自動駕駛汽車感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

摘 要：隨著汽車產(chǎn)業(yè)智能化變革與人工智能技術(shù)的突破，自動駕駛成為技術(shù)發(fā)展焦點(diǎn)。自動駕駛汽車依賴感知系統(tǒng)“看懂”路況，其關(guān)鍵技術(shù)成熟度直接關(guān)乎行車安全與應(yīng)用普及。深入剖析這些技術(shù)，對突破技術(shù)瓶頸、推動自動駕駛商業(yè)化進(jìn)程具有重要意義。文章深入分析了自動駕駛汽車感知系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，闡述了各項(xiàng)技術(shù)的原理、發(fā)展現(xiàn)狀，并探討了不同技術(shù)在自動駕駛場景中的協(xié)同作用機(jī)制。通過對這些關(guān)鍵技術(shù)的剖析，為進(jìn)一步推動自動駕駛汽車感知系統(tǒng)的優(yōu)化和發(fā)展提供理論參考，助力自動駕駛技術(shù)走向大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：自動駕駛汽車 感知系統(tǒng) 環(huán)境感知 定位與地圖構(gòu)建 傳感器融合

伴隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展以及人們對于出行安全，效率要求的日益提升，自動駕駛技術(shù)已經(jīng)逐步成為交通領(lǐng)域中的一個研究重點(diǎn)。自動駕駛汽車的目的是通過整合各種先進(jìn)技術(shù)使得汽車可以不需要人類駕駛員介入就能自動執(zhí)行行駛?cè)蝿?wù)。而感知系統(tǒng)作為自動駕駛汽車的“眼睛”和“大腦”，負(fù)責(zé)實(shí)時獲取周圍環(huán)境信息，并對其進(jìn)行理解和分析，是實(shí)現(xiàn)自動駕駛功能的基礎(chǔ)和前提。準(zhǔn)確可靠的感知系統(tǒng)可以對車輛進(jìn)行決策與控制，保障行車安全提供強(qiáng)有力的支撐。所以對自動駕駛汽車感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入研究有實(shí)際意義。

1 環(huán)境感知技術(shù)

1.1 光學(xué)傳感器的基本原理和應(yīng)用

光學(xué)傳感器在自動駕駛汽車環(huán)境感知中具有核心作用，其根據(jù)特殊的光學(xué)原理，實(shí)現(xiàn)了對于周邊環(huán)境信息的有效獲取。它的核心原理就是利用光的性質(zhì)，由LED光源發(fā)出光，光照射在目標(biāo)物體上時會產(chǎn)生反射和折射，由CCD（電荷耦合器件）或者CMOS（互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體等）圖像傳感器負(fù)責(zé)采集反射回的光，并把它轉(zhuǎn)換成電信號，通過一系列復(fù)雜信號處理及圖像算法最終產(chǎn)生可以用于分析自動駕駛系統(tǒng)的圖像信息[1]。

以普通車載攝像頭為例，其作為光學(xué)傳感器在自動駕駛汽車上的一個典型應(yīng)用可以為自動駕駛汽車帶來直觀而豐富的視覺信息。目前主流車載攝像頭分辨率持續(xù)提升，高端產(chǎn)品已經(jīng)達(dá)到了800萬像素配置，分辨率甚至可以達(dá)到4K。這樣的分辨率使攝像頭可以清楚地拍攝到汽車周圍更遠(yuǎn)、更微妙的目標(biāo)，例如200m距離范圍下，交通標(biāo)志中的文字信息、小型障礙物輪廓等都可以被清楚地識別出來，從而為自動駕駛系統(tǒng)提供了準(zhǔn)確的決策依據(jù)。攝像頭可以方便地對行人，自行車，機(jī)動車，車道線，路牙，標(biāo)牌，信號燈等交通元素進(jìn)行識別。在車道保持輔助系統(tǒng)上，攝像頭可以通過識別車道線來實(shí)時監(jiān)控汽車是否背離車道，當(dāng)發(fā)現(xiàn)汽車背離時，會及時發(fā)出信號給自動駕駛系統(tǒng)，該系統(tǒng)負(fù)責(zé)控制車輛的轉(zhuǎn)向方向，以確保車輛始終能夠在車道內(nèi)安全行駛。

1.2 激光雷達(dá)目標(biāo)檢測和識別

激光雷達(dá)作為自動駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵傳感器之一，能夠通過向目標(biāo)物體發(fā)射激光束，并捕獲反射回來的激光信號，從而準(zhǔn)確地計算出目標(biāo)物體的距離、方向、高度、速度和姿態(tài)、包括形狀在內(nèi)的許多關(guān)鍵參數(shù)由此構(gòu)造了車輛周邊環(huán)境的高精度三維圖像，并為自動駕駛系統(tǒng)的運(yùn)行提供了關(guān)鍵環(huán)境信息[2]。

