隨著汽車行業不斷發展，技術開發人員、科研人員等對自動駕駛的研究越來越火爆。自動駕駛并不是一項單一的技術，而是汽車電子、智能控制以及互聯網等技術發展融合的產物，其原理為自動駕駛系統通過感知系統，獲取車輛自身信息與周圍環境信息，經過處理器對采集到的數據信息進行分析計算和處理，從而做出決策控制執行系統實現車輛加減速和轉向等動作。SAE將自動駕駛分為L0-L5共6個等級，L0為沒有加入自動駕駛的傳統人類駕駛，L1-L5是隨著自動駕駛的成熟程度進行等級劃分，層級越高則自動駕駛等級越高。目前走在自動駕駛技術前列的大多屬于L3級別。自動駕駛等級劃分表如下。

從表中可以看到，自動駕駛的發展升級從輔助駕駛到完全控制汽車駕駛，從對應特定場景到所有場景。自動駕駛的關鍵技術主要為感知、決策和控制三個方面，這些關鍵技術與車輛及環境的交互關系如下圖。

自動駕駛首先應具備一套完整的感知系統，那么首先看看感知系統是什么？感知系統是以多種傳感器的數據與高精度地圖的信息作為輸入，經過一系列的計算及處理，對自動駕駛車的周圍環境精確感知的系統。隨著自動駕駛中人為干預度的不斷減小，感知系統獲取環境信息的全面性、準確性和高效性要求越來越高，是自動駕駛的重要一環，是車輛和環境交互的紐帶，是無人汽車的“眼睛”，貫穿著升級的核心部分。一個自動駕駛系統的整體上表現好壞，很大程度上都取決于感知系統的做的好壞。感知系統主要包括環境感知、內部感知和駕駛人感知。本文主要探討的是環境感知。

NO.1

傳感器

講到感知，不得不講到傳感器。傳感器是自動駕駛感知環節中最主要的工具，我們對傳感器適用的工況以及局限性等特性都非常熟悉，才能更好為我們的感知系統選擇匹配的傳感器，并充分開發傳感器的各項性能。傳感器的感知對象包括行駛路徑、周圍障礙物和行駛環境等。行駛路徑感知包括可通行道路、標志牌、信號燈、車道線等的識別。感知周圍障礙物一般指的是車輛行駛所遇到的靜止的或者運動的物體，包括路障、行人等元素。行駛環境主要指的是道路情況、天氣情況等方面。主流的傳感器主要分為攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達四種。它們的工作原理有所不同，介紹這部分的篇幅較長，有興趣的伙伴們可以到網上搜取相關資料學習探索，后面筆者也會單獨介紹這些部分的內容。

NO.2

定位

傳感器感知為自動駕駛車輛提供周邊環境信息，但這遠遠不夠，大范圍環境感知以及全局環境的高精度定位不可或缺。定位系統的應用可以實現車輛位置、速度、航向等信息的反饋，為車輛提供全局定位、路線引導等功能，將車輛與環境有機結合，規劃行車路徑，提高行駛平順性和經濟性。常用的定位導航包括GPS導航、磁導航和慣性導航，它們之間的對比如下圖。

NO.3

車聯網通信

車聯網（V2X）通信是實現環境感知、信息交互與協同控制的重要關鍵技術。其借助新一代信息通信技術，實現車內、車與人、車與車、車與路等全方位連接，與傳統車載激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波等感知傳感器優勢互補，為自動駕駛汽車提供雷達無法實現的超視距和復雜環境感知能力。從時間、空間維度擴大了車輛對交通與環境的感知范圍，能夠提前獲知周邊車輛操作信息、交通控制信息、擁堵預測信息、視覺盲區等周邊環境信息。支持車輛在高速移動的環境下實時可靠通信的無線通信技術是V2X車聯網實現的基礎，直接決定了信息交互的實時性和有效性。下表對常用的無線通信技術進行了比較。

感知系統通過應用傳感器將真實世界信息轉化為數字信號傳輸給自動駕駛車輛，為車輛了解周圍環境、自動駕駛提供了基礎的支持。目前自動駕駛在一些特殊或者極端惡劣的天氣狀況下（雨、雪和大霧），處理是非常困難的，即使是人類駕駛員。無論是基于視覺的感知系統還是基于雷達的感知系統都存在識別感知的困難，相機會因為有雪的附著不能正確識別道路標記，雪的密度也會影響激光雷達光束的反射效果，干擾自動駕駛車輛對周圍環境的判斷。

自動駕駛感知系統需要進一步提高準確度和精度，增強針對復雜城市路況和惡劣天氣狀況下的處理能力。通過交叉驗證障礙物的位置信息，減少感知系統傳感器數據的不確定性。增強車聯網通信，使用新型低成本高效的傳感器，通過多傳感器融合來減少各個分立傳感器缺點的影響，進一步加強傳感器融合算法的開發，并通過使用傳感器的互補性和亢余度來發揮每個傳感器的優勢，以提高自動駕駛感知系統的準確性和可靠性。