自动驾驶汽车识别车道,如何提升自动驾驶汽车的“视觉”能力? <#21---->


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所谓自动驾驶汽车的“视觉”,也就是车辆对外界环境的感知能力。自动驾驶汽车的视觉主要有两个作用。

一是定位。自动驾驶汽车通过对环境的检测,确定自身的位置,比如要确保自己行驶在车道中央,就需要实时监测车辆与两侧车道线的距离。

二是决策。车辆需要基于周围环境做出合适的驾驶决策,当旁边车道有车时,车辆就不能直接并线,而当前方检测到障碍物时,车辆就需要做出减速或是变道的判断。

车辆对环境的感知,通常是通过遍布车身的雷达、摄像头等传感器来实现的。因此,要提升视觉能力,最直接的方法就是提高传感器的精度、可靠性、可以检测的范围等。

不过,紧靠这些并不够,因为任何传感器都有极限,特别是当天气情况不佳,或是特定的光线条件下,传感器可靠性的下降不可避免的问题。而且,如果是坡道或是弯道,即使距离并没有超过传感器的检测范围,自动驾驶汽车的视觉能力也会受到直接影响。

为了解决这个问题,高精地图就成了自动驾驶的另一个维度的视觉能力。所谓高精地图,是专门为自动驾驶汽车使用的,含有道路及周围环境详细信息的电子地图,出了车道宽度、曲率、倾斜度等外,天桥、龙门架、红绿灯高度、位置等等都会详细表述其中。这样,自动驾驶汽车就会提前对所行驶的整个区域有一个准确了解,从而提前做出行为预判。前面提到的恶劣天气下,借助高精地图,车辆可以不必完全依靠传感器的输入,而在弯道,坡道等情况下,车辆会提前以更合适的速度通过,从而提高安全性。

除了传感器和高精地图,车路协同和云端信息共享也是提升自动驾驶汽车视觉能力的重要手段,对于一些突发事故,通过云端信息共享,可以提前告知还未行驶到该区域的车辆,从而进行最优决策规划。

自动的驾驶其实就是对路况的摄录,然后进行数据分析,由电脑做出相应的判断。要提升,无非是增加感应器。