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“无人驾驶”的技术道路

2019-02-28 17:53:10 江苏金诺化工装备有限公司 阅读

无人驾驶车辆真要跑起来,需求处理感知、决策和执行等层面的技术问题。感知系统也称为“中层控制系统”,担任感知四周的环境,并停止辨认和剖析;决策系统也称为“上层控制系统”,担任途径规划和导航;执行系统又称为“底层控制系统”,担任汽车的加速、刹车和转向。本文以“感知—决策—执行”的次第呈现,是由于这样愈加契合人类的驾驶形式。如,先看看前面——绿灯、四周无行人——搜集信息;然后做出决策——能够通行;最后执行决策——开过十字路口。

自动驾驶的感知系统

感知系统的输入设备详细包括光学摄像头、光学雷达(LiDAR)、微波雷达、导航系统等。这些传感器搜集四周的信息,为感知系统提供全面的环境数据。

光学摄像头是目前最廉价也是最常用的车载传感器,它的一大优点就是能够分辨颜色,因而也成为场景解读的绝佳工具。但其缺陷也很明显:1.缺乏“深度”这一维度,没有平面视觉就无法判别物体和相机(能够换算为车辆)间的间隔;2.对光线过于敏感,过暗或过强的光线以及二者之间的快速切变,比方驶入和驶出隧道都足以影响它的成像。

激光雷达,即应用激光来停止探测和丈量。其原理是向四周发射脉冲激光,遇到物体后反射回来,经过来回的时间差,计算出间隔,从而对四周环境树立起三维模型。激光雷达探测精度高、间隔长;由于激光的波长短,所以能够探测到十分微小的目的,并且探测间隔很长。微波雷达的原理和激光雷达相似,不过它发射的是无线电波而不是激光。微波雷达精度不及激光雷达,但胜在价钱低、体积小,在某些车辆行驶辅助系统中曾经得到了普遍应用。同时,精度低反过来又成了微波雷达的优点,由于它较大的波长能够穿透雾、烟、灰尘等激光雷达难以穿透的障碍,较好免疫恶劣天气。

光学摄像头和雷达丈量在感知环境中相辅相成,共同为无人驾驶车辆提供完好、精确的外部信息。有了“眼睛”接纳信息,接下来就是应用深度学习等手腕对信息停止辨认。将多种传感器的信息互相交融并不是一件容易的事情,能够应用韦伯斯的误差反向传播算法和先进的数字摄像技术对外界事物停止精确辨认。

自动驾驶的感知系统不只包括它的“眼睛”,还包括它的“大脑”——高精度地图。人类驾驶者会调用记忆中熟习的道路场景来辅助驾驶,自动驾驶也会经过高精度地图获取必要的环境信息特别是相对固定、更新周期较长的信息,如交通讯号灯(请留意,这里是指物理的“灯”自身而非“灯的信号”即红、黄、绿)、车道标志、路缘等。这些信息还能够与传感器所取得的“即时信息”相印证,从而完成“多传感器交融”的效果,就像我们走路,不只会用眼睛看前面的路,还会用耳朵听身后的车,以至会用鼻子闻路边食品店里的香气一样。因而,自动驾驶去“感知”的不只仅是“眼睛”,也是“大脑”。

自动驾驶的决策系统

自动驾驶决策系统担任道路规划和实时导航,这里主要触及高精度地图,又称“高清数字地图”。无人驾驶汽车用的并不是普通的导航地图,它在准确度和信息量上与普通地图差异很大,因此被称为“高精度地图”。普通地图比拟粗糙——由于我们人类的认知才能足以“脑补”,经过简单的二维线条的表示就晓得了道路的走向,线条的穿插点表示十字路口——这让目前的机器来“脑补”就太难了。高清数字地图的精度普通在厘米级,而且是平面三维的,包含车道线、四周设备的坐标位置等行车辅助信息。与人类当前运用的电子地图相比,自动驾驶的高精度地图还有一个重要差别在于,高精度地图会搜集道路激光雷达的反射强度——这是一个对人类驾驶者几无价值而对“人工智能驾驶员”意义严重的道路特征,它变化很慢而且小,是协助自动驾驶车辆光学雷达定位的一个理想特征值。经过光学雷达扫描获取的信息跟已知的高精度地图信息比照,就能够肯定当前车辆的位置。

自动驾驶的决策系统不只需求独立的“智能车辆”,也需求“智能交通系统”的支持,如V2V等。在高精度地图之外,另一个支持途径规划的技术是V2X,普通以为它是在V2I的根底上开展起来的。V2X意指将车辆和环境构成一个“物联网”,包括车对车、车对根底设备,以及车对行人等一系列通讯系统。假如车辆可以直接“得到”,而不只仅是“看到”信号灯的信息,就能保证绝对不闯红灯。这里“得到”的意义是,比方在离交通灯还有100米、传感器还“看不到”的时分,信号灯就主动“通知”车辆本人的信号状态及变化时长,自动驾驶车辆无需直接“看清”信号灯的内容(“看清”有时是很不容易的事情,大雨、暴雪天气,狂风刮起的塑料袋,以及大货车的遮挡,都足以让车辆的摄像头“看不见”交通讯号灯)。此外,假如可以提早得知四周车辆的行车企图,就可以很大水平上防止事故的发作。

有了高精度数字地图和V2X通讯网络,系统就能够应用搜索算法评价各种驾驶行为所破费的本钱,包括信号灯等候时间、道路拥堵状况、路面维修状况等,以此取得最佳行驶途径。

自动驾驶的执行系统

执行系统也是底层控制系统,担任执行汽车的刹车、加速、转向的详细操作。工程师们经过特制的“线控安装”控制方向盘和油门,取代人类司机的手和脚,并配置多个处置器组成的子系统,以此来稳定、精确地控制汽车的机械系统。这些子系统,包括引擎控制单元(ECU)、制动防抱死系统(ABS)、自动变速箱控制系统(TCU)等,它们经过一个“总线”来停止内部通讯,在汽车中称作CAN总线协议。

CAN总线最关键的中央在于带宽(bandwidth)和网络稳定性。带宽是指数据在网络中传输的最大速率,通常以每秒几bits为单位来计算。关于无人驾驶汽车来说,精准的控制和快速响应至关重要,这意味着要进步总线带宽的传输速度,对需求处置庞大数据的无人驾驶系统而言存在较高应战。同时处置各个传感器传送过来的数据流时,带宽有时会面临应战,系统速度会大为降落。对整个反响执行过程而言,CAN总线的响应时间变得很慢,这在实践驾驶中是不能承受的。其次,控制的平滑性也影响乘客体验。此外,作为一个网络,数据传输的平安性也不容无视,假如黑客胜利攻击了CAN总线,就能对汽车停止控制。因而,进步底层网络系统的防御才能和网络容错性十分重要。

经过以上感知、决策与执行三个系统分工协作,义务明白地控制汽车的运转,就能够使无人驾驶汽车具备理论上“行驶”的条件。但正如《无人驾驶》一书作者胡迪·利普森和梅尔巴·库曼所指出的,“固然这种技术几近准备就绪,但是这一共同技术所依存的社会环境可能还未准备妥当”。比方,相关立法较为滞后。但是,由于效率和平安方面的优势,我们有理由置信:无人驾驶的时期终将到来。