還不了解自動駕駛汽車？快來看看這份全景式的說明書

雷鋒網新智駕（微信 ID:AI-Drive）按：自動駕駛汽車已經脫出科幻小說的軀殼，成了觸手可及的實體。各種搭載 ADAS 系統的量產車也成為許多消費者的首選，這套系統能控制車速、剎車，大大減輕駕駛員的負擔。

以 ADAS 為基礎，全自動駕駛汽車也即將破繭而出，各大公司的測試車都武裝到了牙齒，在道路上和模擬器中攻克著一個又一個難題。本文由雷鋒網新智駕編譯自VelodyneLiDAR。

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雖然我們離完美的自動駕駛還很遠，但該技術依然有潛力帶來一場革命，它不但會改變人們操作車輛的方式，還會將整個交通系統推倒重建，從而從根本上改變我們的經濟、環境和社會。

在市場研究公司 IHS Markit 看來，美國在自動駕駛汽車的生產、部署和接受度上依然是全球範圍內的佼佼者，最早 2019 年就能落地，而歐洲和中國則會緊隨其後，在 2021 年進行大規模部署。

此外，IHS Markit 還認為，自動駕駛汽車在面向個人銷售前，還是會先以打車服務的形式落地。到 2040 年，全球自動駕駛汽車年銷量將突破 3300 萬台，而在 2021 年這個關鍵節點，IHS Markit 的預測銷量只有 5.1 萬台。

到底什麼是自動駕駛汽車？

過去幾十年來，數字技術成了各家車廠的寵兒，包括速度、油表、溫度和音響系統在內的許多核心功能都已完全電子化，駕駛員的操作效率和用戶體驗得以直線上升。

最近幾年，由於 ADAS 的加入，車輛電子系統變得越來越複雜。為了降低成本，提升舒適度和安全性，汽車產業開始發力全自動駕駛汽車。

接下來，我們就詳細講講什麼到底是 ADAS，什麼又是全自動駕駛。

ADAS：所謂的 ADAS 其實就是高級駕駛輔助系統。隨著技術的逐步成熟，每年廠商都會將一些 ADAS 功能下放給級別較低的車型。這些功能你肯定也或多或少聽說過，比如自適應巡航、自動剎車、道路偏離預警等。ADAS 誕生的意義就在於減少駕駛員操作失誤造成的危險，以提升車輛安全性。

不過，即使是最先進的 ADAS 功能，也需要駕駛員全神貫注，當系統處理不了周圍環境路況時，駕駛員需要及時介入。

麥肯錫指出，市場對 ADAS 的需求還在持續增長，不但是因為用戶對安全功能越來越重視，也是因為監管機構要求的逐步收緊。到 2020 年，美國和歐盟出售的所有新車都必須配備自動剎車和碰撞預警系統。麥肯錫的調研還顯示，消費者對自動泊車和盲點監控等 ADAS 功能也越來越感興趣。

全自動駕駛：被歸為「全自動駕駛」的車輛必須能在沒有人類駕駛員干預的情況下帶著乘客從 A 地安全行駛到 B 地。由於不再需要人類駕駛員，因此操作失誤也不復存在，車輛安全性得以大幅提升。

全自動駕駛汽車由車載計算機控制，輔助它的是一套感測器系統，其中包括激光雷達、雷達和攝像頭三大「主將」，這套系統能感知道路和周圍環境的風吹草動。

IHS Markit 預計，自動駕駛打車服務是該技術的第一項應用，它不但能讓用戶對新技術有個初步的體驗，還能增強他們的信心。波士頓諮詢集團（BCG）的研究則顯示，到 2030 年預計居住在大城市的 1.75 億美國人都會愛上滿街跑的電動自動駕駛車隊。

自動駕駛汽車的好處：Gartner 的研究顯示，全自動駕駛汽車擁有大量優勢，包括提升燃油經濟性，減少車禍數量和嚴重程度，司機疲勞時的「貼心小棉襖」，以及騰出時間來娛樂和工作等。BCG 還認為，自動駕駛汽車是強有力的治理污染神器。

下面，我們就來詳細講講自動駕駛汽車的好處。

安全：世界衛生組織的數據顯示，全球每年因為交通事故喪命的人數高達 125 萬人，受嚴重傷害的更是高達數百萬人。在美國，2016 年也有 3.7 萬人因為交通事故與親人永別，而 94% 的事故都與人類失誤有關，這些事故本可以避免的。自動駕駛汽車就是沖著操作失誤這個軟肋而來，因此它比有人駕駛汽車更安全。

便捷與舒適的通勤：美國交通部的一份報告顯示，每年因交通擁堵問題，駕駛員平均要浪費掉 42 個小時。BCG 則預計，到 2030 年美國有四分之一的交通服務都會由電動自動駕駛車隊承擔，它們能為大城市的用戶提供最廉價、最便捷的交通服務。乘客甚至能選擇一台設施齊備的車輛來辦公，或者打一輛車當移動休息室。

