学习笔记4--自动驾驶技术与行业发展现状_自动驾驶发展现状

本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！
此专栏是关于《自动驾驶技术概览》书籍的笔记。

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4.自动驾驶技术与行业发展现状

4.1技术发展现状

自动驾驶系统主要分为感知定位、决策规划、控制执行三大技术模块；

1. 感知模块：通过摄像头、雷达等高精度传感器，为自动驾驶提供环境信息；
2. 决策模块：依据感知系统提供的车辆定位和周边环境数据，在平台中根据适当的模型进行路径规划等决策；
3. 控制模块：以自适应控制和协同控制方式，驱动车辆执行相应命令动作。
   

4.1.1感知定位

自动驾驶车辆的环境感知系统利用各种主动、被动传感器获取周围环境的信息，对传感器数据进行处理、融合、理解，实现无人车辆对行驶环境中的障碍物，车道线，红绿灯等的检测，给车辆的自主导航和路径规划提供依据。

1. 环境感知与识别系统一般包括：传感器、传感器数据处理及多传感器数据融合三个子系统；
2. 传感器系统通常采用：摄像机、激光雷达、超声波传感器、毫米波雷达、全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)、里程计、磁罗盘等多种车载传感器来感知环境；
3. 视觉传感器包括：单目和多目彩色摄像机；
4. 距离探测设备包括：声呐、毫米波雷达、激光雷达等；
5. 激光雷达和毫米波雷达能够测得目标的相对速度，获得三维点云数据；
6. 里程计和惯性传感器能够估计车辆的运动。

4.1.2决策规划

决策规划广义上划分为：无人车路由寻径、行为决策、动作规划几个部分；

1. 路由寻径：在宏观层面上指导无人车软件系统的规划控制模块按照什么样的道路行驶，从而实现从起始地到目的地；
2. 行为决策：行为决策接收路由寻径的结果，同时接收感知预测和地图信息，综合输入信息，决定无人车如何行驶；
3. 动作规划：该层面需要解决的问题可以抽象成一个在二维平面上的时空曲线优化问题；

4.1.3控制执行

控制执行模块是一个直接和无人车底层控制接口CAN BUS对接的模块，核心任务：接收上层动作规划模块的输出轨迹点，通过一系列结合车身属性和外界物理因素的动力学计算，转换成对车辆加速，制动的控制，及方向盘信号，尽可能地控制车辆去执行这些轨迹点；
汽车线控技术：将驾驶员的操纵动作经过传感器变成电信号，通过电缆直接传输到执行机构的一种控制系统；
线控系统主要包括：线控转向系统、线控加速系统、线控制动系统、线控悬架系统、线控换挡系统、线控增压系统等；
通过分布在汽车各处的传感器实时获取驾驶员的操作意图和汽车行驶过程中的各种参数信息，传递给控制器；控制器对这些信息进行分析和处理，得到合适的控制参数并传递给各个执行机构，从而实现对汽车的控制，提供车辆的转向性、动力性、制动性、平顺性；

4.2行业代表

自动驾驶的两大技术路线：

1. 以谷歌、百度等互联网软件企业为主要代表，依靠高精度地图开发软件算法，搭建自动驾驶平台，以开源或其他方式向合作整车厂提供完整技术链，目标：L4和L5无人驾驶；
2. 以特斯拉、奥迪等整车厂为主要代表，将成熟产品推向市场，从L1、L2逐步向上攀升，慢慢迭代至无人驾驶的技术路线；

4.2.1谷歌Waymo

谷歌主张直接以"机器人系统"为核心的全自动无人驾驶汽车为开发目标，研究无人驾驶汽车的外部环境感知、检测、判断和控制算法；

1. 2009年，谷歌启动无人驾驶汽车项目，并将丰田普锐斯改造成谷歌第一代无人驾驶车；
2. 2011年，谷歌将丰田雷克萨斯RX450HSUV改装成第二代无人驾驶汽车；
3. 2012年，谷歌获得美国内华达州的无人驾驶汽车上路测试牌照，并将这张红色牌照贴在一辆改装的丰田普锐斯上在内华达州完成首秀；
4. 2014年，谷歌官方微博对无人驾驶汽车项目的信息进行更新，宣布谷歌无人车可以应对数千座城市的道路交通，5月，谷歌发布了第三代无人驾驶汽车；
5. 2016年，谷歌宣布和菲亚特-克莱斯勒汽车公司(FCA)合作，FCA为谷歌生产了100辆Pacifica混合动力厢式旅行车(MPV)，10月，搭载全新自动驾驶系统的测试车在美国多地的极端天气条件下进行测试；
6. 2016年12月，谷歌宣布成立无人驾驶公司Waymo，展示了由Pacifica MPV改造的自动驾驶概念车；
7. 2016年12月，本田和谷歌公司宣布将共同研发完全自动驾驶技术；
8. 2017年，谷歌Waymo正式对外宣布，其实现了真正的完全无人驾驶，并向加州政府申请完全无人驾驶路测资格；
9. 2018年，谷歌Waymo从美国亚利桑那州交通部门拿到了正式的无人驾驶商用许可，2018年底正式推出无人驾驶打车服务；

4.2.2百度Apollo

1. 2015年，百度大规模投入无人车技术研发，同年在北京进行高速公路和城市道路的全自动驾驶测试；
2. 2016年，获得美国加州自动驾驶路测牌照，同年在浙江乌镇开展普通开放道路的无人车试运营；
3. 2017年，百度发布"Apollo(阿波罗)"平台，计划向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开源的自动驾驶方案，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套完整的自动驾驶系统；
4. 2018年，在2018AI开发者大会上，百度正式发布自动驾驶车辆量产方案，包括：自主泊车(Valet Parking)、无人作业小车(MicroCar)、自动接驳巴士(MiniBus)三套自动驾驶解决方案；

百度开放的阿波罗平台是一套完整的软硬件和服务系统，包括：车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等4部分；
同期开放的还包括：环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，提供完整的开发测试工具；并在车辆和传感器等领域选择协同度和兼容性最好的合作伙伴，推荐给接入阿波罗平台的第三方合作伙伴使用，进一步降低无人车的研发门槛；
Apollo开放自动驾驶能力的两种形式：

1. 开放代码：代码公开，开发者可以在遵守开源协议的前提下自由使用，并可参与一起开发；
2. 开放能力：主要基于API或SDK，通过标准公开的方式获得百度提供的能力；