自動駕駛作(zuò)為(wèi)一(yī)個(gè)龐大且複雜的工程，到底涉及了(le)哪些(xiē)技術
Google從2009年開始做自動駕駛，到現(xiàn)在已有8個(gè)年頭。8個(gè)年頭的技術積累還無法将自動駕駛技術量産落地，可見自動駕駛技術并不簡單。
自動駕駛是一(yī)個(gè)龐大而且複雜的工程，涉及的技術很多，大部分(fēn)答(dá)主僅從軟件方面進行了(le)介紹，而且太過細緻。我從硬件和軟件兩方面談一(yī)談自動駕駛汽車所涉及的技術。
一(yī). 硬件
離開硬件談自動駕駛都是耍流氓。
先看個(gè)圖，下(xià)圖基本包含了(le)自動駕駛研究所需要的各種硬件。
自動駕駛作(zuò)為(wèi)一(yī)個(gè)龐大且複雜的工程，到底涉及了(le)哪些(xiē)技術？
然而…
這(zhè)麽多傳感器(qì)并不一(yī)定會同時(shí)出現(xiàn)在一(yī)輛車上(shàng)。某種傳感器(qì)存在與否，取決于這(zhè)輛車需要完成什(shén)麽樣的任務(wù)。如(rú)果隻需要完成高速公路(lù)的自動駕駛，類似Tesla 的 AutoPilot 功能(néng)，那根本不需要使用到激光傳感器(qì)；如(rú)果你需要完成城區路(lù)段的自動駕駛，沒有激光傳感器(qì)，僅靠視(shì)覺是很困難的。
自動駕駛系統工程師要以任務(wù)為(wèi)導向，進行硬件的選擇和成本控制。
1、汽車
既然要做自動駕駛，汽車當然是必不可少的東西(xī)。
從我司做自動駕駛的經驗來(lái)看，做開發時(shí)，能(néng)不選純汽油車就(jiù)别選。
一(yī)方面是整個(gè)自動駕駛系統所消耗的電量巨大，混動和純電動在這(zhè)方面具有明顯優勢。另一(yī)方面是是發動機的底層控制算(suàn)法相比于電機複雜太多，與其花大量時(shí)間(jiān)在标定和調試底層上(shàng)，不如(rú)直接選用電動車研究更高層的算(suàn)法。
國内也(yě)有媒體(tǐ)專門就(jiù)測試車輛的選擇做過調研。
2、控制器(qì)
在前期算(suàn)法預研階段，推薦使用工控機（Industrial PC，IPC）作(zuò)為(wèi)最直接的控制器(qì)解決方案。因為(wèi)工控機相比于嵌入式設備更穩定、可靠，社區支持及配套的軟件也(yě)更豐富。百度開源的Apollo推薦了(le)一(yī)款包含GPU的工控機，型号為(wèi)Nuvo-5095GC，如(rú)下(xià)圖。
當算(suàn)法研究得較為(wèi)成熟時(shí)，就(jiù)可以将嵌入式系統作(zuò)為(wèi)控制器(qì)，比如(rú)Audi和TTTech共同研發的zFAS，目前已經應用在最新(xīn)款Audi A8上(shàng)量産車上(shàng)了(le)。
3、CAN卡
工控機與汽車底盤的交互必須通過專門的語言——CAN。從底盤獲取當前車速及方向盤轉角等信息，需要解析底盤發到CAN總線上(shàng)的數據；工控機通過傳感器(qì)的信息計算(suàn)得到方向盤轉角以及期望車速後，也(yě)要通過 CAN卡 将消息轉碼成底盤可以識别的信号，底盤進而做出響應。
CAN卡可以直接安裝在工控機中，然後通過外部接口與CAN總線相連。
4、全球定位系統（GPS）+慣性測量單元（IMU）
人(rén)類開車，從A點到B點，需要知道A點到B點的地圖，以及自己當前所處的位置，這(zhè)樣才能(néng)知道行駛到下(xià)一(yī)個(gè)路(lù)口是右轉還是直行。
