让机械大脑具有“自知之明”——处理自动驾驶定位题目的三种思绪

在自动驾驶技能的话题中，定位技能(自我定位和对周围情况相对位置的认知)似乎是无人驾驶汽车最难驾驭的技能，这与城市的动感气质有关。例如，建筑路面、封闭道路、新标志和缺失的路标都是这种动态性和不确定性的例子。面对上述随时随地都有可能改变的因素，人类都是多疑的，更不用说机械地改变了。目前还没有办法完美处理处罚自驾汽车的定位问题，但以下是未来处理处罚问题最有用、最可取的目标设施。不同的公司往往会选择不同的公司。本文将根据详细的公司战略介绍三个定位要点。

自从特斯拉、Waymo等公司出现后，汽车公司更加注重自动驾驶技能。这种情况在2018年变得越来越严重，从而加快了无人驾驶汽车尽快落地的可能性。比如，通用汽车在旧金山的员工都使用过cruise没有方向盘或踏板；福特、大众、丰田和盖洛普也在自动驾驶合作之列；上个月，特斯拉在芯片发布会上宣布，到2020年，他们将制造完全自动驾驶汽车。

无人驾驶的未来是光明的，但道路是迂回的。目前，自动驾驶还面临着很多问题，比如需要对数据流进行快速、连续的分析，需要做一些对机械来说繁琐但对人类来说琐碎的小事。详细来说，物体检测、间隔、速度、定位和交通规则都是驾驶过程中做决策和计划时要考虑的因素。为了达到SAE规范中的L5级别，计算机驾驶系统需要能够执行上述所有基本任务，并为不同问题的技术处置找到惩罚方案。下面列举了自动驾驶的几个主要技术问题以及处置和处罚方案：

l间隔：激光雷达(光探测和测距)

l:雷达(无线电探测器)

物体检测：摄像头、图像处理惩罚和机械训练

l交通法规：物体检测(用于交通信号灯和标志)、图像处理处罚(用于车道检测)和局部数据采访。

路径规划：软件算法(如a *搜索算法)

l:同时定位和地图架设(SLAM)或预先制作的三维地图。

在上述所有话题中，定位技术(自我定位和对周围情况相对位置的认知)似乎是无人驾驶汽车最难控制的技术，这关系到城市的动态气质。例如，建筑路面、封闭道路、新标志和缺失的路标都是这种动态性和不确定性的例子。面对上述随时随地都有可能改变的因素，人类都是多疑的，更不用说机械地改变了。目前还没有办法完美处理处罚自驾汽车的定位问题，但以下是未来处理处罚问题最有用、最可取的目标设施。不同的公司往往会选择不同的公司。本文将根据详细的公司战略介绍三个定位要点。

1以特斯拉为代表的视觉SLAM定位

特斯拉等一类企业倾向于使用基于视觉的视觉SLAM(简称VSLAM)技术进行定位。他们将尽可能多的视觉传感器放入车内，而不是依靠预先录制的地图，他们希望将图像处置的处罚与机械学习联系起来，让特斯拉车辆能够及时了解到周围的情况。特斯拉正在随时随地与其他车辆学习和分享知识。他们依靠的是周边及时的形势数据而不是历史数据，没有依靠过时的地图而失去立足之地的风险。

特斯拉的目标异常明确，那就是制造出可以在任何条件下行驶而不受周围条件影响的车辆。前段时间，在特斯拉的芯片发布会上，马斯克diss激光雷达也引起了轩然大波。马斯克表示，使用激光雷达的定位要领摆脱了“优雅、高贵、不必要”的绘图设备，为此付出的价值在于在处理处罚的不确定性时，越来越依赖摄像头和软件。特斯拉人工智能高级总监Andrej Karpathy强调，物理数据的作用不可替代。相比用激光雷达架设假的高精度地图，特斯拉对实际物理数据更有信心，看图比看雷达更逼真。

