中國食品配送企業美團測試自動駕駛汽車

自動駕駛車輛（Autonomous Vehicles，簡稱 AVs）是一類使用各種傳感器、算法和控制系統，能夠在沒有人工干預的情況下自主行駛的車輛。這些車輛通常使用雷達、激光雷達（LiDAR）、攝像頭、全球定位系統（GPS）以及其他種類的傳感器來感知其周圍環境。這些數據隨后被送往一個或多個中央處理單元（CPU）進行解析和處理。

自動駕駛車輛的核心是一套復雜的算法，通常基于機器學習或深度學習，用于識別環境中的其他車輛、行人、交通信號和標志，以及任何其他可能影響駕駛的因素。通過這些算法，車輛能夠進行路徑規劃、避讓、加速、減速以及執行其他復雜的駕駛任務。

根據美國國家高速公路交通安全管理局（NHTSA）的分類，自動駕駛車輛分為 0 至 5 級，其中 0 級沒有自動化，5 級則是完全自動化，無需人工干預。隨著技術的不斷發展，自動駕駛車輛逐漸被應用于多個場景，包括共享出行服務、貨運、緊急響應以及公共交通。

需要注意的是，盡管自動駕駛車輛具有巨大的潛力，以減少交通事故、提高交通效率和改善出行體驗，但也存在一系列挑戰，包括技術、法律、倫理和社會接受度等方面的問題。

自動駕駛汽車 (AV) 有望讓人類交通變得更加安全、舒適和可靠，從而徹底改變人類交通。從客運到貨物運輸，配備人工智能和傳感器的自動駕駛汽車提供了巨大的潛力。隨著技術的不斷進步，自動駕駛汽車對人類生活的顯著影響變得越來越明顯。

美國汽車工程師協會（SAE）將駕駛自動化分為不同的自動化級別，從0級（無自動化）到5級（完全自動化），代表車輛在無人控制車輛的情況下可以運行的程度。

本文將深入探討自動駕駛汽車的以下關鍵組件，這些組件對于實現這種自動化至關重要：

（1）傳感器和感知系統

（2）定位和繪圖

（3）控制系統

（4）通信和網絡

（5）網絡安全和隱私

通過探索這些主題，您將更深入地了解支持自動駕駛汽車開發和運營的工程原理。

自動駕駛傳感器：徹底改變感知系統

傳感器在車輛自動化中發揮著至關重要的作用，因為它們從周圍環境收集數據以實現安全高效的導航。自動駕駛汽車使用多種類型的傳感器，包括激光雷達、攝像頭和雷達。這些傳感器協同工作，可以全面了解車輛周圍的環境、檢測障礙物、識別交通燈并跟蹤其他車輛的運動。另一方面，感知系統使自動駕駛汽車技術能夠識別和區分行人、車輛、騎自行車的人、路標、車道標記和環境中的其他關鍵元素。通過融合多個傳感器的數據并利用復雜的感知算法，自動駕駛車輛可以做出明智的決策并規劃軌跡。

激光雷達

激光雷達 3D 測繪

光探測和測距 (LiDAR) 是一種遙感技術，使用激光測量距離并創建詳細的高分辨率環境 3D 地圖。

在自動駕駛汽車中，激光雷達傳感器發射激光脈沖，激光脈沖從物體上反彈并返回到傳感器。通過測量光線傳播到物體并返回所需的時間，傳感器可以高精度地計算到物體的距離，通常在幾厘米之內。這個過程每秒重復數千次，以創建環境的密集點云表示。

LiDAR 在檢測物體和車輛、創建駕駛環境的本地 3D 地圖、避免碰撞、道路幾何形狀檢測、挑戰性情況下的感知等方面發揮著至關重要的作用，并簡化了自動駕駛。激光雷達為自動駕駛汽車提供的幾個優勢包括：

（1）它通過 360 度環境視圖提供準確的深度信息。這一深度對于物體檢測、定位和繪圖至關重要，使自動駕駛車輛能夠了解周圍環境的幾何形狀和結構。

（2）LiDAR 可以檢測遠距離物體，最遠可達 200 米或更遠。

（3）LiDAR 不受環境光條件的影響，使其在黑暗、霧氣和眩光等各種照明情況下都能發揮作用，而其他傳感器則無法做到這一點。

然而，激光雷達也有一些缺點：

（1）它可能很昂貴，高端傳感器的成本高達數萬美元。

（2）LiDAR 傳感器可能會受到惡劣天氣條件（例如大雨或大雪）的影響，從而降低其性能。

（3）它無法像雷達那樣測量長距離。

（4）它缺乏像相機那樣創建高分辨率圖像的能力，而相機相對便宜。

在自動駕駛汽車中，激光雷達通常與其他傳感器結合使用，以創建高分辨率的導航地圖。這些地圖提供有關車輛周圍環境的詳細信息，包括其他車輛、行人和障礙物的位置。通過將激光雷達數據與攝像頭和雷達的信息融合，自動駕駛汽車可以更全面地了解其環境，從而做出更好的決策并更安全地行駛。

相機

AV 中的攝像頭檢測和分類

攝像頭是自動駕駛汽車中使用的另一種重要傳感器類型，與激光雷達相比，它提供低成本的解決方案。它們從環境中捕獲視覺信息，為物體檢測、識別和跟蹤提供有價值的數據。

自動駕駛汽車也稱為無人駕駛汽車，依靠安裝在前后左右各側的攝像頭來拼接其環境的 360 度視圖。自動駕駛汽車中的攝像頭通常使用高分辨率圖像傳感器，通常在 8 到 16 兆像素范圍內（相比之下，人類的自然像素為 576 兆像素），以捕獲周圍環境的詳細圖像。然后，這些圖像通過先進的計算機視覺算法進行處理，以識別和分類物體，例如車輛、行人、交通標志和車道標記。

攝像頭不僅可以檢測物體，還可以將其分類為車輛、行人、交通信號燈等。此外，它們還有助于道路和車道檢測以及車道標記、交通標志（道路標志）和交通信號燈、后視鏡視圖等。通過這種方式，攝像頭可以幫助人類操作員駕駛自動駕駛車輛。