感知决策执行自动驾驶系统——PerceptionDecisionExecution System for Au
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是无人驾驶汽车？众所周知，传统汽车的加速系统主要以动力装置为核心，在这个过程中主要通过燃料电池和加速度计等传感器实时监测物体表面的变化情况，并根据这些反馈信息进行相应的调整。通过这种方式不仅能够显著提升车辆运行效率的同时还能够降低驾驶成本并改善整体生活质量。那么实现无人驾驶技术又是如何做到的？这就是本文将重点探讨的内容。
自动驾驶汽车主要分为三层结构：底盘层（Chassis）、感知层（Perception）以及决策层（Decision）。首先，在底盘层面能够预测车辆运行状态并根据周边环境调节发动机与车轮的动力输出。其次，在感知层面利用摄像头、激光雷达以及GPS等多种传感器收集周围环境的数据；随后会对物体特征进行识别定位，并实时跟踪其运动轨迹的同时作出预判与决策。最后，在决策层面The decision layer employs pre-detection outcomes, route optimization strategies, and situational assessments to determine the next operational step and issues directives to the chassis.这种多层次的协作模式确保了The integrated collaboration among these three structural tiers ensures the vehicle operates with enhanced efficiency, safety, and dependability in its driving performance.
2.基本概念术语说明
（1）误差：由于多种因素导致的一种不可预期性。例如传感器噪声、测量噪声以及环境条件变化等因素都会造成不可预测性的存在；此外航迹或道路曲率的变化也会影响结果；同时自然噪音等也会对测量结果产生干扰。在自动驾驶技术中常用的主要有位置误差、姿态误差以及航向变化等多种类型的误差作为评估系统性能的重要指标。
有限状态机（Finite State Machine）即为一种离散型的、系统化的设计框架，在该框架下明确阐述了各个状态及其相互之间的转换关系。
（3）决策树(Decision Tree)：被用来描述分类问题的数据结构的一种形式,它具有分层的组织形态.
（4）PID控制器(Proportional Integral Derivative Controller)：在控制系统中被广泛应用的一种算法。每个PID控制器通常包含三个核心参数：比例（增益）、积分和微分。
（5）路径规划(Path Planning)：路径规划系统旨在指导自动驾驶车辆从起始点至目标点的引导路线。常见的方法包括无成本路径规划方案、混合式路径设计方法以及一系列较为复杂的策略。
集合（Dataset）：在自动驾驶领域占据核心地位的一个重要概念，其涵盖了整个开发过程中收集的所有数据。
Lidar：Lidar是一种高精度、实时同步、基于固定距离进行测距，并用于探测远处目标的方法。
（8）图像(Image)：表示计算机视觉系统所接收到的信息。
（9）传感器(Sensor)：自动驾驶中使用不同类别的设备都属于传感器家族的一部分。包括激光雷达系统、毫米波雷达的多频阵列技术、摄像头技术以及IMU等精密仪器。
（10）特征提取（Feature Extraction）：是指从输入图像中提炼出具有价值的信息的过程。在图像识别、机器学习等技术领域中，特征提取是一项基础且关键的技术手段。
（11）GAN（Generative Adversarial Networks）：一种基于深度神经网络的技术。其核心理念在于训练两个相互竞争的模型——生成器与鉴别器。其中生成器的作用是创造新的数据样本，在线生成潜在的数据实例；鉴别器的任务是对输入的数据进行真伪判断，在线区分真实数据与人工合成样本。经过反复对抗学习过程后，在均衡状态时能够达到理想性能水平。
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种深度学习模型，在序列数据处理中表现出色。它能够通过内部状态来存储和传递信息。其核心特性在于能够在连续的时间步中处理数据，并结合前一时间步的信息来进行当前时刻的计算。具体而言，在每个时间步t上，该模型会接受来自上一个时间步的状态信息S_{t-1}作为输入，并基于当前输入数据X_t进行分析和特征提取；随后生成相应的输出结果O_t的同时保持对历史信息的记忆能力，并将当前状态更新为新的状态S_t作为下一时间步的基础。
（13）LSTM(Long Short-Term Memory)：它是长短期记忆网络的一种类型。这种架构能够更有效地识别序列间的时序关系。
（14）CNN(Convolutional Neural Network)：卷积神经网络被归类为深度学习中的一种重要组成部分，并且专门用于从图像中提取关键信息。它不仅能够提取图像特征，并且能够利用这些特征来进行分类和检测等多种任务。
