科技瞭望台：更高阶的自动驾驶用到了这些技术

上个月，一段搭载华为自动驾驶ADS系统的极狐量产电动车路试视频走红网络，视频中展示该车在极为复杂的路况下仍旧能实现自动驾驶功能，车辆所实现的更高阶自动驾驶成为了核心关注点。

在众多厂商入局的电动车行业，自动驾驶很可能会成为未来电动车的核心竞争力之一。目前自动驾驶技术都用到了哪些技术？未来自动驾驶技术会怎么发展？自动驾驶技术有可能成为接下来电动车行业的焦点之一。

自动驾驶也有分级

我们先来了解下目前自动驾驶都有哪些类型。根据国际自动机工程师学会（SAE）划分的标准，自动驾驶拥有从L0到L5五个级别。L0需要人类全程驾驶，车辆能够提供有限的提醒，比如盲点监测提醒。L1能够实现转向或者加减速其中一项功能。L2则是有一定的自动化驾驶功能，同时支持转向和加减速功能，而驾驶员需要完成其余操作。

L3级别的自动驾驶与上面几个级别完全不同，L3能够实现条件自动驾驶，车辆完成驾驶操作，不过驾驶员仍旧需要关注路面动态，随时准备接管。L4则是高度自动化驾驶，在限定道路和环境条件下，可以由自动驾驶完成所有操作。

简单来说，L3级是自动驾驶的一个转折点，带来质的提升。目前有部分厂商对L3、L4级别的自动驾驶进行了尝试，预计未来车辆所搭载的自动驾驶功能更多是L3级别以上。

从路测的情况看，搭载华为自动驾驶ADS系统的极狐电动车已经实现类似L4级别的自动驾驶。最近也有不少科技企业宣布涉足造车行业，在自动驾驶方面，科技企业可能会有更大优势。

自动驾驶有视觉派激光雷达派

要想实现自动驾驶，车辆需要具备环境感知能力。在车辆环境感知层面，目前技术路线大概可以分为视觉派和激光雷达派两种不同路线，这两种路线都会采用多传感器混合感知方案，只不过核心实现形式有所区别。

视觉派自动驾驶主要以摄像头视觉识别为主，摄像头+毫米波雷达就是很常见的组合方案。通过摄像头识别物体、场景，毫米波雷达负责提供距离、速度等参数，通过这些传感器组合捕捉到车辆位置以及外部环境信息，共同实现车辆的感知能力。

据了解，特斯拉采用8个摄像头+1颗160米测距毫米波雷达+12颗超声波雷达组合，特斯拉使用的感知方案可以看做是比较典型的视觉派自动驾驶。

视觉派的工作原理其实很容易理解，就是跟人眼感知环境类似。通过车载摄像头捕捉到现实环境的2D画面，然后利用算法构建出3D环境地图，车辆能够实时感知周围环境情况。

视觉派的实现方式虽然相对简单直接，但对算法要求非常高，算法需要对获取到的2D图像中的每一件物体进行准确的识别才能构建出可靠的3D地图，地图的可靠性直接关系到自动驾驶的最终效果。

视觉派自动驾驶的优点是整套硬件配置组合简单，成本相对更低。神经网络图像识别算法在视觉派自动驾驶中起到至关重要的作用，海量的路测数据可用于神经网络训练，可以改善环境感知数据精度不足等问题，提供更准确的场景识别能力。

另外一种激光雷达派自动驾驶就能有效提升场景识别的准确度。激光雷达派一般会采用激光雷达+毫米波雷达+摄像头的混合感知方案，与视觉派主要区别在于增加了激光雷达。

激光雷达其实大家应该不会陌生，去年推出的iPhone 12 Pro、以及iPad Pro 2021上面都配备了激光雷达，通过这颗雷达可获取到更加精准3D深度信息，可用于3D建模等场景，电动车所搭载的的激光雷达也是利用了类似的特性。

激光雷达可以主动发射出大量不可见的激光束，遇到物体时反射回来，结合光速和返回时间，就能实时计算出车辆与物体的距离、速度等，构建出一幅十分精确的3D空间地图，精确度远高于摄像头所获取到的2D图像信息，更加可靠。

上面提到的毫米波雷达工作原理和激光雷达类似，不过各自都有擅长的方面。毫米波雷达可以获取到较为准确的相对速度、距离等信息，但无法实现精确的3D建模。毫米波雷达在汽车上使用的时候，通常还会过滤掉静止的物体，无法实现全面的探测。不过在雨天、雾霾等恶劣天气下，毫米波雷达仍旧能保证比较好的探测效果，可以作为激光雷达的互补。

通过激光雷达+毫米波雷达+摄像头的组合，能够让电动车拥有更加精准的空间感知能力，并且在不同天气下也能保证可靠性。上面提到的这些都是自动驾驶汽车的空间感知能力，硬件部分主要通过雷达+摄像头的组合，获取到环境空间的数据，让汽车能够实时理解所处的环境动态。

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