無人(rén)駕駛系統也(yě)一(yī)樣，依靠GPS+IMU就(jiù)可以知道自己在哪（經緯度），在朝哪個(gè)方向開（航向），當然IMU還能(néng)提供諸如(rú)橫擺角速度、角加速度等更豐富的信息，這(zhè)些(xiē)信息有助于自動駕駛汽車的定位和決策控制。
Apollo的GPS型号為(wèi)NovAtel GPS-703-GGG-HV，IMU型号為(wèi)NovAtel SPAN-IGM-A1。
5、感知傳感器(qì)
相信大家對車載傳感器(qì)都耳熟能(néng)詳了(le)。
感知傳感器(qì)分(fēn)為(wèi)很多種，包括視(shì)覺傳感器(qì)、激光傳感器(qì)、雷達傳感器(qì)等。
視(shì)覺傳感器(qì)就(jiù)是攝像頭，攝像頭分(fēn)為(wèi)單目視(shì)覺，雙目（立體(tǐ)）視(shì)覺。比較知名的視(shì)覺傳感器(qì)提供商(shāng)有以色列的Mobileye，加拿大的PointGrey，德國的Pike等。
激光傳感器(qì)分(fēn)為(wèi)單線，多線一(yī)直到64線。每多一(yī)線，成本上(shàng)漲1萬RMB，當然相應的檢測效果也(yě)更好(hǎo)(hǎo)。比較知名的激光傳感器(qì)提供商(shāng)有美國的Velodyne和Quanergy，德國的Ibeo等。國内有速騰聚創和禾賽科技。
雷達傳感器(qì)是車廠Tier1的強項，因為(wèi)雷達傳感器(qì)已經在汽車上(shàng)得到了(le)廣泛使用。知名的供應商(shāng)當然是博世、德爾福、電裝等。
6、硬件部分(fēn)總結
組裝一(yī)套可以完成某項功能(néng)的自動駕駛系統需要及其豐富的經驗，并且要對各傳感器(qì)的性能(néng)邊界及控制器(qì)計算(suàn)能(néng)力了(le)如(rú)指掌。優秀的系統工程師能(néng)在滿足功能(néng)的要求下(xià)将成本控制在最低(dī)，使其量産、落地的可能(néng)性更大。
二. 軟件
大部分(fēn)答(dá)主已對軟件進行了(le)闡述，我也(yě)從我的角度介紹以下(xià)軟件的開發。
以下(xià)内容前半段為(wèi)搬運。
軟件包含四層：感知、融合、決策、控制。
各個(gè)層級之間(jiān)都需要編寫代碼，去實現(xiàn)信息的轉化(huà)，更細化(huà)的分(fēn)類如(rú)下(xià)。
1、采集
傳感器(qì)跟我們的PC或者嵌入式模塊通信時(shí)，會有不同的傳輸方式。
比如(rú)我們采集來(lái)自攝像機的圖像信息，有的是通過千兆網卡實現(xiàn)的通信，也(yě)有的是直接通過視(shì)頻線進行通信的。再比如(rú)某些(xiē)毫米波雷達是通過CAN總線給下(xià)遊發送信息的，因此我們必須編寫解析CAN信息的代碼。
不同的傳輸介質，需要使用不同的協議(yì)去解析這(zhè)些(xiē)信息，這(zhè)就(jiù)是上(shàng)文提到的“驅動層”。
通俗地講就(jiù)是把傳感器(qì)采集到的信息全部拿到，并且編碼成團隊可以使用的數據。
2、預處理(lǐ)
傳感器(qì)的信息拿到後會發現(xiàn)不是所有信息都是有用的。
傳感器(qì)層将數據以一(yī)幀一(yī)幀、固定頻率發送給下(xià)遊，但(dàn)下(xià)遊是無法拿每一(yī)幀的數據去進行決策或者融合的。為(wèi)什(shén)麽？
因為(wèi)傳感器(qì)的狀态不是100%有效的，如(rú)果僅根據某一(yī)幀的信号去判定前方是否有障礙物（有可能(néng)是傳感器(qì)誤檢了(le)），對下(xià)遊決策來(lái)說(shuō)是極不負責任的。因此上(shàng)遊需要對信息做預處理(lǐ)，以保證車輛前方的障礙物在時(shí)間(jiān)維度上(shàng)是一(yī)直存在的，而不是一(yī)閃而過。
