隨著汽車行業不斷發展，技術開發人員、科研人員等對自動駕駛的研究越來越火爆。自動駕駛並不是一項單一的技術，而是汽車電子、智能控制以及網際網路等技術發展融合的產物，其原理為自動駕駛系統通過感知系統，獲取車輛自身信息與周圍環境信息，經過處理器對採集到的數據信息進行分析計算和處理，從而做出決策控制執行系統實現車輛加減速和轉向等動作。SAE將自動駕駛分為L0-L5共6個等級，L0為沒有加入自動駕駛的傳統人類駕駛，L1-L5是隨著自動駕駛的成熟程度進行等級劃分，層級越高則自動駕駛等級越高。目前走在自動駕駛技術前列的大多屬於L3級別。自動駕駛等級劃分表如下。
從表中可以看到，自動駕駛的發展升級從輔助駕駛到完全控制汽車駕駛，從對應特定場景到所有場景。自動駕駛的關鍵技術主要為感知、決策和控制三個方面，這些關鍵技術與車輛及環境的交互關係如下圖。
自動駕駛首先應具備一套完整的感知系統，那麼首先看看感知系統是什麼？感知系統是以多種傳感器的數據與高精度地圖的信息作為輸入，經過一系列的計算及處理，對自動駕駛車的周圍環境精確感知的系統。隨著自動駕駛中人為幹預度的不斷減小，感知系統獲取環境信息的全面性、準確性和高效性要求越來越高，是自動駕駛的重要一環，是車輛和環境交互的紐帶，是無人汽車的「眼睛」，貫穿著升級的核心部分。一個自動駕駛系統的整體上表現好壞，很大程度上都取決於感知系統的做的好壞。感知系統主要包括環境感知、內部感知和駕駛人感知。本文主要探討的是環境感知。
一、傳感器
講到感知，不得不講到傳感器。傳感器是自動駕駛感知環節中最主要的工具，我們對傳感器適用的工況以及局限性等特性都非常熟悉，才能更好為我們的感知系統選擇匹配的傳感器，並充分開發傳感器的各項性能。傳感器的感知對象包括行駛路徑、周圍障礙物和行駛環境等。行駛路徑感知包括可通行道路、標誌牌、信號燈、車道線等的識別。感知周圍障礙物一般指的是車輛行駛所遇到的靜止的或者運動的物體，包括路障、行人等元素。行駛環境主要指的是道路情況、天氣情況等方面。主流的傳感器主要分為攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和雷射雷達四種。它們的工作原理有所不同，介紹這部分的篇幅較長，有興趣的夥伴們可以到網上搜取相關資料學習探索，後面筆者也會單獨介紹這些部分的內容。
二、定位
傳感器感知為自動駕駛車輛提供周邊環境信息，但這遠遠不夠，大範圍環境感知以及全局環境的高精度定位不可或缺。定位系統的應用可以實現車輛位置、速度、航向等信息的反饋，為車輛提供全局定位、路線引導等功能，將車輛與環境有機結合，規划行車路徑，提高行駛平順性和經濟性。常用的定位導航包括GPS導航、磁導航和慣性導航，它們之間的對比如下圖。
三、車聯網通信
車聯網（V2X）通信是實現環境感知、信息交互與協同控制的重要關鍵技術。其藉助新一代信息通信技術，實現車內、車與人、車與車、車與路等全方位連接，與傳統車載雷射雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波等感知傳感器優勢互補，為自動駕駛汽車提供雷達無法實現的超視距和複雜環境感知能力。從時間、空間維度擴大了車輛對交通與環境的感知範圍，能夠提前獲知周邊車輛操作信息、交通控制信息、擁堵預測信息、視覺盲區等周邊環境信息。支持車輛在高速移動的環境下實時可靠通信的無線通信技術是V2X車聯網實現的基礎，直接決定了信息交互的實時性和有效性。下表對常用的無線通信技術進行了比較。
感知系統通過應用傳感器將真實世界信息轉化為數位訊號傳輸給自動駕駛車輛，為車輛了解周圍環境、自動駕駛提供了基礎的支持。目前自動駕駛在一些特殊或者極端惡劣的天氣狀況下（雨、雪和大霧），處理是非常困難的，即使是人類駕駛員。無論是基於視覺的感知系統還是基於雷達的感知系統都存在識別感知的困難，相機會因為有雪的附著不能正確識別道路標記，雪的密度也會影響雷射雷達光束的反射效果，幹擾自動駕駛車輛對周圍環境的判斷。
自動駕駛感知系統需要進一步提高準確度和精度，增強針對複雜城市路況和惡劣天氣狀況下的處理能力。通過交叉驗證障礙物的位置信息，減少感知系統傳感器數據的不確定性。增強車聯網通信，使用新型低成本高效的傳感器，通過多傳感器融合來減少各個分立傳感器缺點的影響，進一步加強傳感器融合算法的開發，並通過使用傳感器的互補性和亢餘度來發揮每個傳感器的優勢，以提高自動駕駛感知系統的準確性和可靠性。
四、拓展閱讀
轉眼間，虹科雲課堂第四期——汽車專題直播月已經開播一周了。上一周我們的課程有：1.淺談CAN總線的最新發展：CAN FD向左，CAN XL向右；2.以ansible為中心的自動化運維；3.LGSVL Simulator: 一個高保真的自動駕駛仿真器；4.4D高清成像雷達–在汽車及車路協同領域的應用；5.純電四驅動力系統功能安全開發；6.針對高級自動駕駛的數據採集以及感知原型開發系統；7.自動駕駛的硬體在環測試方案。課程回放連結：https://gdh.h5.xeknow.com/s/4mwJdF