平等的出行權：自動駕駛汽車將提供更為靈活的出行方案，讓不會開車的人、老人和殘疾人能輕鬆出行。普林斯頓大學交通項目主管 Alain Kornhauser 博士就認為，一個普及了自動駕駛汽車的世界其實就是「圓了那些出行不便人群的夢」。需要注意的是，殘疾人獲得平等的出行權後，可以釋放更多的就業機會，每年還能節省 190 億美元的醫療保健支出（出行不便導致無法按預約時間到達醫院）。

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態勢感知能力是成為一名好司機的關鍵。想要順利到達目的地，駕駛員需要實時判斷自己所處的位置並觀察周邊環境，這樣他們才能自然的完成加速、剎車、變線和避障等動作。

全自動駕駛汽車也是按這一原理工作的，不過為它們提供態勢感知能力的是感測器和 GPS。這些技術緊密合作能為車輛提供實時位置和路徑規劃，同時判斷車輛周邊環境，定位行人、車輛、障礙物與他們各自的速度與運動方向。

這些信息流會不斷注入車載計算機系統，後者將給出最安全的行車策略。為了更好的解讀自動駕駛汽車上「感測器天團」的工作方式，我們還是得先講講車輛是如何感知自己位置和周邊環境的。

精準測量車輛位置和周邊環境

感測器能為車輛計算機系統提供周邊環境信息，讓車輛在 3D 世界中安全行駛。這些感測器採集的數據反映了車輛位置和方向的變化。

負責為自動駕駛汽車導航的是高清地圖，隨著技術的進步，未來車輛能實時生成並升級高清地圖。這點非常重要，畢竟路況可不是一成不變的，擁堵、事故和建築工地都可能讓情況變複雜。類似激光雷達、攝像頭和雷達這樣的車載感測技術能實時感知周邊環境，為車輛提供精準的路況數據。

通過這些感測器繪製出的地圖細節相當豐富，不但囊括了道路標線、人行道、隔離帶和馬路牙子等關鍵信息，還加入了交通信號燈、信號標識和電線杆等信息，而這些信息都是車輛安全行駛不可或缺的因素。

感測器技術還能解決其他關鍵的駕駛要求。舉例來說，Velodyne 的激光雷達感測器就能讓自動駕駛汽車擁有 360 度全景視野，為車輛安全運行保駕護航。在複雜的交通環境中通行，特別是在高速上併線時，廣視場相當重要。

探測並躲避障礙

感測器提供的數據讓車載計算機能探測並識別各式物體，比如車輛、自行車、動物和行人等。通過這些數據，計算機還能測出物體的位置、速度和運動軌跡。

在自動駕駛測試中，如何探測並躲避高速上的輪胎碎屑是個複雜的課題。因此，每當談到探測與避障大家都會想到這個課題，畢竟對所有感測器來說輪胎碎屑都是個大麻煩，它們體積太小，從遠處探測相當困難，而且碎屑與路面顏色相同。

所以，感測器的解析度必須足夠高才能準確探知碎屑的位置。在這個過程中，它們還得將碎屑與瀝青區分開來並確定探測到的物體是否是靜止的（防止與小動物混淆）。

也就是說，在這種情況下車輛不但要探測到物體，還要判斷是否需要躲避。隨後車輛還要規劃最佳躲避線路，避免變線時與其他車輛或物體發生親密接觸。為了給車輛足夠時間變線和加速，整個規划過程必須在電光火石間完成。在這裡，依然是數據為王。

自動駕駛感測器技術詳解

為了給自動駕駛系統準備充足的冗餘，製造商們用到了感測器陣列，包括激光雷達、雷達和攝像頭三大主將。

激光雷達是自動駕駛汽車感測器陣列的核心，它能滿足車載計算機對探測範圍、精度和解析度的要求。在工作狀態下，激光雷達能以極高的頻率向周邊發射激光脈衝（每秒數百萬束）。通過計算激光的「飛行時間」，就能算出物體與車輛間的距離。由於激光雷達發射激光和採集數據的頻率都相當高，因此藉助這些距離數據能繪製出點雲圖或對車輛周邊進行 3D 建模，這就實現了精確到厘米的車輛定位。

雷達探測距離遠，也能追蹤到其他車輛的速度。不過，和激光雷達相比，它在解析度和準確度上卻欠點火候。

攝像頭能識別顏色和字形，所以理解交通信號、路標和標線是一把好手。不過，它也有自己的軟肋。與激光雷達不同，攝像頭更依賴周邊的光線，夜晚行車時如果對面有光線直接照過來就容易致盲。激光雷達 則自帶光源，無論日夜都能出色完成工作。

