【編者按】汽車(chē)成為人們現(xiàn)在出行的主要交通工具，隨著科技的不斷創(chuàng)新，無(wú)人駕駛汽車(chē)受到人們的追捧，其中最具代表的谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)，谷歌宣稱(chēng)其無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)在公路上安全行駛160多萬(wàn)公里前弯，期間沒(méi)有發(fā)生過(guò)任何嚴(yán)重的碰撞事故蚪缀。那么無(wú)人駕駛的關(guān)鍵技術(shù)有哪些呢？這其中有暗藏著那些黑技術(shù)呢恕出？

從根本上改變了傳統(tǒng)的“人——車(chē)——路”閉環(huán)控制方式询枚，將無(wú)法用規(guī)則嚴(yán)格約束的駕駛員從該閉環(huán)系統(tǒng)中請(qǐng)出去，從而大大提高了交通系統(tǒng)的效率和安全性浙巫，是汽車(chē)工業(yè)發(fā)展的革命性產(chǎn)物金蜀。

從20世紀(jì)80年代開(kāi)始人類(lèi)就展開(kāi)了車(chē)輛自主行駛研究。美國(guó)是世界上研究自動(dòng)駕駛汽車(chē)最早的畴、水平最高的國(guó)家之一渊抄。其中谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)影響力最為廣泛，也是技術(shù)水平最成熟的公司之一丧裁。谷歌宣稱(chēng)其無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)在公路上安全行駛160多萬(wàn)公里禁妓，期間沒(méi)有發(fā)生過(guò)任何嚴(yán)重的碰撞事故。但是能做到如谷歌自動(dòng)駕駛車(chē)技術(shù)水平的公司寥寥無(wú)幾央嘱，可見(jiàn)其關(guān)鍵技術(shù)門(mén)檻是比較高的唧痴。

下面談?wù)勛詣?dòng)駕駛汽車(chē)中幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。

環(huán)境感知

傳感器探測(cè)環(huán)境信息馏纱，只是將探測(cè)的物理量進(jìn)行了有序排列與存儲(chǔ)噩五。此時(shí)計(jì)算機(jī)并不知道這些數(shù)據(jù)映射到真實(shí)環(huán)境中是什么物理含義排击。因此需要通過(guò)適當(dāng)?shù)乃惴◤奶綔y(cè)得到的數(shù)據(jù)中挖掘出我們關(guān)注的數(shù)據(jù)并賦予物理含義，從而達(dá)到感知環(huán)境的目的碳携。

比如我們?cè)隈{駛車(chē)輛時(shí)眼睛看前方患漆，可以從環(huán)境中分辨出我們當(dāng)前行駛的車(chē)道線(xiàn)。若要讓機(jī)器獲取車(chē)道線(xiàn)信息绝绊，需要攝像頭獲取環(huán)境影像溃柑，影像本身并不具備映射到真實(shí)環(huán)境中的物理含義，此時(shí)需要通過(guò)算法從該影像中找到能映射到真實(shí)車(chē)道線(xiàn)的影像部分收斑，賦予其車(chē)道線(xiàn)含義稀境。

自動(dòng)駕駛車(chē)輛感知環(huán)境的傳感器繁多，常用的有：攝像頭据德、激光掃描儀鳄乏、毫米波雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)等。

針對(duì)不同的傳感器棘利，采用的感知算法會(huì)有所區(qū)別橱野，跟傳感器感知環(huán)境的機(jī)理是有關(guān)系的。每一種傳感器感知環(huán)境的能力和受環(huán)境的影響也各不相同善玫。比如攝像頭在物體識(shí)別方面有優(yōu)勢(shì)水援，但是距離信息比較欠缺，基于它的識(shí)別算法受天氣茅郎、光線(xiàn)影響也非常明顯蜗元。激光掃描儀及毫米波雷達(dá)，能精確測(cè)得物體的距離系冗，但是在識(shí)別物體方面遠(yuǎn)弱于攝像頭奕扣。同一種傳感器因其規(guī)格參數(shù)不一樣，也會(huì)呈現(xiàn)不同的特性掌敬。長(zhǎng)距離毫米波雷達(dá)探測(cè)距離長(zhǎng)達(dá)200米惯豆，角度范圍較小（±10度）犀刀，而中距離雷達(dá)探測(cè)距離為60米葬籽，角度范圍較大（±45度）。

為了發(fā)揮各自傳感器的優(yōu)勢(shì)饮茬，彌補(bǔ)它們的不足哭逻，傳感器信息融合是未來(lái)的趨勢(shì)。事實(shí)上磷可，已經(jīng)有零部件供應(yīng)商做過(guò)此事躬筐，比如德?tīng)柛ｉ_(kāi)發(fā)的攝像頭與毫米波雷達(dá)組合感知模塊已應(yīng)用到量產(chǎn)車(chē)上。

