自动驾驶汽车关键技术，自动驾驶汽车关键技术解析

摘要：自动驾驶汽车关键技术包括环境感知、决策规划、控制执行等多个方面。环境感知技术利用传感器获取车辆周围环境信息；决策规划技术处理感知信息并作出行驶决策；控制执行技术则根据决策结果控制车辆行驶。这些技术的协同作用，实现了自动驾驶汽车的智能化行驶。

自动驾驶汽车关键技术之感知模块

概述

随着科技的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为研究的热点，自动驾驶汽车的核心技术之一是感知技术，它使得汽车能够感知周围环境并做出相应决策，本文将详细介绍自动驾驶汽车的感知技术。

两套标准介绍

自动驾驶汽车的标准分别由美国交通部下属的国家高速路安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHSTA）和国际汽车工程师协会（Society of Automotive Engineers，SAE）制定，这些标准规定了自动驾驶汽车的分级和功能要求，为自动驾驶汽车的研发和应用提供了指导。

自动驾驶系统结构

自动驾驶汽车是一个由激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（RADAR）、摄像机（Camera）、全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）等多个传感器和子系统组成的系统性工程，这些传感器和子系统协同工作，为自动驾驶汽车提供感知、规划和控制功能。

感知技术详解

1、感知主要是通过环境感知进行定位。

2、环境感知（Environmental Perception，EP）是指对环境的场景理解能力，例如障碍物的类型、道路标志及标线、行人车辆的检测、交通信号等数据的语义分类。

3、定位（Localization）是对感知结果的后处理，通过定位功能帮助自动车了解其相对于所处环境的位置。

自动驾驶系统的环境感知部分需要获取大量周围环境信息，以确保自动车对车身周围环境的正确理解和对应决策，具体包括：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测等。

车道线检测的两种主流方法

1、基于雷达的车道线检测直接从点云中检测车道线，该方法对雷达的线束要求很高，32线及以下的激光雷达难以用于车道线检测，因为点云太稀疏，车道线的特征不明显，而64线及以上的激光雷达成本高昂，短期内难以大规模推广应用。

2、基于视觉的检测方法简便直观，处理速度快，成本低，容易被市场所接受，但使用的硬件设备——相机，存在形变且容易受外界环境的影响，尤其是在天气、光照等条件恶劣的情况下，容易对检测结果造成一定的偏差甚至无法检测。

红绿灯识别和交通标识牌检测

红绿灯识别有两种方式：一种是基于V2X，即智能网联技术；另一种是基于人工智能的视觉算法，也是目前业界使用最广泛的一种方法，交通标识牌识别的方式与红绿灯检测类似，可以直接使用深度神经网络对原始图像进行交通标识牌检测，也可以结合高精度地图，将交通标志信息存放在高精度地图中，在车辆行驶的过程中，直接根据车辆的位置从高精度地图中获取交通标志信息。

人和车辆的检测

人、车辆的检测常用方式有两种：一种是直接使用激光雷达的数据进行目标检测；另一种是融合激光雷达和相机进行目标检测，激光雷达能够提供精确的位置和大小信息，基于图像的深度学习更擅长目标类别的识别。

定位技术

定位是自动车的必备基础，需要告诉车辆相对于外界环境的精确位置，在城市复杂道路行驶场景下，定位精度要求误差不超过10cm，目前使用最广泛的自动车定位方法是全球定位系统（GPS），但GPS的定位精度越高，GPS和惯性导航等传感器的价格也就相对越昂贵，除此之外还有点云地图的雷达定位、雷达和摄像机融合定位、摄像机定位惯性导航系统（INS）等方法。

自动驾驶汽车的感知技术是自动驾驶系统的核心之一，它使得汽车能够感知周围环境并做出相应决策，随着技术的不断发展，感知技术的精度和可靠性将不断提高，为自动驾驶汽车的广泛应用提供有力支持。