在目標(biāo)檢測中，激光雷達(dá)憑借高分辨率與精準(zhǔn)測距能力，可高效探測車輛周圍多類目標(biāo)。機(jī)械式激光雷達(dá)利用電機(jī)驅(qū)動整個光機(jī)結(jié)構(gòu)進(jìn)行360°的旋轉(zhuǎn)，從而能夠?qū)ζ渲車h(huán)境進(jìn)行全面的掃描，其垂直分辨率與線束的數(shù)量有直接的關(guān)聯(lián)，普通的高線束機(jī)械式激光雷達(dá)具有較高的角度分辨能力，在100m的距離范圍內(nèi)，能夠準(zhǔn)確地探測到直徑超過10cm的小障礙物。半固態(tài)激光雷達(dá)減少了大部分機(jī)械運(yùn)動，僅保留部分移動的光學(xué)元件（如MEMS鏡片）來實(shí)現(xiàn)掃描，探測距離可達(dá)200m以上，可清晰檢測遠(yuǎn)距離的車輛和行人等目標(biāo)物體。固態(tài)激光雷達(dá)并不包含任何機(jī)械動作部分，它通常使用相控陣（OPA）或flash激光雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行掃描，盡管其探測范圍相對較短，不超過100m，但是由于它具有結(jié)構(gòu)簡單，尺寸小，造價低和可靠性高等特點(diǎn)，常被用來進(jìn)行近距離補(bǔ)盲探測。

對于目標(biāo)識別，激光雷達(dá)通過獲取目標(biāo)對象點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征并結(jié)合高級機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了不同種類目標(biāo)分類識別。通過對目標(biāo)物體幾何形狀，尺寸大小和反射強(qiáng)度的特征提取，并與事先構(gòu)建好的目標(biāo)模型庫匹配，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體是否為車輛、行人、自行車或者其他障礙物的精確識別。在復(fù)雜的交通環(huán)境下，激光雷達(dá)技術(shù)能夠迅速且精確地鑒別各種車輛，例如轎車、卡車和公交車，并據(jù)此判斷它們的行駛狀況和方向，這為自動駕駛系統(tǒng)的決策過程提供了關(guān)鍵的參考依據(jù)。

1.3 毫米波雷達(dá)的特點(diǎn)及其在環(huán)境感知中的應(yīng)用

毫米波雷達(dá)是自動駕駛汽車環(huán)境感知中最主要的傳感器之一，工作于毫米波頻段內(nèi)，有著全天候運(yùn)行的突出優(yōu)點(diǎn)，其原理是發(fā)射機(jī)在毫米波頻段發(fā)射探測波，電磁波遇障礙物發(fā)生反射時，接收機(jī)收到反射波并依據(jù)收發(fā)時間差準(zhǔn)確地計算出目標(biāo)相對距離，相對速度，角度和運(yùn)動方向等重要信息。目前，車載毫米波雷達(dá)的主要工作頻率集中于24GHz，60GHz，77GHz和79GHz等幾個頻段。不同頻段毫米波雷達(dá)性能及應(yīng)用場景存在一定差別，前向雷達(dá)通常使用頻段77GHz，波長較短且探測范圍近200m，本實(shí)用新型尤其適用于裝于前保險杠內(nèi)部，以達(dá)到前向跟車和碰撞預(yù)警的目的。在自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的運(yùn)行中，77GHz毫米波雷達(dá)持續(xù)追蹤前方車輛的行駛距離和速度。一旦檢測到前方車輛開始減速，自動駕駛系統(tǒng)將依據(jù)毫米波雷達(dá)提供的數(shù)據(jù)來調(diào)整本車的速度，以確保與前方車輛的安全距離。角雷達(dá)一般使用波長比較長、探測距離比較短的24GHz雷達(dá)進(jìn)行探測，其主要目的是感知汽車周圍障礙物、在視覺盲區(qū)對移動物體進(jìn)行監(jiān)視、對汽車進(jìn)行變道輔助和其他輔助功能。

