案例研究：什么是自動駕駛？
摘要：手動駕駛汽車的日子已經屈指可數了。 許多人認為，我們將來甚至不會擁有汽車。 優步從梅賽德斯奔馳訂購了10萬輛自動駕駛汽車，以提供按需自動駕駛汽車服務。 甚至寶馬也已計劃開始“Airbnb for cars”業務。
一、那么，什么是自動駕駛呢？
汽車自動駕駛系統（Motor Vehicle Auto Driving System），是一種通過車載電腦系統實現無人駕駛的智能汽車系統，又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或輪式移動機器人，還有稱自動駕駛汽車（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile?）的。
汽車自動駕駛系統，其結構，一般分為：感知系統、決策系統、執行系統、通信系統4個部分。
1. 感知系統
感知系統，是用攝像頭（眼睛）看前面的路，并用雷達（耳朵）聽車周圍（前、后、左右）的車、人及實體，甚至會用信息識別單元（大腦）在分析、判斷。
感知系統由三部分組成，傳感器、高精度地圖、信息識別單元等。
（1）傳感器，主要有光學攝像頭和雷達，相當人的眼睛和耳朵，其主要功能是車輛收集周圍的“即時信息”。為無人駕駛車輛提供完整、準確的環境數據。
常用的傳感設備包括：光學攝像頭、光學雷達（LiDAR）、微波雷達、導航系統等。
（2）高精度地圖，提供的環境信息中相對固定、更新周期較長的信息，比如車道標記、路緣、交通信號燈等；
（3）信息識別單元，對傳感器接收到信息，利用蛇毒學習等手段，對信息進行識別。
目前對外界事物進行準確識別基本算法和技術有：誤差反向傳播算法和先進的數字攝像技術。
2. 自動駕駛的決策系統
自動駕駛決策系統負責路線規劃和實時導航。規劃和實時導航不僅需要高精度的數字地圖，還要V2X通信網絡技術的支持。
自動駕駛的決策系統
- 決策系統，它是支持電腦基礎運作的軟件，例如任務安排、執行應用程序以及控制外部設備；
- 自動駕駛的決策系統要統一協調安排自動駕駛汽車的硬件各種雷達、攝像頭、聲吶等傳感器硬件，組織成一個整體系統；
- 自動駕駛的決策系統必須內置高級的人工智能，引導自動駕駛的人工智能操作系統；
- 自動駕駛汽車的決策系統必須絕對安全可靠，即支持汽車的基礎功能和高級功能，并對接受的數據實時回饋；
- 自動駕駛必需要求非常嚴苛的決策系統，必須知道現在汽車在哪里，知道周圍有什么，能預期接下來會發生什么并做出怎樣的應對反應;
- 無論是從復雜程度還是從監控廣度上，自動駕駛的決策系統，都應該優于電腦或者智能手機的操作系統。
3. 自動駕駛的執行系統
執行系統也是底層控制系統，負責執行汽車的剎車、加速、轉向的具體操作。
工程師們通過特制的“線控裝置”控制方向盤和油門，取代人類司機的手和腳。
線控是機電行業特定短語，是機電控制的一種物理控制方式。線控系統是用電空系統代替機械系統或者液壓系統，主要是指信號發生器與信號接收器之間的連接方式是通過線纜或其他動作傳到物體進行連接的。
簡單地說，自動駕駛汽車的線控執行，主要包括線控轉向、油門和制動。最難的部分是線控執行中的制動。
4. 通信系統
V2X通信網絡技術
V2X 是指車對外界的信息交換，是一系列車載通訊技術的總稱。V2X包含汽車對汽車（V2V）、汽車對路側設備（V2R）、汽車對基礎設施（V2I）、汽車對行人（V2P）、汽車對機車（V2M）及汽車對公交車（V2T）等六大類。
二、自動駕駛整車實例
1. 特斯拉Autopilot 2.0的自動駕駛汽車
該車共配備 8 個攝像頭：
- 3個前置攝像頭（不同視角 — 廣角、長焦、中等）；
- 2個側邊攝像頭（一左一右）；
- 3個后置攝像頭；
- 12個超聲波傳感器（傳感距離增加一倍）；
- 一個前置雷達（增強版）；
- 一個后置倒車攝像頭，達到 360 度全車范圍覆蓋，最遠檢測可達 250 米；
搭載12顆超聲波前置雷達可以穿越雨、霧、塵環境，豐富視覺系統的探測數據；
傳感器，用以輔助偵測，對物體的距離、軟硬精準度有更大的提升；
