汽车自动驾驶技术研究
2017-05-30200作者：启飞汽车设计
自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，它依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。然而由于传感器的可靠性，系统漏洞等原因，现在使用的自动驾驶技术并不那么安全，如最近的特斯拉自动驾驶致死事件，就是因为系统未识别出危险而造成的。针对上述内容从提高自动驾驶的可靠性等方面，重点对汽车自动驾驶技术的网络化、人工智能、高精度地图、关键传感器、交通基础设施等方面进行研究。
1、汽车自动驾驶的网络化技术研究
车联网技术是汽车自动驾驶的关键。能够把所有的实时路况和每辆车的实时位置信息都记录在网络中，协调统筹每辆车的行驶，为每辆车安排合理路线，避免拥堵和交通事故
的发生，能够很大程度上提高自动驾驶的可靠性。只是将汽车和路况信息纳入车联网还不够，同时应该将个人信息也纳入这个网络。让每一部手机都装上车联网软件，将每一个人的位置信息都记录于网络，系统可以记录行人的位置移动，从而分析出行人的行走习惯，对汽车撞到行人的可能性做出评估，当汽车可能撞到行人时，系统将对汽车驾驶员和行人
都发出警报，然后根据实际情况对汽车进行减速或者强制停车的处理。在遇到行人较多的时候，自动驾驶系统会让汽车低速通过，同时又会通过网络给行人发出提示。车联网还能在实践中不断地进行自我完善更新，使用时间越长，对交通安全的贡献就越大。
2、汽车自动驾驶的人工智能技术研究
就自动驾驶汽车而言，人工智能技术在语音、手势识别，眼球追踪，驾驶员监控和自然语言交互等功能的实现上将扮演主要角色；自动驾驶汽车要实现在复杂环境或不断变化的街道中驾驶，需要有很好的感知及决策能力，而这本身就具有不确定性。这种不确定性主要依靠人工智能技术的深度学习来解决。让系统通过实例学习，自主学会如何对一个输入
做出正确的响应。自动驾驶汽车可以通过三种方式检测动态对象，包括相机、激光扫描仪和雷达。在这三种方式中，相机是最便宜的，但在过去，将图像转化为检测对象很困难，所以这也是使用率最低的方式。而通过深度学习，发现自动驾驶汽车理解和使用这些图像的能力显著提高。同时多任务深度学习使得自动驾驶技术取得更进一步进展。多任务深度
学习是指同时训练系统去识别车道标志线、汽车以及行人，其训练结果优于这三个子系统独立执行，这是因为在单一网络中，信息可以被共享。现在，深度学习只是刚开始在无人驾驶技术领域中崭露头角。但正如它对图片搜索和语音识别的突破性贡献一样，深度学习可能会改变自动驾驶技术的未来。汽车人工智能技术可以辨别出不止一个物体。它看到的
是一个模式以及该物体周围的所有事物。举例来说，它能够识别出一个正在过马路的物体是人， 而且他正在低头玩手机。毫无疑问，无人驾驶汽车肯定是未来汽车演化的重要方向，而人工智能在其中又将扮演不可或缺的角色。那时候，汽车不仅仅是交通工具，它还是懂你的贴心机器人，为出行提供各种方便和乐趣。
3、汽车自动驾驶的高精度地图技术研究
高精度地图能够承载更多的路况信息，因此对于自动驾驶系统而言，其可以提前获知相关信息，相比雷达、摄像头之于自动驾驶汽车就像眼睛而言，高精度地图带给自动驾驶汽车的就像是对前方的记忆。完全自动驾驶阶段地图精度则需要达到 10 至 20 厘米的精度。自动驾驶技术对于地图更新速度的需求必须是秒级的，只有这样车辆才能够具有等同于
人类，甚至是超越人类的判断时间，因此地图资源的更新会通过云技术在线升级，当然这就会对网络提出更高的要求。另一方面，自动驾驶技术继续向前发展，处理器与系统判断逻辑能够达到高度智能化， 超越人类反应速度与判断能力时，高精度地图还是否有必要配备或许将成为全新的问题。从现阶段看，对于自动驾驶而言，没有了高精度地图的辅助其充
其量只能是半成品，主要依靠各类传感器对路面进行监测的自动驾驶试验车一旦遇到天气出现问题，无异于盲人摸象。因此，其势必需要另外一种辅助信息获知手段，高精度地图便是其中重要一环。
4、汽车自动驾驶的关键传感器技术研究
雷达就是汽车的“耳朵” ，是发展半自动驾驶乃至自动驾驶的基础。当汽车升级到自动驾驶阶段时，仅仅对目标检测是不够的，还要对环境进行感知。激光雷达可以实现这个功能。激光雷达系统使用的是旋转激光束。激光雷达的工作原理是通过发射和接收激光束来实现的。在其内部，每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。激光雷达在进行 3D 扫
描过程中，除了对目标进行检测外，还可以对环境进行感知。比如，感知路上有坑、红绿灯等。当前，激光雷达系统在感知方面比较成功，但在预测方面能力比较弱，发展自动驾驶，预测能力是关键一环，有待突破，同时要在可靠性方面下足功夫。然后是价格方面，六十四线雷达的价格高达 60 万元人民币左右，所以发展关键技术降低价格是未来工作的重点。
5、汽车自动驾驶的基础设施建设研究
具有反思能力的道路基础设施对自动驾驶汽车至关重要。智能、互联的道路基础设施不再是简单地将信号灯，路牌或交通指示简单放置在路面上，而是要对人们现有的交通模式、工作职责等进行修改，智能道路是一个为汽车与交通信息之间提供互动平台的全新系统，通过基于车联网系统的交通基础设施，例如 GPS 差分基站、LTE-V2X 通讯基站、 DSRC
和 LTE-V2X 路侧单元、智能红绿灯和各类摄像头，以及能够实现北斗系统的厘米级定位和 WiFi 的全覆盖，为装载车载通信设备的车辆提供车速引导、闯红灯预警、车辆避撞、行人避撞等多种应用服务。
6、结论
自动驾驶汽车对社会、驾驶员和行人均有益处。通过对自动驾驶汽车的车联网、人工智能、高清地图、关键传感器以及智能交通设施的进一步研究，未来自动驾驶汽车的交通事故发生率几乎可以下降至零。自动驾驶汽车的行驶模式可以更加节能高效，可以为国家节省数千亿美元的交通事故成本、 交通拥堵成本以及运输过程中以人力提高生产力的成本。
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