易控智駕：無人駕駛感知技術(shù)篇
作者：臻忻
引導(dǎo)語：感知系統(tǒng)對于客觀物理世界的信息獲取是無人駕駛實現(xiàn)的必要條件,。
如果把一臺無人駕駛車輛比作一個人的話,，那么激光雷達、毫米波雷達,、攝像頭,、IMU及GPS等等部件就相當(dāng)于人的眼睛,、鼻子、耳朵,、觸覺及第六感等器官或系統(tǒng),。
環(huán)境感知作為無人駕駛的第一環(huán)節(jié)，處于車輛與外界環(huán)境信息交互的關(guān)鍵位置,，其關(guān)鍵在于使無人駕駛車輛更好地模擬人類駕駛員的感知能力,，從而理解自身和周邊的駕駛態(tài)勢。
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激光雷達,、毫米波雷達,、超聲波雷達、定位導(dǎo)航系統(tǒng),、視覺系統(tǒng)等為無人駕駛車輛提供了海量的周邊環(huán)境及自身狀態(tài)數(shù)據(jù),，這些以圖像、點云等形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)包含了大量與駕駛活動無關(guān)的信息,。環(huán)境感知需要遵照近目標(biāo)優(yōu)先,、大尺度優(yōu)先、動目標(biāo)優(yōu)先,、差異性優(yōu)先等原則,，采用相關(guān)感知技術(shù)對環(huán)境信息進行選擇性處理。
人類駕駛員受限于視野范圍,，存在諸多駕駛盲區(qū),。無人駕駛車輛上安裝的每類傳感器也都有自身的感知盲區(qū)。實際上,，這些區(qū)域僅相對于特定時刻而言,，隨著車輛的行進在下一時刻即會產(chǎn)生新的盲區(qū)。 無人駕駛過程中,，通過組合使用多類傳感器和運用時序關(guān)聯(lián)的感知技術(shù),，可以縮小感知盲區(qū)的范圍，一般不會影響正常駕駛,。
一,、環(huán)境感知功能系統(tǒng)構(gòu)成
無人駕駛車輛獲取和處理環(huán)境信息,，主要用于狀態(tài)感知和 V2X 網(wǎng)聯(lián)通信。狀態(tài)感知主要通過車載傳感器對周邊及本車環(huán)境信息進行采集和處理,，包括交通狀態(tài)感知和車身狀態(tài)感知,。V2X 網(wǎng)聯(lián)通信是利用融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)無人駕駛車輛與外界設(shè)施和系統(tǒng)硬件配置方案之間的信息共享,、互聯(lián)互通和控制協(xié)同,。
交通狀態(tài)感知功能的實現(xiàn)依賴于環(huán)境感知傳感器及相應(yīng)的感知技術(shù)。按照獲取交通環(huán)境信息的途徑,，可將這些傳感器分為兩類：1）被動環(huán)境傳感器,，該類傳感器自身不會發(fā)射信號，而是通過接收外部反射或輻射的信號獲取環(huán)境信息,，主要包括攝像頭等視覺傳感器和麥克風(fēng)陣列等聽覺傳感器,；2）主動環(huán)境傳感器，該類傳感器主動向外部環(huán)境發(fā)射信號進行環(huán)境感知,，主要指激光雷達,、毫米波雷達和超聲波雷達。
車身狀態(tài)感知功能的實現(xiàn)主要基于 GPS（Global Position System,， 全球定位系統(tǒng)）,、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（ BeiDou Navigation SatelliteSystem，BDS）,、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System,，INS）等設(shè)備，旨在獲取車輛的行駛速度,、姿態(tài)方位等信息,，為無人駕駛車輛的定位和導(dǎo)航提供有效數(shù)據(jù),。
