自动驾驶汽车技术介绍【硬件+软件】

大家都知道智能车(Intelligent vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。

自动驾驶理论听上去很简单，四大关键技术，但到底如何实现的呢？Google从2009年开始做自动驾驶，到现在已有8个年头。8个年头的技术积累还无法将自动驾驶技术量产落地，可见自动驾驶技术并不简单。自动驾驶是一个庞大而且复杂的工程，涉及的技术很多，而且太过细致。我从硬件和软件两方面谈一谈自动驾驶汽车所涉及的技术。

硬件

离开硬件谈自动驾驶都是耍流氓。先看个图，下图基本包含了自动驾驶研究所需要的各种硬件。

然而... 这么多传感器并不一定会同时出现在一辆车上。某种传感器存在与否，取决于这辆车需要完成什么样的任务。如果只需要完成高速公路的自动驾驶，类似Tesla 的AutoPilot 功能，那根本不需要使用到激光传感器；如果你需要完成城区路段的自动驾驶，没有激光传感器，仅靠视觉是很困难的。自动驾驶系统工程师要以任务为导向，进行硬件的选择和成本控制。有点类似于组装一台计算机，给我一份需求，我就给你出一份配置单。

1汽车

既然要做自动驾驶，汽车当然是必不可少的东西。从我司（上汽）做自动驾驶的经验来看，做开发时，能不选纯汽油车就别选。一方面是整个自动驾驶系统所消耗的电量巨大，混动和纯电动在这方面具有明显优势。另一方面是发动机的底层控制算法相比于电机复杂太多，与其花大量时间在标定和调试底层上，不如直接选用电动车研究更高层的算法。

国内也有媒体专门就测试车辆的选择做过调研。“为什么谷歌、苹果不约而同的选择了雷克萨斯RX450h（混动汽车）？”“科技公司测试自己的自动驾驶技术时，对于测试车的选择又都有哪些讲究？”等问题。他们得出的结论是“电”和“空间”对无人车改装至关重要，其次从技术层面上对车的“熟悉程度”是另外一个因素，因为如果不和车企合作改装，需要“Hack（侵入）”某些控制系统。（此处源自极客汽车）

2.控制器

在前期算法预研阶段，推荐使用工控机（Industrial PC，IPC）作为最直接的控制器解决方案。因为工控机相比于嵌入式设备更稳定、可靠，社区支持及配套的软件也更丰富。百度开源的Apollo推荐了一款包含GPU的工控机，型号为 Nuvo-5095GC，如下图。

图片：Github ApolloAuto

当算法研究得较为成熟时，就可以将嵌入式系统作为控制器，比如Audi和TTTech共同研发的zFAS，目前已经应用在最新款Audi A8上量产车上了。

图片：极客汽车

3.CAN卡

工控机与汽车底盘的交互必须通过专门的语言——CAN。从底盘获取当前车速及方向盘转角等信息，需要解析底盘发到CAN总线上的数据；工控机通过传感器的信息计算得到方向盘转角以及期望车速后，也要通过 CAN卡将消息转码成底盘可以识别的信号，底盘进而做出响应。CAN卡可以直接安装在工控机中，然后通过外部接口与CAN总线相连。Apollo使用的CAN卡，型号为 ESD CAN-PCIe/402，如下图。

4.全球定位系统（GPS）+惯性测量单元（IMU）

人类开车，从A点到B点，需要知道A点到B点的地图，以及自己当前所处的位置，这样才能知道行驶到下一个路口是右转还是直行。

无人驾驶系统也一样，依靠GPS+IMU就可以知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），当然IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽车的定位和决策控制。

Apollo的GPS型号为NovAtel GPS-703-GGG-HV，IMU型号为NovAtel SPAN-IGM-A1。

5.感知传感器

相信大家对车载传感器都耳熟能详了。感知传感器分为很多种，包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。视觉传感器就是摄像头，摄像头分为单目视觉，双目（立体）视觉。比较知名的视觉传感器提供商有以色列的Mobileye，加拿大的PointGrey，德国的Pike等。

激光传感器分为单线，多线一直到64线。每多一线，成本上涨1万RMB，当然相应的检测效果也更好。比较知名的激光传感器提供商有美国的Velodyne和Quanergy，德国的Ibeo等。国内有速腾聚创和禾赛科技。

雷达传感器是车厂Tier1的强项，因为雷达传感器已经在汽车上得到了广泛使用。知名的供应商当然是博世、德尔福、电装等。

6.硬件部分总结

组装一套可以完成某项功能的自动驾驶系统需要及其丰富的经验，并且要对各传感器的性能边界及控制器计算能力了如指掌。优秀的系统工程师能在满足功能的要求下将成本控制在最低，使其量产、落地的可能性更大。

软件

软件包含四层：感知、融合、决策、控制。

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化，更细化的分类如下。

实现一个智能驾驶系统，会有几个层级：

感知层 → 融合层 → 规划层 → 控制层

更具体一点为：

传感器层 → 驱动层 → 信息融合层 → 决策规划层 → 底层控制层

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化。

最基本的层级有以下几类：采集及预处理、坐标转换、信息融合

1.采集

传感器跟我们的PC或者嵌入式模块通信时，会有不同的传输方式。

比如我们采集来自摄像机的图像信息，有的是通过千兆网卡实现的通信，也有的是直接通过视频线进行通信的。再比如某些毫米波雷达是通过CAN总线给下游发送信息的，因此我们必须编写解析 CAN信息的代码。

