無(wú)人駕駛依賴(lài)幾種先進(jìn)技術(shù)，這些互為補(bǔ)充的技術(shù)感知周?chē)h(huán)境、進(jìn)行自我導(dǎo)航。究竟這些技術(shù)如何協(xié)同工作?

　　除了Waymo等知名的領(lǐng)頭羊之外，又有哪些公司在推動(dòng)這個(gè)行業(yè)發(fā)展感知能力，無(wú)人駕駛汽車(chē)必須要能夠識(shí)別交通信號(hào)和標(biāo)志，以及其他汽車(chē)、自行車(chē)和行人。它們還必須能感知前方物體的距離和速度，以便作出對(duì)應(yīng)反應(yīng)。

　　攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺(jué)，攝像頭普遍用于無(wú)人駕駛車(chē)輛和配備先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的車(chē)輛，是無(wú)人駕駛環(huán)境下一種重要的感知設(shè)備。

　　攝像頭可以識(shí)別顏色和字體，幫助檢測(cè)道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和街道標(biāo)記——這是其相對(duì)于雷達(dá)和激光雷達(dá)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。不過(guò)，在檢測(cè)深度和距離上，攝像頭遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及激光雷達(dá)。

　　無(wú)人駕駛感知系統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)物體和信號(hào)，以此處理從攝像頭提取的數(shù)據(jù)。

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)軟件需要能夠識(shí)別車(chē)道邊界的具體細(xì)節(jié)(比如，線條顏色和圖案等)，還需要能評(píng)估適當(dāng)?shù)慕煌ㄒ?guī)則，在復(fù)雜交通場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)安全的、與人類(lèi)駕駛行為類(lèi)似的自主駕駛。

　　其中，常用的是攝像頭，它和人類(lèi)的眼睛接近，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(zhǎng)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(jiàn)的是在車(chē)頂，像是頂不停旋轉(zhuǎn)的帽子。原理很簡(jiǎn)單，就是通過(guò)計(jì)算激光束的反射時(shí)間和波長(zhǎng)，可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無(wú)法識(shí)別圖像和顏色。

　　還有，毫米波雷達(dá)，因?yàn)樗梢匀旌蚬ぷ鳎@使得它不可或缺，即便它無(wú)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。

　　其中與安防最密切相關(guān)的當(dāng)屬常見(jiàn)的攝像頭了。當(dāng)前，新的人工智能技術(shù)使得安防攝像頭擁有人臉識(shí)別、車(chē)牌識(shí)別、活體檢測(cè)等功能，成為推動(dòng)安防產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變革力量。而AI的應(yīng)用，也使其他行業(yè)產(chǎn)生對(duì)攝像頭的需求，這其中就包括自動(dòng)駕駛。

　　目前主流自動(dòng)駕駛技術(shù)靠?jī)煞N系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)：一是激光雷達(dá)系統(tǒng)，但成本過(guò)高，推廣不易;另一個(gè)就是視頻監(jiān)控分析系統(tǒng)，這項(xiàng)技術(shù)已較為成熟，價(jià)格低，易推廣。而在自動(dòng)駕駛所有技術(shù)當(dāng)中，基于視像的技術(shù)較為突出，通過(guò)視頻監(jiān)控，可以實(shí)時(shí)分析路況、車(chē)輛及行人信息，輔助汽車(chē)做出有效、及時(shí)的反饋。其中，圖像傳感器性能決定傳輸圖像質(zhì)量，沒(méi)有高質(zhì)量圖像獲取與傳輸，視頻分析準(zhǔn)確性就無(wú)從談起。視頻監(jiān)控與高質(zhì)量圖像傳感器對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)非常重要。

　　未來(lái)，在攝像傳感器性能突破、芯片成本下降以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動(dòng)下，預(yù)計(jì)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)后視/環(huán)視和夜視攝像頭、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)、視鏡替代和行車(chē)記錄儀、駕駛/車(chē)輛接口等應(yīng)用中至少應(yīng)用8-10個(gè)攝像頭。

