關(guān)于自動(dòng)駕駛的全面解析

車輛定位

自動(dòng)駕駛中車輛精確定位的方法主要有3種：

第一種是通過(guò)高精度的差分GPS+慣性導(dǎo)航IMU來(lái)完成，GPS定位精度高，但是刷新速度較慢，IMU刷新速度快，但是存在累積誤差，兩者配合使用剛好可以獲得快速且精確的位置信息。

第二種是通過(guò)激光雷達(dá)+高精度地圖來(lái)定位，將激光雷達(dá)掃描周圍環(huán)境所獲得的點(diǎn)云與高精度地圖進(jìn)行比對(duì)和匹配，從而獲得位置信息。

第三種是通過(guò)攝像頭圖像數(shù)據(jù)+視覺(jué)地圖來(lái)定位，將攝像頭在行駛過(guò)程中拍攝到的圖像數(shù)據(jù)，包括圖像靜態(tài)信息和圖像間的移動(dòng)信息，與視覺(jué)地圖進(jìn)行比對(duì)和匹配，可以獲得位置信息?；蛘邚膱D像中提取一些關(guān)鍵目標(biāo)及其精確的幾何特征(如車道線、地面標(biāo)記、交通標(biāo)牌、紅綠燈等)，將其和高精度地圖中存儲(chǔ)的信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)和匹配，完成定位功能。

環(huán)境理解

包括物體識(shí)別和物體追蹤，比如行人識(shí)別、車輛識(shí)別、車道識(shí)別、交通標(biāo)識(shí)識(shí)別、行駛中車輛的追蹤、行動(dòng)中行人的追蹤等。深度學(xué)習(xí)在這些應(yīng)用中展現(xiàn)出了比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)更好的性能，從而被廣泛應(yīng)用。

行為預(yù)測(cè)

人類智能在駕駛中體現(xiàn)在可以根據(jù)動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境實(shí)時(shí)調(diào)整駕駛策略，同樣機(jī)器也需要對(duì)車輛周邊的人、車、物的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而做出安全駕駛決策。

行動(dòng)規(guī)劃

根據(jù)車身狀態(tài)數(shù)據(jù)、局部環(huán)境數(shù)據(jù)做出當(dāng)下最優(yōu)的行動(dòng)選擇，包括加速、剎車、變換車道、轉(zhuǎn)彎等。

路徑規(guī)劃

從出行需求出發(fā)，在高精度地圖的基礎(chǔ)之上，根據(jù)全局路網(wǎng)數(shù)據(jù)和宏觀交通信息，繪制一條從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)行車路徑。

實(shí)事求是地說(shuō)，國(guó)內(nèi)真正進(jìn)入到?jīng)Q策層的企業(yè)不多，有做園區(qū)、機(jī)場(chǎng)擺渡車的馭勢(shì)科技，做高速公路貨運(yùn)的圖森互聯(lián)，還有做園區(qū)無(wú)人車和干預(yù)輔助類高級(jí)ADAS系統(tǒng)的智行者。你們聽(tīng)說(shuō)過(guò)的那些單目、雙目、環(huán)視視覺(jué)ADAS公司實(shí)現(xiàn)的大多是預(yù)警提示類功能，如碰撞預(yù)警、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)等，只是停留在感知層面，沒(méi)有涉及到?jīng)Q策。相比之下國(guó)外在決策層探索的企業(yè)就很多了，Drive.ai，Comma.ai，nuTonomy，zoox，F(xiàn)araday，Cruise，Otto，Navya等等。國(guó)內(nèi)的路況確實(shí)比國(guó)外復(fù)雜得多，再加上中國(guó)政府還不允許自動(dòng)駕駛車輛上路路測(cè)，這些都制約著國(guó)內(nèi)企業(yè)在決策層發(fā)力。

識(shí)別算法業(yè)內(nèi)有KITTI(用于評(píng)測(cè)目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、語(yǔ)義分割等)和Cityscapes(用于評(píng)測(cè)像素級(jí)場(chǎng)景分割和實(shí)例標(biāo)注等)等公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)測(cè)，但是對(duì)決策質(zhì)量和規(guī)劃能力的好壞還沒(méi)有統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，因而無(wú)從判斷各家技術(shù)能力的強(qiáng)弱，只能從公布的Demo中窺測(cè)一二。

執(zhí)行層

自動(dòng)駕駛的執(zhí)行層離不開和車載控制系統(tǒng)的深度集成，可惜車廠和Tier1出于自我保護(hù)，不愿意對(duì)外開放車輛控制總線，一些創(chuàng)企無(wú)法對(duì)原車做改動(dòng)，不得已只能另外附加一套電機(jī)裝置，通過(guò)電機(jī)拉動(dòng)鋼絲繩，鋼絲繩再拉動(dòng)油門、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向等裝置完成執(zhí)行動(dòng)作。這種做好確實(shí)非常笨拙，操控性和可靠性很差，根本無(wú)法體現(xiàn)自動(dòng)駕駛的優(yōu)勢(shì)。真正的自動(dòng)駕駛必須要將決策控制信息與車輛底層控制系統(tǒng)深度集成，通過(guò)線控技術(shù)完成執(zhí)行機(jī)構(gòu)的電控化，達(dá)到電子制動(dòng)、電子驅(qū)動(dòng)和電子轉(zhuǎn)向。

