一文讀懂自動(dòng)駕駛研究現狀

　　為了在環(huán)境中駕駛汽車(chē)，決策系統需要知曉汽車(chē)所在的位置。定位器(Localizer)模塊負責估計與環(huán)境的靜態(tài)地圖相關(guān)的汽車(chē)狀態(tài)(姿態(tài)、線(xiàn)速度、角速度等)。這些靜態(tài)地圖(即圖 1 中的 Offline Maps)會(huì )在自動(dòng)操作前自動(dòng)計算得到，通常會(huì )使用自動(dòng)駕駛汽車(chē)自身的傳感器，但通常也需要人工標注(比如人行橫道或交通燈的位置)或編輯(比如移除傳感器捕獲的非靜態(tài)目標)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能使用一個(gè)或多個(gè)不同的離線(xiàn)地圖來(lái)進(jìn)行定位，比如占用情況網(wǎng)格地圖、緩解地圖或地標地圖。我們將在第 3.B 節介紹用于生成這些地圖的方法的相關(guān)文獻。

　　定位器模塊的輸入包括離線(xiàn)地圖、傳感器數據和平臺的里程數據，生成的輸出是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的狀態(tài)(圖 1)。需要重點(diǎn)指出，盡管 GPS 也許有助于定位過(guò)程，但由于高大樹(shù)木、建筑、隧道等造成的干擾會(huì )使得 GPS 定位不可靠，在城市環(huán)境中只使用 GPS 是不足以合適定位的。我們將在第 3.A 節介紹有關(guān)定位技術(shù)的文獻。

　　地圖測繪器(Mapper)模塊以離線(xiàn)地圖和車(chē)輛狀態(tài)為輸入，生成在線(xiàn)地圖。這個(gè)在線(xiàn)地圖通常是離線(xiàn)地圖與使用傳感器數據和汽車(chē)當前狀態(tài)在線(xiàn)計算出的占用情況網(wǎng)格地圖中的信息的融合。我們將在第 3.B 節介紹計算在線(xiàn)地圖的方法的相關(guān)文獻?？梢灶A期這個(gè)在線(xiàn)地圖僅包含環(huán)境的靜態(tài)表征，因為這可能有助于決策系統的某些模塊的運作。為了實(shí)現檢測以及移除在線(xiàn)地圖中的移動(dòng)目標，通常會(huì )使用一個(gè)移動(dòng)目標跟蹤(Moving Objects Tracking/MOT)模塊(圖 1)。第 3.D 節介紹的文獻的主題即為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的移動(dòng)目標檢測和跟蹤方法。

　　自動(dòng)駕駛汽車(chē)要必須能識別和遵守水平(車(chē)道線(xiàn))和垂直(即限速標志、交通信號燈等)的交通信號。交通信號檢測(Traffic Signalization Detection/TSD)模塊負責交通信號的檢測和識別。我們將在第 3.E 節介紹交通信號檢測和識別方法相關(guān)文獻。

　　給定用戶(hù)在離線(xiàn)地圖中定義的終點(diǎn)(Final Goal)，路線(xiàn)規劃器(Route Planner)會(huì )在離線(xiàn)地圖中計算出一條從當前狀態(tài)到達終點(diǎn)的路線(xiàn)。路線(xiàn)(route)是指一系列路徑點(diǎn)的序列，其中每個(gè)點(diǎn)都是離線(xiàn)地圖中的一對坐標。我們將在第 4.A 介紹路線(xiàn)規劃方法的文獻。

　　給定一條路線(xiàn)，路徑規劃器(Path Planner)模塊會(huì )根據汽車(chē)狀態(tài)和環(huán)境的內部表征以及交通規則計算一組路徑。路徑(path)是指一系列姿態(tài)(pose)的序列，其中每個(gè)姿態(tài)都是離線(xiàn)地圖中的一個(gè)坐標對和汽車(chē)在該坐標對定義的位置所需的方位。中間的路徑 P_c 是路線(xiàn)盡可能最好的路徑，其左側的路徑和右側的路徑都是與 P_c 起始姿態(tài)相同的路徑，向左或向右的路徑具有不同的激進(jìn)程度。我們將在第 5.B.1 節介紹有關(guān)路徑規劃方法的文獻。