毫米波雷達(dá)具備強(qiáng)抗干擾特性，在惡劣天氣與復(fù)雜光照條件下仍能穩(wěn)定工作，并且在黑夜，雨雪及大霧天氣中依然能夠穩(wěn)定運(yùn)行。但是也有其局限性，對于目標(biāo)物體識別的準(zhǔn)確性比較差，很難準(zhǔn)確分辨出形狀相近的目標(biāo)，對于復(fù)雜交通場景下的小型障礙物或者行人特定姿態(tài)可能不能準(zhǔn)確識別。因此，在實(shí)際使用場景中，毫米波雷達(dá)經(jīng)常與其他傳感器，例如攝像頭和激光雷達(dá)等，進(jìn)行集成和互補(bǔ)，以增強(qiáng)自動駕駛汽車在環(huán)境感知方面的全面性和準(zhǔn)確度，為自動駕駛系統(tǒng)的決策和行車安全提供了更加可靠的支持。

2 定位和地圖構(gòu)建技術(shù)

2.1 全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的定位技術(shù)

全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）被認(rèn)為是自動駕駛汽車實(shí)現(xiàn)精確定位的核心技術(shù)之一，能夠接收來自多個衛(wèi)星的信號，并通過三角測量的方法來確定車輛在地球上的確切位置。目前，全球領(lǐng)先的導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)涵蓋了美國的GPS、俄羅斯的GLONASS、中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（BDS）以及歐盟的伽利略衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Galileo）。

北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在高精度，高可靠性，短報文通信方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，從定位精度上看，民用定位精度可以達(dá)到米量級，而利用差分增強(qiáng)技術(shù)可以將定位精度進(jìn)一步提高到厘米量級乃至毫米量級，對自動駕駛汽車能否準(zhǔn)確運(yùn)行于復(fù)雜道路環(huán)境具有重要意義。在城市道路上行駛，厘米級定位精度可以保證車輛對車道線的精確辨識，達(dá)到精確車道保持及自動變道的效果[3]。北斗系統(tǒng)短報文通信功能也可以讓汽車在通信信號弱的地區(qū)實(shí)現(xiàn)對外信息交互，例如在偏遠(yuǎn)山區(qū)或者隧道中，汽車可以通過短報文將位置信息、故障報告等信息發(fā)送到控制中心，從而提高行車安全可靠性。

2.2 高精度地圖生產(chǎn)更新機(jī)制

高精度地圖為自動駕駛汽車安全高效運(yùn)行提供關(guān)鍵空間認(rèn)知基準(zhǔn)，其中蘊(yùn)含著車道線，交通標(biāo)志，信號燈，地形地貌等大量道路信息，且準(zhǔn)確性極高，詳略得當(dāng)。繪制高精度地圖是一項(xiàng)復(fù)雜且嚴(yán)格的工作，一般要綜合運(yùn)用各種先進(jìn)技術(shù)才能完成。數(shù)據(jù)采集采用激光雷達(dá)，攝像頭等傳感器攜帶于移動測量車上，激光雷達(dá)發(fā)射激光束采集公路三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)并準(zhǔn)確測量公路地形，建筑物及障礙物信息；攝像頭負(fù)責(zé)捕捉道路的各種圖像，以便準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)識、道路標(biāo)線以及其他與道路有關(guān)的特性。利用GNSS和慣性測量單元（IMU）來實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的位置定位，以確保收集到的數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確地反映地理位置信息。原始數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后，通過專業(yè)制圖軟件完成特征提取、分類與矢量化處理，從而將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成高精度地圖的標(biāo)準(zhǔn)格式，這包括道路網(wǎng)絡(luò)、車道信息和交通設(shè)施等[4]。

高精度地圖更新機(jī)制是維持地圖時效性，準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。實(shí)時更新由車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成，當(dāng)自動駕駛汽車運(yùn)行時，道路信息由傳感器進(jìn)行實(shí)時獲取，改變后數(shù)據(jù)上傳到云端服務(wù)器，服務(wù)器經(jīng)過數(shù)據(jù)的解析與驗(yàn)證，高精度的地圖得到了及時的更新。在路上有臨時施工，交通管制或者新增交通標(biāo)志等情況下，汽車可以快速上傳信息，使得地圖得到及時更新并給后續(xù)汽車提供精準(zhǔn)導(dǎo)航信息。地圖制作公司會根據(jù)特定的時間周期，使用移動測量車對道路進(jìn)行定期的重新采集和更新，以確保地圖的整體準(zhǔn)確性和完整性。高精度地圖數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題同樣不可忽視，必須通過加密，訪問控制等多種手段確保地圖數(shù)據(jù)安全，避免數(shù)據(jù)泄露與惡意篡改，從而為自動駕駛汽車的安全提供可靠地圖支撐。

