AI應用技術剖析 挖掘自動駕駛汽車的奧秘

2019-01-10 12:06:27 作者:pahuhehaote01

  【太平洋汽車網(wǎng) 行情頻道】要說當今科技領域什么最火爆?估計十個人有九個人都會說是人工智能AI,沒錯,隨著云計算和大數(shù)據(jù)技術以及產(chǎn)業(yè)的成熟,使得整個科技在平臺層和數(shù)據(jù)層已經(jīng)獲得了強有力的支撐,在基于海量數(shù)據(jù)作為支撐的當下,如何利用數(shù)據(jù)去開拓頂層的應用,使得用戶的工作和生活變得更加智能化成為了當前企業(yè)關注的重點。

        這樣一來,基于智能化時代背景的AI技術一時間開始被追捧,在AI領域當中無疑自動駕駛是最熱門的領域之一,并且現(xiàn)在也誕生出了許許多多的自動駕駛企業(yè),那么這樣一個新興領域當中究竟融入了哪些關鍵技術?本期我們就一起來看看。

汽車

        我們先簡單來說一下自動駕駛當中的載體,汽車。有很多業(yè)界專家表示,自動駕駛企業(yè)在選擇汽車的過程當中,如果能不選擇純汽油車就盡量不要選擇,究其原因是因為自動駕駛整個系統(tǒng)所需要的耗電量還是比較大的,因此混合動力和電動汽車在這方面來說具有先天的優(yōu)勢。

        此外,發(fā)動機的底層控制算法相比電機要復雜的太多,這樣一來企業(yè)就必須要花費相當長的時間去標定和調校底層上面,這些時間其實不如放在研究高層的算法上面。

控制器

       當前對于自動駕駛來說,在前期算法研發(fā)的階段使用工控機的數(shù)量還是很多的,工控機也作為直接的控制器解決方案去應用,工控機相比于嵌入式設備來說具有更加穩(wěn)定、可靠、配套軟件更全面等優(yōu)勢。

       當算法研究進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用在更多的自動駕駛汽車上面了。

       CAN卡組件

       控制器和汽車底盤之間需要通過一種叫做CAN的語言去進行溝通和交互,從底盤獲取當前車速及方向盤轉角等信息,需要解析底盤發(fā)到CAN總線上的數(shù)據(jù)。同時,工控機通過傳感器的信息計算得到方向盤轉角以及期望的車速之后,也需要通過CAN卡把消息轉碼成底盤可以識別的信號,從而底盤做出相對應的反應。

       定位系統(tǒng)+慣性測量單元

       我們在日常駕駛的過程當中,在從一個地方去到另一個的地方的時候,需要了解兩地之間的地圖情況,還需要知道司機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路口的時候知道是左轉還是右轉。

       對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駕駛汽車的定位和決策控制。

       感知傳感器

       對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、雷達傳感器等。視覺傳感器其實就是攝像頭,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的Velodyne和Quanergy,德國的Ibeo等。國內(nèi)有速騰聚創(chuàng)和禾賽科技。

       雷達傳感器在Tier 1的自動駕駛車廠當中應用的非常廣泛,原因很簡單,雷達傳感器已經(jīng)在越來越多的傳統(tǒng)汽車上得到了認同和廣泛的使用,在我們常見的寶馬、沃爾沃、奧迪等車廠當中都可以看到其應用。

       軟件層面的整合

       前文我們說了很多關于自動駕駛在硬件層面的應用點和技術點,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行傳輸,可以采集來自攝像機的圖像信息,當然這當中有的是通過千兆網(wǎng)卡實現(xiàn)通信的,也有直接通過視頻線纜進行通信的。此外,還有某些毫米波雷達通過CAN總線給下游發(fā)送信息的,因此對CAN信息代碼的解析是至關重要的。

       數(shù)據(jù)預處理

      傳感器的信息拿到之后會發(fā)現(xiàn)不是所有信息都有用的,這就需要數(shù)據(jù)傳感器需要對數(shù)據(jù)進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)進行決策或者融合,究其原因是因為傳感器的狀態(tài)并不是100%有效的,上游需要對信息做預處理,從而保證車輛前方的障礙物能夠在時間維度上一直存在,而不是一閃而過。

       坐標轉換

       傳感器安裝在車體的很多個地方,就像超聲波雷達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3米范圍之內(nèi)的障礙物能夠輕易的被雷達發(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移到自車坐標系下,才能供規(guī)劃決策使用。

攝像機一般安裝在擋風玻璃下面,拿到的數(shù)據(jù)也是基于攝像機坐標系的,給下游的數(shù)據(jù),同樣需要轉換到自車坐標系下。

        信息的交互融合

比如攝像機檢測到了車輛正前方有一個障礙物,毫米波也檢測到車輛前方有一個障礙物,激光雷達也檢測到前方有一個障礙物,而實際上前方只有一個障礙物,所以我們要做的是把多傳感器下這輛車的信息進行一次融合,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)劃主要是設計拿到融合數(shù)據(jù)之后,揣測量如何正確做出規(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)為什么時候加速,什么時候制動。橫向控制即行為控制,表現(xiàn)為什么時候換道,什么時候超車等.(圖/文/攝:太平洋汽車網(wǎng) 呼和浩特01)

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