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    1. 企業動態

      媒體報道

      自動駕駛的五大核心技術
      2019-12-27

        自動駕駛車是一個輪式機器人。自動駕駛可以說是一個涉及了多個學科的綜合領域,本文帶你探尋自動駕駛的5大主要技術,看看這個輪式機器人的大腦、眼睛等都是如何工作的。

        1、識別技術

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

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

        你可能會驚訝,需要這么多眼睛?沒錯,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,幾乎是毫無爭議地被所有開發者采用。它和人類的眼睛最接近,可以看清有顏色的標識、物體,看得懂字體,分得清紅綠燈。但是缺點也不少,比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降,也不擅長遠距離觀察。

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

        毫米波雷達也不得不提一提,因為它的全能–可以全天候工作,這使得它不可或缺,即便它無法識別高度,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,站穩一席之地。

        可以通過下面這個性能對比表格,了解主流傳感器的優勢和軟肋。

        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還好,但也難免會產生矛盾。這么多只眼睛你要優先選擇相信誰,這也是一個課題叫Sensor Fusion,傳感器融合。根據每種傳感器的優缺點來綜合評判信息的準確度,得到更可靠的最終結果。傳感器融合的另一個優點是,換來一定程度的冗余,即便某只眼睛暫時失明,也不會影響它安全前行。

        2、決策技術

        通過眼睛識別得到了周邊環境,接下來就要充分利用這些信息進行理解分析,決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。

        跟人類的大腦一樣,我們不是天生就會開車,也不是拿到駕照就成老司機了。需要一定的知識積累,自動駕駛機器人也同樣需要。完成大腦中的知識庫有兩種方式:專家規則式和AI式。

        專家規則式,英文叫rule-based。即提前編寫好規則,當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。舉個栗子,當準備超車變道時,需要滿足以下條件(這是一個假專家,僅供參考):道路半徑大于500R(彎道不變道);跟目標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個條件同時滿足時,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算法對場景進行理解?;蛱崆巴ㄟ^大量的犯錯積累經驗,或事前聽某人指點江山。通過AI式積累知識庫,會讓她的反應更加靈活。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對我大中華的路況呢?

        3、定位技術

        只有知道自己在哪里,才知道自己去哪里。

        現今,除了主流的用GPS或GNSS(全球衛星導航系統)來定位的方式之外,也有在公路上鋪設電磁誘導線等方式來實現定位。高精度GPS定位目前來說最大難題是,山區和隧道等地理因素對精度的影響,雖然可以依靠IMU(慣性測量單元)來進行推算,但GPS丟失信號時間過長的話,累計的誤差就會比較大。

        另外,自動駕駛專用的3D動態高清地圖帶給了自動駕駛更多可能性。因為有了高清地圖,就可以將自己的位置輕松定位在車道上。

        4、通信安全技術

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

        先了解一個術語,V2X=Vehicle To Everything。即車輛與基礎設施之間所有通信的通用簡稱,包括車輛與車輛之間叫V2V、車輛與行人之間V2P、車輛與交通基礎設施之間V2I、車輛與網絡之間V2N等。

        V2X包含了汽車和我們的個人信息,因此在通信的時候對用戶的身份驗證和給數據加密,這些都必不可少。

        5、人機交互技術

        雖說我們對自動駕駛的印象大多是,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,目前的自動駕駛系統還做不到這一點。

        遇到自動駕駛駕馭不了的場景,便會呼喚你接替它的工作。這時,HMI(人機界面)就發揮作用了。它的目標是,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作,判斷其困倦狀態,并通過給駕駛員提供感興趣的話題等方式予以提醒,也是人機交互多樣化發展的一個例子。還有些不僅局限于和車內人的互動,也可以與路上行人進行互動,表達讓行等意愿。(摘自于:每日自動駕駛)

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