的技術。由于激光傳感器成本高昂（目前需要40-50萬人民幣），目前降低激光雷達成本的基本方向，是讓激光雷達從“機械”往“固態(tài)”的路線走?！肮虘B(tài)激光雷達”能夠通過電子部件實現(xiàn)360°發(fā)射從而實現(xiàn)對周圍環(huán)境360°的掃描，而不需要依靠內(nèi)部機械部件的旋轉(zhuǎn)。 毫米波雷達也是在自動駕駛中廣泛使用的傳感器，它的穿透力非常強，主要的應用場景就是測量距離，探測無人車周邊的環(huán)境。毫米波雷達的微波遇到車輛之后被反射回來，被雷達測速計接收，在短時間內(nèi)就能計算出所測車輛的車速。 攝像頭由于成本低、分辨率高、也是唯一可獲得外觀信息的傳感器，在目前技術條件下成為主要的傳感器硬件。攝像頭有單目、雙目、甚至多目的解決方案。單目攝像頭在測距等應用中需要維護大量樣本進行訓練，而雙目和多目由于采用了立體視覺的技術，可以不再依賴大量樣本數(shù)據(jù)但需要復雜的算法和大量的實時計算才能得出。 鏡頭的角度、有效識別距離、分辨率三者之間是矛盾的。比如 ADAS 系統(tǒng)對攝像頭的要求是縱深方向的視野要好、低像素、高感光度(給機器用的)。而行車記錄儀（給人用的）要求大廣角，像素要高得多（即使只有 200萬像素），因此，現(xiàn)在一些市面上的行車記錄儀也可實現(xiàn)ADAS 中如FCW的一些功能，這種方式從傳感器上本身就有缺陷。 不同傳感器有不同的特性，這張圖表達了不同主流傳感器的覆蓋范圍。 不同傳感器有不同的優(yōu)缺點，目前來看，沒有一種傳感器可以適用于任何使用環(huán)境。比如說激光安裝車頂之上，在車輛底部的就形成一個無法測量的圓形區(qū)域。用于自適應巡航的雷達是用于遠距離測量的，對于近距離測量的精度還不夠，而在泊車時的精度需要達到厘米級，這時候善于近距離測量的超聲波雷達就派上用場了。因此只有通過傳感器的融合，才能在功能的多樣性以及成本上達到設計目標。 高精度（HAD HighlyAutomated Driving）地圖或者叫自動駕駛地圖能夠擴展車輛的靜態(tài)環(huán)境感知能力。高精度地圖為車輛提供了其它傳感器提供不了的全局視野，可提供傳感器監(jiān)測范圍外的道路、交通和設施信息。高精度地圖是為面向自動駕駛而采集生成的地圖數(shù)據(jù)，根據(jù)自動駕駛需求而建立道路環(huán)境模型，包含道路數(shù)據(jù)、如道路車道線位置、類型、寬度、坡度和曲率等信息，以及交通標志、交通信號燈等信息、車道限高、下水道口、障礙物以及其他道路上一些細節(jié)，還包括高架物體、防護欄、樹、道路邊緣類型、路邊地標等基礎設施信息。 高精度地圖在精確定位 、基于車道模型的碰撞避讓、障礙物檢測和避讓、智能調(diào)速、轉(zhuǎn)向和引導等方面都可以發(fā)揮重要作用。在高精度定位方面，商用定位系統(tǒng)的精度僅有5米左右，而高精度地圖與傳感器協(xié)同工作，可將車輛的位置定位精確厘米級（TomTom/Google/Here都達到10-20厘米）。在獲取靜態(tài)環(huán)境信息方面，通過從高精度地圖模型中提取，可將車輛位置周邊的道路、交通、基礎設施等對象以及對象之間的相對關系提取出來。 關于自動駕駛的介紹，可以參考前文更多內(nèi)容， 請點擊下面的鏈接： 自動駕駛基礎（四）； |
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