行為規(guī)劃

說(shuō)到行為規(guī)劃也許大家會(huì)比較陌生荸刁，我們可以先從路徑規(guī)劃開(kāi)始講講帅忌。路徑規(guī)劃的概念在機(jī)器人中使用比較普遍弦银，一般定義為：

在具有障礙物的環(huán)境中，按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)此幕，尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無(wú)碰撞路徑宦衡。對(duì)于無(wú)人車(chē)來(lái)講，若確定了目標(biāo)地點(diǎn)的車(chē)輛位姿签缸，車(chē)輛具體以怎樣一條運(yùn)動(dòng)路徑行駛到目標(biāo)地點(diǎn)尼荆，即為路徑規(guī)劃。

路徑規(guī)劃其實(shí)包含大范圍不考慮運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)的全局路徑規(guī)劃以及具體到運(yùn)動(dòng)軌跡的局部路徑規(guī)劃唧垦。

為了將無(wú)人車(chē)的局部路徑進(jìn)行形象地歸類(lèi)捅儒、分析，引入了“行為”的概念振亮。車(chē)輛在城市道路自主行駛時(shí)巧还，它應(yīng)具備車(chē)道保持、變換車(chē)道坊秸、路口直行麸祷、路口拐彎、掉頭褒搔、繞障阶牍、智能啟停、自動(dòng)泊車(chē)等駕駛行為星瘾。行為的有序排列及有機(jī)銜接走孽，方可完成整個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。

“駕駛行為”是局部路徑中細(xì)分出來(lái)的行駛單元死相，當(dāng)然它的劃分應(yīng)該是多樣性的，主要取決于算法實(shí)現(xiàn)先俐。

行為與行為之間會(huì)保持相對(duì)獨(dú)立性丘三，但是行為切換時(shí)又具有平滑過(guò)渡的特征。車(chē)輛行駛中坷字，何時(shí)采用何種行為许辖，即為行為規(guī)劃（也有稱(chēng)之為行為決策）。

單個(gè)駕駛行為通肋，其實(shí)目前很多整車(chē)廠(chǎng)或科研院所做了相當(dāng)多的工作贮猛，甚至有的已經(jīng)推向市場(chǎng)。如特斯拉的車(chē)道保持璃蓬、自動(dòng)變道闺蜈、跟車(chē)功能，這些都是駕駛行為的具體實(shí)例想祝。但是這些行為如何切換昵人，如何過(guò)渡娱畔，特斯拉將其交給了人。自適應(yīng)巡航誊酌、車(chē)道保持部凑、自動(dòng)變道，都需要駕駛員手動(dòng)操作后托管給機(jī)器碧浊，并隨時(shí)準(zhǔn)備接管駕駛涂邀。

人在同樣的工況中駕駛車(chē)輛，產(chǎn)生的駕駛行為序列是不一樣的箱锐，甚至同一行為的具體執(zhí)行區(qū)別也較大比勉，這跟人的性格、安全意識(shí)和當(dāng)時(shí)的心情等有關(guān)系瑞躺。比如敷搪，我們?cè)谮s時(shí)間時(shí)，變道次數(shù)會(huì)增多幢哨，超車(chē)的安全系數(shù)會(huì)降低赡勘；新手開(kāi)車(chē)時(shí)，變道時(shí)機(jī)把握不好捞镰，經(jīng)常急剎車(chē)等闸与；甚至在面臨事故時(shí)，是選擇撞車(chē)還是撞旁邊的人岸售，不同的人可能有不同的選擇喳卢。這些很多屬于人的高級(jí)思維，也涉及到法律玖远、倫理道德坦妙，目前機(jī)器還很難達(dá)到這個(gè)層次。但是人工智能或許是解決這一問(wèn)題的突破口契惶。

車(chē)輛定位

自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行全自主行駛時(shí)璃帘，需要解決三個(gè)基本問(wèn)題：1.車(chē)輛在哪；2.往哪兒去驳蒙；3.怎么去熬魄。

車(chē)輛在哪其實(shí)就是對(duì)車(chē)輛的定位。定位方法有多種组缎，比如衛(wèi)星定位滔壳、地面基站定位、視覺(jué)或激光定位以及慣導(dǎo)定位等朴轰。目前國(guó)內(nèi)高校無(wú)人車(chē)使用衛(wèi)星定位+基站定位方式比較多武填，后兩種基本沒(méi)有涉及到。

無(wú)人駕駛汽車(chē)?yán)锩娴降撞刂嗌俸诳萍迹?/strong>