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自动驾驶最核心的技术是什么?
毫米波,车辆,传感器自动驾驶最核心的技术是什么?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
自动驾驶最核心的技术是什么?
回答于 2019-09-11 08:43:50
回答于 2019-09-11 08:43:50
在业界,研究人员一直以来都把自动驾驶系统分为感知层、决策层和底层执行机构的控制。
感知层的作用在于通过传感器(激光雷达、毫米波雷达、摄像头等)感知周围的环境、障碍物,让系统“了解”路况,知道周围有什么,方向是什么。同时,这其中还包含高精度地图,可以与传感器实时数据协同,实时进行导航。
决策层是自动驾驶系统中做出决定的“人”,要对传感器的海量数据进行处理、分析,路线应该怎么规划,前方遇到突发情况如何处理,最终做出合理的决定保证驾驶过程安全、顺利进行。
底层执行机构就是“决策”的执行者,在接收到决策层发出的指令后,对车辆进行控制,完成加速、刹车、转向等实际驾驶动作。
那么在这之中,最核心的到底是什么呢?
自动驾驶的核心技术在于决策。
决策层是自动驾驶技术的脑力担当,而大脑的重要性自然不言而喻了。传感器会对周围环境进行充分感知,从而生成庞大的数据信息,而决策层需要在接受这些信息后,从安全性、舒适性、节能性等多个方面综合考虑,从而找住最优、最合理的驾驶决策,然后将指令发送至执行层,实现车辆的自动驾驶。
无论是提高车辆对环境的感知精度,还是底层执行系统的控制精度,都是优化自动驾驶的性能,但是决策层的研究才是决定自动驾驶能否实现的关键所在。如果决策不合理,即便一款车对环境的感知再精准,对驾驶动作的执行再迅速,最终必然会存在风险,威胁驾驶的安全性。只有当决策合理时,驾驶性能的优越性才能够体现。正因为如此,目前自动驾驶技术的发展瓶颈也聚焦于这里。
当然,我们说自动驾驶的核心技术在于决策层,不是在否定其他技术的研究价值。自动驾驶技术说到底是多个系统协同工作实现的,缺乏任何一个方面都不可能实现。但是,从影响的层级来说,决策在这当中显得更为重要,因为其他层面的技术是为了让车跑得更快,跑得更好,但是决策能力的高低关键在于这辆车能不能跑,跑得安全不安全,这是自动驾驶技术真正能上路使用的前提。
回答于 2019-09-11 08:43:50
自动驾驶如果要做到老司机的水平,甚至超越老司机,就必须要拥有三个核心模块。
感知———思考———行动
感知:
利用各类传感器,如摄像头、雷达、超声波来感知和认识周围的环境。通常需要360°的全环境视图和高精地图配合GPS等来进行精准的定位,并能够检测驾驶员能否有能力控制车辆。
思考:
通过车辆计算机的软件和智能算法执行,处理和解释感知得到的数据。整个过程必须要在非常短的时间内完成,因为如果时速120公里/小时,一秒的时间就足够车辆窜三十几米远了。所以,得要求车辆电脑在毫秒级别就要思考完毕,并得出可靠的预测,规划下一步合适的驾驶策略。
行动:
考虑到周围环境的所有感知数据和定位,能独立、快速、安全、精确地使用动力系统、转向系统和制动系统来移动车辆,使得思考的驾驶策略付诸实践。
这里重点说下感知吧,这也是ADV(自动驾驶汽车)的基础。
点云示例
自动驾驶汽车(ADV)的主要传感器包括:相机、雷达、激光雷达、超声波、定位系统(如GPS)、传声器(声音)。除开这些传感器,ADV还可以从云端或者其他汽车获取周边信息来用于指导驾驶。
这里,ADV为什么要多个传感器,为什么不能只用雷达或者摄像头或者超声波,因为不同传感器的可探测的范围、角度、精度,距离都有不同。
比如摄像头受到光线的限制,无法直观感知立体形状,如要大范围探测,还存在边缘失真的情况。而激光雷达精准度高,可以感知立体形状,且不受光线的影响,黑夜里照样发挥作用,但它识别不了平面图像,比如交通指示牌,交通信号灯,在稍微恶劣天气下也会失去精准度。而毫米波雷达就可以比较适应风沙雨雾等恶劣天气情况。比如超声波测距器虽然廉价,但可以识别障碍物,可以用于倒车提醒。但是它受到距离的束缚,且辨别精度低,也无法动态探测远处。而声音探测器也是需要的,它可以用来识别外界的声音,如周围车辆的警报声,后车急促的喇叭声,人们的呼喊声等。
所以,如果要开发ADV,在驾驶上超过老司机,就需要在成本平衡上去细致感知周围,要大范围和远距离,且能在恶劣的天气下也能正常驾驶,多种传感器的搭配是必须的。
奥迪领航驾驶示意图
说到感知,这里要引一个之前的新闻。
当时记得回答里面众说纷纭,有说感知的融合问题没能辨别出来前方是个卡车,有的说雷达的FOV(水平视场)问题,说雷达没能扫描到卡车(因为雷达仰角向上,而卡车的车尾过低)。
但实际不论小鹏还是蔚来,还是现有车企配置的毫米波雷达+摄像头方案,本身就是很依赖摄像头。
毫米波雷达一般有24GHZ和77GHZ,24GHZ的探测距离短,探测角度(FOV)大,精度低,大概是60-70CM的分辨率。而77HZ的探测距离远,能达到200米以上,但探测角度(FOV)相对小,精度高,大概是20-40CM分辨率。(国内车企采用的大部分是24GHZ毫米波雷达,小鹏、蔚来车型用的毫米波雷达,并未申明是77Ghz.)
即便是77HZ的毫米波雷达,精度也是比较低的,近距离低速下还好,可以分辨出人形、车辆,但稍微远一点距离,几十米开外,加之动态行驶,毫米波雷达基本就属于重度近视,看什么都是花的,只知道前面有个大概的,好像是什么样的轮廓,最后还是要靠摄像头的图片来进行识别。
这也是为什么众多车企都一致说AEB中低速才起作用的原因,因为速度越快,就越要辨别远处的物体。虽然一两百米开外,天气好的情况下摄像头看得清楚,但是毫米波雷达不清楚。而摄像头对于物体的准确判断,则需要大量的实例去喂给AI,告诉他前面那种低矮的不装货的平板,也是货车的一部分,而不是可以忽略的路况。
而感知对ADV的重要性,也可以从下图看出来一二,左右图片是一样的场景,在红外摄像头下的差别。
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