鑒於激光雷達是感測器「套裝」中的最強者但卻不為人所知，因此下面我們將著重介紹這項感測器技術和它的優勢。

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為了實現自動駕駛汽車的商業化落地，汽車廠商必須為車輛準備一套強大的感測器系統，以便通過虛擬地圖規划出最佳路徑。對自動駕駛汽車來說，激光雷達毫無疑問是這套感測器系統的重頭戲，它能提供周邊環境的高清 3D 信息。

除了定位車輛周邊人和物體的位置，激光雷達還能同時評估他們的速度和路線。有了這些信息，車載計算機系統就能決定什麼才是最安全的駕駛方式。

說到激光雷達，就不得不提激光雷達的自動駕駛挑戰賽，這場比賽也成就了 Velodyne 創始人兼 CEO Dave Hall，正是他認識到了激光雷達對自動駕駛汽車的重要性。

在比賽中，攝像頭提供的 2D 圖像信息量有限，Hall 乾脆發明了一款旋轉激光雷達以繪製車輛周邊的實時 3D 地圖。憑藉這款激光雷達，2007 年的 7 個參賽車隊中有 6 個完成了比賽，而在此前的比賽中，所有參賽車隊都全軍覆沒。

作為先行者，Velodyne 有自己的優勢，但激光雷達行業並非一潭死水，大量廠商都有獨特的解決方案。不過，百家爭鳴的它們也都要實現幾個關鍵性能指標，而它們恰恰是決定自動駕駛汽車成敗的關鍵因素。

激光雷達性能指標中，最重要的是視場、探測範圍、解析度、轉速和幀率。它們是自動駕駛汽車可靠性和安全性的定海神針，否則想應對複雜的情況根本沒戲。

下面，我們對這些指標進行深入解讀，看看它們將如何影響自動駕駛汽車。

視場：眾所周知，360 度水平視場已經成了自動駕駛汽車的最佳安全保障，這是人類駕駛員力所不能及的。假設車輛正從匝道上併入高速，它必須對自己左側後方的狀況有個清楚的了解。除此之外，它還得向後看以判斷並確認自己將要併入的車道是否有足夠空間。這個過程中，車輛還必須同時「凝望」前方車輛以防追尾。

因此，如果車輛的視場過於狹窄，肯定處理不了併線駛入高速這個動作，這時就需要激光雷達登場，360 度的視場在這裡簡直是神器。如果自動駕駛汽車用了視場有局限的感測器，車載計算機就必須將多個感測器採集的數據「縫合」在一起，不但浪費了算力，還容易有死角（就像你手機上的全景影像）。

除了 360 度的水平視場，垂直視場也對激光雷達「輔佐」自動駕駛汽車至關重要。激光雷達需要清晰的「看到」道路才能識別可駕駛區域，躲避障礙物和各種碎片，保持現有車道、變線或在十字路口轉彎。

此外，激光雷達還必須將光束射向高處，防止車輛被「砍頭」，同時識別高處的路標。需要注意的是，垂直視場對車輛進出地庫也非常重要。

探測範圍：激光雷達的探測範圍一直是業內的熱門討論話題。對自動駕駛汽車來說，看得越遠就能爭取越長的反應時間，車輛也就更安全。對在高速路上飛奔的車輛來說，200 米的探測範圍是個及格線。雖然在城市裡行駛速度要低得多，但頻發的意外情況（如玩手機的行人、橫穿的動物、卡車上掉落的垃圾等）卻要求更快的反應速度。無論哪種情況發生，車載感測器都需要為車輛提供足夠的時間差來決定到底要作何反應並果斷採取行動。

另一個與探測範圍息息相關的因素是反射率。所謂的反射率指的是物體將光線反射回感測器的傾向，顏色淺的物體會比顏色深的反射更多光。許多感測器能遠距離探測到高反射率的物體，但反射率一降下去，探測範圍就會大打折扣。

解析度：高解析度激光雷達對各種速度下的目標探測和碰撞預防都非常關鍵。更高的解析度讓感測器能更精確的判斷物體的大小、形狀和位置。眼下市場上最先進的激光雷達已經能探測到小於 3 厘米的物體了，2 厘米的「紅線」也近在咫尺。這樣的解析度表現甚至超過了高清雷達，讓車輛視力飆到了 2.0。

說起解析度的重要性，還是要拿輪胎碎屑來舉例。激光雷達系統不僅需要探測目標，還得識別它們是什麼。這項工作意義重大，因為黑黑的路面通常會附著一些黑色的障礙物。當然，面對這類有了「隱蔽色」的物體，激光雷達一點都不怕，畢竟它能繪製 3D 圖像，但解析度的高低卻能決定物體識別的準確性，這對車輛的判斷相當重要。

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