（15）强化学习(Reinforcement Learning)：强化学习源自机器学习的一个子领域。此方法主要依据奖励与惩罚机制选择最佳动作。强化学习特别适用于解决那些需要长期规划的问题。例如制造自动驾驶汽车。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
（1）后处理处理模块
a.外观估计模块
使用摄像头设备对周围场景进行成像，并通过图像分析技术评估外观特征。具体而言，该系统能够涵盖车辆边框的角度和位置信息，并结合其高度和颜色分布特性。
b.线条检测模块
通过基于轮廓的边缘检测方法对车辆周围进行直线检测。利用机器学习技术构建一个分类器，并依据直线所属类别（如车道线、交叉口、行人标记等）进行识别和分类。
c.光流估计模块
基于光流算法推导出被测车辆的行进方向及其移动路径。该系统能够精确计算每帧图像数据中的被测车辆位置及其行进方向。
d.遮挡估计模块
利用传感器采集的图像信息进行遮挡因素分析，在车牌遮挡、卡扣遮挡、前方障碍物以及车距检测等方面均有所体现。采用深度学习方法训练出能够识别和分类遮挡因素的专门模型。
e.环境分割模块
基于激光雷达和其他传感器收集的反射强度数据实施环境分割，并将场景划分为多个二值区域以实现对空间的划分。采用深度学习技术训练一个分类器以便实现对环境区域的分类
（2）规划模块
a.基于直线的规划模块
通过激光雷达捕捉到的道路线条数据，在运用机器学习技术将这些线条数据分类处理的基础上
b.基于形状的规划模块
利用机器学习算法，在路网中将周围非直线型的道路区段进行分类处理。例如小路盘山路段桥梁以及电线杆等位置作为分类对象。随后综合运用路网图与道路属性数据库信息统计各类区分区效果。筛选出候选区分区范围后针对筛选出的结果进行优化调整根据实时路况信息与车辆运行状态动态优化区分区范围及其几何参数设置最后完成目标区分区范围内的多边形轮廓数据统计工作
c.基于环境的规划模块
通过机器学习算法实现环境特征的识别，并参考路网数据图谱以及道路属性信息库评估各类型区域在交通流中的运行状态。识别出潜在适用范围后优化所识别的范围定位，并动态调整其空间布局与尺度参数
d.动规规划模块
在小型轨道的设计中（特别是像城市街道和公路这样的地方），可以直接沿用现有的路线进行规划。而对于较大的轨道则要求对路线进行优化调整。具体改进方案包括增设红绿灯，并适当增加其数量以及间距；增设停车位并相应增加其数量与间距；并且降低小汽车行驶速度。因此，在计算资源有限的情况下（通常因为大规模图中节点数量庞大），常采用启发式搜索算法来找寻最短路径。
e.障碍物规划模块
当遇到静止的障碍物时，则需依据其位置进行车道线规则的更改；而当遇到移动的障碍物时，则需对路径进行调整以规避这些动态阻碍。
（3）感知模块
a.激光雷达扫描
激光雷达利用扫描技术发送大量无线电信号，在接收端被捕获并系统记录下来。由此可知，在激光雷达系统中所生成的这些电信号被称为点云数据。这些数据代表了在三维空间中各个扫描位置的信息集合。每一点云数据都包含了该位置反射源的相关特征信息如反射强度、表面法线方向以及到传感器的距离等参数信息
b.点云重构
因为激光雷达具有广泛的扫描能力，并且每个采集点都具有独特的 timestamp 值。从而导致同一帧内的 point cloud 数据无法直接处理。必须将具有不同 timestamp 值的 point cloud 数据进行整合，并进而完成 point cloud 数据的重构。
c.特征提取
点云数据在完成重构后就可以对其进行特征提取。该过程是通过人工神经网络对不同性质的特征进行判断和分析。例如,该方法能够有效提取出颜色信息、空间位置信息和表面法向量信息等
d.基于特征的SLAM算法
基于特征提取的视觉定位技术涉及立体视觉处理技术、姿态与位置估计以及环境空间重构过程。
i.立体映射(Stereo Mapping)
立体映射主要体现在基于两张图像恢复三维场景的方式中。该技术具体可分为三种实现途径。
- 深度立体匹配法(Dense Stereo Matching Method):通过最小化视差值并采用双目立体匹配技术,能够确定两张图像中的对应点,推导出空间坐标变化,从而生成三维场景的点云数据。
- 可视化几何法(Visual Geometry Method):基于三维视觉几何模型,推导两幅图像之间的几何关系,确定匹配区域后进行空间坐标变换,最终获取三维场景的重建结果。
- 混合立体匹配法(Hybrid Stereo Matching Method):将深度信息处理与视觉模型相结合,以提升整体算法的适应性。
ii.位姿估计(Pose Estimation)
位置与姿态估计是一种通过三维点云数据重建来确定摄像头位置与朝向的技术手段。其本质即为确定摄像头在空间中的位置以及指向的方向。其中常用的方法包括单应矩阵估算（essential matrix estimation）、随机抽样一致算法（RANSAC）以及关键帧追踪（keyframe tracking）等。
iii.地图构建(Map Building)
