科技学习：第1篇 无人驾驶技术概述
放眼全球，近年来，无人驾驶技术很火。Google、Tesla、Baidu争相研发无人驾驶汽车，该领域的市场潜力很大，是汽车产业未来的一个方向。无人驾驶技术值得我们深入研究学习、思考总结。今天呢，我们就来简单科普一下：什么是无人驾驶。
The self-driving cars，“无人驾驶”或“智能驾驶”。个人理解为：电脑驾驶汽车。简单一句话，前后6个字，包括了计算机软硬件、汽车原理、通讯、算法、控制等诸多方面。可见，无人驾驶不只是单一的技术，而是多个维度技术环节的组合与整合。
一、无人驾驶汽车的优点
个人认为，其优点主要有以下4项：
1.人有驾驶疲劳，机器会程序持续工作；（你累，机器不累）
2.人有判断误差，机器会准确判断情况；（你迷糊，机器不迷糊）
3.人有视角盲区，机器会全面监控数据；（你看不见，机器看得见）
4.人有思维局限，机器会智能算法处理。（你算不准，机器算得准）
可见，无人驾驶汽车的可靠、准确、智能等优点非常亮眼，堪称改变汽车未来的一匹神马。当然，人无完人，车无完车。目前，无人驾驶也存在一些不足：应对极复杂情况能力有限、元器件成本较高、车型不够美观、交通事故责任不够明晰等。这些不足之处，有待聪明的您进一步改进。
二、无人驾驶汽车的基本原理
按照SAE标准将自动驾驶技术分为0~5共六个级别。包括一般驾驶、自动化驾驶、辅助驾驶、高度自动化、完全自动化、智能化驾驶等，因篇幅有限，具体不作赘述。下面，我们简要看一看运行流 程：
（1）High-definition map &Location–高精度地图导航、定位
目前，无人驾驶的定位方案主要有2种： 一是以Google为首的激光雷达为主的定位方案； 二是以Tesla、Mobileye为首的视觉定位方案。立足现实需要，高精地图定位要达到厘米级。不管是激光雷达定位系统还是视觉定位系统，原理都是依托高精度地图，利用实时扫描的(激光或视觉)环境特征与预先制作的高精地图进行匹配，进而获取精确的位置估计。比如车道线、红绿灯、限速、调头、减速带等交通标识，使无人车知道“我在哪，周围有什么”。
（2）Perception–环境感知
智能汽车的感知过程和人类感知存在一定类似。举个例子，早上我们听到鸟鸣、睁开眼睛、拉开窗帘，看到屋外阳光明媚，哦，是个晴天。这就是视觉、听觉、触觉的感知，从“看”、“听”、“触”等过程，获取到了环境信息–天气晴朗。同样道理，无人车也是通过传感器系统（camera、LIDAR、RADAR）和高精度地图，对周围环境实时进行感知，比如障碍物的位置、形状、类别及限速信息、车道坡度、摩擦系数，也包括对一些特殊场景的语义理解（例如施工区域，交通信号灯及交通路牌等），实时反馈数据至“车的大脑”，使无人车知道“周围具体有什么”。
（3）Prediction–预测
常言道，事后诸葛亮多，事前先知者少。可见预测的重要性和复杂性。举一个简单例子：在路口，车辆汇入时，该不该加速抢路权？如果我加速抢路权，右方车会礼让or加塞?会不会发生碰撞？发生碰撞概率多大？后方车会不会追尾？预测环节，相当于大脑的“军师”，它根据环境信息，判断可能会发生的情况，精确预测车辆、行人、细微扰动、突发情况等随机变量，使无人车知道“周围可能会发生什么”。
（4）Planning–路径规划
Planning，核心环节之一。这就像我们的人生，从出生、上学、工作、婚姻再到老去，每个人会碰到很多情况，有顺利、有干扰、有转机等。如何更好地应对各类事件，规避可能存在的危险，选择最适合发展的路，这就是规划。实际环境中，无人车面对着复杂的三维场景：交通路口、随机的车辆、行人、障碍物等。路径规划起到“大脑”作用，它一是融合环境信息，二是进行计算决策，三是安全前提下，规划选取最优路径，使无人车知道“遇到问题，该怎么办”。
（5）Control–控制
简单说，Control相当于人的“双手”，是实现行为的操作层。无人车的智能控制主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习等方法。根据最优路径规划，通过“纵向”和“横向”控制（油门、刹车和转向等），实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作，调节车辆行驶速度、位置和方向等状态。使无人车执行预定计划，完成我们赋予的任务。
三、简单总结
今天，我们简单了解无人驾驶汽车的基本原理。因时间原因，文稿还有欠缺，还望批评指正。具体的技术细节不做详述，建议感兴趣的朋友们可以通过自学，进一步学习无人驾驶技术知识。（声明：除参考图片外，全文纯手打原创，欢迎转发，注明出处即可）
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作 者：Jack Ou
今日格言：与其仰求上天，不如低头炼剑
