自動駕駛傳感器融合（自動駕駛傳感器融合主要有哪些算法?）
本篇文章給大家談談自動駕駛傳感器融合，以及自動駕駛傳感器融合主要有哪些算法?對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
本文目錄一覽：
- 1、自動駕駛的五大核心技術
- 2、汽車智能駕駛環境感知多傳感器融合意義？
- 3、從CES 2020展會看自動駕駛兩大流派暗戰
- 4、自動駕駛的要求是什么
- 5、多傳感器融合目的?
- 6、華為自動駕駛有多牛？激光雷達實現降維打擊，直接吊打特斯拉
自動駕駛的五大核心技術
自動駕駛車是一個輪式機器人。自動駕駛可以說是一個涉及了多個學科的綜合領域，本文帶你探尋自動駕駛的5大主要技術，看看這個輪式機器人的大腦、眼睛等都是如何工作的。
1、識別技術
和人類的眼睛一樣，這個輪式機器人也有它自己的眼睛，用來識別周邊的車輛、障礙物、行人等路上的情況。
我們眼睛的主要構成部分是眼球，通過調節晶狀體的彎曲程度來改變晶狀體焦距來獲得實像。那自動駕駛的眼睛是由什么構成的呢？答案是傳感器。包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達，還有紅外線、超聲波雷達等。
你可能會驚訝，需要這么多眼睛？沒錯，它是長滿了眼睛的小怪獸，通常擁有10+只眼睛。
其中，最常用的是攝像頭，幾乎是毫無爭議地被所有開發者采用。它和人類的眼睛最接近，可以看清有顏色的標識、物體，看得懂字體，分得清紅綠燈。但是缺點也不少，比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降，也不擅長遠距離觀察。
其次是頗富爭議的LiDAR，即激光雷達。比較常見的是在車頂，像是頂不停旋轉的帽子。原理很簡單，就是通過計算激光束的反射時間和波長，可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無法識別圖像和顏色。
毫米波雷達也不得不提一提，因為它的全能--可以全天候工作，這使得它不可或缺，即便它無法識別高度，分辨率不高，也難以成像。但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領，站穩一席之地。
如此多各式各樣的眼睛，那她的視力一定很好咯？那也未必。你以為星多天空亮，可它們之間能夠互補還好，但也難免會產生矛盾。這么多只眼睛你要優先選擇相信誰，這也是一個課題叫Sensor Fusion，傳感器融合。根據每種傳感器的優缺點來綜合評判信息的準確度，得到更可靠的最終結果。傳感器融合的另一個優點是，換來一定程度的冗余，即便某只眼睛暫時失明，也不會影響它安全前行。
2、決策技術
通過眼睛識別得到了周邊環境，接下來就要充分利用這些信息進行理解分析，決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。
跟人類的大腦一樣，我們不是天生就會開車，也不是拿到駕照就成老司機了。需要一定的知識積累，自動駕駛機器人也同樣需要。完成大腦中的知識庫有兩種方式：專家規則式和AI式。
專家規則式，英文叫rule-based。即提前編寫好規則，當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。舉個栗子，當準備超車變道時，需要滿足以下條件（這是一個假專家，僅供參考）：道路半徑大于500R（彎道不變道）；跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上；比后車的車速慢不超過5km/h；等等等等...以上N個條件同時滿足時，即可超車變道。
l IAI式，就是一直很火的人工智能Artificiantelligence。模仿人類的大腦，通過AI算法對場景進行理解?；蛱崆巴ㄟ^大量的犯錯積累經驗，或事前聽某人指點江山。通過AI式積累知識庫，會讓她的反應更加靈活。專家也難免有疏忽，更何況交通瞬息萬變，沒有靈活的大腦如何應對我大中華的路況呢？
3、定位技術
只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。