V2X（即 Vehicle to Everything,，車輛同所有交通參與者）網(wǎng)聯(lián)通信強調(diào)了車輛、道路,、使用者三者之間的聯(lián)系,，主要利用 RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別）,、拍照設(shè)備,、云服務(wù)器等獲得實時路況、道路信息,、行人信息等一系列交通信息,，從而提高駕駛安全性和駕駛效率。
二,、系統(tǒng)硬件配置
可用于無人駕駛環(huán)境感知的硬件設(shè)備有很多,，主要包括攝像頭,、激光雷達、毫米波雷達,、超聲波雷達,、GPS、BDS,、INS 等,，目前無人駕駛車上采用的配置方案往往是多種型號或多種類型設(shè)備的組合。
一般來講,，感知設(shè)備種類越多,、價格越貴，精度相對越高,、識別范圍相對越大,。但是每種感知設(shè)備都有其局限性。
無論是單目攝像頭,、雙目攝像頭,，還是多目攝像頭、深度攝像頭,，無論像素再清晰,、采樣速率再高，也無法解決所有圖像采集和處理的難題,。由于道路環(huán)境,、天氣環(huán)境的多樣性、復(fù)雜性以及無人駕駛車輛本身的運動特性,，攝像頭容易受到光照,、視角、尺度,、陰影,、污損、背景干擾和目標(biāo)遮擋等諸多不確定因素的影響,。而在駕駛過程中,，車道線、交通燈等交通要素存在一定程度的磨損,、反光是常態(tài),，因此不存在完全理想的攝像頭。
雷達對光照,、色彩等干擾因素具有很強的魯棒性,，激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達也都有各自的優(yōu)勢,。但是安裝多少數(shù)量/種類的雷達,、選取多高的采樣速率,，都不可能徹底解決凹坑反射、煙塵干擾和雨,、雪,、霧等惡劣天氣條件下的探測難題，也難以實現(xiàn)真正的全天候,、全天時,、全三維，因此雷達不可能完美,。
定位導(dǎo)航系統(tǒng)為無人駕駛提供了高精度,、高可靠定位、導(dǎo)航和授時服務(wù),，RTK（Real-Time Kinematic,，載波相位差分技術(shù)）+ INS 組合更是為實時精準(zhǔn)定位和位置精度保持奠定了重要基礎(chǔ)。但是無論位置服務(wù)公共平臺多好,、陀螺精度多高,，還是存在采樣頻率不夠、地理環(huán)境過于復(fù)雜,、初始化時間過長,、衛(wèi)星信號失效等問題，因此定位導(dǎo)航系統(tǒng)總是存在缺陷,。
可見,，沒有完美的感知設(shè)備，設(shè)備不理想是常態(tài),，也不存在完美無缺的設(shè)備組合方案,。然而對于不同的駕駛?cè)蝿?wù)而言，需要不同的感知設(shè)備種類和類型,，并非要配置最全,、最多、最貴的感知設(shè)備才能完成駕駛?cè)蝿?wù),，而是要以任務(wù)需求為導(dǎo)向,，有針對性地選取合適的感知 ?設(shè)備,，組合實現(xiàn)優(yōu)化配置,。
三、傳感感知技術(shù)
感知功能的實現(xiàn)既需要合適的感知設(shè)備,，也離不開相應(yīng)的感知技術(shù),。環(huán)境感知功能分工的不同，決定了所需感知設(shè)備和感知技術(shù)的差異,。其中,，交通環(huán)境感知是車輛對外界環(huán)境信息的捕獲和處理,，主要基于車載傳感器和傳感感知技術(shù)。按照傳感器獲取的信號類型,，可分為攝像頭視覺,、雷達傳感和聽覺傳感。
人類在駕駛過程中所接收的信息大多來自視覺,，例如交通標(biāo)志,、 道路標(biāo)志、交通信號等,，這些視覺信息成為人類駕駛員控制車輛的主要決策依據(jù),。在無人駕駛中，攝像頭取代人類視覺系統(tǒng)作為交通環(huán)境感知的傳感器之一,。相較于其他傳感器,，視覺傳感器安裝使用的方法簡單、獲取的圖像信息量大,、投入成本低,、作用范圍廣，并且近些年更是得益于數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和計算機硬件性能的提高,。但是在復(fù)雜交通環(huán)境下,，視覺傳感器依然存在目標(biāo)檢測困難、圖像計算量大,、算法難以實現(xiàn)的問題,，視覺感知技術(shù)在應(yīng)對道路結(jié)構(gòu)復(fù)雜、人車混雜的交通環(huán)境時也還存在很多不足,。
