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自動(dòng)駕駛的五大核心技術(shù)是什么

Wildesbeast ? 來源:今日頭條 ? 作者:智車科技 ? 2020-01-12 10:40 ? 次閱讀

自動(dòng)駕駛車是一個(gè)輪式機(jī)器人。自動(dòng)駕駛可以說是一個(gè)涉及了多個(gè)學(xué)科的綜合領(lǐng)域,本文帶你探尋自動(dòng)駕駛的5大主要技術(shù),看看這個(gè)輪式機(jī)器人的大腦、眼睛等都是如何工作的。

1、識(shí)別技術(shù)

和人類的眼睛一樣,這個(gè)輪式機(jī)器人也有它自己的眼睛,用來識(shí)別周邊的車輛、障礙物、行人等路上的情況。

我們眼睛的主要構(gòu)成部分是眼球,通過調(diào)節(jié)晶狀體的彎曲程度來改變晶狀體焦距來獲得實(shí)像。那自動(dòng)駕駛的眼睛是由什么構(gòu)成的呢?答案是傳感器。包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá),還有紅外線、超聲波雷達(dá)等。

你可能會(huì)驚訝,需要這么多眼睛?沒錯(cuò),它是長滿了眼睛的小怪獸,通常擁有10+只眼睛。

其中,最常用的是攝像頭,幾乎是毫無爭(zhēng)議地被所有開發(fā)者采用。它和人類的眼睛最接近,可以看清有顏色的標(biāo)識(shí)、物體,看得懂字體,分得清紅綠燈。但是缺點(diǎn)也不少,比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴(yán)重下降,也不擅長遠(yuǎn)距離觀察。

其次是頗富爭(zhēng)議的LiDAR,即激光雷達(dá)。比較常見的是在車頂,像是頂不停旋轉(zhuǎn)的帽子。原理很簡(jiǎn)單,就是通過計(jì)算激光束的反射時(shí)間和波長,可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無法識(shí)別圖像和顏色。

毫米波雷達(dá)也不得不提一提,因?yàn)樗娜?-可以全天候工作,這使得它不可或缺,即便它無法識(shí)別高度,分辨率不高,也難以成像。但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領(lǐng),站穩(wěn)一席之地。

可以通過下面這個(gè)性能對(duì)比表格,了解主流傳感器的優(yōu)勢(shì)和軟肋。

如此多各式各樣的眼睛,那她的視力一定很好咯?那也未必。你以為星多天空亮,可它們之間能夠互補(bǔ)還好,但也難免會(huì)產(chǎn)生矛盾。這么多只眼睛你要優(yōu)先選擇相信誰,這也是一個(gè)課題叫Sensor Fusion,傳感器融合。根據(jù)每種傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)來綜合評(píng)判信息的準(zhǔn)確度,得到更可靠的最終結(jié)果。傳感器融合的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是,換來一定程度的冗余,即便某只眼睛暫時(shí)失明,也不會(huì)影響它安全前行。

2、決策技術(shù)

通過眼睛識(shí)別得到了周邊環(huán)境,接下來就要充分利用這些信息進(jìn)行理解分析,決定自己該如何走下一步。要完成這項(xiàng)任務(wù)的就是最強(qiáng)大腦。

跟人類的大腦一樣,我們不是天生就會(huì)開車,也不是拿到駕照就成老司機(jī)了。需要一定的知識(shí)積累,自動(dòng)駕駛機(jī)器人也同樣需要。完成大腦中的知識(shí)庫有兩種方式:專家規(guī)則式和AI式。

專家規(guī)則式,英文叫rule-based。即提前編寫好規(guī)則,當(dāng)需要做決定的時(shí)候必須嚴(yán)格遵守這些規(guī)則。舉個(gè)栗子,當(dāng)準(zhǔn)備超車變道時(shí),需要滿足以下條件(這是一個(gè)假專家,僅供參考):道路半徑大于500R(彎道不變道);跟目標(biāo)車道上的前后車的距離都在20m以上;比后車的車速慢不超過5km/h;等等等等。..以上N個(gè)條件同時(shí)滿足時(shí),即可超車變道。

AI式,就是一直很火的人工智能Artificial Intelligence。模仿人類的大腦,通過AI算法對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行理解。或提前通過大量的犯錯(cuò)積累經(jīng)驗(yàn),或事前聽某人指點(diǎn)江山。通過AI式積累知識(shí)庫,會(huì)讓她的反應(yīng)更加靈活。專家也難免有疏忽,更何況交通瞬息萬變,沒有靈活的大腦如何應(yīng)對(duì)我大中華的路況呢?

3、定位技術(shù)

只有知道自己在哪里,才知道自己去哪里。

現(xiàn)今,除了主流的用GPS或GNSS(全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))來定位的方式之外,也有在公路上鋪設(shè)電磁誘導(dǎo)線等方式來實(shí)現(xiàn)定位。高精度GPS定位目前來說最大難題是,山區(qū)和隧道等地理因素對(duì)精度的影響,雖然可以依靠IMU(慣性測(cè)量單元)來進(jìn)行推算,但GPS丟失信號(hào)時(shí)間過長的話,累計(jì)的誤差就會(huì)比較大。

另外,自動(dòng)駕駛專用的3D動(dòng)態(tài)高清地圖帶給了自動(dòng)駕駛更多可能性。因?yàn)橛辛烁咔宓貓D,就可以將自己的位置輕松定位在車道上。

4、通信安全技術(shù)

試想如果被黑客入侵,控制了你的自動(dòng)駕駛車,不僅可以監(jiān)聽到你的秘密談話,還很可能成為殺人工具。黑客可以通過影響傳感器的數(shù)據(jù)而影響決策,或直接介入判斷機(jī)制進(jìn)而影響行駛軌道。

先了解一個(gè)術(shù)語,V2X=Vehicle To Everything。即車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間所有通信的通用簡(jiǎn)稱,包括車輛與車輛之間叫V2V、車輛與行人之間V2P、車輛與交通基礎(chǔ)設(shè)施之間V2I、車輛與網(wǎng)絡(luò)之間V2N等。

V2X包含了汽車和我們的個(gè)人信息,因此在通信的時(shí)候?qū)τ脩舻纳矸蒡?yàn)證和給數(shù)據(jù)加密,這些都必不可少。

5、人機(jī)交互技術(shù)

雖說我們對(duì)自動(dòng)駕駛的印象大多是,不需要人們的干涉,它就能把我們送到任何想去的地方。但是很遺憾,目前的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還做不到這一點(diǎn)。

遇到自動(dòng)駕駛駕馭不了的場(chǎng)景,便會(huì)呼喚你接替它的工作。這時(shí),HMI(人機(jī)界面)就發(fā)揮作用了。它的目標(biāo)是,用最直觀最便捷的方式通知我們,讓駕駛員盡快注意到。

此外,通過觀察分析駕駛員的面部表情和動(dòng)作,判斷其困倦狀態(tài),并通過給駕駛員提供感興趣的話題等方式予以提醒,也是人機(jī)交互多樣化發(fā)展的一個(gè)例子。還有些不僅局限于和車內(nèi)人的互動(dòng),也可以與路上行人進(jìn)行互動(dòng),表達(dá)讓行等意愿。

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