歸根結(jié)底，自動(dòng)駕駛的落腳點(diǎn)在“駕駛”不在“自動(dòng)”，“大腦”再發(fā)達(dá)也要靠“雙腳”來(lái)行走。不把人工智能算法落地到車輛的控制執(zhí)行，你永遠(yuǎn)不知道有多少dirty work要做。例如車的轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、加速，你究竟要把方向盤打多大何時(shí)回輪、剎車踩多大、

歸根結(jié)底，自動(dòng)駕駛的落腳點(diǎn)在“駕駛”不在“自動(dòng)”，“大腦”再發(fā)達(dá)也要靠“雙腳”來(lái)行走。不把人工智能算法落地到車輛的控制執(zhí)行，你永遠(yuǎn)不知道有多少dirty work要做。例如車的轉(zhuǎn)向、制動(dòng)、加速，你究竟要把方向盤打多大何時(shí)回輪、剎車踩多大、驅(qū)動(dòng)給多少，人類司機(jī)是憑經(jīng)驗(yàn)來(lái)執(zhí)行的，但是對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，需要很多汽車動(dòng)力學(xué)的knowhow才能完成。如果你只是單純地在計(jì)算機(jī)上跑幾個(gè)Demo，沒(méi)有實(shí)打?qū)嵉厣宪嚶窚y(cè)過(guò)，哪家車廠敢用你的算法?真上路還不得撞得人仰馬翻?那些單靠幾個(gè)博士弄個(gè)算法跑個(gè)測(cè)試集刷刷榜就想出來(lái)融資的初創(chuàng)都是耍流氓。業(yè)內(nèi)人打趣說(shuō)，做自動(dòng)駕駛只要撞死個(gè)人，公司就可以直接倒閉了，融的那點(diǎn)錢還不夠賠償費(fèi)呢!大家所熟知的國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域四大獨(dú)角獸，都未染指自動(dòng)駕駛(商湯只是聲稱可以提供算法支持，和真正做自動(dòng)駕駛還差得遠(yuǎn)呢)，視覺(jué)算法在人臉識(shí)別、安防監(jiān)控領(lǐng)域落地相對(duì)比較容易，但是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域要實(shí)實(shí)在在做車的話還是有很多坑的，這就是為什么國(guó)內(nèi)涉及決策層和控制層的企業(yè)這么少的原因。

中國(guó)人要想碰執(zhí)行層確實(shí)非常難，國(guó)內(nèi)在線控技術(shù)上仍處在研發(fā)初始階段，技術(shù)底子薄，積累時(shí)間不足。國(guó)外車廠和Tier1壟斷了自動(dòng)駕駛控制執(zhí)行部分，同時(shí)它們?cè)诟兄蜎Q策部分也在不遺余力地投入研發(fā)，憑借多年積累的工程能力、產(chǎn)品化能力和汽車經(jīng)驗(yàn)，已有符合車規(guī)的產(chǎn)品成熟量產(chǎn)，對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)來(lái)說(shuō)確實(shí)是不小的壓力。創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以通過(guò)和國(guó)產(chǎn)車廠、國(guó)產(chǎn)供應(yīng)商合作研發(fā)，共同抵制國(guó)外廠商，也可以和深諳執(zhí)行器改裝的團(tuán)隊(duì)合作，介入執(zhí)行層，總之未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)不會(huì)是單個(gè)企業(yè)實(shí)力的比拼，而是生態(tài)聯(lián)盟間的合縱連橫。

自動(dòng)駕駛的基本技術(shù)架構(gòu)

關(guān)于自動(dòng)駕駛的全面解析

上圖是我畫的自動(dòng)駕駛基本技術(shù)架構(gòu)，由車載系統(tǒng)+云端系統(tǒng)組成。

車載部分

感知層各種類型的傳感器采集、接收的數(shù)據(jù)，通過(guò)總線進(jìn)行集成，再通過(guò)數(shù)據(jù)的融合和智能化處理，輸出自動(dòng)駕駛所需的環(huán)境感知信息。車載傳感器的優(yōu)化配置，可以在保證精度和安全性的基礎(chǔ)上，降低整體成本。

主控系統(tǒng)由硬件部分高性能車載集成計(jì)算平臺(tái)和軟件部分智能車載操作系統(tǒng)組成。計(jì)算平臺(tái)融合了傳感器、高精度地圖、V2X的感知信息進(jìn)行認(rèn)知和決策計(jì)算，硬件處理器可以有GPU、FPGA、ASIC等多種選擇，它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)可以參見(jiàn)小研以前的分析文章《AI時(shí)代，我的中國(guó)“芯”》。智能車載操作系統(tǒng)融合了車內(nèi)人機(jī)交互、運(yùn)營(yíng)服務(wù)商、內(nèi)容服務(wù)商的數(shù)據(jù)，為乘客提供個(gè)性化服務(wù)，真正把智能車變成下一個(gè)“互聯(lián)網(wǎng)入口”，目前的主流操作系統(tǒng)包括Android、Linux、Windows、QNX、YunOS(阿里云提供)等。