自动驾驶算法综述

注

那么对于感知系统来说，它主要由雷达和摄像头组成。其中 radar 主要包括毫米波雷达、超声波 radar 和激光 radar。从技术角度来看，在自动驾驶中实现了各种功能；超声波 radar 则主要用于辅助泊车操作；而激光 radar 由于成本较高目前尚未大规模量产。因此，在实际应用中选择合适的传感器时需综合考虑技术可行性与经济性。

下面咱们再说说摄像头。 摄像头它与雷达的主要区别在于雷达能够精准测定前方物体的距离范围，而摄像头则是依据固定距离进行成像。我们可以认为其在模式识别方面的准确度较高，并且可以通过深度学习对其进行优化研发。例如它能够判断前方物体是什么样的物体？是人还是车辆？这一领域的具体工作内容，则主要涉及进行相关摄像头识别算法的研究与开发工作。值得注意的是尽管摄像头算法相对而言较为简单容易实现 但要做好这类算法并实现高质量的实际应用却是相当有挑战性的工作目前市面上主流的商业化摄像头基本上都是受制于他国的技术封锁

如果你希望从事感知相关工作的话，可以通过使用雷达设备或者摄像头设备来实现相关的功能研究与开发。

在感知部分完成之后, 我们接下来应关注的是融合过程. 所谓的融合过程, 则可以通过结合摄像头与雷达的优势来实现. 我们需要将这些通过摄像头探测到的目标与通过雷达探测到的目标进行整合. 这样一来, 就能够最终确定我们的目标物体. 最终确定的目标物体将包含运动物体及其周围的栅栏和其他障碍物等信息.

当目标融合完成后时，则是我们接下来需要完成的任务。即为目标的选择，在这一选择主要受以下因素影响：车辆当前的状态以及所处的道路环境；同时还需要考虑到我们的开发功能；其中 自适应巡航 功能 和 紧急自动刹车 功能 在目标选择过程中扮演了不同的角色；然后根据周围感知的目标以及对应的车辆状态，并结合当前车路环境进行综合考量；进而规划出相应的车辆行驶轨迹及运动状态参数如横向加速度与纵向加速度等信息；

规划之后呢，我们就要实现车辆的控制 。对车辆的控制呢，我们可以总结总结成横向控制和纵向控制。那么无论横向控制也好，纵向控制也好，其实我们都要算出车辆的横向控制和纵向控制的控制量。 对于纵向控制的话，我们主要是控制车辆的加速度和减速度。 在加速过程中，我们会把加速度给到发动机控制模块或者是整车控制模块。那么有的企业呢也可以考虑，它是得出的是期望的扭矩。然后也交给动力系统，来实现期望的控制效果。 而对于横向控制呢，其实就是控制的方向盘， 对方向盘的控制我们有几种方式，第1种控制方向盘转角。第2种控制方向盘的扭矩。第3种控制方向盘的齿条位置。那么这三种呢都和我们期望的轨迹以及当前的轨迹，以及车辆的期望航向角，以及当前航向角这些量有关系。

上面是我对自动驾驶算法相关方向的总结。这个领域确实存在一定的研究方向和发展路径值得探讨。值得注意的是，在学校学习期间我们无法在真实车辆环境中直接进行实车开发工作。这时就需要借助各种仿真软件来进行模拟测试与验证过程。对于学生而言，则相对便捷许多。例如像carsim这样的仿真平台能够提供丰富的功能模块支持测试与分析工作；而prescan则可以帮助我们更精准地模拟车辆行驶过程中的各种参数变化情况；此外还有专门针对汽车制造商研发的应用程序如carmaker等工具也为我们提供了极大的便利性

那么除了上述提到的一些之外

另一个方面来说，在大学学到的知识或技能是否能在企业中发挥作用或被采用并不确定。因此，在校学习的重点应放在培养学习能力上。由于两者之间的差距日益加大，在校学到的东西可能在实际工作中并没有直接应用的价值

在企业中,我同时开发一辆自动驾驶汽车或智能辅助驾驶车辆.在整个开发过程中,涉及多个岗位,如项目管理、系统工程师（SRE）、软件工程师、功能开发工程师及测试工程师.每个工程师的工作内容及所需软件、硬件和工作能力各不相同.在学校阶段中,我们不仅积累知识储备,也在沟通协作方面获得提升.