現今，除了主流的用GPS或GNSS（全球衛星導航系統）來定位的方式之外，也有在公路上鋪設電磁誘導線等方式來實現定位。高精度GPS定位目前來說最大難題是，山區和隧道等地理因素對精度的影響，雖然可以依靠IMU（慣性測量單元）來進行推算，但GPS丟失信號時間過長的話，累計的誤差就會比較大。
另外，自動駕駛專用的3D動態高清地圖帶給了自動駕駛更多可能性。因為有了高清地圖，就可以將自己的位置輕松定位在車道上。
4、通信安全技術
試想如果被黑客入侵，控制了你的自動駕駛車，不僅可以監聽到你的秘密談話，還很可能成為***工具。黑客可以通過影響傳感器的數據而影響決策，或直接介入判斷機制進而影響行駛軌道。
先了解一個術語，V2X=Vehicle To Everything。即車輛與基礎設施之間所有通信的通用簡稱，包括車輛與車輛之間叫V2V、車輛與行人之間V2P、車輛與交通基礎設施之間V2I、車輛與網絡之間V2N等。
V2X包含了汽車和我們的個人信息，因此在通信的時候對用戶的身份驗證和給數據加密，這些都必不可少。
5、人機交互技術
雖說我們對自動駕駛的印象大多是，不需要人們的干涉，它就能把我們送到任何想去的地方。但是很遺憾，目前的自動駕駛系統還做不到這一點。
遇到自動駕駛駕馭不了的場景，便會呼喚你接替它的工作。這時，HMI（人機界面）就發揮作用了。它的目標是，用最直觀最便捷的方式通知我們，讓駕駛員盡快注意到。
汽車智能駕駛環境感知多傳感器融合意義？
汽車自動化的程度越高，集成在車輛中的傳感器的數量和類型也越多，只有這樣才能夠保證信息獲取充分且、有冗余保障車輛自動行駛的安全。
為了保證安全，必須對傳感器進行信息融合。
多傳感器融合可以顯著提高系統的冗余度和容錯性，從而保證決策的速度和正確性，這是自動駕駛系統向先進的自動駕駛方向發展，最終實現無人駕駛的必然趨勢。
從CES 2020展會看自動駕駛兩大流派暗戰
近日，在CES2020展會上，大疆內部孵化的子公司Livox發布兩款 專為自動駕駛 汽車 設計的激光雷達產品Horizon和Tele-15 。無獨有偶，英特爾子公司Mobileye演示了一輛自動駕駛 汽車 在12個車載攝像頭的幫助下，在耶路撒冷的街道上行駛了約20分鐘， 除了攝像頭以外，該自動駕駛系統沒有用到雷達、超聲波等其他傳感器。
大疆發布的激光雷達產品和Mobileye發布的純攝像頭解決方案，折射出自動駕駛感知層的兩大技術流派，一類是多傳感器融合路線，主張以激光雷達為主導，配合毫米波雷達、攝像頭等，實現多傳感器融合，提高自動駕駛安全；一類是計算機視覺優先路線，傾向于采用低成本的攝像頭，輔以人工智能算法，降低成本。
兩派的技術路線分歧由來已久，孰對孰錯？目前技術實踐還不足以下結論。從技術細節看，大疆Horizon用于近距離測試，探測范圍在260米左右，水平視場為81.7度，可覆蓋10米距離內的4條車道，五個Horizon裝置可實現360°全方位覆蓋。Tele-15用于遠距離測試，是業內首款500米范圍 汽車 激光雷達。由于使用的高成本組件較少，兩款產品具有價格優勢。
而Mobileye技術可以根據2D攝像機捕捉到的圖像創建3D模型，以幫助自動駕駛系統更好地感知環境，據悉，該處理過程是用兩款最新的自動駕駛EyeQ5芯片完成的。
從市場需求看，兩個不同派別都各有擁躉，在既定的道路上實踐著自身的技術路線。
多傳感器融合派：不談安全的自動駕駛就是在耍流氓
多傳感器融合派認為安全是自動駕駛的第一邏輯，傾向于高成本的激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭等多種傳感器的融合運用，來應對自動駕駛的多個應用場景，優點是計算能力強，靈活性高，缺點是成本高，該路線由“豐田、英偉達提出，大眾、戴姆勒、博世、采埃孚、Waymo、Cruise、Uber在內的大部分自動駕駛公司，都采用的是多傳感器融合感知的解決方案，在激光雷達的初創企業方面，根據六棱鏡sixlens大數據平臺以“激光雷達”為關鍵詞進行搜索，可以搜索到激光雷達相關企業總數達到上百家，其中典型的初創企業如下所示：
