了解無人駕駛汽車原理

無人駕駛汽車

無人駕駛汽車，又稱自動駕駛汽車或輪式移動機器人，是一種運輸動力的無人地面載具。我們理想的無人駕駛汽車是無需人類操作即能從地點A行駛到地點B，不管途中環(huán)境多復(fù)雜天氣多惡劣都由機器自己完成。無人駕駛汽車的核心在于無人駕駛技術(shù)，如果說汽車工業(yè)是制造業(yè)的皇冠，那么無人駕駛技術(shù)就是皇冠上的明珠。

無人駕駛汽車需要多門技術(shù)整合才能實現(xiàn)，它并非是一項單一的新技術(shù)，其中包括雷達、激光雷達、攝像頭、GPS、計算機視覺、決策系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、高精地圖、實時定位、機械控制、能耗散熱管理等等。盡管無人駕駛汽車看起來很科幻，但實際上夢想正在照進現(xiàn)實。

無人駕駛分級

針對無人駕駛汽車自動化的程度一般可以分為6個級別，按照自動化程度從低到高順序分別為Level 0 到Level 5。

Level 0：無任何自動化駕駛功能，行駛過程完全依靠人類司機控制汽車，包括汽車啟動、行駛過程中的各種環(huán)境狀況的觀察、各種操作決策等等。簡單來說，需要人類控制駕駛的汽車都屬于這個級別。

Level 1：單一功能自動化，行駛過程中將部分控制權(quán)交給機器管理，但是司機仍然需要把控整體。比如自適應(yīng)巡航、應(yīng)急剎車輔助、車道保持等等。司機手腳不能同時脫離控制系統(tǒng)。

Level 2：部分自動化，行駛過程中司機和汽車共享汽車控制權(quán)，在某些預(yù)設(shè)環(huán)境下司機能夠完全脫離控制系統(tǒng)，但司機需要隨時待命，且需要在短時間內(nèi)接管汽車。

Level 3：有條件自動化，在有限情況下實現(xiàn)自動行駛。比如在高速路上機器完全負(fù)責(zé)整個汽車的操控，司機可以完全完全脫離控制系統(tǒng)，司機需要隨時待命，但有足夠的預(yù)警時間。

Level 4：高度自動化，在特定道路限定下行駛過程中無需司機介入。司機僅需要設(shè)置好起點和終點即可，剩下的交由汽車自行控制。

Level 5：完全自動化，在任何環(huán)境中行駛都無需司機介入。司機僅需要設(shè)置好起點和終點即可，剩下的交由汽車自行控制。

無線雷達

無線雷達（Radio Detection and Ranging）是汽車上很常見的組件，它的工作原理是發(fā)射出無線電波后經(jīng)過遠(yuǎn)處物體將無線電波反射回來從而達到探測效果。通過無線雷達能夠獲得物體的數(shù)量、大小、運動速度、運動方向等等信息，在無人駕駛領(lǐng)域它經(jīng)常被用于自適應(yīng)巡航和自動緊急制動場景。

雷達向目標(biāo)區(qū)域發(fā)出無線電波，某個物體將無線電波反射回來，便能夠計算兩者之間的距離。距離d=c?t/2，其中t為從無線電波發(fā)射到反射回來的時間間隔，c為光速（3?10的八次方米每秒）。

雷達可用來識別數(shù)百碼之外的物體，并且能夠檢測它的大小及運動速度。但它不能夠捕獲到物體的細(xì)節(jié)。

激光雷達

激光雷達LiDAR(Light Detection and Ranging)，即激光探測及測距系統(tǒng)，是以發(fā)射激光束來探測物體的雷達系統(tǒng)。其工作原理是向目標(biāo)物體發(fā)射大量激光束探測信號，然后接收器處理目標(biāo)反射回來的信號即可獲得目標(biāo)的有關(guān)信息，比如目標(biāo)的距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等信息。無人駕駛汽車的激光雷達一般都安裝在車頂上，不斷地高速旋轉(zhuǎn)對周圍環(huán)境進行掃描，通過它能夠得到周圍物體的三維信息。

