自動駕駛車輛是如何理解周邊環(huán)境，并做出駕駛決策的？

全球汽車快訊 據(jù)外媒報道，美國汽車工程師學會（SAEInternational，the Society of Automotive Engineers）將車輛自動化的程度分了六個等級：從0級自動駕駛（我們?nèi)粘Ｊ褂玫某Ｒ?guī)車輛）到5級自動駕駛（無需人員介入操作的車輛）。

目前的技術水平，距5級自動駕駛水平仍遙遙無期，因為有許多駕駛情境，自動駕駛車輛無法像人類駕駛員那樣去應對。

換言之，若汽車業(yè)及學術技術能夠再接再厲，或許5級自動駕駛車輛的到來要比我們的預期早一些。一輛沒有方向盤的汽車，您能想象其運行情況嗎？

讓我們來關注下某些可實現(xiàn)車輛駕駛的自動化操作的促成技術吧，并了解下這類技術是如何被整合到車輛中，從而使轎車、卡車或SUV能夠在街道上自動航行的。

首先，讓我們想象下，我們想要令車輛自動化，該車輛需要以下三要素的輔助：

自動駕駛車輛所需的元件

高清地圖

狀態(tài)與地理定位觀測器

動作操控

在我們計劃解決這類自動駕駛車輛的核心問題時，我們還需要先了解一些背景概念，如：我們所使用的傳感器。

自動駕駛車載傳感器

激光雷達：該遙感法借助脈沖激光器發(fā)射光束，從而完成測距（可變距離）。該技術可掃描道路和樓宇。憑借激光雷達掃描，我們的設備生成云點（從字面上講，就是點的數(shù)據(jù)集），以此來呈現(xiàn)真實世界的環(huán)境。

雷達（無線電定向與測距，radio detection and ranging）：該探測系統(tǒng)采用無線電波來測定目標物的范圍、角度或速度。雷達是一款用于自動駕駛車輛的、簡單的傳感器，盡管其測距能力較近，但相較于激光雷達，其價格相對便宜。目前，我們的車輛已采用雷達技術，將其用于停車時的碰撞規(guī)避功能。

全球（衛(wèi)星）定位系統(tǒng)（GPS）：簡單地說，我們都知道GPS的含義。當您使用所需的智能手機時，你或許需要確定自己在地球上的具體地理定位。當您啟用GPS后，您就擁有了谷歌地圖或其他地理定位相關的功能。

攝像頭：這類重要的車載傳感器使車輛能夠識別真實世界中的目標物和人。得益于機械學習技術的最新發(fā)展，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，自動駕駛車輛可使用攝像頭來實現(xiàn)目標檢測和目標識別。

如今，讓我們關注下自動駕駛的核心方面。

高清地圖

車輛需要完成的頭一件事情就是要探查車輛在全球中的位置。為此，自動駕駛車輛需要配置高清地圖，該地圖含有大量的道路及周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)。打造高清地圖需要耗費大量的精力，目前，有許多公司專注于制作高清地圖，并確保其數(shù)據(jù)處于最新狀態(tài)。

為創(chuàng)建高清地圖，需要結合使用激光雷達和攝像頭，通過掃描來獲取車輛周邊區(qū)域的數(shù)據(jù)，再采用計算機視覺系統(tǒng)來分析數(shù)據(jù)，從而從中提取道路信號、附近車輛及車道目標物。

自動駕駛車輛務必始終了解其處于成熟駕駛路徑中的哪條車道上，包括：所有必要的車道變動。為此，我們采用LANENET，后者是自動駕駛汽車圈內(nèi)使用范圍較廣的程序庫。

狀態(tài)觀測器

狀態(tài)觀測器將協(xié)調(diào)所有車載傳感器的數(shù)據(jù)輸入值，確保車輛始終處于在最新版的高清地圖內(nèi)。為此，該類狀態(tài)觀測器通過接收車輛不同部件發(fā)來的數(shù)據(jù)輸入值，然后再整合該類數(shù)據(jù)。

不同的情境可能會偏重不同類型的傳感器。舉個例子，若車輛在隧道內(nèi)行駛，GPS信號可能不太穩(wěn)定，該狀態(tài)觀測器可能會依賴激光雷達、雷達等其他傳感器及輪胎的動能來更新車輛的地理定位。

同時，在高速公路（或英國的高速公路）上行駛時，在前方行駛的卡車或許會遮擋車載激光雷達，阻止其感知車輛外部的環(huán)境。在這種情況下，我們的自動駕駛車輛將像瞎子一樣，無法感知周邊環(huán)境。

但若有可靠的高清地圖及GPS信號的輔助，我們的車輛就能非常清楚地了解到其前方的路況（確定是在下個路口還是在下下個路口駛離高速）。

自動駕駛車輛是如何理解其周邊世界／環(huán)境的？

車載計算機負責駕駛車輛，車載系統(tǒng)與云端相連，可獲得詳細的、基于云端的地圖數(shù)據(jù)，包括以下數(shù)據(jù)：

交通標志和交通燈

實體目標，包括：樓宇、消防栓和路燈柱

行為要素，如：限速和駕駛規(guī)范

車載系統(tǒng)可識別真實世界和地圖間的差異之處，然后同時更新本地和云端的地圖信息，使得網(wǎng)絡中的其他車輛也能因此而受益。

憑借一份可靠的地圖，車輛的自動駕駛系統(tǒng)可聚焦于環(huán)境中的動態(tài)要素，如：其他車輛和行人

最后，狀態(tài)觀測器將接受自動駕駛車輛的多個車載傳感器所發(fā)來的數(shù)據(jù)并將其融合。所有車載傳感器的數(shù)據(jù)發(fā)送頻率并非完全一致。激光雷達每毫秒可提供許多次脈動（pulsations），而GPS的更新時間略長。狀態(tài)觀測器可將不同輸入數(shù)據(jù)的數(shù)值相統(tǒng)一。

運動規(guī)劃器

運動規(guī)劃器是一個大型的算法數(shù)據(jù)集，其將基于車輛的行駛路徑發(fā)揮作用。運動規(guī)劃器負責動作。若我們旨在令一輛自動駕駛車輛從A點行駛到B點，首選方案可能是向前開（或是倒車亦或是轉向）。

運動規(guī)劃器負責確定車輛抵達目的地所需采用的操作。該部件將幫助車輛了解障礙物將于何時阻擋車輛的去路，而運動規(guī)劃器則要求進行緊急剎車。當車輛需要變道時，運動規(guī)劃器將要求做出切換車道的操作。

當沉浸到自動駕駛車輛的世界中時，上述內(nèi)容是需要考慮的基本概念。在自動駕駛車輛的研發(fā)過程中，盡管我們還需要考慮諸多程序庫、算法、車輛架構，但您現(xiàn)在應該對自動駕駛車輛的自動化打造有了一個基礎的了解了吧。（本文為編譯作品，所用英文原文和圖片選自builtin）