其中，激光雷達制造商禾賽 科技 于2020年1月7日宣布完成1.73億美元C輪融資，由光速聯合德國博世集團領投，美國安森美半導體、啟明創投、德同資本、新加坡Axiom等跟投，此次融資也刷新了激光雷達行業的最高單筆融資記錄。
視覺優先路線：基于技術快速落地的商業化考慮。
視覺優先路線由寶馬、英特爾提出，主張采用低成本的攝像頭方案，以盡快實現技術落地，主張此路線的企業還包括特斯拉、德爾福、大陸、麥格納、滴滴等。其中，特斯拉堅決反對激光雷達方案，堅持走視覺路線，2020年1月，特斯拉AI部門高級主管AndrejKarpathy在一個有關深度學習的會議——PyTorchDeveloper Conference 2019時演講的開場這樣說:“由于我們沒有采用激光雷達，也沒有采用高精度地圖，所以Autopilot的一切功能，都依賴于來自車身四周8個攝像頭提供原始圖像之后，再進行的計算機視覺運算”。
根據六棱鏡sixlens大數據平臺以“車載攝像頭”為關鍵詞進行搜索，可以搜索到相關企業總數達到上百家，其中典型的企業如下所示：
車載攝像頭典型企業
以蘇州智華為例，蘇州智華是一家擁有自主知識產權，集研發、生產、銷售、服務為一體的 汽車 輔助駕駛系統研發商。公司以圖像傳感和智能識別處理技術為核心，成功開發出車道偏離報警系統、前向碰撞預警系統、全景影像系統、倒車影像輔助等多個 汽車 智能安全駕駛系統。在車載智能監控、智能安全輔助駕駛等多個領域開發出一系列產品，運用于多家 汽車 品牌。
從技術路線圖和技術熱詞可以看到，其技術布局的領域包括車載攝像頭、 汽車 安全、車聯網、高清攝像等領域。
總體來說，兩條路線各有利弊，最終誰將占據主導地位尚未有定論，但唯一可以確定的是自動駕駛技術必將改變 汽車 行業未來發展。
自動駕駛的要求是什么
【太平洋汽車網】自動駕駛的要求是采用自動駕駛的域控制器，要具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制、無線通訊、高速通訊的能力。通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，以及IMU等設備，完成的功能包含圖像識別、數據處理等。
而隨著自動駕駛的來臨，其所涉及的感知、控制、決策系統復雜性更高，與車身其它系統的信息交互、控制也越來越多，各方都希望其能變成一個模塊化的、可移植性的、便于管理的汽車子系統。此時，專門定位于自動駕駛的域控制器系統就應運而生了。
自動駕駛域控制器需要哪些能力自動駕駛的域控制器，要具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制、無線通訊、高速通訊的能力。通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達，以及IMU等設備，完成的功能包含圖像識別、數據處理等。
由于要完成大量運算，域控制器一般都要匹配一個核心運算力強的處理器，能夠提供自動駕駛不同級別算力的支持，業內有NVIDIA、英飛凌、瑞薩、TI、NXP、Mobileye等多個方案。
不同的公司，會因為不同的客戶以及需求，選擇不同的方案。但中間也會有一些共性。比如在自動駕駛系統中，算力需求最高的當屬圖像識別部分，其次是多傳感器的數據處理，以及融合決策。
以典型的zFAS為例，這款基于德爾福提供的域控制器設計的產品，內部集成了英偉達TegraK1處理器、Mobileye的EyeQ3芯片以及Altera的Cyclone5FPGA芯片，各個部分分處理不同的模塊。TegraK1用于做4路環視圖像處理，Cyclone5FPGA負責障礙物、地圖的融合及各種傳感器的預處理工作，EyeQ3負責前向識別處理。
域控制具有實現模塊化的優勢，將功能劃分為單獨的域優勢眾多。這有助于強調各個子系統的功能安全性和網絡安全需求，簡化自動化算法的開發和部署，方便在各個子系統中擴展功能。因此，在自動駕駛背景下，國內外越來越多的Tier1，以及供應商都開始涉足這個領域。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
多傳感器融合目的?