　　近年來(lái)，汽車(chē)領(lǐng)域?qū)σ曨l監(jiān)控的需求成為拉動(dòng)安防行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的因素。車(chē)載攝像頭處于自動(dòng)駕駛和車(chē)聯(lián)網(wǎng)雙風(fēng)口，市場(chǎng)規(guī)?？臻g巨大，根據(jù)HIS估算，全球車(chē)載攝像頭出貨量將從2014年的2800萬(wàn)個(gè)增長(zhǎng)到2020年的8300萬(wàn)個(gè)，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)20%。安防企業(yè)大舉進(jìn)入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，很大一部分是以自身先進(jìn)安防技術(shù)為背景，尤其是視頻監(jiān)控技術(shù)。

　　決策技術(shù)

　　通過(guò)眼睛識(shí)別得到了周邊環(huán)境，接下來(lái)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。自動(dòng)駕駛機(jī)器人需要完成大腦中的知識(shí)庫(kù)有兩種方式：專(zhuān)家規(guī)則式和AI式。

　　專(zhuān)家規(guī)則式，英文叫rule-based。即提前編寫(xiě)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)例子，當(dāng)準(zhǔn)備超車(chē)變道時(shí)，需要滿(mǎn)足以下條件(這是一個(gè)假專(zhuān)家，僅供參考)：道路半徑大于500R(彎道不變道);跟目標(biāo)車(chē)道上的前后車(chē)的距離都在20m以上;比后車(chē)的車(chē)速慢不超過(guò)5km/h;等等等等...以上N個(gè)條件同時(shí)滿(mǎn)足時(shí)，即可超車(chē)變道。

　　AI式，就是一直很火的人工智能。模仿人類(lèi)的大腦，通過(guò)AI算法對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行理解?；蛱崆巴ㄟ^(guò)大量的犯錯(cuò)積累經(jīng)驗(yàn)，或事前聽(tīng)某人指點(diǎn)江山。通過(guò)AI式積累知識(shí)庫(kù)，會(huì)讓她的反應(yīng)更加靈活。

　　定位技術(shù)

　　目前，除了主流的用GPS或GNSS(全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng))來(lái)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(lái)實(shí)現(xiàn)定位。高精度GPS定位目前來(lái)說(shuō)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(lái)進(jìn)行推算，但GPS丟失信號(hào)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的話(huà)，累計(jì)的誤差就會(huì)比較大。

　　另外，自動(dòng)駕駛專(zhuān)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(chē)道上。

　　近日，ARCFOX極狐品牌舉行2021ARCFOX極狐品牌之夜暨上市發(fā)布會(huì)，并發(fā)布了純電轎車(chē)阿爾法S，推出四個(gè)版本，售價(jià)25.19萬(wàn)元~34.49萬(wàn)元。同時(shí)亮相的還有，ARCFOX極狐品牌與華為攜手打造的全球首款搭載3激光雷達(dá)量產(chǎn)車(chē)——阿爾法S 華為HI版。國(guó)產(chǎn)自主無(wú)人駕駛技術(shù)的首款汽車(chē)亮相，標(biāo)志著中國(guó)的無(wú)人駕駛正式開(kāi)啟新征程。

　　無(wú)人駕駛的出現(xiàn)給目前的汽車(chē)行業(yè)帶來(lái)了摧毀性的打擊，為社會(huì)的發(fā)展帶來(lái)了極大的改變。最先發(fā)布實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)的是特斯拉，從當(dāng)前特斯拉所遇到的投訴維權(quán)事件來(lái)看，智能汽車(chē)也遭遇很多技術(shù)不成熟所帶來(lái)的困惑。

　　實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛需要的技術(shù)有哪些呢?接下來(lái)我們通俗易懂地給大家講解實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的技術(shù)。

　　1、無(wú)人駕駛原理：無(wú)人駕駛汽車(chē)是智能汽車(chē)的一種，也稱(chēng)為輪式移動(dòng)機(jī)器人，主要依靠車(chē)內(nèi)的以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主讓汽車(chē)自己擁有環(huán)境感知、路徑規(guī)劃并自主實(shí)現(xiàn)車(chē)輛控制，也就是用電子技術(shù)控制汽車(chē)進(jìn)行的仿人駕駛或是自動(dòng)駕駛。

