AI應(yīng)用技術(shù)剖析 挖掘自動(dòng)駕駛汽車的奧秘
【太平洋汽車網(wǎng) 行情頻道】要說當(dāng)今科技領(lǐng)域什么最火爆?估計(jì)十個(gè)人有九個(gè)人都會(huì)說是人工智能AI,沒錯(cuò),隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)以及產(chǎn)業(yè)的成熟,使得整個(gè)科技在平臺(tái)層和數(shù)據(jù)層已經(jīng)獲得了強(qiáng)有力的支撐,在基于海量數(shù)據(jù)作為支撐的當(dāng)下,如何利用數(shù)據(jù)去開拓頂層的應(yīng)用,使得用戶的工作和生活變得更加智能化成為了當(dāng)前企業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。
這樣一來,基于智能化時(shí)代背景的AI技術(shù)一時(shí)間開始被追捧,在AI領(lǐng)域當(dāng)中無疑自動(dòng)駕駛是最熱門的領(lǐng)域之一,并且現(xiàn)在也誕生出了許許多多的自動(dòng)駕駛企業(yè),那么這樣一個(gè)新興領(lǐng)域當(dāng)中究竟融入了哪些關(guān)鍵技術(shù)?本期我們就一起來看看。
汽車
我們先簡(jiǎn)單來說一下自動(dòng)駕駛當(dāng)中的載體,汽車。有很多業(yè)界專家表示,自動(dòng)駕駛企業(yè)在選擇汽車的過程當(dāng)中,如果能不選擇純汽油車就盡量不要選擇,究其原因是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛整個(gè)系統(tǒng)所需要的耗電量還是比較大的,因此混合動(dòng)力和電動(dòng)汽車在這方面來說具有先天的優(yōu)勢(shì)。
此外,發(fā)動(dòng)機(jī)的底層控制算法相比電機(jī)要復(fù)雜的太多,這樣一來企業(yè)就必須要花費(fèi)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間去標(biāo)定和調(diào)校底層上面,這些時(shí)間其實(shí)不如放在研究高層的算法上面。
控制器
當(dāng)前對(duì)于自動(dòng)駕駛來說,在前期算法研發(fā)的階段使用工控機(jī)的數(shù)量還是很多的,工控機(jī)也作為直接的控制器解決方案去應(yīng)用,工控機(jī)相比于嵌入式設(shè)備來說具有更加穩(wěn)定、可靠、配套軟件更全面等優(yōu)勢(shì)。
當(dāng)算法研究進(jìn)入到成熟階段之后則可以考慮將嵌入式系統(tǒng)作為主要的控制器,例如zFAS之類的控制器就可以被應(yīng)用在更多的自動(dòng)駕駛汽車上面了。
CAN卡組件
控制器和汽車底盤之間需要通過一種叫做CAN的語(yǔ)言去進(jìn)行溝通和交互,從底盤獲取當(dāng)前車速及方向盤轉(zhuǎn)角等信息,需要解析底盤發(fā)到CAN總線上的數(shù)據(jù)。同時(shí),工控機(jī)通過傳感器的信息計(jì)算得到方向盤轉(zhuǎn)角以及期望的車速之后,也需要通過CAN卡把消息轉(zhuǎn)碼成底盤可以識(shí)別的信號(hào),從而底盤做出相對(duì)應(yīng)的反應(yīng)。
定位系統(tǒng)+慣性測(cè)量單元
我們?cè)谌粘q{駛的過程當(dāng)中,在從一個(gè)地方去到另一個(gè)的地方的時(shí)候,需要了解兩地之間的地圖情況,還需要知道司機(jī)自己所在的位置等數(shù)據(jù)信息,這樣才能夠在駕駛到下一個(gè)路口的時(shí)候知道是左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)。
對(duì)于無人駕駛汽車來說也是一樣,通過依靠定位系統(tǒng)與慣性測(cè)量單位的整合,可以讓汽車知道自己正在處在哪條經(jīng)緯線之上,汽車在朝哪個(gè)方向開,IMU還能提供諸如橫擺角速度、角加速度等更豐富的信息,這些信息有助于自動(dòng)駕駛汽車的定位和決策控制。
