二、自動(dòng)駕駛軟件

感知：感知模塊分析原始傳感器數(shù)據(jù)，輸出自動(dòng)駕駛汽車所處于的環(huán)境理解。這個(gè)過程類似于人類的視覺認(rèn)知。感知模塊主要包括對(duì)象（自由空間、車道、車輛、行人、道路損壞等）檢測(cè)與跟蹤、三維世界重建（利用運(yùn)動(dòng)結(jié)構(gòu)、立體視覺等）等。最先進(jìn)的感知技術(shù)可以分為兩大類：基于計(jì)算機(jī)視覺和基于機(jī)器學(xué)習(xí)。前者一般通過顯式射影幾何模型來解決視覺感知問題，并使用最優(yōu)化方法尋找最佳解�；�于機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)通過使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分類／回歸模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來學(xué)習(xí)給定感知問題的最佳解決方案。SegNet和UNet在語義圖像分割和對(duì)象分類方面取得優(yōu)秀的成績(jī)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有極高的易用性，可以很容易地用于其他類似的感知任務(wù)，如遷移學(xué)習(xí)。多傳感器信息融合的感知可以產(chǎn)生更好的理解結(jié)果。

定位和地圖：利用傳感器數(shù)據(jù)和感知輸出，本地化映射模塊不僅可以估計(jì)自動(dòng)駕駛汽車位置，還可以構(gòu)建和更新三維世界地圖。自從同步定位和地圖（SLAM）的概念在1986年引入以來，就得到了業(yè)內(nèi)人士的普遍關(guān)注。最先進(jìn)的SLAM系統(tǒng)通常分為基于過濾器的SLAM和基于優(yōu)化的SLAM。基于過濾的SLAM系統(tǒng)是由貝葉斯濾波得到的，通常通過增量集成傳感器數(shù)據(jù)，迭代估計(jì)自動(dòng)駕駛汽車姿態(tài)并更新三維環(huán)境地圖。最常用的濾波器有擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF）、無跡卡爾曼濾波器（UKF）、信息濾波器（IF）和粒子濾波器（PF）。另一方面，基于優(yōu)化的SLAM方法首先通過尋找新觀測(cè)值與地圖之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系來識(shí)別問題約束。然后，計(jì)算和改進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的姿勢(shì)，并更新3D地圖�；�于優(yōu)化的SLAM方法可以分為兩個(gè)主要分支：Bundle Adjustment （BA）和graph SLAM。前者利用高斯－牛頓法、梯度下降等優(yōu)化技術(shù)，通過最小化誤差函數(shù)，聯(lián)合優(yōu)化三維地圖和攝像頭姿態(tài)。后者將定位問題建模為一個(gè)圖形表示問題，并通過尋找不同車輛姿態(tài)的誤差函數(shù)來求解。

預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模塊分析其他交通代理的運(yùn)動(dòng)模式，預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛汽車未來的運(yùn)動(dòng)軌跡，使自動(dòng)駕駛汽車能夠做出合適的導(dǎo)航?jīng)Q策。目前的預(yù)測(cè)方法主要分為兩大類：基于模型的預(yù)測(cè)方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)方法。前者根據(jù)基本的物理系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)，通過傳播其運(yùn)動(dòng)狀態(tài)（位置、速度和加速度）來計(jì)算自動(dòng)駕駛汽車未來的運(yùn)動(dòng)。例如，奔馳的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)組件使用地圖信息作為約束來計(jì)算自動(dòng)駕駛汽車的下一個(gè)位置�？�爾曼濾波在短期預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)良好，但在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)不佳，因?yàn)樗�忽略了周圍的環(huán)境，比如道路和交通規(guī)則。在此基礎(chǔ)上，建立了基于引力和斥力的行人運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型。近年來，隨著人工智能和高性能計(jì)算的發(fā)展，許多數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如隱馬爾可夫模型（HMM）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BNs）和高斯過程（GP）回歸，用來預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛汽車狀態(tài)。近年來，研究人員利用逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)（IRL）對(duì)環(huán)境進(jìn)行建模，比如，采用逆最優(yōu)控制方法對(duì)行人路徑進(jìn)行預(yù)測(cè)。

規(guī)劃：規(guī)劃模塊根據(jù)感知、定位、映射以及預(yù)測(cè)信息確定可能的安全自動(dòng)駕駛汽車導(dǎo)航路徑。規(guī)劃任務(wù)主要分為路徑規(guī)劃、機(jī)動(dòng)規(guī)劃和軌跡規(guī)劃。路徑是自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)該遵循的幾何路徑點(diǎn)列表，以便在不與障礙物碰撞的情況下到達(dá)目的地。最常用的路徑規(guī)劃技術(shù)有：Dijkstra、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、A＊、狀態(tài)格等。機(jī)動(dòng)規(guī)劃是一個(gè)高層次的自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)動(dòng)表征過程，因?yàn)樗�同時(shí)考慮了交通規(guī)則和其他自動(dòng)駕駛汽車狀態(tài)。在找到最佳路徑和機(jī)動(dòng)規(guī)劃后，必須生成滿足運(yùn)動(dòng)模型和狀態(tài)約束的軌跡，這樣才能保證交通的安全性和舒適性。

