自动驾驶周全剖析（二）：两大线路，三大分层

手艺线路

6 两大线路

自动驾驶研发的两条主要路线：

渐进式：一步步发展，从L1/L2 ADAS驾驶辅助系统到L4/L5；

激进式：跳过驾驶辅助系统，直接从高度自动驾驶L4系统切入。

7 家当链

自动驾驶品质是家庭财产的提升，家庭财产链包括：

1)硬件：'s各种传感器、综合计算与处罚平台、传统汽车零部件等。

2)软件：无人驾驶操作系统、车联网、高精度地图数据等。

3)整车制作；

4)运营效劳。

8 三大分层

自动驾驶系统分为感知层、决议计划层、,实行层,和眼睛、大脑、四肢。,他们取代了其他人。

收集和处置处罚感知层：态势信息和车内信息，传感器包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精度地图、GNSS卫星定位、IMU惯性导航等。

根据狩猎信息，决议计划层：举行了决议计划推断，制定了应对掌握策略，并代替人类制定了驾驶决议计划。解决方案算法包括模糊推理、强化学习、神经收集和贝叶斯收集技巧等。

在制定解决方案后，实行层：系统代替人类掌握车辆，并反映到底层模块中执行任务，包括线控加减速、线控转向等。

9 感知层：多传感器融会，两种手艺计划

感知层是一个自动驾驶的眼睛,搜寻周围的信息，分为定位和传输。

定位包罗高精舆图、环球导航卫星定位、惯性导航等；

四周传感包含了摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。

种种传感器零丁运用均有肯定范围。

1） 摄像头本钱低功用完全，但易受情况影响；

2） 毫米波雷达不受情况影响，但精度较低；

3） 激光雷达精度高，但本钱高；

4） 高精舆图精度高，但收罗难题；

5） GNSS 环球导航卫星定位精度高，但旌旗灯号差；

6） IMU 惯性导航不受情况影响，但本钱高。

种种传感器详细剖析请延续存眷本民众号（史晨星）。

多种传感器融会可知足种种庞杂路况，同时包管体系冗余。

百度 Apollo 研讨，GNSS＋IMU＋Lidar／CV 融会高精度定位体系可以或许完成 97．5％ 以上的覆盖率。

两种手艺计划

1）视觉主导计划：摄像头（主导）＋毫米波雷达＋超声波雷达＋激光雷达，典范的代表是特斯拉，马斯克对峙在其计划中不到场激光雷达。

2）激光雷达主导计划：激光雷达（主导）＋毫米波雷达＋超声波传感器＋摄像头，典范的代表是 Google Waymo。

10． 决议计划层：算法 ＋ 芯片

决议计划层是自动驾驶的大脑。

一方面收集感知层数据，剖析周边情况，计划驾驶线路；

一方面掌握实行层，预判路况，做出响应的车辆掌握。

决议计划算法是中心竞争力，分为感知层算法和决议计划层算法。

1）感知层算法——将传感器的输入数据终究转换成盘算机可以或许明白的自动驾驶车辆所处场景的语义表达、物体的结构化表达，包罗：物体检测、辨认和跟踪、3D情况建模、物体的活动预计等。

2）决议计划层算法——基于感知层算法的输出效果，给出终究的行动／行动指令，包罗行动决议计划（汽车的追随、住手和追逐）、行动决议计划（汽车的转向、速率等）、反应掌握（向油门、刹车等车辆中心掌握部件发出指令）。

关于人工智能、视觉算法、途径计划、行动决议计划、深度进修、强化进修、贝叶斯收集、迁徙进修等详细剖析请延续存眷本民众号（史晨星）。

依据英特尔 CEO 测算，假定一辆自动驾驶汽车设置装备摆设了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器，天天将发生约 4000GB 待处置惩罚的传感器数据。

考虑到自动驾驶对耽误请求很高，传统的云盘算面临着耽误显着、衔接不稳定等题目，这意味着一个壮大的车载盘算平台（芯片）成为了刚需。