這(zhè)裏就(jiù)會使用到智能(néng)駕駛領域經常使用到的一(yī)個(gè)算(suàn)法——卡爾曼濾波。
3、坐标轉換
坐标轉換在智能(néng)駕駛領域十分(fēn)重要。
傳感器(qì)是安裝在不同地方的，比如(rú)超聲波雷達（上(shàng)圖中橘黃(huáng)色小區域）是布置在車輛周圍的；當車輛右方有一(yī)個(gè)障礙物，距離這(zhè)個(gè)超聲波雷達有3米，那麽我們就(jiù)認為(wèi)這(zhè)個(gè)障礙物距離車有3米嗎(ma)？
并不一(yī)定！因為(wèi)決策控制層做車輛運動規劃時(shí)，是在車體(tǐ)坐标系下(xià)做的（車體(tǐ)坐标系一(yī)般以後軸中心為(wèi)O點），所以最終所有傳感器(qì)的信息，都是需要轉移到自車坐标系下(xià)的。
因此感知層拿到3m的障礙物位置信息後，必須将該障礙物的位置信息轉移到自車坐标系下(xià)，才能(néng)供規劃決策使用。
同理(lǐ)，攝像機一(yī)般安裝在擋風(fēng)玻璃下(xià)面，拿到的數據也(yě)是基于攝像機坐标系的，給下(xià)遊的數據，同樣需要轉換到自車坐标系下(xià)。
什(shén)麽是自車坐标系？
請拿出你的右手，以大拇指 → 食指 → 中指 的順序開始念 X、Y、Z。
然後把手握成如(rú)下(xià)形狀：
把三個(gè)軸的交點（食指根部）放(fàng)在自車坐标系後軸中心，Z軸指向車頂，X軸指向車輛前進方向。
各個(gè)團隊可能(néng)定義的坐标系方向不一(yī)緻，隻要開發團隊内部統一(yī)即可。
4、信息融合
信息融合是指把相同屬性的信息進行多合一(yī)操作(zuò)。
比如(rú)攝像機檢測到了(le)車輛正前方有一(yī)個(gè)障礙物，毫米波也(yě)檢測到車輛前方有一(yī)個(gè)障礙物，激光雷達也(yě)檢測到前方有一(yī)個(gè)障礙物，而實際上(shàng)前方隻有一(yī)個(gè)障礙物，所以我們要做的是把多傳感器(qì)下(xià)這(zhè)輛車的信息進行一(yī)次融合，以此告訴下(xià)遊，前面有一(yī)輛車，而不是三輛車。
5.決策規劃
這(zhè)一(yī)層次主要設計的是拿到融合數據後，如(rú)何正确做規劃。規劃包含縱向控制和橫向控制。
縱向控制即速度控制，表現(xiàn)為(wèi) 什(shén)麽時(shí)候加速，什(shén)麽時(shí)候制動。
橫向控制即行為(wèi)控制，表現(xiàn)為(wèi) 什(shén)麽時(shí)候換道，什(shén)麽時(shí)候超車等
6、軟件長什(shén)麽樣子(zǐ)？
自動駕駛系統中的部分(fēn)軟件看起來(lái)和下(xià)面類似。
軟件的名字反映了(le)該軟件的實際作(zuò)用——
app_driver_camera 攝像機驅動
app_driver_hdmap 高精度地圖驅動
app_driver_ins 慣導驅動
app_driver_lidar 激光傳感器(qì)驅動
app_driver_mwr 毫米波傳感器(qì)驅動
app_fusion_freespace 自由行駛區域融合
app_fusion_lane 車道線融合
app_fusion_obstacle 障礙物融合
app_planning&decision 規劃決策
然而實際上(shàng)攻城獅們會編寫一(yī)些(xiē)其他軟件用于自己的調試工作(zuò)，比如(rú)記錄數據和回放(fàng)數據的工具。
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