不同的传输介质，需要使用不同的协议去解析这些信息，这就是上文提到的“驱动层”。通俗地讲就是把传感器采集到的信息全部拿到，并且编码成团队可以使用的数据。

2.预处理

传感器的信息拿到后会发现不是所有信息都是有用的。

传感器层将数据以一帧一帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每一帧的数据去进行决策或者融合的。为什么？

因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物（有可能是传感器误检了），对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障碍物在时间维度上是一直存在的，而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法——卡尔曼滤波。

3.坐标转换

坐标转换在智能驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的，比如毫米波（上图中紫色区域）是布置在车辆前方的；当车辆前方有一个障碍物，距离这个毫米波雷达有50米，那么我们就认为这个障碍物距离汽车有50米吗？

不是的！因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下完成的（车体坐标系一般以后轴中心为O点），因此毫米波雷达检测到的50米，转换到自车坐标系下，还需要加上传感器到后轴的距离。

最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的，这样所有传感器信息才能统一，供规划决策使用。

同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

自车坐标系：拿出你的右手，以大拇指 → 食指 → 中指的顺序开始念 X、Y、Z。然后把手握成如下形状：

把三个轴的交点（食指根部）放在汽车后轴中心，Z轴指向车顶，X轴指向车辆前进方向。

各个团队可能定义的坐标系方向不一致，只要开发团队内部统一即可。

4.信息融合

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有一辆车，而不是三辆车。

5.决策规划

这一层次主要设计的是拿到融合数据后，如何正确做规划。规划包含纵向控制和横向控制。纵向控制即速度控制，表现为什么时候加速，什么时候制动。横向控制即行为控制，表现为什么时候换道，什么时候超车等。

自动驾驶汽车技术介绍【硬件+软件】相关推荐

史上最详细的自动驾驶汽车技术介绍【硬件+软件】
2021中国汽车软件质量峰会".将于2021年3月18-19日在上海召开,以"主题演讲+互动解疑+圆桌讨论"的形式,聚焦汽车软件质量开发与管理发展的需求点和痛点分析,致力 ...
【自动驾驶汽车技术 | 车载雷达系统】
本文编辑:调皮哥的小助理 1.摘要自动驾驶汽车传感器系统一般包括4种雷达:激光雷达(Lidar).毫米波雷达(mmWave Radar).超声波雷达(Ultrasonic Radar)和红外雷达(I ...
低调的苹果罕见发表论文，揭开自动驾驶汽车技术的冰山一角
来源:华尔街见闻概要:在自动驾驶领域低调又低调的苹果终于发声了.近日,苹果研究人员颇为罕见地公布了一份关于自动驾驶技术的论文. 在自动驾驶领域低调又低调的苹果终于发声了.近日,苹果研究人员颇为罕见地 ...
深度学习传感器融合技术在自动驾驶汽车感知与定位中的应用研究进展
论文研读--Deep Learning Sensor Fusion for Autonomous Vehicle Perception and Localization: A Review 深度学习传 ...
自动驾驶汽车测试在美惹争议，原因为何？
来源:中国汽车报摘要:近日,针对美国总统特朗普提出的,汽车制造商需自愿提交他们在公共道路上测试自动驾驶汽车安全报告一事,回应者寥寥,目前只有三家汽车公司响应了上述要求,提交了相关材料. 据美国国家公 ...
全球自动驾驶汽车发展指数哪家强？美德领衔，中国第七
来源:新智驾近日,罗兰贝格与德国著名汽车研究机构亚琛汽车工程技术有限公司共同发布<2017年第四季度全球自动驾驶汽车发展指数>报告,基于行业和市场两个维度,对全球主要汽车大国在自动驾驶领 ...
自动驾驶汽车的百年风云
全文共5892字,预计学习时长15分钟图源:mc.ai 第一批"自动驾驶"是船.经过几个世纪与风浪的搏斗,水手们设计出精巧的装置来利用自然力来代替人类.那些都是简单而巧妙的解决方 ...
自动驾驶的技术架构和生态发展
自动驾驶的技术架构和生态发展我们先以汽车在现代科技领域的演进来开始这次的chat,最早的就是电动汽车,其中的代表无疑是特斯拉,相信大家对电动车还是比较熟悉的,这里就不展开说明了. 最近很火的共享车, ...
Optimus Ride选用Velodyne Lidar的开创性传感器为其自动驾驶汽车提供支持
Velodyne传感器为Optimus Ride车队提供业界领先的感应距离和分辨率加州圣何塞--(美国商业资讯)--Velodyne Lidar, Inc.今天宣布,Optimus Ride将在其全 ...
快递员要失业？两位前谷歌工程师研发出自动驾驶汽车只送货不载人
一家名叫Nuro.ai的新公司在自动驾驶汽车技术上提出了一种完全不同的概念.但与目前遍布全球的自动驾驶初创公司不一样的是,Nuro的重点并不是以现有车型为基础打造自动驾驶出租车或自动驾驶卡车,而是设计 ...

自动驾驶汽车技术介绍【硬件+软件】

自动驾驶汽车技术介绍【硬件+软件】相关推荐

最新文章

热门文章