首頁資訊解構(gòu)自動駕駛：有哪些關(guān)鍵技術(shù)、爆點在哪里、未來趨勢怎樣？

解構(gòu)自動駕駛：有哪些關(guān)鍵技術(shù)、爆點在哪里、未來趨勢怎樣？

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月27日 10:01

近年來，計算機視覺AI技術(shù)發(fā)展迅速，尤其是人工智能的引入大大提升了算法的能力和實用性。騰訊科學(xué)家們認(rèn)為，自動駕駛是在未來十年必定會到來的技術(shù)。其原因何在？自動駕駛具有哪些關(guān)鍵技術(shù)？這些技術(shù)之間如何協(xié)同工作？對物流領(lǐng)域?qū)砟男┯绊懀?/p>

14日，在《中國企業(yè)家雜志》推出的一篇名為《騰訊杰出科學(xué)家寫給2029的信：計算機視覺AI技術(shù)的爆點在哪里？》的文章中指出，在數(shù)不清的視覺AI應(yīng)用中，我們認(rèn)為未來技術(shù)的爆發(fā)點可能來自三個方面：信息的整合和提取、醫(yī)療和自動駕駛。

我們注意到，在文章中騰訊科學(xué)家們強調(diào)，自動駕駛是在未來十年必定會到來的技術(shù)。

下面，我們重點跟大家討論的是自動駕駛，為什么說自動駕駛是未來十年必會到來的技術(shù)？它具有哪些關(guān)鍵技術(shù)？這些技術(shù)之間如何協(xié)同工作？對物流領(lǐng)域?qū)砟男┯绊懀?/p>

自動駕駛及其技術(shù)發(fā)展路線

為什么說自動駕駛是未來十年必會到來的技術(shù)？

在談及這個問題之前，我們先來看看自動駕駛是什么？它的技術(shù)發(fā)展路線又是怎樣的？

首先，自動駕駛，常被人稱作無人駕駛，通常采用激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)作為感知工具，采用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法處理感知工具收集來的動態(tài)路況信息生成安全駕駛相關(guān)的指令。

從硬件上來看，自動駕駛需要具備各類傳感器、控制器、CAN卡、全球定位系統(tǒng)（GPS）以及慣性測量單元（IMU）；軟件上，自動駕駛包含了感知、融合、決策、執(zhí)行等核心部分。

國際汽車工程師協(xié)會（SAE）曾根據(jù)智能化、自動化程度將自動駕駛分為6個層級：無自動化（L0）、駕駛支援（L1）、部分自動化（L2）、有條件自動化(L3)、高度自動化(L4)和完全自動化（L5）。具體如下表：

其中，只有達(dá)到第三級及以上等級才可以理解為是無人自動駕駛。而本文主要探討的正是無人自動駕駛。

目前，隨著無人駕駛車輛技術(shù)的迅速發(fā)展，大部分廠商生產(chǎn)的無人駕駛車輛均能達(dá)到第3級，少部分企業(yè)可以生產(chǎn)第4級別的無人駕駛車輛。目前，國內(nèi)百度、阿里、騰訊、華為等企業(yè)都在自動駕駛層面進行了戰(zhàn)略布局。

國際上，CB Insights曾拆解分析了實現(xiàn)無人駕駛的諸多技術(shù)及公司。

其次，自動駕駛技術(shù)發(fā)展路線。

回顧自動駕駛技術(shù)發(fā)展路線，企業(yè)間的布局也大不不相同。機器學(xué)習(xí)研究會認(rèn)為，自動駕駛有兩條不同的發(fā)展路線：第一種是“漸進演化”的路線，也就是在今天的汽車上逐漸新增一些自動駕駛功能，例如特斯拉、寶馬、奧迪、福特等車企均采用此種方式，這種方式主要利用傳感器，通過車車通信（V2V）、車云通信實現(xiàn)路況的分析。

第二種是完全“革命性”的路線，即從一開始就是徹徹底底的自動駕駛汽車，例如谷歌和福特公司正在一些結(jié)構(gòu)化的環(huán)境里測試的自動駕駛汽車，這種路線主要依靠車載激光雷達(dá)、電腦和控制系統(tǒng)實現(xiàn)自動駕駛。

