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自動駕駛?cè)遮呁晟频牡膫鞲衅髦?/span>

　　裝配在車輛中使用時，LiDAR系統(tǒng)可以從車輛周圍固定和移動的物體捕捉密集的3D點云數(shù)據(jù)。而發(fā)射和接收無線電波而非激光的雷達系統(tǒng)，可以與LiDAR系統(tǒng)互補，因為它們可以用于提供低反射率物體的速度和方位數(shù)據(jù)。遠程雷達傳感器可以跟蹤高速物體(例如迎面駛來的車輛)，而短程雷達傳感器則可以提供車輛附近的移動物體的豐富信息。另一方面，攝像頭則可以測量物體反射或發(fā)射的光，進一步增強車輛周圍物體本身的細(xì)節(jié)。

　　自動駕駛車輛如果包含所有上述類型的傳感，可以確保其中一種傳感器的固有技術(shù)局限，能夠被一個或多個其他傳感器的優(yōu)勢所補償。然而，如果采用這種方案，那么問題就在于必須開發(fā)一種車載處理模型，來處理由各種傳感器捕獲的大量數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)融合

　　處理這一難題的一種方案，是將來自車輛上的多個傳感器源的數(shù)據(jù)，在處理之前在空間上、幾何上和時間上進行對準(zhǔn)融合，這會帶來一個龐大的單個傳感系統(tǒng)。這種方案可以使一個或多個車載處理器，在某個傳感器探測不夠準(zhǔn)確時，估算自動駕駛車輛的狀態(tài)。另一種方案，是設(shè)計多個獨立的傳感器處理系統(tǒng)，每個系統(tǒng)都可以自行支持*自動駕駛。然而，無論采用哪種方案，都需要具備多功能、冗余和失效運行的系統(tǒng)架構(gòu)，來實現(xiàn)自動駕駛。

博世的工程師正在開發(fā)一種自動駕駛車輛網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以將來自車輛中所有傳感器的數(shù)據(jù)在一種被稱為“傳感器融合”的過程中進行整合。這些傳感器數(shù)據(jù)由車輛中的電子控制單元評估，以規(guī)劃車輛的行駛路徑。為了實現(xiàn)安全性和可靠性大化，必要的計算工作由許多并行工作的處理器共同完成。

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　　不過，Intel(英特爾)/Mobileye的工程師則正在開發(fā)一種不同的方案，來努力攻克他們認(rèn)為不能擴展，因而成本很高的一種自動駕駛車輛控制系統(tǒng)。

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　　英特爾/Mobileye提出了一種完整的數(shù)學(xué)模型，以確保自動駕駛汽車以安全的方式運行。這種被稱為“Responsibility-Sensitive Safety(RSS)”的模型，為人類的責(zé)任和謹(jǐn)慎概念提供了具體且可衡量的參數(shù)，并定義了一種“安全狀態(tài)”，旨在無論其他車輛采取何種反應(yīng)和行為，防止自動駕駛車輛成為事故的誘因。

　　多傳感系統(tǒng)

　　他們已經(jīng)展示了一種僅配備攝像頭的自動駕駛汽車，作為其策略的一部分，將包括在公司構(gòu)建的所謂的“真正冗余”的系統(tǒng)中。現(xiàn)在，他們打算構(gòu)建一個由多個獨立設(shè)計的傳感系統(tǒng)組成的傳感系統(tǒng)，以補充基于攝像頭的系統(tǒng)，其中也包括了雷達和LiDAR。來自攝像頭的數(shù)據(jù)融合將用于定位車輛，來自雷達和LiDAR的數(shù)據(jù)融合將在規(guī)劃車輛軌跡的后期使用。與初融合來自攝像頭、雷達/LiDAR的原始數(shù)據(jù)相比，每個系統(tǒng)都能夠自行支持*自動駕駛。

　　除了感測車輛周圍的環(huán)境之外，安裝在自動駕駛車輛上的傳感器套件還將負(fù)責(zé)周圍環(huán)境的測繪，使車輛能夠在任何時間確定其所在的位置。目前已經(jīng)采用的一種方案，是記錄由LiDAR先前捕獲的3D點云以創(chuàng)建地圖，然后通過將車輛LiDAR行駛中獲得的3D點云與地圖上的3D點進行比較，來定位車輛的位置。

