无人驾驶篇:环境感知
无人驾驶概念图
概述
随着移动机器人技术的快速发展，在此领域中无人驾驶技术逐渐崭露头角，并已延伸至公共交通系统、物流配送车辆以及工业自动化领域等多个应用场景。有专家指出，在2021年无人车将会进入市场。与此同时, 世界经济论坛预测汽车行业的数字化转型将在未来五年创造670亿美元的经济价值, 并带来高达3.1万亿美元的社会效益, 但到《无人驾驶技术将在未来二十年内全面普及》时
无人驾驶是怎么定义的呢？
自2013年以来, 美国国家公路交通安全管理局正式宣布发布汽车自动化的五级标准体系, 包括依次划分为:
- Level\textsubscript{0}:无自动化;
- Level\textsubscript{1}:单一功能实现的自动化;
- Level\textsubscript{2}:部分功能实现的 automation;
- Level\textsubscript{3}:基于条件实现的部分 functional automation;
- Level\textsubscript{4}:完全实现的 automation 状态。
特别值得一提的是,在该体系中,达到 Level\textsubscript{4} 阶段即已具备无人驾驶技术的标准
为什么要发展无人驾驶呢？
研究表明，在美国机动车事故中约有94%与人类操作失误相关。其中约30%的城市交通拥堵问题源于司机因寻找附近停车位而导致在商业区不断绕圈所引发的问题。因此，在推动无人驾驶技术的发展方面
无人驾驶需要哪些技术？
从系统层面分析，无人驾驶主要包含端侧、算法层以及云端三个核心模块。在端侧部分，则由机器人操作系统及其硬件组成。具体而言，在算法层面上，则涵盖传感、感知与决策三个核心方向。其中，在云端部分则主要涉及高精度地图数据的生成与更新过程，并配合完善的数据存储与管理机制以及深度学习模型的训练与优化过程。最终目标则是构建边缘计算服务网络用于无人驾驶场景。
无人驾驶目前面临什么问题？
目前无人驾驶系统在遇到 恶劣天气状况 时表现出较差的性能，在 数据安全措施 方面仍存在较大改进空间，并且在应对 信号传递延迟 和 基础设施建设不足 的情况下也难以完全应对。从法律层面来看，无人驾驶系统需要面对包括 事故责任追究制度 和完善的 交通法规制度 等道德法律框架的约束。
传感器
一般情况下，在无人车系统中配置了多种不同类型的传感器。由于各类传感器各自具有不同的性能特征，在实际应用中通常需要将这些传感器的数据进行融合处理。常见的或常用的有激光雷达、摄像头等。
(1)GPS/IMU
GPS/IMU
GPS采用了 三边测量原理 的定位方法。通常情况下,通过四颗卫星分别测定距离,然后确定以这三颗卫星为中心、测距为半径的圆的交点位置;然而,由于 卫星钟偏移 和 信号传播延迟 等因素会导致测量误差的存在,应用 差分解算技术 可以有效消除或减少这些误差的影响,其原理在于两个相互接近的GPS接收机所接收的大气环境效应具有高度一致性
IMU是一种用于监测加速度和旋转状态的传感器装置，并由加速度计和角速度计组成。受限于制造工艺，在实际应用中IMU测得的数据不可避免地会包含一定幅度的误差：首先存在一个 偏差项 ，即当陀螺仪与加速度计均保持静止时仍会产生非零输出；其次表现为 比例因子 ，其反映输出信号与输入信号强度之间的比值关系；最后则受到 白色噪声 的影响，在长时间稳定状态下会引入随机干扰信号。
GPS可以提供 近似位置 ，但其更新频率仅为10Hz；而IMU则具备 高频采样率 的特点（200Hz），但长期使用会积累误差。将两者进行融合后能够持续提供高频的位置数据。
尽管具有良好的实时性，但GPS/IMU组合系统的定位精度仅能达到1米以内。然而，在实际应用中需要注意到的是：该系统存在多路径问题（这通常会导致数米甚至数十厘米的误差），并且其主要应用于开放环境。
(2)LiDAR（激光雷达）
激光雷达
改写说明
在无人驾驶应用中，LiDAR主要有 基于多线扫描的低分辨率模式 （如 velodyne 所示，在横向角度上具有较高的分辨能力但纵向分辨能力有限）、 基于高分辨率近距离探测器 （例如 Flash 设备采用面阵型光电探测器，在横向和纵向点云均达到较高的分辨率，并可能达到数百甚至上千像素级别）以及 基于高分辨率图像级长距探测器 （如 Innovusion Cheetah 设备代表）这三种类型进行区分和应用。
LiDAR面临的挑战主要是 空气中的悬浮物 、 计算量 、 造价昂贵 。
(3)Camera
立体相机
Camera主要应用于目标检测与场景跟踪功能，并以每秒60帧（fps）的速度运行；然而其处理的数据量往往较大，并受环境光照条件的影响。
(4)雷达与声纳
毫米波雷达/声纳
毫米波雷达系统能够通过发送微米级频段的电磁辐射并捕获返回信号来评估其周围的环境情况，在任何天气条件下均能正常运行
声纳的主要功能是 避障 。
感知
无人驾驶的感知主要包括 环境感知 、 自我感知 两个方面，即建图与定位。
环境感知
物体识别与追踪
环境感知主要包含 物体识别 和 物体追踪 两大类任务，在实际应用中需要对行驶途中途经的道路标志物、行人以及车辆等目标进行检测并跟踪。通过实时追踪这些动态目标以实现避让碰撞的目标。近年来深度学习技术的快速发展带来了显著进步，在环境感知与追踪方面取得突破性进展：通过深度学习方法显著提升了环境感知与追踪的效果，并在一定程度上超越了传统的计算机视觉技术。
MS-CNN
卷积神经网络模型（CNN）是物体识别领域广泛应用的重要深度学习架构，在图像处理中展现出强大的性能优势。该模型主要包含四个关键环节：第一阶段通过应用多种滤波器阵列来提取图像特征，并在经过训练后能够自适应地提取"可学习"的参数；第二阶段依据神经元响应特性判断目标单元是否被激活；第三阶段采用特征映射压缩策略以降低空间占用程度的同时减少模型复杂度；第四阶段系统将完成目标识别并实现运动轨迹预测功能。
自我感知
定位
通过依赖于某种特定类型的传感器（即里程计算法），无人车能够感知自身的位置状态，并满足自主导航的需求。考虑到各类传感器的特性互补性，在借助卡尔曼滤波器综合数据的基础上，则能够实现精确定位的目的
卡尔曼滤波器可以通过包含噪声的对象位置观测数据集进行计算，并实现对象位置坐标及速度的信息估计。该过程一般可分为两个主要步骤：基于前一时刻的位置信息进行当前位置估计的预估阶段；利用物体位置观测值校准并更新当前位置估计的校准阶段。例如，在惯性测量单元（IMU）与全球定位系统（GPS）融合的应用中，在前一时刻的位置估计基础上应用IMU设备实现实时速度积分以预估当前状态；随后接收GPS信号后利用其观测结果对该状态预估值进行校正更新；如此循环往复完成滤波运算。
最后做一个总结。本文旨在简要介绍无人驾驶的核心概念及感知技术。具体涵盖无人驾驶的基本理论框架和关键组成部分。为了帮助读者迅速掌握无人驾驶系统中的感知模块的知识架构。
参考资料
刘少山及其团队编著的《全面解析无人驾驶技术的第一部著作（第二版）》由该出版社于首都在北京于2019年出版。
[2]. 无人驾驶数据集汇总