自動駕駛具有哪些關(guān)鍵技術(shù)？

正如上面所說，自動駕駛包含了定位、感知、融合、決策、執(zhí)行等核心層面，涉及不同的技術(shù)。那么無人駕駛具體都有哪些先進技術(shù)，這些技術(shù)之間究竟如何協(xié)同工作？未來趨勢如何？

1.感知技術(shù)

無人駕駛汽車需要快速識別交通信號和標(biāo)志，以及其他汽車、自行車和行人，并感知其距離和速度，作出對應(yīng)反應(yīng)。

也正因此，無人駕駛汽車通常需要依賴攝像頭及其他傳感器，通過這些傳感器收集數(shù)據(jù)，在以名“傳感器融合”的技術(shù)混合在一起，提供汽車車身周圍的無物理環(huán)境信息。

當(dāng)然，要實現(xiàn)上面這些就需要不同的感知設(shè)備和技術(shù)，即傳感器如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等。

（1）攝像頭

攝像頭主要用來于獲取圖像信息，識別顏色和字體，幫助檢測道路標(biāo)志、交通信號燈和街道標(biāo)記，在自動駕駛解決方案中具有不可替代性。

（2）雷達(dá)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)

汽車通過雷達(dá)發(fā)出無線電波，檢測前方物體的距離、范圍和速度，相比于激光雷達(dá)，雷達(dá)技術(shù)具有檢測范圍更廣、不依賴于更容易出錯的旋轉(zhuǎn)部件、且成本更低的優(yōu)勢。目前，雷達(dá)技術(shù)被廣泛用于無人駕駛汽車和ADAS。

激光雷達(dá)被認(rèn)為是無人駕駛汽車中最強大的傳感器之一，具有高精度、高分辨率的優(yōu)勢，通過激光掃描能精準(zhǔn)創(chuàng)造出汽車周邊環(huán)境的3D模型，以便探測周圍的行人、車輛等。

毫米波雷達(dá)全天候工作能力較強，可與其它傳感器形成互補。如在煙霧環(huán)境中毫米波雷達(dá)工作能力比較強，彌補了攝像頭的劣勢，而在探測行人上，攝像頭的工作能力更強。

這也就是我們所說的融合，通過兩種或多種傳感器間融合的方式取長補短，從而適應(yīng)各種環(huán)境條件。

（3） V2X（Vehicle to Everything傳感器）

V2X，是指通過搭載傳感器、控制器和執(zhí)行器等設(shè)備并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，從而實現(xiàn)汽車與網(wǎng)絡(luò)（V2N）、汽車與汽車（V2V）、汽車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）以及汽車與行人（V2P）之間的通信。不過，該技術(shù)仍處于早期階段。

如果說攝像頭、雷達(dá)等傳感器被認(rèn)為是智能技術(shù)路線的話，V2X則是網(wǎng)聯(lián)路線。它基于不同主體之間的信息交互來實現(xiàn)環(huán)境感知、智能決策和協(xié)同控制，被認(rèn)為是未來自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。

2. 計算機視覺及大數(shù)據(jù)

不管是攝像頭、雷達(dá)，還是 V2X，它們所獲取的環(huán)境信息和數(shù)據(jù)，都需要計算機視覺技術(shù)、云端大數(shù)據(jù)進行分析決策，并最終由控制系統(tǒng)執(zhí)行。

3. 模擬測試

模擬測試對自動駕駛至關(guān)重要，因為它訓(xùn)練指導(dǎo)車輛的算法，也是考量其安全可靠的重要因素之一。

自動駕駛需要足夠的場景進行模擬測試，包含了模擬決策及模仿學(xué)習(xí)，比如對傳感器例如攝像機、激光雷達(dá)、GPS等進行仿真模擬。

硅谷一家提供自動駕駛模擬服務(wù)的公司Metamoto的創(chuàng)始人兼CEO Chad Partridge認(rèn)為，“自動駕駛所需要的是大規(guī)?？蓴U展的，能同時進行上百萬測試的模擬服務(wù)，就像Google所做的那樣，但Google不會向外部提供其技術(shù)。”他認(rèn)為，自動駕駛系統(tǒng)所需的模擬面向的是機器與軟件，這跟傳統(tǒng)的模擬面向駕駛員有所不同。

