无人驾驶汽车是新一轮科技革命背景下的新兴技术,集中运用了现代传感技术、信息与通信技术、自动控制技术、计算机技术和人工智能等技术,代表着未来汽车技术的战略制高点,是汽车产业转型升级的关键,也是目前世界公认的发展方向。

什么是无人驾驶汽车?

无人驾驶汽车是室外轮式移动机器人的一种,它依靠人工智能、传感器、定位系统和导航系统的协同合作,让计算机在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆,为人类的交通安全和效率带来全新体验。

无人驾驶汽车是多个技术的整合-黑科技

无人驾驶演进的阶段,其实是车辆操控权由人逐步交给计算机系统的一个过程。

Level 0 意味着没有自动驾驶,司机要负责控制一切。

Level 1 则意味着车辆进阶到了辅助驾驶阶段,在行驶中辅助系统能为司机分担不少任务(如 ACC)。

Level 2 意味着车辆进入半自动化状态,不过司机需要全程监控系统。同时,至少一个车载系统(如巡航控制和车道保持)实现全自动化。

Level 3 代表有条件的自动驾驶。司机需要时刻监控系统并在关键时刻介入。当然,一些安全功能也会在某些情况下自动介入。

Level 4 就是高级别的自动驾驶了,不过它无法覆盖所有的驾驶情况(如恶劣气候),且受到车辆操作设计的限制。不过,司机无需继续监控路况了。

Level 5 是自动驾驶的终极状态,车辆能应对任何状况,司机们宣告彻底失业。

无人驾驶汽车是多个技术的整合-黑科技

无人驾驶并不是单点的技术,而是多个技术的整合。首先,来看看无人驾驶的整体技术架构,大概可以分为三大模块:算法、系统以及云平台。

在车辆端,上层是算法模块,包括传感(如何更好的获取环境数据)、感知(如何更好的理解车辆周围环境,包括定位,物体识别,物体追踪)以及决策(在了解环境后如何更好的做出决策,包括路径规划,行为预测和障碍物躲避等)三个部分;下层则是操作系统和硬件平台。

而在云端,则有一个无人驾驶的云平台,其上囊括了高精地图、模型训练、模拟计算以及数据存储等几块内容。

一、定位(Localization)

无人驾驶汽车行驶过程中最重要的是要知道自身处在什么位置上,只有这样才知道要怎么去往目的地。目前应用比较多的定位技术有以下五种。

1、GPS

2、激光雷达和高精地图

3、视觉

4、轮速计

5、传感器融合

二、感知(Perception)

感知就是理解环境,要做感知,需要的是一个数据集。在无人驾驶行业,有一套通用的数据集——KITTI数据集,里面有不同的数据,包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。

1、物体检测

2、场景

3、物体追踪

三、决策和控制(Planning and Control)

最上方的感知系统可以感知行人的位置、速度及态势,然后将这些信息传送给预测模块,预测行人是往前还是往后,速度多快。而下方的定位数据流进来之后,全局的路径规划模块就会将这些路径传入到最核心的控制决策模块——其中包括行为决策、动作决策和反馈控制。最后,这些信号会传送给CAN-BUS,由车辆来执行。

四、端系统(Client System)

任何一个复杂的系统都需要一个操作系统来辅助它实现功能,这样才不至于混乱。在处理器中,其实运行了各类算法,包括感知、定位、全局路径规划等算法。然后再实现对车辆本身的控制,包括动作控制、方向控制。

五、云平台(Cloud Infrastructure)

无人驾驶车辆每秒最多可以产生2GB的裸数据,怎样利用这大量的数据去帮助无人驾驶做得更好,怎么样去搭建一个云平台去更好地服务无人驾驶的作业,这是个很大的挑战。云平台底层就是存储和计算。

云平台有三方面的具体应用:

1、模拟计算

2、高精地图的制作

3、模型训练

无人驾驶汽车是多个技术的整合-黑科技

小结

其实从辅助驾驶向部分无人驾驶、完全无人驾驶过渡过程中,交通事故责任出现一种由人类转向汽车制造商的趋势,那么出于对庞大法律责任的考虑,无人驾驶汽车制造商可能因为安全隐患而考虑限制汽车能力,最后导致高新科技无法充分地投入社会中。

无人驾驶汽车何时能顺利进入我们的生活,不仅仅取决于技术成熟度,也可能与社会大众的接受程度、政策立法管制有关。