未来的企业需要的是具备多种专业技能和综合能力的专业人才。这些人才也可以被称为具有X思维模式的人才。这实际上意味着我们需要在多个领域拥有广泛的知识储备，并能够灵活运用这些知识解决复杂问题。同时，在这些专业领域中保持深度思考的能力也是不可或缺的。也就是说，在掌握专业知识的同时能够持续进行创新研究和产品开发

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自动驾驶岗位介绍

发布者是自动驾驶拖拉机

自动驾驶是一个大型复杂的技术系统工程，在感知、定位、地图构建等功能方面都有广泛的应用，并涵盖行为预测、决策机制、规划算法以及线性控制等多个环节。该系统还包含数据通信与管理系统以及5G网络支持下的远程接管系统和云计算服务。此外还需要具备完善的人机交互界面以实现功能安全评估

自动驾驶各模块工作内容

一、“眼睛“系统（感知、定位、地图、V2X）

首先感知模块基于深度学习与传统算法的融合处理来自多种传感器（如激光雷达）传来的数据，并对这些数据进行解析以获取动态障碍物状态数据（速度与大小）以及静态障碍物状态数据（固定障碍物），同时识别交通标志符号（红绿灯与路标），提取视距外物体征（视角盲区）以及构建环境空间结构数据；而定位模块则基于激光雷达与摄像头配合实现车辆实时定位功能，在此过程中高精度地图辅助构建环境空间结构数据以提供全局视野支持；此外V2X系统通过5G通信等方式获取周边区域环境状态数据从而完成对外部环境的认知与理解最终由多个功能模块协同工作形成完整的认知体系

如何制定一套既能保障自动驾驶车安全又具备系统冗余特性的传感器设计方案？利用多传感器融合技术能够使无人车实现对人类难以察觉障碍物的探测识别以及动态场景的理解与跟踪，并在实时定位方面超越传统方法。无论是在复杂路况还是恶劣天气条件下，在任何环境下都能精确感知周围环境的变化与动态。因此想要实现自动驾驶车拥有超强感知能力的目标，则需要相关专业的工程师提供技术支持与方案设计。

1）多传感器融合算法工程师

2）激光/视觉Slam算法工程师

3）组合导航定位工程师

4）高精地图算法工程师（建图、定位、绘制）

5）机器学习算法工程师（目标检测、分类、分割、跟踪）

6）传感器处理工程师（传感器选型、标定、时间同步、预处理）

7）V2X系统软件工程师

8）标定工程师

二、”大脑系统“（预测、决策、规划、控制）

大脑系统接收眼睛系统提供的障碍物、道路结构和定位数据，并据此对这些信息进行分析和处理,以确保自动驾驶车辆能够安全且有效地执行任务

首先，在运行过程中**, 预测模块 负责实时评估动态障碍物的行为模式, 并根据这些分析结果, 决策系统 会综合考虑动静态障碍物信息,道路结构以及自动驾驶车辆的信息, 来判断自动驾驶车辆下一步的操作步骤包括转向道变道,停车等待或者急加速减速等具体动作。随后,**规划系统 **会生成精确的运动路径数据, 在实际操作中这两组功能通常是协同配合运行的, 并未有明显的区分界限;接着,**控制模块 **会对生成的运动轨迹进行监控, 监控刹车油门等操作指令并将其传输给线控执行器来完成动作。

该模块的核心任务包括：准确预测动态障碍物的行为；针对环境中的不确定性及动态障碍物间的互动关系进行有效处理；确保横向规划方案的稳定性和提升纵向规划中目标追踪的速度和准确性；同时实现路径规划方案的有效性与目标追踪技术的最佳结合。

该模块主要需要如下工程师：

1）预测算法工程师

2）决策规划算法工程师

3）控制算法工程师

4）线控驱动工程师

5）功能安全算法工程师

三、硬件工程师（电源管理、通信管理、数据存储、计算单元、远程管理）

一辆自动驾驶车辆能够安全运行的前提条件是具备稳定可靠的硬件支持系统，在此基础之上电源管理模块作为核心功能模块必不可少；在传感器、线控平台与计算平台之间建立高效的通信网络同时还需要完成路测数据的存储与下载工作，并对计算单元的设计以及远程管理系统的架构进行优化整合以确保整体系统的高效运行

如何能保证整个硬件系统稳定、低功耗、高效率是该模块非常重要的工作。

该模块需要的工程师：

1）硬件设计工程师

2）系统集成工程师

3）汽车电子工程师

四、软件工程师（数据平台、仿真平台、交互界面、训练平台、研发平台、管理平台）

实现自动驾驶研发高效推进的关键在于构建一系列必要的支撑 platform

该模块需要工程师：

1）仿真算法工程师

2）数据工程师

3）可视化UI工程师

4）软件平台开发工程师

5）系统工程师

6）测试工程师