無人駕駛中配置的視覺傳感器主要是工業(yè)攝像頭,，與民用攝像頭相比具有更大優(yōu)勢，例如較高的圖像穩(wěn)定性,、傳輸能力和抗干擾能力,。按照輸出的數(shù)據(jù)信號，工業(yè)攝像頭可分為模擬式和數(shù)字式兩種,。模擬攝像頭的輸出為模擬電信號,，需要借助視頻采集卡等組件完成數(shù)字信號轉(zhuǎn)換，該類攝像頭連線簡單,、成本較低,，但是轉(zhuǎn)換速率慢；數(shù)字?jǐn)z像頭所采集的圖像直接通過內(nèi)部感光組件及控制組件轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號,，該類攝像頭采集速率快,、數(shù)據(jù)存儲方便，但是價格相對昂貴,。
視覺感知技術(shù)主要包括三種：1）單目視覺技術(shù),，即通過單個攝像頭完成環(huán)境感知任務(wù),，具有結(jié)構(gòu)簡單、算法成熟并且計算量較小的優(yōu)點,，但是感知范圍有限,、無法獲取場景目標(biāo)的深度信息；2）立體視覺技術(shù),，基本原理是采用 2 個（或多個）攝像頭從不同視點觀察同一目標(biāo),，并通過計算圖像像素間位置偏差恢復(fù)三維場景，難點在于尋找多個攝像頭圖像中匹配的對應(yīng)點,；3）全景視覺技術(shù),，成像視野較寬，但圖像畸變較大,、分辨率較低,。
近年來，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）在計算機視覺和圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大成功,，基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理成為無人駕駛視覺感知的重要支撐,。深度學(xué)習(xí)的輸入可以為原始的圖像像素，通過構(gòu)建含有多隱層的機器學(xué)習(xí)模型模擬人腦的多層結(jié)構(gòu),。經(jīng)逐層抽取得到的信息特征,，相比傳統(tǒng)圖像處理算法構(gòu)造的特征更具表征力和推廣性，大大地提高了目標(biāo)檢測和識別的準(zhǔn)確性,。在無人駕駛視覺感知中,，深度學(xué)習(xí)多用于對車輛、行人,、交通標(biāo)志等交通要素的檢測和識別,。由于深度學(xué)習(xí)需要大數(shù)量、多樣性的數(shù)據(jù)集,，而且對計算平臺的性能要求高,，目前大多僅應(yīng)用于離線數(shù)據(jù)的處理。視覺傳感器的配置參數(shù)和視覺感知技術(shù)的算法優(yōu)劣共同決定了視覺感知系統(tǒng)的性能,。
在國內(nèi)外無人駕駛車輛開發(fā)過程中,，傳感感知技術(shù)研究的重點除了視覺就是雷達。雷達通過對目標(biāo)發(fā)射電磁波并接收目標(biāo)回波來獲得目標(biāo)的距離,、方位,、距離變化率等信息。得益于其主動探測的環(huán)境探測模式,，雷達感知比視覺感知受外界環(huán)境的影響較低,，近年來在無人駕駛中發(fā)揮的作用也較大,。
雷達傳感器一般由發(fā)射機,、發(fā)射天線,、接收機、接收天線,、顯示器,、處理部分以及電源設(shè)備、數(shù)據(jù)錄取設(shè)備,、抗干擾設(shè)備等輔助設(shè)備構(gòu)成,。按照電磁波的波段，雷達分為三類：激光雷達,、毫米波雷達,、超聲波雷達，如下圖所示,。
