第四次工業(yè)革命與智慧出行論壇在上海第四屆中國國際進(jìn)口博覽會(huì)舉行。而“智慧引領(lǐng)未來已來”的論壇主題，也暗示著自動(dòng)駕駛的時(shí)代即將到來。
從無自動(dòng)化到完全自動(dòng)化
自動(dòng)駕駛技術(shù)根據(jù)系統(tǒng)的智能程度可以分為多個(gè)等級(jí)。目前，業(yè)界主要采用美國國家公路交通安全管理局和美國高速公路安全管理局對(duì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的定義，主要分為L0、L1、L2、L3、L4和L5，即從無自動(dòng)化到完全自動(dòng)化。現(xiàn)階段各廠商和研究組織主要專注于L2-L4的研究，當(dāng)然也會(huì)聽說L2.5、L2+的概念，它們是介于L2和L3之間的分級(jí)。
高級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要包括建圖和定位、感知、規(guī)劃和控制這四大模塊，另外無人駕駛系統(tǒng)還會(huì)安裝各種傳感器。一輛具備高級(jí)別自動(dòng)駕駛功能的車輛會(huì)安裝各種傳感器，包括相機(jī)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、慣性導(dǎo)航等。
相機(jī)可以提供場(chǎng)景中豐富的紋理信息，激光雷達(dá)可以提供更加精確距離信息，毫米波雷達(dá)可以對(duì)雨霧等極端天氣進(jìn)行更穩(wěn)定的觀測(cè)，慣性導(dǎo)航設(shè)備可以提供更高頻率的車輛位姿信息。不同傳感器之間特性互補(bǔ)、互為冗余，就像人類使用不同感官去感受周圍世界一樣。
在現(xiàn)階段高級(jí)別自動(dòng)駕駛智能系統(tǒng)中，高精地圖是一個(gè)重要的技術(shù)依賴，各廠商所走的技術(shù)路線主要包括幾類：
在自動(dòng)駕駛運(yùn)營范圍內(nèi)進(jìn)行自主采集、構(gòu)建、更新地圖。這條路線運(yùn)營成本相對(duì)較高，比較適合有限區(qū)域或者特定場(chǎng)景內(nèi)的自動(dòng)駕駛，比如固定園區(qū)、機(jī)場(chǎng)等。
利用諸多終端車輛進(jìn)行眾包建圖。這些終端車輛為云端服務(wù)器構(gòu)建、更新高精地圖的數(shù)據(jù)，同時(shí)也共享更高質(zhì)量的高精地圖服務(wù)，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。這條路線比較適用于當(dāng)前比較火熱的Robotaxi或者乘用車領(lǐng)域。
一種比較激進(jìn)的路線，即自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不會(huì)過度依賴高精地圖，車輛具有很高的局部區(qū)域感知能力，結(jié)合道路級(jí)的普通地圖就可以支撐自動(dòng)駕駛功能，特斯拉是這條路線的代表之一。
感知模塊主要通過傳感器信息解決“周圍環(huán)境是什么樣”的問題。當(dāng)前火熱的深度學(xué)習(xí)技術(shù)推動(dòng)了感知技術(shù)的發(fā)展，感知技術(shù)又可以細(xì)分為檢測(cè)、跟蹤、預(yù)測(cè)。
檢測(cè)主要是將不同傳感器的觀測(cè)信息輸給深度學(xué)習(xí)模型，可以檢測(cè)出車輛、行人、交通標(biāo)識(shí)等目標(biāo)物；跟蹤的作用是給每個(gè)目標(biāo)物一個(gè)track ID，以實(shí)現(xiàn)對(duì)這個(gè)目標(biāo)的持續(xù)觀測(cè)，進(jìn)而計(jì)算出這個(gè)目標(biāo)的速度以及預(yù)測(cè)未來軌跡。預(yù)測(cè)基于時(shí)序上的檢測(cè)和跟蹤結(jié)果，結(jié)合道路信息預(yù)估目標(biāo)物未來可能的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以為路徑規(guī)劃提供更多的信息，也使系統(tǒng)更加智能。
模擬給予數(shù)據(jù)支撐
除了傳感器、定位、感知、規(guī)劃和控制幾大核心技術(shù)之外，還有仿真技術(shù)，它是自動(dòng)駕駛技術(shù)中容易忽略的一部分。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“長尾”問題是急需解決的問題，比如基于深度學(xué)習(xí)模型的各種感知技術(shù)。現(xiàn)階段，深度學(xué)習(xí)模型對(duì)于“見過”的或者類似的場(chǎng)景能夠準(zhǔn)確感知，但對(duì)于未見過的場(chǎng)景大概率會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤的感知，這對(duì)于自動(dòng)駕駛尤其是高級(jí)別自動(dòng)駕駛來說是很致命的。
仿真技術(shù)中一個(gè)很重要的應(yīng)用就是可以虛擬化很多逼真的場(chǎng)景，為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)，而且可以針對(duì)一些不常見的極端場(chǎng)景進(jìn)行足夠的數(shù)據(jù)生產(chǎn)，從訓(xùn)練樣本的數(shù)量和多樣性給予深度學(xué)習(xí)模型足夠的支撐。
此外，仿真技術(shù)還有很多其他應(yīng)用，比如可以模擬一些危險(xiǎn)的駕駛場(chǎng)景，包括碰撞、各種交通事故等，一定程度上使得自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試不再強(qiáng)依賴于真實(shí)場(chǎng)景的測(cè)試驗(yàn)證，很大幅度降低測(cè)試驗(yàn)證成本、提升效率。
目前，高級(jí)別自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然仍不夠成熟，存在爭議，但相信隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)過一代代人的努力，自動(dòng)駕駛技術(shù)定會(huì)走進(jìn)千家萬戶，改善人們生活。