無人駕駛汽車里面到底藏著多少黑科技？

時間：2020-08-28 12:36:01

關(guān)鍵字：無人駕駛汽車車輛定位

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[導(dǎo)讀] 　　從根本上改變了傳統(tǒng)的“人——車——路”閉環(huán)控制方式，將無法用規(guī)則嚴格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請出去，從而大大提高了交

　　從根本上改變了傳統(tǒng)的“人——車——路”閉環(huán)控制方式，將無法用規(guī)則嚴格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性，是汽車工業(yè)發(fā)展的革命性產(chǎn)物。

　　從20世紀80年代開始人類就展開了車輛自主行駛研究。美國是世界上研究自動駕駛汽車最早、水平最高的國家之一。其中谷歌無人駕駛汽車影響力最為廣泛，也是技術(shù)水平最成熟的公司之一。谷歌宣稱其無人駕駛汽車已經(jīng)在公路上安全行駛160多萬公里，期間沒有發(fā)生過任何嚴重的碰撞事故。但是能做到如谷歌自動駕駛車技術(shù)水平的公司寥寥無幾，可見其關(guān)鍵技術(shù)門檻是比較高的。

　　下面談?wù)勛詣玉{駛汽車中幾個關(guān)鍵技術(shù)。

　　環(huán)境感知

　　傳感器探測環(huán)境信息，只是將探測的物理量進行了有序排列與存儲。此時計算機并不知道這些數(shù)據(jù)映射到真實環(huán)境中是什么物理含義。因此需要通過適當?shù)乃惴◤奶綔y得到的數(shù)據(jù)中挖掘出我們關(guān)注的數(shù)據(jù)并賦予物理含義，從而達到感知環(huán)境的目的。

　　比如我們在駕駛車輛時眼睛看前方，可以從環(huán)境中分辨出我們當前行駛的車道線。若要讓機器獲取車道線信息，需要攝像頭獲取環(huán)境影像，影像本身并不具備映射到真實環(huán)境中的物理含義，此時需要通過算法從該影像中找到能映射到真實車道線的影像部分，賦予其車道線含義。

　　自動駕駛車輛感知環(huán)境的傳感器繁多，常用的有：攝像頭、激光掃描儀、毫米波雷達以及超聲波雷達等。

　　針對不同的傳感器，采用的感知算法會有所區(qū)別，跟傳感器感知環(huán)境的機理是有關(guān)系的。每一種傳感器感知環(huán)境的能力和受環(huán)境的影響也各不相同。比如攝像頭在物體識別方面有優(yōu)勢，但是距離信息比較欠缺，基于它的識別算法受天氣、光線影響也非常明顯。激光掃描儀及毫米波雷達，能精確測得物體的距離，但是在識別物體方面遠弱于攝像頭。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣，也會呈現(xiàn)不同的特性。長距離毫米波雷達探測距離長達200米，角度范圍較?。?plusmn;10度），而中距離雷達探測距離為60米，角度范圍較大（±45度）。

　　為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢，彌補它們的不足，傳感器信息融合是未來的趨勢。事實上，已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過此事，比如德爾福開發(fā)的攝像頭與毫米波雷達組合感知模塊已應(yīng)用到量產(chǎn)車上。

　　行為規(guī)劃

　　說到行為規(guī)劃也許大家會比較陌生，我們可以先從路徑規(guī)劃開始講講。路徑規(guī)劃的概念在機器人中使用比較普遍，一般定義為：

　　在具有障礙物的環(huán)境中，按照一定的評價標準，尋找一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)的無碰撞路徑。對于無人車來講，若確定了目標地點的車輛位姿，車輛具體以怎樣一條運動路徑行駛到目標地點，即為路徑規(guī)劃。

　　路徑規(guī)劃其實包含大范圍不考慮運動細節(jié)的全局路徑規(guī)劃以及具體到運動軌跡的局部路徑規(guī)劃。

　　為了將無人車的局部路徑進行形象地歸類、分析，引入了“行為”的概念。車輛在城市道路自主行駛時，它應(yīng)具備車道保持、變換車道、路口直行、路口拐彎、掉頭、繞障、智能啟停、自動泊車等駕駛行為。行為的有序排列及有機銜接，方可完成整個自動駕駛?cè)蝿?wù)。

　　“駕駛行為”是局部路徑中細分出來的行駛單元，當然它的劃分應(yīng)該是多樣性的，主要取決于算法實現(xiàn)。

　　行為與行為之間會保持相對獨立性，但是行為切換時又具有平滑過渡的特征。車輛行駛中，何時采用何種行為，即為行為規(guī)劃（也有稱之為行為決策）。

　　單個駕駛行為，其實目前很多整車廠或科研院所做了相當多的工作，甚至有的已經(jīng)推向市場。如特斯拉的車道保持、自動變道、跟車功能，這些都是駕駛行為的具體實例。但是這些行為如何切換，如何過渡，特斯拉將其交給了人。自適應(yīng)巡航、車道保持、自動變道，都需要駕駛員手動操作后托管給機器，并隨時準備接管駕駛。

　　人在同樣的工況中駕駛車輛，產(chǎn)生的駕駛行為序列是不一樣的，甚至同一行為的具體執(zhí)行區(qū)別也較大，這跟人的性格、安全意識和當時的心情等有關(guān)系。比如，我們在趕時間時，變道次數(shù)會增多，超車的安全系數(shù)會降低；新手開車時，變道時機把握不好，經(jīng)常急剎車等；甚至在面臨事故時，是選擇撞車還是撞旁邊的人，不同的人可能有不同的選擇。這些很多屬于人的高級思維，也涉及到法律、倫理道德，目前機器還很難達到這個層次。但是人工智能或許是解決這一問題的突破口。

　　車輛定位

　　自動駕駛汽車進行全自主行駛時，需要解決三個基本問題：1.車輛在哪；2.往哪兒去；3.怎么去。

　　車輛在哪其實就是對車輛的定位。定位方法有多種，比如衛(wèi)星定位、地面基站定位、視覺或激光定位以及慣導(dǎo)定位等。目前國內(nèi)高校無人車使用衛(wèi)星定位+基站定位方式比較多，后兩種基本沒有涉及到。