目前，采用VSLAM定位的自动驾驶汽车主要配备三种类型的传感器：单目、双目(或多双目)和RGBD。还有其他特殊的相机，如鱼眼和全景，因为

研讨和产物中都属于少数在此不做引见。就完成难度而言，这三类要领难易程度从难到易依次为：单目视觉、双目视觉、RGBD。在定位历程当中，VSLAM自动驾驶车辆从一个未知情况中的未知所在动身，在活动历程当中经由历程以上这些视觉传感器观察定位自身地位、姿势、活动轨迹，再依据自身地位举行增量式的舆图构建，从而抵达同时定位和舆图构建的目标。定位和建图是两个相辅相成的历程，舆图可以或许供给更好的定位，而定位也可以或许进一步扩建舆图。VSLAM手艺框架以下，主要包罗传感器数据预处置惩罚、前端、后端、回环检测、建图。

2．以通用／疾驰／福特为代表的高精舆图定位

通用汽车和疾驰都看好经由历程激光雷达或GPS预先制作的高精舆图来举行定位的要领。通用汽车于2017年收买了自身的激光雷达供给商。福特与百度合作，向一家激光雷达供给商Velodyne 投资1．5亿美圆，疾驰也与Velodyne签署激光雷达供给合约。

激光雷达是异常传统的定位传感器。它可以或许供给机械人自身与四周情况障碍物间的间隔信息。罕见的激光雷达有SICK、Velodyne、Rplidar等。运用激光雷达制作高精舆图，实际上就是运用激光点云融会手艺举行激光雷达扫描，返回场景分布点的手艺。激光点云融会的手艺又分为两种，一是基于点云融会的算法，其运用场景较广，不只限于GPS场景；第二种是基于对照正确的差分GPS和正确惯导（IMU，惯性丈量单位），其对场景依靠较强，必需在对照坦荡的场景运用，关于高架桥等GPS旌旗灯号弱的场景结果欠安。基于图象和GPS手艺处置惩罚方案精度对照差，主要用来制作L2、L3的ADAS舆图，而激光点云则可以或许知足L4、L5的需求。

这类车辆依靠于预先纪录好的3D高分辨率舆图，而这些舆图是运用装备激光雷达的车辆预先捕捉的。然后，自动驾驶车辆可以或许运用其自身装备的激光雷达装备猎取周边情况的信息，与预先制作的高精舆图举行比对，推断情况是不是已转变，然后在舆图涵盖地区内完成自动驾驶。这显现了相对来讲越发普遍的自动驾驶战略。为了连结舆图的正确性和车辆的可用性，须要市政当局和汽车制作商之间更普遍的合作，以竖立和保护最新的高精度舆图供车辆运用。

以凯迪拉克的超等巡航体系为例，只有当车身雷达猎取的信息与高精舆图信息一致并经由历程平安搜检时，车辆才能在预存了高精舆图的高速公路上导航行驶。这类要领供给了高度的可靠性和可展望性，但高精舆图所须要处置惩罚的数据量伟大，必需运用数据中间盘算机集群来做处置惩罚，而且触及许多并行盘算和处置惩罚，这些对数据处置惩罚才能都是极大的磨练；高精舆图的及时更新也相称主要，途径情况有可以或许在赓续的转变，须要完成疾速有用的更新。以上这些因为纪录舆图和运用激光雷达装备制作车辆所需的勤奋，都使得完成无人驾驶所支付的本钱相对更高。

3．以群众为代表的车联网定位

自动驾驶定位的别的一种要领，不存眷怎样使汽车更天真地顺应情况，而是存眷怎样让情况为自动驾驶汽车效劳，即制造更智能的情况。这减轻了车辆的累赘，使其可以或许找出其情况中的一切不确定要素。在这类状况下，转变的情况要素会自身“找上门”，让车辆更正确地相识到四周情况的状况，修建物可以或许直接“通知”进入的汽车修建地区和暂时车道的详细地位。