激光雷達工作在紅外和可見光波段,，是一種以激光為工作光束、 使用光電探測技術(shù)手段的主動遙感設(shè)備,。具有分辨率高,、隱蔽性好、 抗有源干擾能力強,、定向性好,、測量距離遠、測量時間短的特點,；不足之處在于技術(shù)門檻和成本較高（2020年隨著競爭的加劇激光雷達的價格已經(jīng)大幅度降低）,，而且在云霧雨雪等惡劣環(huán)境中衰減嚴(yán)重。
根據(jù)探測原理,，激光雷達分為單線（二維）激光雷達和多線（三維）激光雷達,。單線激光雷達僅通過一條掃描線進行旋轉(zhuǎn)掃描，獲取二維掃描范圍內(nèi)的深度信息,，如德國 SICK 光電設(shè)備公司研發(fā)的 LMS 系列,，在無人駕駛中常用于自動跟車行駛；三維激光雷達,，通過綜合多條掃描線旋轉(zhuǎn)掃描的結(jié)果,，得到空間范圍內(nèi)的深度信息，能夠有效捕獲目標(biāo)的基本特征和局部細節(jié),，測量精度和可靠性很高,，如美國Velodyne LiDAR 公司的 HDL 系列，常用于測距,、測速和三維成像,。
據(jù)粗略統(tǒng)計，目前共有80-100家公司從事與激光雷達相關(guān)的產(chǎn)業(yè)。而各自動駕駛公司又不愿意把雞蛋放在同一個籃子里,，都選擇了好幾個激光雷達廠商作為合資伙伴,；甚至，在同一臺測試車輛上將不同廠家激光雷達混用也不是新鮮事,。
毫米波雷達工作在毫米波波段,，頻率在 30-300GHz 之間。具有體積小,、質(zhì)量輕,、分辨率高、抗干擾能力強且便于安裝的特點,，能夠精確測量目標(biāo)的相對距離和相對速度,。但是由于毫米波是重要的雷達頻段，在很多場合會受到干擾,。
按照測距原理,，可以將毫米波雷達分為兩類：1）脈沖式毫米波雷達，其基本原理與激光雷達相似,，由于探測技術(shù)復(fù)雜,、成本較高，很少用于無人駕駛,；2）調(diào)頻連續(xù)式毫米波雷達,，具有穿透力強、精度高,、穩(wěn)定性高,、抗干擾能力強的優(yōu)勢，能夠在雨雪等惡劣條件下正常工作,，而且結(jié)構(gòu)簡單,、成本低廉，容易實現(xiàn)近距離探測,。
超聲波雷達工作在機械波波段,，工作頻率在 20KHz 以上。超聲波雷達多用于測距,，如下圖所示,，其基本原理是通過測量超聲波發(fā)射脈沖和接收脈沖的時間差，結(jié)合空氣中超聲波的傳輸速度計算相對距離,。超聲波測距的優(yōu)勢主要有四點：對惡劣天氣不敏感,，穿透性強、衰減??；對光照和色彩不敏感,，可用于識別透明和漫反射性差的物體；對外界電磁場不敏感,，適用于存在電磁干擾的環(huán)境,；原理簡單、制作方便,、成本較低,，容易進行市場推廣,。但是超聲波雷達也存在很大的不足,，測距速度無法與光電測距和毫米波雷達測距相比，而且無法測量方位,，應(yīng)用領(lǐng)域受限,。
無人駕駛感知過程中，毫米波雷達和超聲波雷達的主要作用即為測距和測速,，目前在盲點探測,、自適應(yīng)巡航、前/后方碰撞預(yù)警等技術(shù)中應(yīng)用較為廣泛,。除了距離和速度,，激光雷達還能夠較為準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)的形狀、深度等信息,。隨著激光雷達性能的提高,，相應(yīng)的激光雷達感知技術(shù)也在不斷發(fā)展。目前常用的感知技術(shù)主要有：障礙物檢測與跟蹤,、路面檢測,、三維重建等。雷達傳感器對目標(biāo)信息的感知來源于自身發(fā)送的電磁波,。相比被動傳感器而言,，雷達受外界環(huán)境影響小，獲取的深度信息可靠性高,， 測距范圍和視角大,、準(zhǔn)確度高。另外,，雷達每幀接收的點云數(shù)據(jù)量遠小于攝像頭記錄的圖像信息,，更能滿足無人駕駛對實時性的需求。
