随着机器学习迅猛发展,人工智能已取得飞速突破,尤其对作为新兴产业的自动驾驶来说,AI技术的迅速发展,极大加快自动驾驶落地速度,那么自动驾驶的主流技术有哪些呢?
一.环境感知
环境感知技术可分为“感”和“知”两个部分。“感”,就是传感技术,主要包括目标探测和位姿传感。常见的目标传感器包括视频摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等;位姿传感器包括GPS和北斗等卫星定位系统、惯性导航系统等。“知”,就是识别技术,利用“感”的原始信息,通过信号处理、模式识别、深度学习等技术进行多源传感信息的融合,实现对其他车辆状态、道路设施、动静态障碍物等交通要素的识别。
二.自主决策
自主决策体现了自动驾驶的智能化水平。自主决策依据周围环境的感知信息和既定的驾驶任务进行逻辑推理,判断正确的行车行为,输出参考行驶轨迹。通过探索交通环境,自主训练完善决策模型,是类似人类学习机制的决策方法,有望达到甚至超过人类驾驶员水平。参考轨迹生成是自主决策系统开发过程中困难的部分之一,通常可分为路径规划和速度规划两步。在路径规划中,汽车通过高精地图、感知和预测模块的环境障碍物分布情况,生成多条可行驶的路径。
三.运动控制
运动控制决定了自动驾驶的行驶性能。以跟踪决策输出的期望轨迹为目标,输出对车辆的操作控制,实现转向、加速、制动等。车辆控制是一个性能需求多目标、被控对象非线性、安全车距硬约束的较优控制问题。汽车除了考虑轨迹跟踪性能,还应综合考虑安全、节能、舒适等各类不同需求