人工智能在无人驾驶中的应用

人们越来越期望通过无人系统代替人类进行一些活动。小到帮助人们自动清扫地面的扫地机器人，大到协助有人机进行战场态势感知协同作战的无人机，无人系统已经渗透到人类活动的方方面面。

无人车作为其中之一，其市场需求非常广泛，从战场作战、港口货运到乘用车驾驶林林总总。近年来随着需求的推动，自动驾驶汽车领域取得很多技术突破，同时吸引更多投资以及科技力量的投入其中，使其成为一个朝气蓬勃的新兴技术领域。

自动驾驶是通过自动驾驶系统，部分或完全的代替人类驾驶员，安全地驾驶汽车。汽车自动驾驶系统是一个涵盖了多个功能模块和多种技术的复杂软硬件结合的系统。

在机器学习、大数据和人工智能技术大规模崛起之前，自动驾驶系统和其他的机器人系统类似，整体解决方案基本依赖于传统的优化技术。随着人工智能和机器学习在计算机视觉、自然语言处理以及智能决策领域获得重大突破，学术和工业界也逐步开始在无人车系统的各个模块中进行基于人工智能和机器学习的探索，目前已取得部分成果。而自动驾驶系统作为代替人类驾驶的解决方案，其设计思路和解决方法背后都蕴含了很多对人类驾驶习惯和行为的理解。现在，自动驾驶已经成为人工智能最具前景的应用之一。

自动驾驶硬件系统架构

自动驾驶系统一般是在传统汽车上进行加装来构建整个系统。下面引用通用汽车公司的Cruise自动驾驶汽车的硬件系统架构进行介绍。从图1 中可以清晰地看出，自动驾驶硬件系统主要包含五部分：感知模块、自动驾驶计算机、供电模块、信号通信模块、执行和制动模块。

1. 感知模块

无人车的感知模块非常完备，是传统车辆所没有的。这部分主要代替有人驾驶汽车的驾驶员的眼睛和“ 车感”。通常由摄像头、激光雷达、毫米波雷达和GNSS/IMU组成。

摄像头主要用于获取图像信息，用于识别行人、车、树、红绿灯、信号牌，进行定位等。

激光雷达用于获取激光扫描反射数据，用于识别行人、车、树等障碍物，进行定位等。其三维测距原理是通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离，通过水平旋转扫描测角度，并根据这两个数据建立二维的极坐标系，再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。图2为激光获取的数据信息经过识别分类标注不同颜色处理后得到的图。

毫米波雷达获取反射数据，主要用于识别障碍物，测距，在传统汽车上安装用于辅助避障。GNSS/IMU组合用于实时获取全局位置信息。在感知模块中，最重要的当属激光雷达，因为它精度高，可靠性高，满足了自动驾驶高精度定位、识别等功能，可以说直接加速了自动驾驶技术的工程应用。

2. 自动驾驶计算机

自动驾驶计算机顾名思义是进行自动驾驶相关的计算处理，一般主要包含五部分：CPU、GPU、超大内存、超大硬盘存储空间和丰富的硬件接口。

其中，CPU 根据其性能特点用于处理含有逻辑判断、流程等控制、规划功能软件；GPU 根据其性能特点用于获取传感器数据，进行大量同类型数据计算，例如识别、分类处理，执行感知、定位功能软件；超大内存用于大量数据处理、加载高精度地图；超大硬盘存储空间用于存储高精度地图；丰富的硬件接口，例如串口、CAN、以太网、USB等，用于多种传感器连接。

3. 执行与制动模块

执行与制动系统也在随着自动驾驶技术向前发展。执行系统接收自动驾驶控制模块操作车辆的执行指令，控制车辆动力（油门和档位）、底盘（转向和制动）和电子电器等系统的执行，实现自动驾驶的速度和方向控制。而传统的汽车底盘制动系统是液压、气压制动，为了实现车身结构的稳定并将智能驾驶功能延伸，线控制动将是汽车制动技术的长期发展趋势，线控制动可以深度融合智能驾驶功能模块。这类似于航空领域飞行操纵系统由液压逐步转换为电传操纵系统的过程。

▪ 自动驾驶软件系统架构

如果说自动驾驶硬件系统是在传统车辆上进行了加装升级，那么软件系统可谓是全新的。自动驾驶软件按功能主要分四个模块：定位、感知、规划、控制。其中定位模块被普遍认为是基础，各模块包含内容见图3。

其中，定位解算离不开高精度地图的辅助，基于定位信息可以开展环境感知、路径规划驾驶行为决策以及汽车运动控制等内容，而路径规划、行为决策以及运动控制又是三个逐渐具体化、底层化的问题，前一个输出可以作为后一个的输入条件来使用。也就是说控制模块可以将决策规划的动作作为输入，计算应该执行的转弯角和油门。

▪ 定位与感知

1. 定位

为满足汽车驾驶需求，目前自动驾驶定位精度需求为10 cm 左右，如此高精度的定位系统采用的定位方案一般是多传感器以及高精度地图融合的方式，具体为GNSS、IMU、激光雷达、相机、高精度地图融合。其中卫星导航系统（GlobalNavigation Satellite System，GNSS）主要提供粗略的绝对位置（经纬度），然后根据采集自身所在环境的激光雷达数据和相机数据与高精度地图匹配得到更精确的定位。IMU （Inertial Measurement Unit）惯性器件提供状态估计算法中状态方程（预测）中的加速度、角速度。

百度无人车团队采用的定位方案框图见图4。这是目前比较常见且有效的定位算法架构。定位算法的精妙之处在于，一些微小的处理与改变也能引起较大的精度差距。所以，不断有学者在定位算法上深耕突破。

2. 高精度地图

在定位方案中，高精度地图起了举足轻重的作用。高精度地图（HD Map）是通过高精度激光雷达、相机、GNSS等传感器获取道路信息数据。传感器数量越多、信息覆盖越全面、精度越高，高精度地图就越精确。在自动驾驶使用时，可将其表示为计算机语言的形式存储在自动驾驶计算机的硬盘当中。驾驶过程中通过实时与高精度地图比对来获得高精度定位。

高精度地图需事先建立，一辆建立高精度地图外业车造价高达800 万人民币，多数开销在传感器系统上。由于采集的数据庞大，必须通过人工智能算法进行数据处理。高精度地图主要包含：车道经纬度、车道宽、曲率、高程；车道交叉口位置、宽度、曲率、道口数；标牌位置以及含义；信号灯位置等。高精度地图的建立过程中存在大量的分类问题， 计算机视觉领域采用卷积神经网络

（Convolution Neural Network，CNN）使问题得到很好的解决。

卷积神经网络由一个或多个卷积层和全连接层（对应经典的神经网络，可有可无）组成，卷积层执行的计算包含卷积操作和池化操作。卷积计算是通过不同窗口数据和滤波矩阵（一组固定的权重）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作得到卷积后的数据；池化计算将数据分块，每块找最大或求平均作为数据块的代表值。具体操作示意图见图6。

卷积神经网络算法还有一个特点是权值共享，对于一幅图片上每个点，在某一层的卷积操作权值是相同的，卷积神经网络训练的参数转化为训练滤波矩阵（卷积核），参数大大减少。卷积神经网络就是通过多个卷积层得到不同方向上的几何信息特征，通过提取这些特征，得到输入数据的相关性，通过考虑这些相关性减少训练复杂度，该方法在图像和语音处理上具有很好的应用。

3. 感知

在线进行环境感知的方法类似高精度地图的构建过程，对采集的数据进行在线实时识别、分类，区别在于输入数据是动态的，具有新的挑战。