多傳感器融合可以顯著提高系統的冗余度和容錯性，從而保證決策的速度和正確性，這是自動駕駛系統向先進的自動駕駛方向發展，最終實現無人駕駛的必然趨勢。
華為自動駕駛有多牛？激光雷達實現降維打擊，直接吊打特斯拉
2021年4月17日，華為輪值董事長徐直軍的一句話在網上引起眾多網友熱議，徐直軍表示極狐阿爾法S能夠全自動駕駛水平遠超特斯拉。華為憑什么這么說？華為的自動駕駛真的可以對特斯拉實現降維打擊嗎？
2018年世衛組織于發布的報告提到了，全球每年因為交通事故死亡的人數達到135萬。意味著每20多秒就有1個人，因為交通意外失去生命。所以世衛組織希望在2020年前后，全球道路因交通事故造成的死傷人數降低50%，這個難度可不小。
按照我國2019年應急管理部發布的報告，我國交通事故高發時段，主要發生在上下通勤高峰時段。導致交通事故頻發的原因，就是不遵守交規的車輛和行人、電動車、摩托車碰撞導致的交通事故。其次是開賭氣車、霸王車的司機，惡意別車容易出現交通事故。
數據顯示， 2019年我國交通事故 受傷人數為221309人，死亡人數高達56934人 。同時我國每年因為堵車直接經濟損失高達2500億，相當于我國GDP的5-8%,尤其是北京、上海、廣州等一線大城市，每天發生的交通擁堵的相關處理費用達到10億元。因為堵車開不快費油，加上上班族堵在路上沒法創造價值，以及工廠所需原材料送不到造成的損失，造成的間接經濟損失也十分龐大。
在這個檔口上，自動駕駛逐步發展起來，成為解決我國交通問題的重要技術之一。根據谷歌旗下無人駕駛公司Waymo的數據表面，自動駕駛 汽車 技術能夠通過將安全間距縮短， 汽車 通行時間從0.9秒，最短可縮短至0.2秒。紅燈變綠燈時 汽車 都是一輛接一輛的起步，這十分浪費時間，如果 汽車 全部采用自動駕駛，那么基本可以實現一起啟動，這樣可以大幅減少同行時間。
通行時間減少，通行能力自然會大幅上升，通信效率預計會提升45%到130%左右?？紤]到新技術的不確定性，全面普及自動駕駛 汽車 技術之后，每條車道有效通行能力，保守估計會提高60%到80%。因為交通便捷，堵車少了，所以開車的人變多了，這樣會讓整個交通總流量增加5%到15%。
不過要做到這個水平，自動駕駛水平至少要達到L3-L4的水平，根據國際自動機工程師學會劃分的智能駕駛標準，L3級別可以達到車輛完成絕大部分駕駛操作。而L4級別可以達到車輛完成所有駕駛操作，特殊路段例外。意味著L3級別的技術，人的手還不能離開方向盤，而L4就可以了。
自動駕駛的研發工作已經幾十年了，如今能做到是因為AI技術和計算機視覺技術的興起，以及各種MEMS傳感器的升級換代，我國已經具備實現自動駕駛的可能。而且因為自動駕駛的產業鏈特別長，涉及人工智能、通信、半導體技術、以及 汽車 技術，涵蓋了我國絕大多數新 科技 的產業鏈，所以自動駕駛的潛在市場規模極為龐大。
隨著我國智能化全產業鏈的技術逐漸成熟，隨著國家政策的推動，眾多資本已經入局，經過數十年的技術發展，目前我國的自動駕駛的商業化落地的節點已經到來。
而此時國內外知名的 科技 公司和傳統 汽車 巨頭，都在積極布局自動駕駛，例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初創公司Aurora和德爾福 汽車 旗下的安波福。以及百度、華為、大疆、寶馬、豐田、沃爾沃、小馬智行、特斯拉等眾多 科技 巨頭參與其中，可謂是八仙過海，各顯神通。
不過作為第一個將自動駕駛商業的特斯拉，旗下的新能源 汽車 卻屢屢發生事故，這為自動駕駛發展抹上了一層陰影，特斯拉到底是現有的技術還不成熟？虛假宣傳？
