自动驾驶系列：无人驾驶汽车是如何实现的？

什么是无人驾驶汽车？

自动驾驶的最高级别(L4/L5)就是无人驾驶，也就是不需要人类驾驶员，完全由汽车内部软件+计算设备+传感器系统来控制车辆驾驶。目前汽车的自动驾驶实际是辅助驾驶，如帮助监测车距及启动刹车。

从技术上来看，无人驾驶是如何实现的？

跟人类驾驶类似，无人驾驶汽车需要“眼睛”即传感器系统，和“大脑”即软件+计算设备。

传感器系统是什么？

它包括：毫米波雷达，摄像头，激光雷达，超声波雷达。 广义来讲：V2X(vehicle to everything)车联网也算无人车的“眼睛”，它可以获得附近其他车的位置/速度，路况等信息。Sensor fusion是传感器融合系统，将不同传感器收集信息汇总处理。

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不同级别的自动驾驶汽车需要不同的传感器组合，如下表，例如L4/L5需要8-12个摄像头，分布车辆不同位置，以便形成360监控。(不同公司方案不同，这里数量仅供参考)

source：盖世汽车

下表给出了几家公司的自动驾驶的传感器方案，更高级别将使用激光雷达和更多摄像头。 大家经常提及的特斯拉汽车，其实仅达到L2级别，还不是无人驾驶。

source：盖世汽车

为什么需要多种传感器？

如下表，不同传感器的作用不同，各有优缺点，因此需要组合使用。其中激光雷达的费用很高，但随着技术进步，未来几年将会快速下滑。

奥迪A8的自动驾驶L3 传感器方案？

目前最主要的L3级别自动驾驶汽车是奥迪A8, 但它还不是无人驾驶。典型功能是交通拥堵导航体系（traffic jam pilot）,即在特定场景下，基本可以交给汽车驾驶； 但限制条件较多，如1.道路是有对向车流隔离带的高速公路上或多车道公路上；2.所有车道的车行驶缓慢，车辆间距非常小；3.车速不超过60公里/小时；4.车辆传感器监控范围内没有交通信号灯或行人。

A8共配备4颗鱼眼摄像头、1颗前视摄像头、12个超声波雷达、4颗中距离毫米波雷达、1颗长距离毫米波雷达还有1颗激光雷达。

各个传感器的作用如下图。

谷歌Waymo的特点？

Waymo 目前已经达到L4无人驾驶级别，搭配的传感器包括LiDAR（激光雷达）系统，视觉（摄像头）系统， 雷达系统(毫米波or超声波)。

Waymo 牛的地方：“大脑”的软件方面

1. 行为预测： Waymo的软件可基于道路上各动态目标的当前速度及行动轨迹，预测到其未来的动向。例如自行车速度突然变慢，则其有可能要转向。

2. 规划驾驶路线:根据采集集到的所有信息，并为车辆绘制好未来的路径。例如:如果自动驾驶软件认为前面的车道因施工而关闭，并预测到车道上的自行车会移动，那么规划软件可以做出决定，以便提前给骑自行车者减速或腾出空间。

另外，Waymo能实现高清地图(厘米级)，无人汽车可通过地图+GPS准确定位。但Waymo 每进入一个城市，需要先把所在城市道路的高精地图绘制出来，然后自动驾驶车队经过测试之后才能跑起来。因此Waymo进入国内是有门槛的。

自动驾驶汽车的“大脑”是什么？

1. 软件： (1)汇总处理各个传感器信息 （2）根据模型算法，如行为预测/规划路线等，做出驾驶决定。

2. 计算设备：像家用电脑一般，无人汽车也需要一个主机。其中最重要的是CPU+AI芯片，目前一般是Intel 至强芯片 + Altera FPGA/ Xilinx FPGA。