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1.序言 先聲明，博主不是搞智能駕駛的。但是，智駕在今天是個(gè)避不開的話題，大家都認(rèn)為這是未來發(fā)展的方向，你不懂點(diǎn)智能駕駛知識(shí)，怎么在汽車道上混呢？至少，會(huì)幾個(gè)關(guān)鍵詞吧，哈哈。
2.智駕吹牛關(guān)鍵詞（看加粗字體） 
模塊化自動(dòng)駕駛系統(tǒng)：最經(jīng)典也是業(yè)界采用最多的一種自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，也是最簡明清爽的一種結(jié)構(gòu)，其作用是實(shí)時(shí)地求解出連續(xù)的控制輸出使得自動(dòng)駕駛車輛可以安全地由初始位置行駛到目標(biāo)位置。基于模塊化的思想，將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)劃分為三層：環(huán)境感知層、決策規(guī)劃層（決策和規(guī)劃分開也可以，見圖）和運(yùn)動(dòng)控制層。 感知技術(shù)：感知就是用傳感器，代替人的雙眼，一般有激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、視頻攝像頭，具體參數(shù)見下 
傳感器融合技術(shù)： 前融合 前融合算法指的是在傳感器原始數(shù)據(jù)層面進(jìn)行融合，原始數(shù)據(jù)保留了最全的目標(biāo)信息，融合算法根據(jù)各個(gè)傳感器輸出目標(biāo)的紋理特征、三維信息、RGB信息綜合判斷，然后輸出一個(gè)準(zhǔn)確率更高的結(jié)果。在一些場(chǎng)景下，如果使用后融合算法，由于每個(gè)傳感器只能探測(cè)到目標(biāo)的一部分，而這一部分由于信息不全，很容易被作為噪點(diǎn)過濾掉，但是前融合算法就可以規(guī)避這個(gè)問題，前融合雖好，但是對(duì)處理器要求很高，需要高算力、高帶寬的通訊，同時(shí)非常依賴大量數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)以及數(shù)據(jù)閉環(huán)來優(yōu)化算法。 后融合 每個(gè)傳感器獨(dú)立輸出原始數(shù)據(jù)然后對(duì)每個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，輸出識(shí)別結(jié)果，最后在域控制器內(nèi)設(shè)計(jì)合適的傳感器權(quán)重做最終的仲裁。可以簡單的理解為這種感知融合方式類似投票機(jī)制，每個(gè)傳感器有不同的話語權(quán)。 后融合算法的優(yōu)勢(shì)在于邏輯簡單，計(jì)算速度快，通訊帶寬小，劣勢(shì)在于信息損失大，信息精度低。 雖然說后融合算法簡單，但是目前大部分OEM僅僅能處理毫米波雷達(dá)的融合，視覺算法的融合還是依賴芯片+算法系統(tǒng)供應(yīng)商。 
完成了感知部分，接下來需要做的便是依據(jù)感知系統(tǒng)獲取的信息來進(jìn)行決策判斷，確定適當(dāng)工作模型，制定相應(yīng)控制策略。這部分的功能類似于給車輛下達(dá)相應(yīng)的任務(wù)。例如在車道保持、車道偏離預(yù)警、車距保持，障礙物警告等系統(tǒng)中，需要預(yù)測(cè)本車與其他車輛、車道、行人等在未來一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)，先進(jìn)的決策理論包括模糊推理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。
智能車輛有了行駛?cè)蝿?wù)，智能車輛的路徑規(guī)劃就是在進(jìn)行環(huán)境信息感知并確定車輛在環(huán)境中位置的基礎(chǔ)上，按照一定的搜索算法，找出一條可通行的路徑，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能車輛的自主導(dǎo)航。路徑規(guī)劃的方法根據(jù)智能車輛工作環(huán)境信息的完整程度，可分為兩大類： 基于完整環(huán)境信息的全局路徑規(guī)劃方法；例如，從上海到北京有很多條路，規(guī)劃處一條作為行駛路線即為全局規(guī)劃。如柵格法、可視圖法、拓?fù)浞?、自由空間法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等靜態(tài)路徑規(guī)劃算法。 基于傳感器實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息的局部路徑規(guī)劃方法；例如，在全局規(guī)劃好的上海到北京的那條路線上會(huì)有其他車輛或者障礙物，想要避過這些障礙物或者車輛，需要轉(zhuǎn)向調(diào)整車道，這就是局部路徑規(guī)劃。局部路徑規(guī)劃的方法包括：人工勢(shì)場(chǎng)法、矢量域直方圖法、虛擬力場(chǎng)法、遺傳算法等動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法等。運(yùn)動(dòng)控制：
運(yùn)動(dòng)控制包括橫向控制和縱向控制，簡單來說橫向控制就是轉(zhuǎn)向控制，縱向控制就是速度控制（油門，剎車，擋位），線控底盤火起來的原因就是因?yàn)橹邱{需求，傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)向和制動(dòng)制動(dòng)配合智架容易出現(xiàn)“打手”和“卡腳”現(xiàn)象（具體原因看博主的線控制動(dòng)文章）。車輛是一個(gè)特別復(fù)雜的系統(tǒng)，橫向、縱向和垂向都有耦合關(guān)系的存在，因此就需要對(duì)智能車輛進(jìn)行橫、縱向，甚至橫、縱、垂向的協(xié)同控制。由于其耦合關(guān)系的復(fù)雜性，所以說智能車輛運(yùn)動(dòng)控制的協(xié)同控制技術(shù)，也是該部分的技術(shù)難點(diǎn)。術(shù)語端到端（End to End）來源于深度學(xué)習(xí)，指的是算法直接由輸入求解出所需的輸出，即算法直接將系統(tǒng)的輸入端連接到輸出端。2016年NVIDIA將端到端的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在自動(dòng)駕駛汽車之后（股價(jià)飆升原因之一），端到端自動(dòng)駕駛迅速捕獲圈內(nèi)一眾大佬的芳心，各種demo更是層出不窮。所謂端到端自動(dòng)駕駛是指車輛將傳感器采集到的信息（原始圖像數(shù)據(jù)、原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)等），直接送入到一個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過處理之后直接輸出自動(dòng)駕駛汽車的駕駛命令（方向盤轉(zhuǎn)角、方向盤轉(zhuǎn)速、油門踏板開度、制動(dòng)踏板開度等）（模塊化開發(fā)人員可能飯碗不保）。自動(dòng)駕駛等級(jí)： 
OVER,夠吹就行。。。
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