電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)的過程,簡單的來說是從感知、決策到執(zhí)行,感知即通過各種傳感器,采集車輛本身及外部的信息,決策即汽車的計(jì)算單元,根據(jù)特定的算法,對上述獲取的信息進(jìn)行分析,做出適合當(dāng)下情景的決策,之后就是執(zhí)行。
而整個(gè)過程中算法極為重要,自動(dòng)駕駛作為人工智能技術(shù)重要的應(yīng)用場景之一,其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)離不開算法的大規(guī)模部署,包括從感知環(huán)節(jié)的特征提取到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策,這些都需要依賴算法改進(jìn)來提高障礙物檢測準(zhǔn)確性和復(fù)雜場景下的決策能力。
AI算法是支撐自動(dòng)駕駛技術(shù)最關(guān)鍵的部分,目前主流自動(dòng)駕駛公司都采用了機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法來實(shí)現(xiàn)。海量的數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能算法的基礎(chǔ),通過此前提到的傳感器、V2X設(shè)施和高精度地圖信息所獲得的數(shù)據(jù),以及收集到的駕駛行為、駕駛經(jīng)驗(yàn)、駕駛規(guī)則、案例和周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)信息,不斷優(yōu)化的算法能夠識別并最終規(guī)劃路線、操縱駕駛。
從技術(shù)環(huán)節(jié)來看,自動(dòng)駕駛域算法可以分為感知算法、融合算法、決策算法和執(zhí)行算法。感知算法將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成車輛所處場景的機(jī)器語言,包括物體檢測、識別和跟蹤、3D環(huán)境建模、物體的運(yùn)動(dòng)估計(jì)等。
融合算法的核心任務(wù)是將不同傳感器獲取到的基于圖像或基于點(diǎn)云等不同維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱統(tǒng)一處理。隨著L2+自動(dòng)駕駛對多傳感器融合精度的要求提升,融合算法將逐漸前向化(前融合),其層級將逐漸從域控制器等后端部件前移至傳感器層面,在傳感器內(nèi)部即完成融合,以提升數(shù)據(jù)處理的效率。
決策算法,即在基于感知算法的輸出結(jié)果,給出最終的行為動(dòng)作指令,包括汽車的跟隨、停止和追趕等行為決策,以及汽車的轉(zhuǎn)向、速度等動(dòng)作決策,路徑規(guī)劃等。
自動(dòng)駕駛根據(jù)自動(dòng)化功能程度被分為L0-L5級別,L1-L3主要起到輔助駕駛功能,到L4級別之后,車輛控制權(quán)基本可以全部交給人工智能系統(tǒng)。
不同級別需要實(shí)現(xiàn)的功能不一樣,所需要的算法也有所不同,比如L1的ACC自適應(yīng)巡航、LKA車道偏離輔助、AEB自動(dòng)制動(dòng)、BSM盲點(diǎn)監(jiān)測,需要用到ACC系統(tǒng)控制算法、LDW車道偏離警告算法、LKA車道保持輔助算法、AEB自動(dòng)制動(dòng)算法、BSM盲點(diǎn)監(jiān)測算法。
比如L3+,需要TJP交通堵塞輔助算法、HWP高速公路輔助算法、城市道路自動(dòng)駕駛算法、高速公路自動(dòng)駕駛算法、AVP自動(dòng)泊車算法,L5要用到各類自動(dòng)駕駛算法等來實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能。
不同廠商提供算法的能力也不一樣,比如傳統(tǒng)Tier1廠商,博世、大陸、德賽西威,以及一些軟件算法廠商等,可以提供一些單一功能模塊的算法,可以較好的應(yīng)用于L1-L2的輔助駕駛;再比如Momenta、Minieye、馭勢科技、縱目科技等算法方案商,可以提供完整的ADAS或者自動(dòng)駕駛解決方案。
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