控制：控制模塊根據(jù)預(yù)測(cè)的軌跡和估計(jì)的車輛狀態(tài)向油門、剎車或轉(zhuǎn)向扭矩發(fā)送適當(dāng)?shù)拿�令�？刂颇�塊使汽車盡可能接近計(jì)劃的軌跡�？刂破鲄�數(shù)可以通過最小化理想狀態(tài)和觀測(cè)狀態(tài)之間的誤差函數(shù)（偏差）來估計(jì)。比例積分導(dǎo)數(shù)（PID）控制、線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）控制和模型預(yù)測(cè)控制（MPC）是最常用的最小化誤差函數(shù)的方法。PID控制器是一種利用比例項(xiàng)、積分項(xiàng)和導(dǎo)數(shù)項(xiàng)使誤差函數(shù)最小的控制回路反饋機(jī)構(gòu)。當(dāng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)用一組線性微分方程表示，成本用二次函數(shù)表示時(shí)，利用LQR控制器使誤差函數(shù)最小化。MPC是一種基于動(dòng)態(tài)過程模型的先進(jìn)過程控制技術(shù)。這三種控制器各有優(yōu)缺點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車控制模塊一般采用上述方法的混合模式。例如，初級(jí)自動(dòng)駕駛汽車使用MPC和PID來完成一些低級(jí)反饋控制任務(wù)，例如應(yīng)用變矩器來實(shí)現(xiàn)所需的車輪轉(zhuǎn)角。百度Apollo采用了這三種控制器的混合的模式：PID用于前饋控制、LQR控制輪角、MPC對(duì)PID和LQR控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

三、開源數(shù)據(jù)集

在過去的十年中，已經(jīng)公布了很多開源數(shù)據(jù)集，這為自動(dòng)駕駛研究做出了巨大貢獻(xiàn)。小編搜集了幾種使用最多的數(shù)據(jù)集，并簡(jiǎn)要說明各種數(shù)據(jù)集的用途。Cityscapes包含一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，可以用于像素級(jí)和實(shí)例級(jí)的語義圖像分割。ApolloScape可用于各種自動(dòng)駕駛汽車感知任務(wù)，如場(chǎng)景解析、汽車實(shí)例理解、車道分割、自定位、軌跡估計(jì)以及目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。此外，KITTI提供了用于立體和流量估計(jì)、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤、道路分割、里程估計(jì)和語義圖像分割的可視化數(shù)據(jù)集。6D－vision使用立體攝像機(jī)感知三維環(huán)境，提供立體、光流和語義圖像分割的數(shù)據(jù)集。

四、行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者

最近，投資者開始把錢投向自動(dòng)駕駛系統(tǒng)商業(yè)化競(jìng)賽潛力股。自2016年以來，特斯拉的估值一直在飆升。這使得承銷商推測(cè)，該公司將在幾年內(nèi)產(chǎn)生一支自動(dòng)駕駛車隊(duì)。此外，自2017年報(bào)道通用汽車計(jì)劃制造無人駕駛汽車以來，該公司股價(jià)已經(jīng)上漲了20％。截止2018年7月，Waymo已經(jīng)在美國(guó)對(duì)其自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行了800萬英里的測(cè)試。在2018年度，通用汽車和Waymo事故最少：通用汽車在212公里以上發(fā)生了22次碰撞，而Waymo在563公里以上只發(fā)生了3次碰撞。除了行業(yè)巨頭，世界一流大學(xué)也加快了自主駕駛的發(fā)展。這些大學(xué)都很好地開展了產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的模式。這使高校更好地為企業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)做出貢獻(xiàn)。

應(yīng)用場(chǎng)景：自動(dòng)駕駛技術(shù)可以應(yīng)用于任何類型的車輛，如出租車、長(zhǎng)途汽車、旅游巴士、貨車等。這些交通工具不僅可以使人們從勞動(dòng)密集型和單調(diào)乏味的工作中解脫出來，而且可以確保他們的安全。例如，配備自動(dòng)駕駛技術(shù)的道路質(zhì)量評(píng)估車輛可以修復(fù)檢測(cè)到的道路損傷。此外，使用自動(dòng)駕駛技術(shù)，道路參與者可以相互溝通，公共交通將更加高效和安全。

五、現(xiàn)存挑戰(zhàn)

盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)在過去的十年中發(fā)展迅速，但仍然存在許多挑戰(zhàn)。例如，感知模塊在惡劣的天氣和／或光照條件下或在復(fù)雜的城市環(huán)境中表現(xiàn)不佳。此外，大多數(shù)感知方法通常是計(jì)算密集型的，不能在嵌入式和資源有限的硬件上實(shí)時(shí)運(yùn)行。此外，由于長(zhǎng)期不穩(wěn)定性，目前SLAM方法在大規(guī)模實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用仍然有限。另一個(gè)重要的問題是如何融合自動(dòng)駕駛汽車傳感器數(shù)據(jù)，以快速、經(jīng)濟(jì)的方式創(chuàng)建更準(zhǔn)確的三維語義詞。此外，人們何時(shí)才能真正接受自動(dòng)駕駛和自動(dòng)駕駛汽車，仍然是一個(gè)值得討論話題，由此也引發(fā)了嚴(yán)重的倫理問題的探討。

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