　　行為選取器(Behavior Selector)模塊負責選擇當前的駕駛行為，比如車(chē)道保持、交叉路口處理、交通燈處理等。其做法是選擇一條路徑，當前狀態(tài)之前幾秒(大約 5 秒)的一個(gè)姿態(tài)——決策范圍，和在該姿態(tài)所需的速度。姿勢和相關(guān)聯(lián)的速度的配對被稱(chēng)為目標(Goal)。行為選取器選擇目標時(shí)會(huì )在決策時(shí)間范圍內考慮當前的駕駛行為以及避免與環(huán)境中的靜止和移動(dòng)障礙物相撞。

　　運動(dòng)規劃器(Motion Planner)模塊負責計算一個(gè)從汽車(chē)的當前狀態(tài)到當前目標的軌跡，這個(gè)軌跡遵循行為選取器定義的路徑，滿(mǎn)足汽車(chē)的運動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)約束條件，并能保證乘客舒適。軌跡 T 是一個(gè)指令序列 c_k = (v_k， φ_k， t_k)，其中 v_k 是在時(shí)間 t 的所需速度，φ_k 是在時(shí)間 t 的所需轉向角度，t_k 是 c_k 的持續時(shí)間。一個(gè)軌跡能讓汽車(chē)平滑且安全地從當前狀態(tài)到達目標。我們將在第 4.B.2 節介紹有關(guān)運動(dòng)規劃的方法的文獻。

　　避障器(Obstacle Avoider)模塊接收運動(dòng)規劃器計算出的軌跡，并在有必要時(shí)對其進(jìn)行修改(通常是降低速度)以避開(kāi)障礙物。有關(guān)執行避障功能的方法的文獻不多。我們將在第 4.B 看到一些相關(guān)文獻。

　　最后，控制器(Controller)模塊根據被避障器修改后的運動(dòng)規劃器軌跡計算并發(fā)送工作指令，以控制方向盤(pán)、油門(mén)和剎車(chē)的執行器，使車(chē)輛能以物理世界允許的方式盡可能好地執行修改后的軌跡。我們將在第 4.C 節介紹低級汽車(chē)控制方法的相關(guān)文獻。

　　下面我們將按感知系統和決策系統兩大組別詳細介紹各個(gè)模塊和用于實(shí)現它們的技術(shù)及變體技術(shù)。

　　3. 感知

　　在這一節，我們將介紹文獻中為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的感知系統提出的重要方法，包括定位器(或定位)、離線(xiàn)障礙物地圖測繪、道路地圖測繪、移動(dòng)障礙物跟蹤、交通信號檢測與識別。

　　A 定位

　　定位模塊負責估計自動(dòng)駕駛汽車(chē)相對于地圖或道路(比如表示成路沿或其它道路標記)的姿態(tài)(位置和方向)。大多數通用的定位子系統都基于 GPS。但是，總的來(lái)說(shuō)，這些系統不能用于城市中的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，因為在有遮擋的區域不能確保有 GPS 信號，比如樹(shù)下、城市峽谷(大型建筑之間的區域)、隧道。

　　文獻中已經(jīng)提出了多種不依賴(lài) GPS 的定位方法。它們主要可分為三類(lèi)：基于 LIDAR 的方法、基于 LIDAR 加相機的方法、基于相機的方法?；? LIDAR 的定位方法僅依靠 LIDAR 傳感器，這種方法測量準確且易于處理。但是，盡管 LIDAR 行業(yè)確實(shí)在努力降低生產(chǎn)成本，但與相機相比仍然價(jià)格高昂。在典型的基于 LIDAR 加相機的定位方法中，LIDAR 數據僅被用于構建地圖，估計自動(dòng)駕駛汽車(chē)相對于地圖的位置則會(huì )使用相機數據，這能夠降低成本?；谙鄼C的定位方法很便宜廉價(jià)，但通常沒(méi)那么精確可靠。

　　1) 基于 LIDAR 的定位

　　2) 基于 LIDAR 加相機的定位

　　3) 基于相機的定位

　　B 離線(xiàn)障礙物地圖測繪

　　離線(xiàn)障礙物地圖測繪子系統負責計算自動(dòng)駕駛汽車(chē)所在環(huán)境中的障礙物地圖。這個(gè)子系統是基礎系統，讓自動(dòng)車(chē)輛有能力安全地駛過(guò)公共道路而不與障礙物(比如標牌、路沿)發(fā)生碰轉。障礙物地圖包含汽車(chē)也許可以駛過(guò)或不能駛過(guò)的位置的信息，并區分了自由區域(可通行)與已占用區域。汽車(chē)必須一直處于自由區域內。障礙物地圖是根據地圖測繪階段的傳感器數據構建的，并會(huì )被存儲起來(lái)以待自動(dòng)操作階段使用。