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我們本周的直播匯聚了汽車行業的專家大牛，有西門子、IBM、紅帽、蓋瑞特的四位講師參與直播課程，當然還有我們虹科的三位高級工程師為您帶來精彩內容。關注我們的公眾號，獲取每日直播連結。雲課堂直播間：
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星期一：基於模型的自動駕駛汽車整體開發測試解決方案
課程簡介：自動駕駛時代的到來，給汽車工業界帶來巨大的挑戰。自動駕駛系統的開發流程和環境必須確保產品性能穩定、可追溯、具備高可靠性。西門子工業軟體的Simcenter產品組合和其中的PreScan仿真技術，構成虛擬和現實相結合的數位化雙胞胎「Digital Twin」，在自動駕駛產品的軟體、系統、車輛層面，從早期設計、優化迭代過程、到測試驗證等各階段提供基於模型的整體仿真設計工具和工程方法，共同應對技術挑戰。
講師簡介：彭晶。西門子工業軟體自動駕駛產品線經理。在汽車電控系統開發、 自動駕駛和智能網聯繫統的仿真開發和測試等領域具有豐富的工程和市場經驗。
畢業於上海交通大學， 2015年開始在聯合汽車電子有限公司負責汽車電控系統的開發和測試，從2017年開始，加入西門子工業軟體，負責西門子工業軟體自動駕駛產品線在大中華區的業務，為汽車業界提供便捷、安全、可靠的自動駕駛、智能網聯、 汽車碰撞安全性能的仿真開發和測試技術。
星期二：基於MEMS的雷射雷達技術
課程簡介：
1、雷射雷達特性與行業背景
2、基於MEMS的雷射雷達技術
3、虹科固態雷射雷達產品介紹
4、虹科固態雷射雷達「開箱即用」
講師簡介：徐嘉隆。虹科高級技術工程師，熟悉雷射雷達傳感器的應用，多次參加國內雷射雷達技術展示交流會，專注於為雷射雷達應用提供優質解決方案。
星期三：優化開發、部署和管理汽車軟體的軟體解決方案
課程簡介：
1、到底什麼是「軟體定義汽車」
2、「軟體定義汽車」能給汽車行業帶來什麼
3、如何才能牢牢抓住這個機遇
4、虹科為您提供的解決方案
講師簡介：王藝臻。虹科車輛網絡事業部高級工程師，具有Java軟體開發、部署相關理論基礎和應用經驗，目前主要致力於為車載軟體開發提供卓越解決方案、優化其部署，以及為主機廠和零部件廠商提供CAN、LIN總線測試的高效解決方案。
星期四：Red Hat OpenShift 4 - 構建基於PaaS的DevOps平臺
課程簡介：
1.容器雲計算技術發展
2.OpenShift - 企業級容器雲平臺
3.OpenShift - 全能型混合雲
4.OpenShift - DevOps加速業務創新
5.OpenShift - 管理化繁為簡
6.OpenShift - 應用場景與客戶案例
7.紅帽的優勢
8.常見問題解析
講師簡介：關澤發，紅帽資深架構師，多年雲計算從業與軟體開發經驗，專注於企業級容器使用、雲原生開發、微服務設計與DevOps建設，曾就職於投資銀行與公有雲廠商。
星期五：端雲協同的智能診斷和網絡安全技術
課程簡介：
講師簡介：沈康，目前擔任蓋瑞特（原霍尼韋爾交通事業部）車輛智能網聯中國區技術經理，負責產品的本地化開發和創新，輻射亞太區域客戶項目，參與了車輛健康管理產品的全球核心產品研發，並領導了全球領先客戶的項目量產開發。
星期六：汽車行業高性能計算和存儲平臺
課程簡介：
1.汽車行業對高性能計算和存儲的需求
2.高性能計算平臺介紹（計算平臺架構、組件、特點）
3.高性能存儲平臺介紹（存儲平臺架構、組件、特點）
4.用戶案例分享
講師簡介：舒光波，IBM HPC 工程師
2001年加入Platform Computing（2012被IBM收購）從事高性能調度軟體開發、技術支持、方案設計和服務交付等工作，近年來也從事高性能存儲的方案設計和服務交付。
服務過的客戶包括CERN、三星電子、聯發科、國家衛星氣象中心、韓國氣象局、上海超算、蘇州超算、北方車輛、航天科工、新加坡ACRC等。
星期日：邊緣計算與自動駕駛
課程簡介：
1.邊緣計算深刻理解
2.邊緣計算前沿發展
3.邊緣計算自動駕駛應用
4.虹科邊緣計算方案
講師簡介：林家樂，虹科高級工程師，大連理工大學車輛工程碩士。7年以上自動駕駛項目理論基礎及開發經驗，熟悉自動駕駛邊緣側傳感器的應用，曾多次參加國內外邊緣計算專家培訓及自動駕駛相關峰會，專注於為自動駕駛邊緣計算應用提供優質解決方案。