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今天的这期节目，我向大家介绍一下无人驾驶汽车的基本原理。首先我们停下来思考一下人驾驶汽车的场景。今天你开车去参加朋友聚会，如果是熟悉的目的地，基本上是不需要导航的。因为大脑里面有地图，对于不熟悉的地点，那就用手机的地图软件导航过去，行驶在路上的时候，你眼观六路耳听八方，观察路况交通指示牌，周边车辆当前位置路径导航等等信息。对于路上的车辆障碍物等物体，根据他们当前位置速度所发信号等信息做出预判，以决定当前是加速减速还是左右变道，然后控制手中的方向盘和脚下的油门刹车。当然作为老司机以上的过程已经习以为常，无需思考，那是因为我们的大脑神经网络和肌肉经过长时间的训练，已经将驾驶技能变成了自然能力的延伸。然而以上场景中有六个要素在无人驾驶系统中进行了借鉴和拓展。下面一一进行介绍。
第一，地图，对于有人和无人驾驶地图都是不可缺少的。不管是老司机大脑中的地图，还是导航APP中的地图，我们需要从地图中获取当前位置目的地路径路况等信息，而无人驾驶对地图精度的要求会高出很多，普通的地图精确到米就可以了。因为驾驶员可以在近距离进行微调，而无人驾驶的地图精度必须达到厘米，否则无人驾驶汽车一定会撞上。另外，无人驾驶的地图需要更为丰富的驾驶辅助信息，比如路标交通灯速度限制等等，这些信息都可以帮助系统做出行使决策。而计算机比人更擅长的能力之一，记住海量的驾驶辅助信息，并且在需要的时候进行查询和使用。
第二，感知和司机一样，无人驾驶系统需要实时的获取周边信息，以便作出判断决策。不同的是，司机采用的是眼睛耳朵等感官，而无人驾驶系统采用的是摄像头雷达激光等传感器，由摄像头采集的图像视频等数据，运用计算机视觉的方法，采用卷积神经网络，可以对车行人道路障碍物路牌等物体进行识别分类和追踪，由雷达激光等传感器采集的点阵数据，则可以用来获取距离速度等信息。这一系列传感器信息还可以和地图信息进行融合，这样感知系统就可以做到心中有图，眼观六路，耳听八方。
第三，定位。说起定位，我们首先会想到GPSGPS对于手机用户导航是足够的，但是GPS的定位误差在信号充足的开阔空间里是1到3米，这对于无人驾驶来说是远远不够的。无人驾驶需要的是精确到厘米的定位，否则误差的几十公分，就会发生安全事故。无人驾驶定位采用的方法通常是多种定位方式的结合。比如实时动态RTK是作为GPS的拓展，惯性测量是依据牛顿定律，通过速度和加速度计算位移，而激光雷达和视觉定位是运用周边信息对定位进行进一步校准。
第四，第四，预测和实际的预判一样，无人驾驶系统需要对周边情况作出预测，以作出控制决策。比如前方有车并道，根据距离和速度情况决定需不需要踩刹车等等。无人驾驶系统，把周边物体的位置速度加速度等等信息抽象成为不同的时间序列。有了之前时间点的信息，预测下一个时间点的信息，这是递归神经网络擅长解决的问题。前面感知的数据除了用于定位，也会用于预测。
第五，规划，规划包括了陆游轨迹和速度规划等等。从起点到终点的陆游规划，和手机导航差不多，行驶过程中的轨迹规划，包括让车保持在车道中轴线的轨迹，前方有障碍时变道的轨迹等等。另外还有结合车道限速周边车辆信息的速度规划，这里面运用了很多计算机图论相关的知识。
第六，控制。控制主要是无人驾驶系统，像车的动力自动转向系统发送指令的过程，控制指令发出后，通过感知采集实时反馈信息，这一点和人为驾驶也是相似的。从地图感知定位预测规划到控制无人驾驶系统，结合了测绘传感通讯计算机视觉神经网络图论信号与控制等多领域的科学技术，成为了众多科技公司的关注焦点。随着城市路政规划交通法规，商业保险等等配套设施的发展完善，相信在未来的某一天，无人驾驶会为我们的出行带来更大的便利。
文章来源: https://www.toutiao.com/group/6749747707541193224/