4. 定位

自動駕駛對于定位的精度要求極高，這也是它執(zhí)行所有駕駛策略和規(guī)劃路徑的依據(jù)。

（1）高精度地圖（HD MAP）

資料來源: Ars Technica

高精度地圖主要為車輛環(huán)境感知提供輔助，可以提取出車輛周邊的道路、基礎(chǔ)設(shè)施、交通等對象以及各對象之間的關(guān)系，從而提高車輛對周圍環(huán)境的鑒別能力，并幫助車輛進行規(guī)劃決策。

目前，HERE Maps和TomTom是構(gòu)建HD地圖這一領(lǐng)域的兩大領(lǐng)軍公司。HERE Maps在2015年12月被德國汽車制造商聯(lián)盟（奧迪、寶馬和戴姆勒）收購。TomTom在今年1月與百度合作。此外，科技巨頭谷歌在地圖領(lǐng)域也取得顯著進展，谷歌的無人駕駛部門Waymo通過自家車輛在道路上收集來的數(shù)據(jù)，自行構(gòu)建高清地圖。

（2）定位導(dǎo)航系統(tǒng)

自動駕駛使用的定位系統(tǒng)是以高精地圖為依托，通過導(dǎo)航系統(tǒng)來定位車輛的位置。目前定位的實現(xiàn)方式主要有全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）、里程計和SLAM自主導(dǎo)航系統(tǒng)。

當(dāng)前，較為流行的解決方案全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)+慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。其中，全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)利用衛(wèi)星進行定位和導(dǎo)航，優(yōu)點是精度高，但其信號易受環(huán)境干擾，主要包括美國GPS、中國北斗、歐洲伽利略和俄羅斯的Glonass；慣性導(dǎo)航系統(tǒng)利用安裝在物體上的陀螺儀和加速度計來測定物體位置，優(yōu)點是自主性高，但導(dǎo)航誤差會隨時間推移而積累。其中算法、芯片及封裝是競爭關(guān)鍵。

自動駕駛汽車對定位精度要求較高，一個微小的位置誤差就有可能導(dǎo)致嚴(yán)重交通事故。因此，通過多種導(dǎo)航方式融合實現(xiàn)優(yōu)勢互補，有望成為自動駕駛汽車導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。

為什么說自動駕駛是未來十年必會到來的技術(shù)？

在了解了自動駕駛技術(shù)和發(fā)展路線之后，我們不難發(fā)現(xiàn)其重要性和為什么說是未來十年必會到來的技術(shù)。

騰訊科學(xué)家們認(rèn)為，自動駕駛中核心需要解決的問題在于環(huán)境識別。目前自動駕駛還處于測試階段，是因為對環(huán)境信息的不完全理解，因而做成決策錯誤。而解決這個環(huán)境識別的問題，是會隨著在路上行車測試數(shù)據(jù)的不斷增加而趨于完美的。這樣考慮下來，自動駕駛就是一個必定會到來的技術(shù)。

同時，他們特別提到了自動駕駛技術(shù)對物流行業(yè)的影響。

他們認(rèn)為，無人駕駛汽車的普及，將會大量釋放物流業(yè)的人力成本，讓B to C的生意更容易和快捷，物價將會因為人力成本的減少變得更合理。

實際上，自動駕駛在物流行業(yè)具有多種落地場景，如高速貨運、港口碼頭物流、同城物流或最后一公里等等都需要自動駕駛。

注：本文提到的《騰訊杰出科學(xué)家寫給2029的信：計算機視覺AI技術(shù)的爆點在哪里？》，作者：騰訊杰出科學(xué)家、騰訊優(yōu)圖實驗室負(fù)責(zé)人賈佳亞，騰訊優(yōu)圖實驗室總監(jiān)戴宇榮博士鄭冶楓博士，中國企業(yè)家雜志記者崔鵬采訪整理。

網(wǎng)址: 解構(gòu)自動駕駛：有哪些關(guān)鍵技術(shù)、爆點在哪里、未來趨勢怎樣？ http://m.u1s5d6.cn/newsview846738.html