激光雷達

激光雷達的測量原理相對比較簡單，比如下圖中車上的激光雷達向目標(biāo)物體發(fā)出一束激光，就可以通過光速來計算距離了，而加上光束的角度后則能得到更多指標(biāo)。

對于實際立體物體，通過激光雷達對整個物體掃描就能夠形成3D點云。激光雷達對目標(biāo)發(fā)射出多個光束，接收器接收反射回來的光束后對信號進行處理，從而形成3D點云。

激光雷達提供了比無線雷達更高分辨率的解決方案，能比無線雷達捕獲更多信息。激光雷達造價貴，運行時需要不停旋轉(zhuǎn)，同時它無法在多霧多塵的天氣工作。

攝像頭

為了捕獲更多的圖像細(xì)節(jié)，我們需要在無人駕駛汽車上增加攝像頭，比如要識別公路上的路標(biāo)。攝像頭能夠得到無人駕駛汽車周圍最準(zhǔn)確的視圖，提供了最高分別率圖像。攝像頭受天氣影響很大，比如晚上攝像頭就影響很大。

對于捕獲到的圖像，要識別里面的物體就需要機器學(xué)習(xí)來加持。而目前流行的圖像識別使用的都是深度學(xué)習(xí)，核心就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理章節(jié)和深度學(xué)習(xí)原理章節(jié)已經(jīng)講解了相關(guān)的原理，所以通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對攝像頭收集的圖像進行處理的核心。

無人車經(jīng)過攝像頭捕獲的鏡頭通過深度學(xué)習(xí)能夠識別出圖像中包含的物體，比如行人、行車、交通路標(biāo)等等。對應(yīng)計算機視覺的物體檢測與物體分類任務(wù)，經(jīng)典的算法包括R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO等等。

超聲波雷達

除了以上傳感器外，無人駕駛汽車一般還會安裝有超聲波雷達。超聲波雷達又稱倒車?yán)走_，很明顯它主要是為倒車做輔助的。它的工作原理是通過超聲波發(fā)射裝置向外發(fā)射超聲波，然后通過接收器接收反彈回來的超聲波，根據(jù)時間差來計算距離。距離d=343?時間/2，其中343位聲波速度，343m/s。超聲波雷達的探測范圍一般在幾米以內(nèi)，探測精度較高，適合用于泊車。

GPS

GPS是最常用的定位技術(shù)，在無人駕駛汽車中會通過其進行定位。GPS的更新頻率為10Hz，所以它缺乏實時性。此外，GPS民用版的誤差能達到好幾米，所以完全靠GPS進行定位導(dǎo)航非常容易導(dǎo)致交通事故。

GPS的定位使用了三邊測量法，衛(wèi)星與接收裝置之間的距離通過傳輸時間來測量距離，然后通過多顆衛(wèi)星的位置便能夠計算接收裝置的位置，GPS一般會使用4顆以上的衛(wèi)星來定位接受裝置的3D位置信息。

下面通過一個例子來理解2D的三邊測量法，比如你的位置與A衛(wèi)星的距離為100km，則你可能的位置是在以A衛(wèi)星為中心的一個圓上。

接著你又向另外一個衛(wèi)星B發(fā)出無線信號，測量的距離時75km，則此時你的位置有兩種可能，就是兩個圓的相交點。

最后向衛(wèi)星C發(fā)出無線信號，測量得出的距離為200km，此時三個圓的相交點就能唯一定位一個位置，這個位置即是你的位置。也就是說三個衛(wèi)星就能確定一個平面上的點，只要坐標(biāo)系建立起來便能得到詳細(xì)的xy值。

高精地圖

高精地圖是無人駕駛汽車重要的支撐，它包含了大量的行車輔助信息，除了能提供精確的定位外，它還能做智能避讓、智能調(diào)速等等。高精地圖能為無人車提供靜態(tài)的感知能力，為無人車提供全局視野，比如道路、交通、基礎(chǔ)設(shè)施等信息。

