誰是幕后英雄？ 自動駕駛背后的技術

不久前，Google公司的AlphaGo在棋盤上血洗了韓國棋王李世石，一時間人們驚呼電腦替代人腦的時代即將到來。在這股浪潮地推動下，人們自然而然的聯(lián)想起全自動駕駛汽車普及速度加快。當然，未來還存在眾多變數(shù)，與其不切合實際的空想，不如讓我們看看在其普及背后，有哪些幕后英雄在進行著不懈的努力。

-抗干擾的“感知器官”

無論是現(xiàn)階段以車道保持、自適應巡航為首的輔助駕駛系統(tǒng)，還是已經(jīng)量產(chǎn)的以駕駛員為核心，部分情況下自動駕駛的技術，乃至將來的全自動駕駛，其作出準確判斷的依據(jù)同我們通過器官了解這個世界的方法類似，需要收集大量信息。當然，在汽車上，這些“器官”就變成了雷達、紅外線傳感器與攝像頭。

正是由于它們獲取到的各類信息是處理系統(tǒng)做出判斷的根本依據(jù)，其收集到的信息數(shù)量、質(zhì)量將會直接左右最終判斷的準確性。因此，近些年，傳感器作為自動駕駛技術中最重要的幕后英雄正在完成不斷的進化。

-更快捷的網(wǎng)絡

若干年前，當我們的溝通還僅限于打電話、發(fā)短信時，普通的2G網(wǎng)絡便足矣滿足我們的需求。當人們渴望獲得更多信息時，微信、視頻成為了人們溝通時新的手段，網(wǎng)絡也不斷升級為3G、4G。車輛對于周邊信息的需求目前也處于爆發(fā)式增長階段，這就對網(wǎng)絡提出更高的要求。

隨著云技術、V2V、V2C技術的研發(fā)，網(wǎng)絡成為車與車之間、車與環(huán)境間各類信息傳輸?shù)募~帶。換言之，車輛與環(huán)境中其他成員的信息傳遞若因為傳輸網(wǎng)絡存在堵塞，那么，其勢必會影響未來全自動駕駛判斷的準確性。

-更細膩的的地圖

隨著自動駕駛技術的不斷發(fā)展，研發(fā)人員收集到的各種信息，對主動駕駛系統(tǒng)判斷邏輯不斷優(yōu)化，從原來的根據(jù)當前路面情況進行反饋，逐漸發(fā)展為根據(jù)路況提前進行預判，這其中的轉變簡言之便是由被動接受變?yōu)橹鲃舆x擇。當然，令這一切變?yōu)榭赡艿某朔€(wěn)定、高速的網(wǎng)絡外，其幕后英雄還有高精度地圖。

傳統(tǒng)的雷達、紅外線、攝像頭收集到的信息只能成為其判斷所需的部分條件，處理系統(tǒng)迫切的需要更廣闊的視野，或者說未來的處理系統(tǒng)需要對整個行車環(huán)境，乃至包括周邊建筑物在內(nèi)的所有環(huán)境信息。除了實時交通信息外，高精度地圖是能夠提供更豐富交通信息的載體，也是為自動駕駛提供預判決策的基礎之一。不過由于其他因素，短時間內(nèi)開放使用權限還有一定障礙。

-更強悍的硬件

當各類傳感器收集到豐富的信息后，便是處理器大顯身手的時候了。顯而易見的，這也是對處理器性能的一場考驗，當呈幾何級數(shù)增長的信息涌入之時，如何快速、準確的將這些繁雜的信息準確的分析、歸類并給下一步的執(zhí)行器下達命令需要現(xiàn)有硬件系統(tǒng)進一步發(fā)展。

-更智能的邏輯程序

從收集信息到處理信息及至最終的執(zhí)行，這環(huán)環(huán)相扣的過程就像開頭聊到的一樣，同我們?nèi)祟愓J知、判斷并影響這個世界的過程十分類似。因此，研發(fā)人員的自身能力也成為了影響自動駕駛發(fā)展的因素之一。

同時，由于需要適應不同國家地區(qū)人們的駕駛習慣，收集相關信息，研發(fā)人員已開始將自動駕駛試驗車駛上開放道路進行小規(guī)模測試。以沃爾沃為例，明年其將在哥德堡挑選100名體驗者，通過他們的駕駛情況完善整個系統(tǒng)，未來這項測試也將在我國進行。

-更安全的系統(tǒng)

提及車輛安全性，人們想大多首先想到的是車輛被動安全性表現(xiàn)，當全自動駕駛普及后，交通事故的發(fā)生率或?qū)⒋蠓档?。那么，對于安全性的開發(fā)可以就此告一段落了嗎？當然不，相反的，車輛安全性開發(fā)將向著新方向發(fā)展。

另一方面，車輛的安全性還體現(xiàn)在軟件層面，或者說車輛安全性的開發(fā)將包含更多內(nèi)容，例如以各類數(shù)據(jù)作為判斷依據(jù)的系統(tǒng)應對黑客攻擊的穩(wěn)定性，以及整個系統(tǒng)在各類復雜環(huán)境下的穩(wěn)定性等等問題都需要更多領域的研發(fā)人員協(xié)力配合。

全文總結：

隨著各類技術的不斷發(fā)展，近些年已經(jīng)從實驗室中的理論開發(fā)模型，逐漸走向開放道路測試。它的普及不僅能解放駕駛者的雙手，降低交通事故發(fā)生的概率，同時還能起到降低燃料消耗等積極作用。為了達到全自動駕駛這一遠期目標，以傳感器、高精密度地圖、邏輯判斷為首的眾多幕后英雄早已進行著不懈的努力，我們圓夢全自動駕駛的一天為時不遠。