自動駕駛主系統(tǒng)安全了解嗎?什么是自動駕駛泛感知系統(tǒng)?

自動駕駛是未來的潮流，與此同時，自動駕駛也是現(xiàn)如今大力發(fā)展的產(chǎn)業(yè)之一。為增進(jìn)大家對自動駕駛的認(rèn)識，本文將對自動駕駛系統(tǒng)安全、自動駕駛泛感知系統(tǒng)、自動駕駛中的車路協(xié)同予以介紹。如果你對自動駕駛具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

1、自動駕駛主系統(tǒng)安全

主系統(tǒng)安全體系即通過車載自動駕駛系統(tǒng)的核心算法層來保證駕駛策略和駕駛行為的安全性， 也可稱為“策略安全”。使用最先進(jìn)可靠的感知與定位算法、 預(yù)測決策規(guī)劃與控制算法來應(yīng)對道路行駛中的各種場景， 尤其是需要保證在遇到難度場景時也可以從駕駛策略和行為上確保安全。

自動駕駛主系統(tǒng)安全是軟硬件組合套件的安全設(shè)計。軟件算法是整個自動駕駛系統(tǒng)的核心， 典型的 L4 級自動駕駛算法系統(tǒng)架構(gòu)主要包括車載操作系統(tǒng)、 環(huán)境感知、 高精地圖與定位、 預(yù)測決策與規(guī)劃、 控制與執(zhí)行模塊等。

2、操作系統(tǒng)

基礎(chǔ)操作系統(tǒng)是運(yùn)行在自動駕駛汽車上用于管理、 調(diào)度、 控制車載軟硬件資源的基礎(chǔ)軟件。其主要任務(wù)是為自動駕駛系統(tǒng)提供任務(wù)實(shí)時調(diào)度、 實(shí)時計算任務(wù)資源隔離、 實(shí)時消息通訊、 系統(tǒng)級訪問控制等能力， 有效管理系統(tǒng)資源， 提高系統(tǒng)資源使用率， 向無人車算法模塊屏蔽硬件軟件物理特性及操作細(xì)節(jié)， 承載運(yùn)行感知、 定位、 規(guī)劃決策與控制等自動駕駛核心組件。操作系統(tǒng)具有高穩(wěn)定、 實(shí)時性、 低時延(反應(yīng)速度高于人類駕駛員 250ms) 等特點(diǎn)。

3、泛感知系統(tǒng)

環(huán)境感知是自動駕駛的前提條件。環(huán)境感知系統(tǒng)融合激光雷達(dá)、 毫米波雷達(dá)、 攝像頭等多傳感器的優(yōu)勢， 實(shí)現(xiàn)車身周圍 360 度視距， 在復(fù)雜變化的交通環(huán)境中穩(wěn)定檢測并跟蹤交通者的行為和速度朝向等信息， 為決策規(guī)劃模塊提供場景理解信息。

感知算法采用多傳感器融合的框架， 能夠提供最遠(yuǎn) 280 米外的障礙物的檢測?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)及海量的自動駕駛數(shù)據(jù)， 能夠準(zhǔn)確的識別出障礙物類型、 并穩(wěn)定跟蹤障礙物行為，為下游決策模塊提供穩(wěn)定的感知能力。基于多傳感器融合方案的感知系統(tǒng)， 通過異源感知通路形成冗余， 為自動駕駛系統(tǒng)提供高容錯能力從而提升系統(tǒng)安全。除此之外， 感知算法還通過水霧噪聲識別、 低矮障礙物檢測、 異形交通信號燈和標(biāo)識的檢測等能力， 有效支持場景擴(kuò)展。在紅綠燈識別上， 可將自車感知識別的紅綠燈燈色和倒計時與高精地圖提供的先驗(yàn)信息進(jìn)行交叉驗(yàn)證， 同時提高臨時紅綠燈識別能力， 確?？煽啃院桶踩浴?

高精地圖與高精定位為自動駕駛車輛提供預(yù)先的道路信息、 精準(zhǔn)的車輛位置信息和豐富的道路元素數(shù)據(jù)信息， 強(qiáng)調(diào)空間的三維模型以及精度， 非常精確的顯示路面上的每一個特征和狀況。高精地圖與定位采用激光雷達(dá)、 視覺、 RTK 與 IMU 多傳感器融合的方案， 通過多種傳感器融合使得定位精度可以達(dá)到 5-10 厘米， 滿足 L4 級自動駕駛需求。

4、車路協(xié)同

車路協(xié)同自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎(chǔ)上， 通過車聯(lián)網(wǎng)將“人-車-路-云”交通參與要素有機(jī)地聯(lián)系在一起， 實(shí)現(xiàn)車與車、 車與路、 車與人之間動態(tài)實(shí)時信息交互共享， 保證交通安全。車路協(xié)同自動駕駛通過信息交互協(xié)同、 協(xié)同感知與協(xié)同決策控制， 可以極大地拓展單車的感知范圍、 提升感知的能力， 引入高維數(shù)據(jù)為代表的新的智能要素， 實(shí)現(xiàn)群體智能?？梢詭椭鉀Q單車智能自動駕駛遇到的技術(shù)瓶頸， 提升自動駕駛能力， 從而保證自動駕駛安全， 擴(kuò)展自動駕駛設(shè)計運(yùn)行域(Operational Design Domain， ODD) 。

例如， 車路協(xié)同自動駕駛可以解決單車智能易受到遮擋、 惡劣天氣等環(huán)境條件影響， 在動靜態(tài)盲區(qū)/遮擋協(xié)同感知方面的問題。單車智能自動駕駛受限于傳感器感知角度限制， 在出現(xiàn)靜態(tài)障礙物或動態(tài)障礙物(如大型車輛) 遮擋時， AV 無法準(zhǔn)確獲取盲區(qū)內(nèi)的車輛或行人的運(yùn)動情況。車路協(xié)同則通過路側(cè)多傳感器部署， 實(shí)現(xiàn)對多方位、 長距離連續(xù)檢測識別，并與 AV 感知進(jìn)行融合， 實(shí)現(xiàn)自動駕駛車輛對盲區(qū)內(nèi)車輛或行人的準(zhǔn)確感知識別， 車輛可提前做出預(yù)判和決策控制， 進(jìn)而降低事故風(fēng)險。

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