　　2、視覺(jué)感知技術(shù)：視覺(jué)感知技術(shù)簡(jiǎn)言之就是依靠一個(gè)單目或多目攝像頭可精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)道線、路邊沿、可行駛區(qū)域、車(chē)輛、行人、交通標(biāo)志及交通燈等信息。視覺(jué)感知模塊相當(dāng)于無(wú)人駕駛汽車(chē)的眼和耳，無(wú)人駕駛汽車(chē)通過(guò)視覺(jué)感知模塊來(lái)辨別自身周?chē)沫h(huán)境信息。為其行為決策提供信息支持。視覺(jué)感知包括無(wú)人駕駛汽車(chē)自身位姿感知和周?chē)h(huán)境感知兩部分。

　　3、激光雷達(dá)感知技術(shù)：激光雷達(dá)(LiDAR)是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器，好比人類(lèi)的眼睛，可以確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質(zhì)。它是通過(guò)激光測(cè)距技術(shù)探測(cè)環(huán)境信息的主動(dòng)傳感器的統(tǒng)稱(chēng)。它利用激光束探測(cè)目標(biāo)，獲得數(shù)據(jù)并生成精確的數(shù)字工程模型。激光雷達(dá)由發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng) 、信息處理三部分組成。激光雷達(dá)的工作原理是利用可見(jiàn)和近紅外光波(多為950nm波段附近的紅外光)發(fā)射、反射和接收來(lái)探測(cè)物體，可對(duì)交通參與者和未知目標(biāo)進(jìn)行精確檢測(cè)和跟蹤，適用于自動(dòng)駕駛、車(chē)路協(xié)同等場(chǎng)景。

　　4、多傳感器融合技術(shù)：所謂多傳感器信息融合(MulTI-sensor InformaTIon Fusion，MSIF)，就是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將來(lái)自多傳感器或多源的信息和數(shù)據(jù)，在一定的準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析和綜合，以完成所需要的決策和估計(jì)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程。多傳感器信息融合技術(shù)的基本原理就像人的大腦綜合處理信息的過(guò)程一樣，將各種傳感器進(jìn)行多層次、多空間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化組合處理，最終產(chǎn)生對(duì)觀測(cè)環(huán) 境的一致性解釋?？勺杂山M合多傳感器數(shù)據(jù)，為系統(tǒng)提供低延時(shí)、高精度、有容錯(cuò)性的感知結(jié)果。

　　Uber上周推出無(wú)人駕駛汽車(chē)載客服務(wù)，并在匹茲堡上路試運(yùn)行，令本已炙手可熱的無(wú)人駕駛技術(shù)受到更加廣泛的關(guān)注。

　　過(guò)去兩年，各大科技公司的無(wú)人駕駛汽車(chē)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的如火如荼。實(shí)際上，從復(fù)雜的自動(dòng)巡航到一些車(chē)輛上安裝的半自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，再到完全能夠自主駕駛的汽車(chē)，無(wú)人駕駛技術(shù)已經(jīng)以很多種形式存在。

　　自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)

　　自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)(Adaptive Cruise Control)是一種智能化的自動(dòng)控制系統(tǒng)，它是在早已存在的巡航控制技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，如今在很多普通車(chē)型以及豪車(chē)上都能見(jiàn)到。

　　在車(chē)輛行駛過(guò)程中，車(chē)上的雷達(dá)、攝像頭以及其他傳感器能夠探測(cè)與其他車(chē)輛的間距。如果間距過(guò)小，這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)讓車(chē)輪適當(dāng)制動(dòng)，并降低發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率，以使車(chē)輛與前方車(chē)輛始終保持安全距離。

　　其成本因車(chē)而異，配備了這個(gè)系統(tǒng)的車(chē)輛價(jià)格區(qū)間非常大。