群众汽车一直在勤奋竖立自身作为V2X手艺前驱的身份。在2017年群众就宣告一切2019年的车型都将装备完全的V2X功用套件。这些衔接将供给约莫500米之内的交通状况、变乱和与本地情况同享的其他交通状况信息，以至更广。

经由历程车联网要领举行定位的车辆经由历程GPS、RFID、传感器、摄像头图象处置惩罚等装配，在由车辆地位、速率和线路等信息构成的伟大交互收集中完成自身情况和状况信息的收罗。在互联网信息库中，一切车辆将自身的种种信息传输会聚到中央处置惩罚器，完成地位信息的交互同享。现在，国度强迫请求一切运营车辆都要转配车载定位终端，同时接入相干企业效劳平台，并终究接入省部级效劳平台。

详细来讲，车辆节点的定位和地位感知手艺是车联网的手艺中间。定位强调地位信息的唯一性，即定位获得的是实在的地理坐标信息，而地位感知侧重于节点之间在地位上的相对性，反应的是挪动节点在时候维度和空间维度上的轨迹。

地位感知中，其地位信息是参照锚节点来盘算的，而锚节点的发生视分歧的算法完成而分歧，主要接纳非测距手艺（Renge－free）来定位。无线测距的基本道理分为三边丈量法、三角丈量法、极大似然预计法和质心算法四种范例。三边丈量法道理对照简单，是在已知3个锚节点二维坐标信息的前提下，就可以或许盘算出1个未知节点的地位信息；三角丈量法的道理是在收集中选定一系列的锚节点构成相互衔接的三角形，经由历程丈量某一三角形的三个角节点到某一地位节点的相对程度角度来对节点举行定位；极大似然预计法的道理是一句N个锚节点的坐标和到未知节点的间隔来对节点举行定位；质心算法中的质心是指多边形的多少中间，质心算法的完成道理是收集中的锚节点周期性地播送用于标识节点自身身份标识和坐标未知的分组，当未直接点吸收到的锚节点的分组抵达一个门限值时，或吸收锚节点分组的时候抵达预设值时，将由这些锚节点构成一个多边形，该多边形的质心就是该未知节点的坐标。

车联网的定位手艺则是经由历程公道布置在都市交通途径周边的RSU，运用无线测距手艺完成对挪动中车联的及时定位。现在所接纳的手艺主要有运用吸收旌旗灯号强度值（RSSI）、抵达时候（TOA）、抵达时候差（TDOA）、抵达角度（AOA）及抵达频次差（FDOA）等。FDOA定位手艺具有没有隐约区、精度高级长处，它可以或许与TDOA等定位手艺连系，完成越发完美的定位功用，成为车联网定位手艺的一个生长方向。在此不做详细引见。

虽然现在对车联网定位和感知手艺的研讨取得了肯定的效果，但依然有许多题目须要进一步处置惩罚，主要体现在特地针对车联网的定位和感知手艺、室外挪动三维定位手艺、精准无缝的合作定位等方面。

固然，可以或许辅佐完成定位目标的有比方GPS 、卫星、激光雷达、相机及其他多种传感器，本文引见的三种要领是完成自动驾驶定位的三种分歧思绪，思绪上的分歧其实不排挤详细运用手艺上的自创与融会。

手艺只是自动驾驶的一个方面，途径平安法律律例也须要顺应自动驾驶市场的转变。往年福特、通用和丰田在自动驾驶汽车相干平安律例上就达成了合作伙伴关系。别的，在人类社会赓续向前生长的历程中，履历是一个弗成无视的关键要素，不管现时段自动驾驶面对了甚么小成就和大波折，都必需清楚地邃晓一点：我们生活在手艺赓续创新的时期，新手艺处置惩罚新难题，时候会申明自动驾驶是怎样向我们一步步走来的。

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