目前自動(dòng)駕駛L3商業(yè)化技術(shù)已經(jīng)成熟，L4級(jí)/L5級(jí)加速發(fā)展進(jìn)入驗(yàn)證試點(diǎn)階段。本文將為大家科普下目前自動(dòng)駕駛汽車所要涉及哪些核心技術(shù)，到底離真正商用落地，技術(shù)上還需要哪些升級(jí)。
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。目前自動(dòng)駕駛的技術(shù)基本上都源自機(jī)器人，自動(dòng)駕駛可以看做是輪式機(jī)器人加一個(gè)舒適的沙發(fā)。機(jī)器人系統(tǒng)中定位和路徑規(guī)劃是一個(gè)問題，沒有定位，就無法規(guī)劃路徑。厘米級(jí)實(shí)時(shí)定位是目前自動(dòng)駕駛最大的挑戰(zhàn)之一。對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)來說，定位主要靠SLAM與先驗(yàn)地圖（Prior Map）的交叉對(duì)比。SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的縮寫，意為“同時(shí)定位與建圖”。它是指運(yùn)動(dòng)物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計(jì)算自身位置，一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過程。目前，SLAM的應(yīng)用領(lǐng)域主要有機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。其用途包括傳感器自身的定位，以及后續(xù)的路徑規(guī)劃、場景理解。
機(jī)器人定位常見三大類，相對(duì)定位，絕對(duì)定位和組合定位。 自動(dòng)駕駛一般用組合定位，首先本體感受傳感器如里程計(jì)（Odometry）、陀螺儀(Gyroscopes)等，通過給定初始位姿，來測量相對(duì)于機(jī)器人初始位姿的距離和方向來確定當(dāng)前機(jī)器人的位姿，也叫做航跡推測。然后用激光雷達(dá)或視覺感知環(huán)境，用主動(dòng)或被動(dòng)標(biāo)識(shí)、地圖匹配、GPS、或?qū)Ш叫艠?biāo)進(jìn)行定位。位置的計(jì)算方法包括有三角測量法、三邊測量法和模型匹配算法等。從這個(gè)角度而言，IMU也是自動(dòng)駕駛必備的部件。
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，
像GPS、攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、IMU等常見傳感器裝置，都可以被黑客干擾進(jìn)而影響自動(dòng)駕駛的判斷機(jī)制和行駛軌道。比如攻擊激光雷達(dá)讓其辨別不了即時(shí)性不良數(shù)據(jù)，或者是試著干擾他們長期積累的聚合數(shù)據(jù)等等。
V2X是車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間（例如車輛之間、車輛與行人之間、車輛與交通基礎(chǔ)設(shè)施之間）所有通信的通用術(shù)語。 V2X包含有關(guān)汽車及其用戶的個(gè)人信息，因此用戶身份驗(yàn)證和數(shù)據(jù)加密系統(tǒng)至關(guān)重要。
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。
6、高精度地圖
高精度地圖是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必要條件嗎？——Level3及以上是必選項(xiàng)。基于美國SAE協(xié)會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)等級(jí)的劃分，在Level2以下的輔助駕駛階段（ADAS階段），高精度地圖對(duì)整個(gè)輔助駕駛系統(tǒng)來說是一個(gè)可選項(xiàng)。當(dāng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展到 Level3及以上時(shí)，要求車輛在高速公路、停車場泊車等特殊場景中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，高精度地圖的重要性開始凸顯。業(yè)內(nèi)公認(rèn)要想實(shí)現(xiàn) Level3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，高精度地圖將成為必選項(xiàng)。
1）靜態(tài)數(shù)據(jù)是指高精度地圖需要將道路基本形態(tài)（車道線等數(shù)據(jù)），通過地圖或矢量數(shù)據(jù)來正確表達(dá)出來。在靜態(tài)高精地圖模型中，車道要素模型包括車道中心線、車道邊界線、參考點(diǎn)、虛擬連接線等；
2）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是指天氣、地理環(huán)境、道路交通、自車狀態(tài)等需要?jiǎng)討B(tài)更新的數(shù)據(jù)。通過靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的疊加，高精度地圖將最終實(shí)現(xiàn)對(duì)于自動(dòng)駕駛的環(huán)境建模。
7、5G/V2X技術(shù)
車聯(lián)網(wǎng) V2X就是把車連到網(wǎng)或者把車連成網(wǎng)， 包括汽車對(duì)汽車（V2V）、汽車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、汽車對(duì)互聯(lián)網(wǎng)（V2N）和汽車對(duì)行人（V2P）。