我們要知道自動駕駛的需要的三大系統，分別是用來感知、決策、和執行的。而自動駕駛系統的最終目標是代替人工駕駛，所以需要模擬人的處理方式，通過五官的感知周圍的環境，并將收集到的數據傳輸到大腦；由大腦對收集的信息進行判斷和決策，給予人體信息，身體和四肢會根據大腦給出的指令行動。
所以自動駕駛的“五官”，需要對周邊環境感知、位置感知和速度、壓力等其他信息感知；而自動駕駛的“大腦”主要包括：操作系統、集成電路和AI；自動駕駛的“身體”包括：動力控制、方向控制、以及其他控制。
自動駕駛的“五官”可采用多種傳感器代替，視覺傳感器、雷達傳感器、紅外傳感器是最常用的三類傳感器。最火的自然是視覺傳感器和雷達傳感器。而雷達傳感器又可分為，毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三種。一般的自動駕駛算法工程師認為，多種傳感器融合是實現自動駕駛的關鍵。
而多傳感器融合的原理是利用計算機技術，將多種傳感器收集的信息和數據進行整合和分析，并綜合評估，作出決策的信息處理過程。而特斯拉選擇純視覺化確實刷新了很多工程師的認知，雖然特斯拉加裝了毫米波雷達，但是毫米波雷達無法對圖像的顏色進行識別，且對橫向出現的目標不敏感，對于較小物體的識別效果不佳，所以缺乏高程信息。
毫米波雷達的缺點，導致它很難分別禁止的物體，例如井蓋和指示牌。同時毫米波雷達因為對顏色不敏感，所以對靜止的白色物體的監測也會大打折扣，如果自動駕駛系統過分信任毫米波雷達的數據，會導致 汽車 通過井蓋或者指示牌下方時，車會自動避險或者剎車，導致駕駛者崩潰。所以特斯拉將視覺感知結果與毫米波雷達結果進行融合時，感知結果如果不一致，特斯拉選擇相信視覺感知而忽略毫米波檢測。
不過視覺感知依賴車載攝像頭，而攝像頭作為光感元件，對周圍環境的光照強度的變化極為敏感，這會對攝像頭圖像的準確性有著非常大的影響，所以天氣和環境的變化，都會對特斯拉的全自動駕駛系統形成制約。為了在視覺感知的水準達到自動駕駛的要求，對系統的算法、算力以及決策力要求很高。
但是特斯拉的自動駕駛模式屢屢發生事故，2016年5月，美國一男子開啟特斯拉Model S后自動駕駛模式，從背后追尾半掛卡車，導致當場死亡。同樣的事兒又發生在2018年初，一男子開啟了特斯拉Model S自動駕駛功能，撞上了消防車。所以眾多事故也間接說明特斯拉的自動駕駛系統存在不小的問題。
和特斯拉自動駕駛的視覺感知不同，華為采用3個激光雷達，配合攝像頭和毫米波雷達等傳感器進行數據融合。并且華為宣傳要將96線車規級高性能激光雷達的成本壓縮到200美元，甚至100美元。
而激光雷達由發射器、接收器、光束操縱器和信息處理系統，四個領域組成。工作原理是利用發射器發射的激光，通過接收器對時間差及相位差進行計算，用激光線數進行三維點云圖的描繪，建立周邊環境的圖像信息。
激光雷達因為線數不同，建立的圖像也有差距。所以要用激光雷達成像技術實現自動駕駛，激光雷達線數至少要達到16線以上，才能3D建模成像。雖然激光雷達成像清晰，綜合性能最佳，但是激光雷達也有一個硬傷，那就是價格不菲。
按照極狐阿爾法S的華為HI自動駕駛系統，配置了3個96線激光雷達和13個攝像頭、以及6個毫米波雷達和1個車頂慣導、1個域控制器。這配置絕對吊打特斯拉，但是華為想要實現1000公里無干預自動駕駛，并且將96線激光雷達的價格，壓倒200美元也是困難重重。
