解讀無(wú)人駕駛發(fā)展難點(diǎn)及現階段技術(shù)手段

一、自動(dòng)駕駛還需要較長(cháng)的路要走

ADAS、自動(dòng)駕駛、無(wú)人駕駛、智能汽車(chē)等詞語(yǔ)風(fēng)靡科技圈，如果哪個(gè)智能硬件團隊或科技公司無(wú)法與這些關(guān)鍵詞建立關(guān)聯(lián)，頗有被世界遺棄之感。但是，如果客觀(guān)的去分析，真正意義上的自動(dòng)駕駛尚有較長(cháng)的路要走。

1)不存在完美的傳感器件

無(wú)論是何種程度的智能駕駛，第一步都是感知，也就是感知車(chē)輛周邊的負責的路況環(huán)境。在這個(gè)基礎上才能做出相應的路徑規劃和駕駛行為決策。感知所采用的各種傳感器包含：各種形式的雷達、單目攝像頭、雙目攝像頭等，或是由這些傳感器進(jìn)行不同組合形成的感知系統，而這些傳感器件各有利弊。

比如：激光雷達對雨霧的穿透能力受到限制、對黑顏色的汽車(chē)反射率有限;毫米波雷達對動(dòng)物體反射不敏感;超聲波雷達的感知距離與頻率受限;攝像頭本身靠可見(jiàn)光成像，在雨霧天、黑夜的靈敏度有所下降。

2)從90分到100分要走的路才是最艱難的

如果人去開(kāi)車(chē)，一年中發(fā)生些小的刮蹭、磕碰是再正常不過(guò)的事。但如果自動(dòng)駕駛系統發(fā)生這些事故，就要成為關(guān)注的焦點(diǎn)甚至不被接受。其實(shí)，我們對機器智能的可靠性要求要遠遠超出人工智能的可靠性。每種機器智能設備的投入使用都是在其可靠性遠超人工之后才被允許的。所以，自動(dòng)駕駛的目標不是“像人一樣的去開(kāi)車(chē)”，而是“在安全性、舒適性、合理性完全超過(guò)常人的狀態(tài)去開(kāi)車(chē)”。

3)復雜的路況問(wèn)題是自動(dòng)駕駛的壁壘

相對于歐、美、日本，中國的各種路況要復雜的多。僅僅紅綠燈的形態(tài)不下100種;各種交通標識的形態(tài)沒(méi)有統一;車(chē)道線(xiàn)的寬窄、間隔參差不齊，甚至許多道路沒(méi)有車(chē)道線(xiàn)。所以，高速公路的自動(dòng)駕駛、某段路線(xiàn)的自動(dòng)駕駛與真正意義上的自動(dòng)駕駛是兩個(gè)層面的問(wèn)題，這些都是在實(shí)現完全自動(dòng)駕駛之前需要我們解決的問(wèn)題。

4)法律方面的壁壘

除了技術(shù)問(wèn)題，還有我們社會(huì )的法律問(wèn)題。這些技術(shù)要在法律層面得到認可，就要說(shuō)清楚一系列的技術(shù)問(wèn)題，還要有大量繁雜的數據支持。法律上認可的過(guò)程也一定會(huì )是漫長(cháng)的一個(gè)過(guò)程。當然，這些工作都在同時(shí)開(kāi)展著(zhù)。

綜上所述，自動(dòng)駕駛需要一步一步的走，不會(huì )一下子跳躍過(guò)去。ADAS系統會(huì )是自動(dòng)駕駛的第一個(gè)階段，當我們實(shí)現了危險駕駛行為的準確預警，積累了大量的經(jīng)驗和使用數據后，下一步的工作才有可能實(shí)現。

二、ADAS與行車(chē)記錄儀對成像系統的要求截然相反

可以確定的講，凡是在行車(chē)記錄儀成像系統的基礎上添加ADAS功能的，都是在炒作概念。目前車(chē)上用的智能硬件多是行車(chē)記錄儀、云鏡等產(chǎn)品，在這個(gè)上面開(kāi)發(fā)ADAS功能，只是廠(chǎng)家賺取噱頭的方式。