我們現(xiàn)在日常使用的電子地圖為傳統(tǒng)電子地圖，它能用于查詢地點和導(dǎo)航，主要面向人類駕駛員。而高精電子地圖則能提供比傳統(tǒng)電子地圖更多的信息，主要面向無人車。無人車車身上的傳感器能收集到的主要信息范圍都非常有限，而通過高精電子地圖則能夠?qū)o人車的感知能力范圍大大延伸，而且能夠得到更多準(zhǔn)確的信息。

高精地圖包含了很多輔助信息。比如包括車道的位置、寬度、斜度、類型、曲率等等公路數(shù)據(jù)信息。比如包括交通標(biāo)識、信號燈、障礙物、道路限高、防護欄、樹、圍欄、地標(biāo)等等環(huán)境數(shù)據(jù)信息。如果進一步對高精電子地圖的模型進行抽象，則可以得到更多無人車與車道、交通、基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息。

相比于GPS，高精電子地圖能夠?qū)崿F(xiàn)比GPS高10倍以上的精度，GPS精度一般在幾米，而高精地圖與傳感器協(xié)作則能使精度達到厘米級別。

慣性測量裝置

慣性測量裝置（IMU）是一種測量加速度與角速度的傳感器。無人車一般使用的是中低級慣性傳感器，更新頻率為1kHz，價格為幾千塊。慣性能協(xié)助無人車進行定位，但因為它的誤差會隨著時間而累積，所以只能用于很短時間內(nèi)的定位。

為了方便理解慣性測量裝置的加速度，我們可以將加速度計想象成一個箱子里面懸浮著一個球，它們處于無重力的太空中。當(dāng)我們向左邊施加一個重力加速度（1g）時，球會向X-方向的壁平面產(chǎn)生1g的壓力，然后我們就能夠測量到x軸上的加速度為-1g。

慣性測量裝置還包含了角速度測量功能，陀螺可以繞著支點進行三個自由度的轉(zhuǎn)動。如下面的陀螺儀中間有一根豎軸穿過一個金屬圓盤，圓盤稱為轉(zhuǎn)子，豎軸為旋轉(zhuǎn)軸。為了增加慣性，轉(zhuǎn)子用質(zhì)量大的金屬制成。豎軸外側(cè)由三層不同大小的圓環(huán)嵌套而成，擁有三個方向自由度。角速度的測量則主要是利用角動量守恒定理。

V2X與環(huán)境交互

V2X通信傳感是無人車與周圍環(huán)境的通信協(xié)議，包括車與車通信（Vehicle to Vehicle，V2V）、車與基礎(chǔ)設(shè)施通信（Vehicle to Infrastructure，V2I）、車與行人通信（Vehicle to Pedestrian，V2P）。

V2V通信指無人駕駛汽車之間進行信息交換，比如無人駕駛車之間交換交通狀況。V2I通信指無人駕駛汽車與基礎(chǔ)設(shè)施之間進行信息交換，比如智能停車場與無人駕駛汽車的通信。V2P通信指無人駕駛汽車與行人之間進行信息交換，比如通過智能手機應(yīng)用與無人駕駛汽車通信。

路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃主要解決的問題是找到一條最快最安全的從起點到終點的路徑，路徑規(guī)劃中有很多成熟的算法，比如Dijkstra算法、A*算法、RRT算法等等。無人駕駛汽車的路徑規(guī)劃需要考慮多因素的影響，比如車禍路道、交通擁堵等。

總結(jié)

無人駕駛汽車的核心是感知能力，無人車有四種不同視野的眼睛，包括無線雷達、激光雷達、超聲波雷達和攝像頭，通過它們能得到不同的視野。在定位方面無人駕駛汽車使用GPS與慣性策略裝置，再加上高精電子地圖就能夠?qū)崿F(xiàn)非常精準(zhǔn)的定位。此外，為了能讓無人車與環(huán)境進行通信交互，V2X被提出來，包括V2V、V2I、V2P。

來源：遠(yuǎn)洋號，作者：wj seaboat
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