地图构建是建立二维或三维地图的过程，在这个过程中它能存储关键地点、建筑设施以及内部设备等数据。在创建地图时需关注地物深度、表面法线方向以及色调等方面的信息；常用的方法包括特征点匹配技术（如关键点配准算法）、基于轮廓边缘剖面的方法（contour scanning method）以及基于纹理映射的方法（texture mapping method）。
（4）决策模块
a.检测模块
该检测模块负责检测潜在异常事件，并据此采取降速降档操作。
b.预判模块
该模块被用来分析当前环境中可能发生的情况，并同时对当前车辆的状态进行预判。
c.决策模块
该系统负责做出决策，并决定了执行的具体行动方案。例如：向前移动、向左转弯或向右转弯。基于预测结果、路径规划以及场景分析等多个因素进行判断。
d.路径规划模块
路径规划模块的主要任务是寻觅一条从当前位置至终点的舒适且安全路线。该模块通常会综合运用多种算法（如RRT及其改进型A*）来确定最优路线作为行走路线。
（5）控制模块
a.状态机模块
该系统模块采用有限状态自动机进行设计，在汽车运行状态下实时感知道路信息，并基于此动态生成具体的控制指令。例如，在遇到交叉路口时可能发出"右转"指令，在狭窄路段则会发出"减速"指令。
b.PID控制器模块
PID控制器模块是一种广泛应用的控制算法，在工业自动化领域中发挥着重要作用。它通过基于误差值来调节输出变量，并采用比例-积分-微分（PID）调节机制进行控制。这种控制器包含三个关键参数：增益P、积分I和微分D。
c.轨迹跟踪模块
运动路径追踪系统负责让汽车沿着预定路线运行，在安全且顺畅的道路网络上运行。
4.具体代码实例和解释说明
为了展示本文所述的算法，这里举几个例子。
（1）激光雷达扫描
假设一辆自动驾驶汽车配备了激光雷达；以便在地面上探测到障碍物，并适时地停下。此时，则需编写一个用于扫描激光雷达数据的程序；该程序能够接收由激光雷达发送的无线电信号，并将其转化为可用于计算机处理的数据。具体的代码如下：
import pyzed.sl as sl
def main():
zed = sl.Camera()
init_params = sl.InitParameters()
init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720
err = zed.open(init_params)
if err!= sl.ERROR_CODE.SUCCESS:
print(repr(err))
exit()
while True:
# 读取激光雷达扫描数据
point_cloud = sl.Mat()
zed.grab()
zed.retrieve_measure(point_cloud, sl.MEASURE.XYZRGBA, sl.MEM.CPU)
# 将点云数据显示出来
display_point_cloud(point_cloud)
zed.close()
if __name__ == "__main__":
main()
代码解读（2）激光雷达扫描 + 决策模块
假设一辆自动驾驶汽车配备了激光雷达设备，在地面探测障碍物时会触发自动刹车机制。这要求我们开发一套完整的车载感知与控制系统：包括一个实时数据采集系统（用于接收并处理来自激光雷达的数据），以及一套基于实时数据的动态决策引擎（负责根据环境变化做出相应的反应）。具体的实现方案包括：编写一系列算法用于信号解析、路径规划以及安全距离计算等核心功能模块；同时设计并实现多线程数据流处理机制以确保系统的稳定运行。
import cv2
import numpy as np
import time
from perception import get_obstacle_position
from planning import find_path
class AutoDriver():
def __init__(self):
self.perception_model = None
def run(self):
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
ret, frame = cap.read()
while ret:
# 获取当前图片的物体位置
obstacles = self.get_obstacle_positions(frame)
# 对物体位置进行决策
command = self.decide_command(obstacles)
# 执行决策指令
self.execute_command(command)
# 显示图片
cv2.imshow('frame', frame)
cv2.waitKey(1)
ret, frame = cap.read()
def get_obstacle_positions(self, image):
# 使用神经网络对图像进行识别，得到物体位置
return []
def decide_command(self, obstacle_positions):
# 根据障碍物位置决策指令
return ""
def execute_command(self, command):
pass
if __name__ == '__main__':
driver = AutoDriver()
driver.run()
代码解读