其根本原因是ADAS與行車(chē)記錄儀對成像系統的要求是截然相反的。

行車(chē)記錄儀的目的是記錄車(chē)輛周邊的狀況，看的越清晰越好、越全面越好。這就需要成像系統具有超高的分辨率、超好的色彩還原性、超大的廣角鏡頭，視角增大意味著(zhù)焦距的縮小。

而ADAS的要求如下：

一是看的越遠越好，看的越遠就能有更加充裕的時(shí)間做出判斷和反應，從而避免或者降低事故發(fā)生造成的損失。而焦距越長(cháng)看的會(huì )越遠。

二是只關(guān)注車(chē)輛行駛區域內的障礙物，所以是窄視角，也就是長(cháng)焦距。這樣能降低車(chē)輛兩側障礙物(如路基、欄桿等)對系統誤報的影響。

三是要求黑白圖像。彩色圖像在sensor表面進(jìn)行了鍍膜或分光的帶通過(guò)濾光譜，雖然提升了人眼的感知體驗，但實(shí)際上降低了信噪比或者說(shuō)信息量。這對真正意義的圖像計算不利。

綜上所述，在短焦距只關(guān)注周邊景物的行車(chē)記錄儀成像系統的基礎上，進(jìn)行ADAS的研發(fā)是不切實(shí)際的。

三、自動(dòng)駕駛的傳感器主要有三大類(lèi)

1)雷達

雷達又分為激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等類(lèi)型。激光雷達又可以分為單線(xiàn)雷達、雙線(xiàn)雷達、多線(xiàn)雷達等。

如果想要解決后裝的問(wèn)題，或者說(shuō)準前裝的問(wèn)題，雷達首先是被排除的對象。原因如下：第一，成本下不來(lái)。不管單線(xiàn)的、雙線(xiàn)的、還是64線(xiàn)的，最便宜的在 1000元左右，有的甚至高達數十萬(wàn)，比車(chē)還貴。第二，雷達的安裝和標定是個(gè)非常繁瑣的工作。不同的車(chē)型，安裝的方式會(huì )各不相同，都需要進(jìn)行各自的精確標定和調整，這個(gè)周期短則數天，長(cháng)則數月。

當然，雷達的優(yōu)勢在于測算的精度非常高，探測距離遠。

2)單目攝像頭

單目攝像頭的大致原理如下。先通過(guò)圖像匹配進(jìn)行識別(車(chē)型、行人等)，再通過(guò)大小去估算距離。也就是在估算距離之前要知道這是個(gè)什么目標，是汽車(chē)還是行人，是貨車(chē)、SUV還是小轎車(chē)等。而做到這一點(diǎn)，需要建立并不斷更新一個(gè)龐大的樣本特征數據庫，然后對實(shí)時(shí)拍到的圖像視頻進(jìn)行識別。這會(huì )導致系統無(wú)法對非標準的車(chē)型、物體、障礙物進(jìn)行識別，從而無(wú)法進(jìn)行預警。只有在識別成功完成后，才能根據大小、面積、尺寸、或其它特征進(jìn)行距離的估算。

單目的優(yōu)勢在于成本較低，對計算資源的要求較低，系統結構相對簡(jiǎn)單。其缺點(diǎn)在于要保證較好的識別率，必須不斷更新和維護好樣本數據庫;無(wú)法對非標準障礙物進(jìn)行判斷;距離并非真正意義上的測量，準確度較低。

3)雙目攝像頭

雙目和單目有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是拍攝的圖象是二維的，而雷達是單線(xiàn)或多線(xiàn)的。

雙目的原理與人眼相似。人眼能夠感知物體的遠近，是由于兩只眼睛對同一個(gè)物體呈現的圖像存在差異，或稱(chēng)“視差”。目標距離越遠，視差越小;反之，視差越大。視差的大小對應著(zhù)目標物體的遠近。這也是3D電影能夠使人有立體層次感知的原因。所以說(shuō)雙目系統對目標物體距離感知是一種絕對的測量，而非估算。

雙目系統的優(yōu)勢如下：一是成本比較低，但是比單目系統要高;二是沒(méi)有識別率的限制，因為從原理上無(wú)需先進(jìn)行識別再進(jìn)行測算，而是對所有障礙物直接進(jìn)行測量;三是精度比單目高，直接利用視差計算距離;四是無(wú)需維護樣本數據庫，因為對于雙目沒(méi)有樣本的概念。