“自动驾驶”的技术路线

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1、《中国社会科学报》:“无人驾驶”的技术路线郭嚅唐兴华要让无人驾驶车辆跑起来，需要解决感知、决策和执行等三个层面的技术问题。感知系统又称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境,并进行识别和分析；决策系统也称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航；执行系统也称为“底层控制系统”，负责汽车的加速、刹车和转向。本文以“感知一决策一执行”这样的顺序呈现这三个系统，是因为这样更加符合人类的驾驶方式。如，先看看前面——绿灯、周围无行人一一收集信息；然后做出决策一一可以通行；最后执行决策一一开过十字路口。自动驾驶的感知系统感知系统的输入设备具体包括：光学摄像头、光学雷达（L

2、iDAR）、微波雷达、导航系统等。这些传感器收集车辆周围的信息，为感知系统提供全面的环境数据。光学摄像头是目前最便宜也是最常用的车载传感器，它的…大的优点就是可以分辨颜色，因此也成为场景解读的绝佳工具。但其缺点也很明显：1•缺乏“深度”这一维度，由于没有立体视觉就无法判断物体和相机（可以换算为车辆）之间的距离；2•对光线过于敏感，过暗或过强者的光线以及二者之间的快速切变，比如驶入和驶出隧道都足以影响它的成像，正如相机拍照的曝光不足、曝光过度一般。激光雷达，即利用激光来进行探测和测量。其原理是向周围发射脉冲激光，遇到物体后反射回来，通过来回的时间差，计算出距离

3、，从而对周围环境建立起三维模型。激光雷达探测精度大、距离长；由于激光的波长短，所以可以探测到非常微小的目标。微波雷达，原理和激光雷达类似，不过它发射的不是激光而是无线电波。微波雷达精度不及激光雷达，但胜在价格低、体积小，所以在某些车辆行驶辅助系统屮己经得到了广泛应用。同时，波长大精度低反过来又成了它的优点，因为它较大的波长可以穿透雾、烟、灰尘等激光雷达难以穿透的障碍，可以较好免疫恶劣天气。光学摄像头和雷达测量在感知环境中相辅相成，共同为无人驾驶车辆提供完整、准确的外部信息。有了“眼睛”接收信息，接下来就是利用深度学习等手段对信息进行提取、识别。将多种传感器的

4、信息相互融合并不是一件容易的事儿，可以利用韦伯斯的误差反向传播算法和先进的数字摄像技术对外界事物进行准确识别。自动驾驶的感知系统不仅包括它的“眼睛”，也包括它的“大脑”——高精度地图。人类驾驶者会调用记忆屮熟悉的道路场景来辅助驾驶,自动驾驶也会通过高精度地图获取必要的环境信息，特别是相对固定、更新周期较长的信息，如交通信号灯（请注意，这里是指物理的“灯”本身而非“灯的信号”即红、黄、绿）、车道标记、路缘等信息。这些信息还可以与传感器所获得的“即时信息”相印证，从而实现“多传感器融合”的效果一一就像我们走路，不仅会用眼睛看前面的路，还会用耳朵听身后的车，甚至会

5、用鼻子闻路边店里周黑鸭的香气一样。因此,自动驾驶去“感知”的不仅仅是“眼睛”，也有“大脑”。自动驾驶的决策系统自动驾驶决策系统负责路线规划和实时导航。这里主要涉及高精度地图，又称“高清数字地图”。无人驾驶汽车用的并不是普通的导航地图，它在精确度和信息量上和普通地图差别很大，因而被称为“高精度地图”。普通地图比较粗糙一一因为我们人类的认知能力足以“脑补”,通过简单二维线条的表示就明了了道路的走向，线条的交叉点表示路口——十字、丁字或其他一一这让目前的机器来“脑补”就太困难了。高清数字地图的精度一般在厘米级，而且是立体三维的，包含车道线、周围设施的坐标位置等行车

6、辅助信息。与当前人类使用的电了地图相比，自动驾驶的高精度地图还有个重要差异在于，它将收集道路激光雷达的反射强度一一这是一个对人类驾驶者几无价值而对“人工智能驾驶员”意义重大的道路特征，它变化小且慢，是帮助自动驾驶车辆光学雷达定位的一个理想特征值。通过光学雷达扫描获取的信息跟已知的高精度地图信息对比，就可以确定当前车辆的位置。自动驾驶的决策系统不仅需要独立的“智能车辆”，也需要“智能交通系统”的支持，如V2V等。除高精度地图之外，另一个支持路径规划的技术是V2X技术，一般认为它是在V2I技术的基础上发展起来的。V2X意指将车辆和环境联成一个“物联网”，包括车对

7、车、车对基础设施，以及车对行人等一系列通讯系统。如果车辆能够直接“得到”，而不仅仅是“看到”信号灯的信息，就能保证绝对不闯红灯。这里“得到”的意思是，比如在离交通灯还有100米、传感器还“看不到”时候，信号灯就主动"告诉”智能车辆自己的信号状态及变化时长，自动驾驶车辆无需直接“看清”信号灯的内容（“看清”有时是很不容易事情，大雨、暴雪、狂风刮起的塑料袋，以及最常见的一一大货车的遮挡，都足以让车辆的摄像头“看不见”交通信号灯）。此外，如果能够通过V2V提前得知周围车辆的行车意图，就能够很大程度上避免事故的发生。有了高精度数字地图和V2X通讯网络，系统就可以应用

8、搜索算法评估各种驾驶行为所花费的成本，包插信号灯等待