感知傳感器
對(duì)于感知傳感器的分類可以有很多種,包括視覺傳感器、激光傳感器、雷達(dá)傳感器等。視覺傳感器其實(shí)就是攝像頭,攝像頭氛圍單目視覺、雙目立體視覺兩大類,其中比較著名的視覺傳感器提供商有來自以色列的Mobileye,加拿大的PointGrey,德國(guó)的Pike等。
而激光傳感器分為單線、多線一直到64線,在成本方面,沒多一線其成本就要多花掉1萬元人民幣左右,比較知名的激光傳感器提供商有美國(guó)的Velodyne和Quanergy,德國(guó)的Ibeo等。國(guó)內(nèi)有速騰聚創(chuàng)和禾賽科技。
雷達(dá)傳感器在Tier 1的自動(dòng)駕駛車廠當(dāng)中應(yīng)用的非常廣泛,原因很簡(jiǎn)單,雷達(dá)傳感器已經(jīng)在越來越多的傳統(tǒng)汽車上得到了認(rèn)同和廣泛的使用,在我們常見的寶馬、沃爾沃、奧迪等車廠當(dāng)中都可以看到其應(yīng)用。
軟件層面的整合
前文我們說了很多關(guān)于自動(dòng)駕駛在硬件層面的應(yīng)用點(diǎn)和技術(shù)點(diǎn),接下來我們來看看軟件層面。
數(shù)據(jù)采集
傳感器與PC之間通過嵌入式模塊進(jìn)行傳輸,可以采集來自攝像機(jī)的圖像信息,當(dāng)然這當(dāng)中有的是通過千兆網(wǎng)卡實(shí)現(xiàn)通信的,也有直接通過視頻線纜進(jìn)行通信的。此外,還有某些毫米波雷達(dá)通過CAN總線給下游發(fā)送信息的,因此對(duì)CAN信息代碼的解析是至關(guān)重要的。
數(shù)據(jù)預(yù)處理
傳感器的信息拿到之后會(huì)發(fā)現(xiàn)不是所有信息都有用的,這就需要數(shù)據(jù)傳感器需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐批次一幀一幀的發(fā)送給下游,但是下游無法拿每一幀的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策或者融合,究其原因是因?yàn)閭鞲衅鞯臓顟B(tài)并不是100%有效的,上游需要對(duì)信息做預(yù)處理,從而保證車輛前方的障礙物能夠在時(shí)間維度上一直存在,而不是一閃而過。
坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
傳感器安裝在車體的很多個(gè)地方,就像超聲波雷達(dá)是布置在車輛周圍一樣,這樣做的目的就是為了讓距離超聲波雷達(dá)3米范圍之內(nèi)的障礙物能夠輕易的被雷達(dá)發(fā)現(xiàn)。因此感知層拿到3m的障礙物位置信息后,必須將該障礙物的位置信息轉(zhuǎn)移到自車坐標(biāo)系下,才能供規(guī)劃決策使用。
攝像機(jī)一般安裝在擋風(fēng)玻璃下面,拿到的數(shù)據(jù)也是基于攝像機(jī)坐標(biāo)系的,給下游的數(shù)據(jù),同樣需要轉(zhuǎn)換到自車坐標(biāo)系下。
信息的交互融合
比如攝像機(jī)檢測(cè)到了車輛正前方有一個(gè)障礙物,毫米波也檢測(cè)到車輛前方有一個(gè)障礙物,激光雷達(dá)也檢測(cè)到前方有一個(gè)障礙物,而實(shí)際上前方只有一個(gè)障礙物,所以我們要做的是把多傳感器下這輛車的信息進(jìn)行一次融合,以此告訴下游,前面有一輛車,而不是三輛車。
車輛決策規(guī)劃
車輛決策規(guī)劃主要是設(shè)計(jì)拿到融合數(shù)據(jù)之后,揣測(cè)量如何正確做出規(guī)劃,這里的規(guī)劃包含縱向控制和橫向控制兩方面,縱向控制即速度控制,表現(xiàn)為什么時(shí)候加速,什么時(shí)候制動(dòng)。橫向控制即行為控制,表現(xiàn)為什么時(shí)候換道,什么時(shí)候超車等.(圖/文/攝:太平洋汽車網(wǎng) 呼和浩特01)
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