2.3 傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時定位的方法

根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時定位是復(fù)雜環(huán)境下自動駕駛汽車精確定位的一種重要方法，該方法通過對多個傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，本實(shí)用新型彌補(bǔ)了單一傳感器的缺陷，提高了定位精度及可靠性。慣性測量單元（IMU）是用于實(shí)時定位的關(guān)鍵傳感器之一，由加速度計和陀螺儀組合而成，具備測定車輛加速度和角速度的能力。將加速度積分可計算車輛速度與位移；將陀螺儀所測角速度積分可以獲得車輛姿態(tài)變化。IMU有高頻響應(yīng)、自主性好等優(yōu)勢，能在較短的時間內(nèi)給出準(zhǔn)確的運(yùn)動信息，但是測量誤差隨時間累積而逐漸加大。車輛運(yùn)行時，IMU能夠?qū)崟r感應(yīng)車輛加速，減速及轉(zhuǎn)向運(yùn)動情況，并提供定位所需基本運(yùn)動數(shù)據(jù)。

輪速傳感器測量輪速并結(jié)合輪速半徑信息可計算汽車行駛距離與速度，其與IMU相配合可進(jìn)一步提高定位精度[5]。當(dāng)汽車在平坦道路運(yùn)行時，輪速傳感器能夠準(zhǔn)確地測量出汽車運(yùn)行距離，并與IMU解算出的位移進(jìn)行互證互校。激光雷達(dá)和地圖匹配技術(shù)同樣是實(shí)現(xiàn)實(shí)時定位的核心手段，激光雷達(dá)采集汽車周邊環(huán)境點(diǎn)云數(shù)據(jù)并將其匹配到預(yù)存的高精度地圖上，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)和地圖上特征信息進(jìn)行比對，例如道路邊緣、建筑物輪廓等，并計算車輛在地圖上準(zhǔn)確的位置。在城市街道上行車，激光雷達(dá)所掃描的建筑物及道路特征同高精度地圖上信息相匹配，可以達(dá)到厘米級精確定位。

3 傳感器融合技術(shù)

傳感器融合技術(shù)被認(rèn)為是自動駕駛汽車環(huán)境感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，但由于單一傳感器在性能和功能方面的局限性，它無法全面滿足自動駕駛汽車在復(fù)雜多變的交通環(huán)境中對環(huán)境信息的需求、對準(zhǔn)確感知要求較高，所以需要集成多種類型傳感器來提高感知系統(tǒng)可靠性與精度。

自動駕駛汽車上常見的傳感器有攝像頭，激光雷達(dá)，毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)，這些傳感器都有其特有的優(yōu)點(diǎn)與局限。攝像頭能提供大量視覺信息并能清楚地識別交通標(biāo)志，車道線和行人等目標(biāo)對象，但是在惡劣天氣情況下會顯著降低其性能；激光雷達(dá)測距精度高，能夠建立周邊環(huán)境三維模型，但是造價昂貴，而且在雨雪霧天氣中探測距離及精度都會受影響；毫米波雷達(dá)可以全天候運(yùn)行，目標(biāo)物體速度與距離測量比較精確，但是目標(biāo)物體識別準(zhǔn)確性比較差；超聲波雷達(dá)多應(yīng)用于泊車輔助等近距離檢測且檢測距離遠(yuǎn)的場合。

傳感器融合技術(shù)涵蓋數(shù)據(jù)層、特征層與決策層三個層級，其中數(shù)據(jù)層融合指直接整合多傳感器原始數(shù)據(jù)，當(dāng)攝像頭與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)層融合時，前期攝像頭采集到的圖像數(shù)據(jù)與激光雷達(dá)采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合，再將其統(tǒng)一處理與分析，綜合運(yùn)用這兩類資料的優(yōu)點(diǎn)，可以增強(qiáng)目標(biāo)對象的探測與識別。特征層的融合方法首先是從多個傳感器的數(shù)據(jù)中抽取出特征，接著對這些特征進(jìn)行整合。對攝像頭圖像進(jìn)行目標(biāo)對象視覺特征提取，對激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對象幾何特征提取，并對二者進(jìn)行融合實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別與分類，能對目標(biāo)物體進(jìn)行更加全面的描述，提高了識別精度。

4 結(jié)語

自動駕駛汽車感知系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)涉及很多方面，各技術(shù)之間互相聯(lián)系和互相作用，一起為汽車自動駕駛提供精確而豐富的環(huán)境信息。盡管現(xiàn)階段取得顯著進(jìn)展，但在感知系統(tǒng)可靠性提升等方面仍存在技術(shù)挑戰(zhàn)。今后還需繼續(xù)深入研究，創(chuàng)新技術(shù)，以確保感知系統(tǒng)性能為前提，促進(jìn)自動駕駛技術(shù)由輔助駕駛走向完全自動駕駛，從而實(shí)現(xiàn)更安全，更有效，更方便的出行方式。

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