中国食品配送企业美团测试自动驾驶汽车

自动驾驶车辆（Autonomous Vehicles，简称 AVs）是一类使用各种传感器、算法和控制系统，能够在没有人工干预的情况下自主行驶的车辆。这些车辆通常使用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头、全球定位系统（GPS）以及其他种类的传感器来感知其周围环境。这些数据随后被送往一个或多个中央处理单元（CPU）进行解析和处理。

自动驾驶车辆的核心是一套复杂的算法，通常基于机器学习或深度学习，用于识别环境中的其他车辆、行人、交通信号和标志，以及任何其他可能影响驾驶的因素。通过这些算法，车辆能够进行路径规划、避让、加速、减速以及执行其他复杂的驾驶任务。

根据美国国家高速公路交通安全管理局（NHTSA）的分类，自动驾驶车辆分为 0 至 5 级，其中 0 级没有自动化，5 级则是完全自动化，无需人工干预。随着技术的不断发展，自动驾驶车辆逐渐被应用于多个场景，包括共享出行服务、货运、紧急响应以及公共交通。

需要注意的是，尽管自动驾驶车辆具有巨大的潜力，以减少交通事故、提高交通效率和改善出行体验，但也存在一系列挑战，包括技术、法律、伦理和社会接受度等方面的问题。

自动驾驶汽车 (AV) 有望让人类交通变得更加安全、舒适和可靠，从而彻底改变人类交通。从客运到货物运输，配备人工智能和传感器的自动驾驶汽车提供了巨大的潜力。随着技术的不断进步，自动驾驶汽车对人类生活的显着影响变得越来越明显。

美国汽车工程师协会（SAE）将驾驶自动化分为不同的自动化级别，从0级（无自动化）到5级（完全自动化），代表车辆在无人控制车辆的情况下可以运行的程度。

本文将深入探讨自动驾驶汽车的以下关键组件，这些组件对于实现这种自动化至关重要：

（1）传感器和感知系统

（2）定位和绘图

（3）控制系统

（4）通信和网络

（5）网络安全和隐私

通过探索这些主题，您将更深入地了解支持自动驾驶汽车开发和运营的工程原理。

自动驾驶传感器：彻底改变感知系统

传感器在车辆自动化中发挥着至关重要的作用，因为它们从周围环境收集数据以实现安全高效的导航。自动驾驶汽车使用多种类型的传感器，包括激光雷达、摄像头和雷达。这些传感器协同工作，可以全面了解车辆周围的环境、检测障碍物、识别交通灯并跟踪其他车辆的运动。另一方面，感知系统使自动驾驶汽车技术能够识别和区分行人、车辆、骑自行车的人、路标、车道标记和环境中的其他关键元素。通过融合多个传感器的数据并利用复杂的感知算法，自动驾驶车辆可以做出明智的决策并规划轨迹。

激光雷达

激光雷达 3D 测绘

光探测和测距 (LiDAR) 是一种遥感技术，使用激光测量距离并创建详细的高分辨率环境 3D 地图。

在自动驾驶汽车中，激光雷达传感器发射激光脉冲，激光脉冲从物体上反弹并返回到传感器。通过测量光线传播到物体并返回所需的时间，传感器可以高精度地计算到物体的距离，通常在几厘米之内。这个过程每秒重复数千次，以创建环境的密集点云表示。

LiDAR 在检测物体和车辆、创建驾驶环境的本地 3D 地图、避免碰撞、道路几何形状检测、挑战性情况下的感知等方面发挥着至关重要的作用，并简化了自动驾驶。激光雷达为自动驾驶汽车提供的几个优势包括：

（1）它通过 360 度环境视图提供准确的深度信息。这一深度对于物体检测、定位和绘图至关重要，使自动驾驶车辆能够了解周围环境的几何形状和结构。

（2）LiDAR 可以检测远距离物体，最远可达 200 米或更远。

（3）LiDAR 不受环境光条件的影响，使其在黑暗、雾气和眩光等各种照明情况下都能发挥作用，而其他传感器则无法做到这一点。

然而，激光雷达也有一些缺点：

（1）它可能很昂贵，高端传感器的成本高达数万美元。

（2）LiDAR 传感器可能会受到恶劣天气条件（例如大雨或大雪）的影响，从而降低其性能。

（3）它无法像雷达那样测量长距离。

（4）它缺乏像相机那样创建高分辨率图像的能力，而相机相对便宜。

在自动驾驶汽车中，激光雷达通常与其他传感器结合使用，以创建高分辨率的导航地图。这些地图提供有关车辆周围环境的详细信息，包括其他车辆、行人和障碍物的位置。通过将激光雷达数据与摄像头和雷达的信息融合，自动驾驶汽车可以更全面地了解其环境，从而做出更好的决策并更安全地行驶。

相机

AV 中的摄像头检测和分类

摄像头是自动驾驶汽车中使用的另一种重要传感器类型，与激光雷达相比，它提供低成本的解决方案。它们从环境中捕获视觉信息，为物体检测、识别和跟踪提供有价值的数据。

自动驾驶汽车也称为无人驾驶汽车，依靠安装在前后左右各侧的摄像头来拼接其环境的 360 度视图。自动驾驶汽车中的摄像头通常使用高分辨率图像传感器，通常在 8 到 16 兆像素范围内（相比之下，人类的自然像素为 576 兆像素），以捕获周围环境的详细图像。然后，这些图像通过先进的计算机视觉算法进行处理，以识别和分类物体，例如车辆、行人、交通标志和车道标记。

摄像头不仅可以检测物体，还可以将其分类为车辆、行人、交通信号灯等。此外，它们还有助于道路和车道检测以及车道标记、交通标志（道路标志）和交通信号灯、后视镜视图等。通过这种方式，摄像头可以帮助人类操作员驾驶自动驾驶车辆。