　　另一種方案，也就是英特爾/Mobileye所支持的方案，是充分利用已配備攝像頭和特定軟件的大量車輛，其軟件可以檢測車輛周圍有意義的物體。這種方案將帶來基于眾包的地圖創(chuàng)建，然后將其上傳到云端。然后，所有自動駕駛車輛可以通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)有通信平臺接收這些地圖數(shù)據(jù)。

　　由眾多傳感捕獲的如此大量的數(shù)據(jù)，將需要新的車載計算基礎(chǔ)設(shè)施，來實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的車輛內(nèi)傳輸。

　　據(jù)ABI Research自動駕駛高級分析師James Hodgson稱，由攝像頭、雷達、LiDAR以及超聲波傳感系統(tǒng)等多種傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，每8小時可達到32TB。為了定義可以處理如此高數(shù)據(jù)速率的基礎(chǔ)設(shè)施，Aquantia、博世、大陸、NVIDIA(英偉達)和大眾汽車建立了自動駕駛汽車網(wǎng)絡(luò)(Networking for Autonomous Vehicles， NAV)聯(lián)盟。通過合作，這些公司計劃在自動駕駛汽車內(nèi)部搭建數(shù)千兆位的以太網(wǎng)，同時解決與噪音和抗擾、功耗、可靠性以及安全標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的挑戰(zhàn)。

　　車載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

　　后，為了安全進行驗證和認(rèn)證，車輛計算架構(gòu)中的車載系統(tǒng)，存在如何處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，以使車輛能夠在各種駕駛場景下恰當(dāng)運行的問題。車輛僅能夠感知其環(huán)境并實現(xiàn)定位是不夠的，它還必須能夠基于所獲取的數(shù)據(jù)進行路徑規(guī)劃并執(zhí)行。

　　不用說，在這方面人工智能(AI)系統(tǒng)的作用將變得越來越普遍，人工智能將使車輛能夠獲得可能發(fā)生的眾多潛在交通狀況的完整認(rèn)知。這種在交通狀況中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)過程被稱為“深度學(xué)習(xí)”，并從中得出自己的推論，從而提供一系列行動方案。然而，由于這種人工智能系統(tǒng)的運行概率問題，因此業(yè)界擔(dān)心它們的可靠性可能不夠。

　　為此，Mobileye等公司正在人工智能決策解決方案之上，增加一個單獨的、確定性的軟件層。Mobileye的RSS模型將人類安全駕駛的理念，形式化為具有邏輯上可證明的可驗證模型，定義恰當(dāng)?shù)捻憫?yīng)，并確保自動駕駛車輛僅做出安全的決策。其模型本身負(fù)責(zé)基于來自路徑規(guī)劃系統(tǒng)的結(jié)果來驗證車輛的軌跡，路徑規(guī)劃系統(tǒng)則基于車輛傳感器獲取的數(shù)據(jù)創(chuàng)建行動計劃。

　　安全驗證和認(rèn)證

　　顯然，無論在自動駕駛車輛中使用何種軟件，都需要進行驗證和認(rèn)證，以確保自動駕駛車輛做出的決策是安全的。事實上，自動駕駛車輛可能會遇到各種各樣的潛在行駛狀況，在這種車輛中驗證所使用的軟件采用何種適當(dāng)?shù)陌踩燃壦婕暗奶魬?zhàn)，可能是工程師面臨的大挑戰(zhàn)之一。特別是考慮到所使用的許多人工智能軟件系統(tǒng)本質(zhì)上是非確定性的，因此測試很困難。

因此，雖然一些供應(yīng)商可能會認(rèn)為創(chuàng)造真正的自動駕駛汽車的技術(shù)挑戰(zhàn)已經(jīng)解決，但自動駕駛功能仍然依賴于廣泛的軟件驗證，更不用說監(jiān)管部門的批準(zhǔn)了。直到這些問題也被解決，*自動駕駛車輛本身，可能還需要幾年時間。

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