增強版的毫米波雷達，能夠在惡劣天氣下工作，也能探測到前方車輛；
汽車主板集成了 Nvidia PX2 處理芯片，運算能力比起第一代自動駕駛系統要高 40 倍，其的性能是前款產品的40倍，大幅提升計算能力。
2. Apollo 2.5自動駕駛汽車
Apollo 2.5（限定區域內基于視覺的高速自動駕駛）
2套新的硬件系統支持：
- 第一套是禾賽的Pandora套件 + 2個廣角攝像頭 + 1個毫米波雷達；
- 另一套是單目廣角攝像頭 + 1個毫米波雷達。
3. 東風無人駕駛L4智能卡車
L4智能卡車具有自適應巡航系統和車道保持實現自動跟車、遇彎道行駛完全自主轉向等功能。
4. 深圳自動駕駛公交車
車上配有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、GPS天線等設備。
實現自動駕駛下的行人和車輛檢測、減速避讓、緊急停車、障礙物繞行、變道、自動按站停靠等功能。
三、我們面臨的最大挑戰：建立信任
1. 問題
自動駕駛汽車就像飛機。就算你知道它們比普通汽車更安全，但仍然有一些不信任的感覺。
建立信任并非易事。人們希望確保自己掌控一切并看到一切時，會去看駕駛員。這種人類本能的行為不會因為某些新技術而消失，因此我們最好適應它。如果用戶知道汽車周圍的環境，對其有足夠的掌控感，那么用戶便會信任它。
2. 解決方案
當用戶知道機器的工作方式并可以預測它們會做什么時，用戶就會信任它們。
UI界面就是為此而產生的，在UI界面中，汽車始終可以顯示出該時刻的實際狀況以及在我們周圍看到的一切。我們想象自動駕駛汽車在中央有一個顯示屏。汽車中的每個人都可以看到它，并且始終顯示汽車的狀態。這將是您可以檢查驅動程序的“面孔”。
3. 用紅色框突出顯示障礙物
我們可以用紅色框突出顯示了騎自行車的人或行人等所有障礙。
但是，這種方式的存在弊大于利。
紅色標志著危險，使用紅色框框來標記行人等障礙輪廓，會讓用戶感到不夠保險（用戶會覺得對汽車沒有足夠的掌控感，“會不會不小心碰到旁邊離得這么近的人”），這樣用戶很可能會采取一些手動措施來終止自動駕駛，以避免發生不可挽回的后果。
4. 用紅線突出障礙
用紅線代替紅色框框，將汽車和人隔離開，就像圍欄一樣，依然可以注意圍欄隔開的行人等障礙。圍欄的隔開，給予用戶相當程度的安全感，不會讓他們覺得車和人混雜在一起。
5. 語音控制
我們可以通過點擊來控制汽車，但是在大多數情況下，我們將使用語音控制它。
汽車可能是第一個最容易語音控制的電子設備。但是，我們仍然需要一個可以快速檢查內容的屏幕。
人類是異步生物。輸出的是語音，但是在視覺上我們可以更快地處理信息。
6. 呼叫自動駕駛汽車
您將可以通過點擊手機來呼叫自動駕駛汽車，它將在幾分鐘內到達。您不必再清潔，保養或維修汽車，系統自帶的服務將處理所有這些無聊的任務。城市將成為汽車革命的大贏家。使用電動汽車，空氣和噪音污染將大大減少。我們不必全天停車。想象一下，如果我們可以在城市的每個停車位種一棵樹，未來會怎樣。
7. 充分利用您的通勤時間
當汽車將我們帶往目的地時，這段時間可以做什么？
您可以觀看自己喜歡的電視節目的新劇集，使用內置指南參觀景點或僅使窗戶變暗并享受放松模式。 發短信當然也不再是問題。對于工作狂來說也同樣是個好消息：您將有更多時間查看電子郵件或準備某些演示文稿。
四、未來并沒有那么簡單
自動駕駛技術已經越來越成熟，所有這些技術變革與創新、互動方式的變化，將使交通更加安全，并為我們提供更多的空閑時間。
但這仍然無法解決城市最大的問題：我們沒有足夠的空間。
正如埃隆·馬斯克（Elon Musk）所指出的那樣，在高密度的城市地區，我們將需要更有效的交通方式。
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題圖來自Unsplash，基于CC0協議
核心關鍵字： 人工智能 汽車交通相關文章
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