作為激光雷達技術引領者 Velodyne公司，旗下的16線激光雷達售價高達4000美元，128線激光雷達的售價更是超過8萬美元，如此高昂的價格也是特斯拉放棄激光雷達的原因。不過根據數據顯示，隨著自動駕駛技術的普及，從2025年以后，預計全球每年會有600萬輛新車，會搭載激光雷達。屆時激光雷達的市場規模也有望突破50億美元的大關，售價也會大幅下降。
如今我國一家創業企業，速騰聚創已經將125線固態激光雷達的售價降低到1898美元。目前華為HI自動駕駛系統，使用的的96線激光雷達也是由速騰聚創提供，雖然速騰聚創已將激光雷達的價格大幅壓縮，但是單個激光雷達的采購成本，也遠遠超過2百美元。所以美團老總王興公然發微博嘲笑華為，說華為和特斯拉的忽悠能力旗鼓相當。
華為的策略很明確，就是通過壓價賠本賣，實現華為全自動駕駛的普及，并通過量產降低成本，在未來實現盈利。 但是激光雷達的核心MEMS傳感器的元器件，都被歐美國家的電子巨頭壟斷。
涉及光學信息處理系統的主控芯片和模擬芯片市場，基本被美國半導體公司壟斷，尤其是激光雷達的主控芯片90%的市場被美國賽靈思掌控。而華為目前還被美國制裁，想獲得國外零配件基本沒戲。
此時就不得不佩服華為的前瞻性了，因為華為很早就在光電半導體領域發力，在2012年和2013 年分別收購了英國光子集成公司和比利時Caliopa 公司，這兩家公司都是從事硅光技術開發的企業。通過這兩次收購華為成為國內首家掌握硅光子技術的公司。目前華為已經在光電領域成為全球頂尖的公司，但是居安思危，依舊沒有忘記布局。
華為先后投資多家激光雷達MEME傳感器的相關的公司，例如縱慧芯光、南京芯視界等多家公司，還在今年6月入股長光華芯。而長光華芯，是中國唯一激光芯片制造和研發的企業，可以理解為長光華芯的產品都是咱們中國的技術和產品，完全具有自主知識產權，同時還有完整的工藝平臺和生產線，華為采購長光華芯的產品，可以完全不看美國人的臉色。
華為覺得這樣還是不太靠譜，所以華為海思在2019年投資18 億元，在武漢建設華為海思光芯片工廠。值得一提的是，華為選擇在武漢建立光芯片工廠的原因，是因為武漢是中國最大的光谷，類似美國的硅谷，專門從事某一領域的 科技 開發工作。
同時武漢光谷，也是我國最大的光電器件研發基地，其科研能力和技術能力僅次于北、上、深位居中國第四，所以華為就是借這個地方，整合整個光谷企業的資源和技術，把中國集中力量辦大事的習慣發揚一下，一舉突破美國技術封鎖，同時把激光雷達的價格壓下來，做成白菜價，以后讓新能源 汽車 的價格便宜一點。
華為這一路走來確實不容易，不過隨著我國5G不斷加深，我國主推的C-V2X技術，成為車聯網的國際標準。V2X即是一種車用無線通信技術，是實現車輛與萬物互聯的關鍵技術，以后可以通過 汽車 連接手機，甚至家里的電冰箱、電視還有馬路上的所有 汽車 都能實現全面互聯。
V2X成為國際標準，意味著未來各個國家生產的新能源 汽車 ，聯網都要采用這項技術，華為就是做5G的，所以依托C-V2X的技術，可以大幅提升自動駕駛的安全性和便捷性。因為以后的 汽車 之間都會有數據傳輸， 汽車 視野受阻也沒關系，有數據傳輸系統就知道你在哪。
所以華為在自動駕駛領域超越特斯拉并不是難事，但是要徹底打破美國的技術封鎖，還需要一些時日。
老子云：天地所以能長且久者，以其不自生，故能長生。華為一路走來，只有一個目標，扎根在技術之中，不斷創造出新技術，推動人類發展，才能長盛不衰。也期待華為能走得更遠。
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