目前大部分無人駕駛車輛僅依靠視覺感知和雷達感知,，已經(jīng)能夠完成絕大多數(shù)交通環(huán)境感知任務(wù),，因此往往忽略了聽覺感知，很多無人駕駛車輛甚至是“聾子”,。然而在人類駕駛員開車時,，交通環(huán)境中有許多聲音也會攜帶重要信息，例如喇叭、警笛等,，這些信息能夠幫助駕駛員做出即時反應(yīng),，包括改變車輛行駛速度和行駛方向等。無人駕駛車輛同樣需要對環(huán)境中的聲音有所感知并做出反應(yīng),，這些聲音一般無法通過攝像頭或雷達獲取,，而是需要開發(fā)車輛的“耳朵”，讓聽覺傳感感知系統(tǒng)能夠真正發(fā)揮作用,。
四,、定位及導(dǎo)航技術(shù)
無人駕駛的基礎(chǔ)是自主導(dǎo)航，不僅需要獲取車輛與外界環(huán)境的相對位置關(guān)系,，還需要通過車身狀態(tài)感知確定車輛的絕對位置,，因此定位與導(dǎo)航也是環(huán)境感知的關(guān)鍵技術(shù)之一。
無人駕駛車輛的位置數(shù)據(jù)不可能脫離感知態(tài)勢的基準(zhǔn)（常說的坐標(biāo)系）而獨立存在,，不同的基準(zhǔn)對應(yīng)的車輛定位表現(xiàn)結(jié)果有很大差異,。目前在無人駕駛中常用的基準(zhǔn)包括：大地坐標(biāo)系（WGS-84/ CGCS2000）、攝像機坐標(biāo)系,、圖像坐標(biāo)系,、雷達坐標(biāo)系、駕駛員認知坐標(biāo)系等,。選定基準(zhǔn)之后,，將車身姿態(tài)、周邊環(huán)境和地圖等信息都進行映 ?射并標(biāo)注,，生成基于這些坐標(biāo)系的一張或多張圖上,。在這些圖中，基于駕駛員認知坐標(biāo)系的駕駛態(tài)勢圖能夠更好地體現(xiàn)選擇注意性,，可以與車輛實現(xiàn)同步移動,。
衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)都由空間段（導(dǎo)航衛(wèi)星）、地面段（地面觀測站） 和用戶段（信號接收機）三個獨立部分組成,，如圖所示,。衛(wèi)星導(dǎo)航的基本原理是測量已知位置的衛(wèi)星到用戶接收機之間的距離，并綜合多顆衛(wèi)星的數(shù)據(jù)計算出用戶所在地理位置信息,。
目前主要有GPS,、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、GLONASS 和 GALILEO四大全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),，我國常用的為 GPS 和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),。
GPS 是由美國國防部研制的全球首個定位導(dǎo)航服務(wù)系統(tǒng)，空間段由平均分布在 6 個軌道面上的 24 顆導(dǎo)航衛(wèi)星組成,，采用 WGS-84 坐標(biāo)系,； 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是中國自主研發(fā),、獨立運行的全球衛(wèi)星定位與通信系統(tǒng)，是繼美國的 GPS,、俄羅斯的 GLONASS 之后第三個成熟的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng),，空間段包括 5 顆靜止軌道衛(wèi)星和 30 顆非靜止軌道衛(wèi)星， 采用我國獨自建立使用的 CGCS 2000 坐標(biāo)系,。這兩種導(dǎo)航系統(tǒng)都可在全球范圍內(nèi)全天候,、全天時為用戶提供高精度、高可靠的定位,、導(dǎo)航和授時服務(wù),，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)擁有更多的地球同步軌道衛(wèi)星，還兼具短報文通信能力,。
衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)按照定位方式分為單點定位技術(shù)和相對定位技術(shù)：單點定位是根據(jù)單獨一臺信號接收機的觀測數(shù)據(jù)確定用戶絕對位置的方式,，容易受到系統(tǒng)性偏差的影響,；相對定位是利用兩臺以上接收機的觀測數(shù)據(jù)來計算觀測點相對位置的方法,，定位精度較高。相對定位又分為靜態(tài)定位和動態(tài)定位兩種類型,，其中實時動態(tài)定位 RTK 技術(shù)是一種新的常用的衛(wèi)星定位測量方法,。
RTK 是一種基于載波相位觀測值的定位技術(shù)，利用了參考站和移動站之間觀測誤差的空間相關(guān)性,。與以前的靜態(tài)定位和動態(tài)定位不同,，RTK 無需事后結(jié)算即可在野外實時得到厘米級的定位精度，成為衛(wèi)星定位應(yīng)用的重大里程碑,。RTK 屬于廣域定位技術(shù),，對天氣狀況和周邊障礙物不敏感，但還是存在幾點問題：1）初始化時間較長,，主要受到衛(wèi)星數(shù),、電離層、多路徑等綜合影響,；2）工作距離短,，基站覆蓋范圍一般不超過 15km；3）對衛(wèi)星數(shù)量需求較高,，在 6 顆以上衛(wèi)星時作業(yè)較為可靠,；4）存在信號失鎖，衛(wèi)星信號常常在隧道,、高樓等嚴(yán)重遮擋的環(huán)境下失效,。這些技術(shù)缺陷限制了 RTK 技術(shù)的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò) RTK（又稱 COS）應(yīng)運而生,。網(wǎng)絡(luò) RTK 是由多個基站組成的網(wǎng)絡(luò),，通過將數(shù)據(jù)統(tǒng)一傳送至網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器,，并由服務(wù)器根據(jù)移動站和網(wǎng)絡(luò)中基站的位置關(guān)系從最近的基站發(fā)送數(shù)據(jù)，或者在移動站附近虛擬出基站信息進行差分解算,，從而提高移動站與基準(zhǔn)站的誤差相關(guān)性,，獲得高精度的定位結(jié)果。
慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（簡稱慣導(dǎo)）由陀螺儀和加速度計構(gòu)成,，通過測量 運動載體的加速度和角速率數(shù)據(jù),，并將這些數(shù)據(jù)對時間進行積分運算，從而得到速度,、位置,、姿態(tài)和航向。慣導(dǎo)以牛頓力學(xué)定律為基礎(chǔ),，工作原理是根據(jù)陀螺儀的輸出建立導(dǎo)航坐標(biāo)系并給出航向和姿態(tài)角,，再根據(jù)加速度計的輸出解算運動載體，實現(xiàn)慣性參考系到導(dǎo)航坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,。慣導(dǎo)屬于推算導(dǎo)航方式,，即在已知基準(zhǔn)點位置的前提下根據(jù)連續(xù)觀測推算出下一點的位置，因而可連續(xù)測出運動載體的當(dāng)前位置,。
慣性導(dǎo)航系統(tǒng)能夠提供包括水平姿態(tài),、方位、速度,、位置,、角速度和加速度等的全面的導(dǎo)航信息，而且數(shù)據(jù)更新率高,、連續(xù)性好,、噪點低、短期精度和穩(wěn)定性高,。由于慣導(dǎo)是一種不依賴于外部信息,、也不向外輻射能量的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，它不受外界電磁干擾的影響,，具有全天候,、全時段、全地域的工作特性,。
由于導(dǎo)航信息是根據(jù)積分計算所得,，慣導(dǎo)也存在其固有缺陷：定位誤差會隨時間而增大，數(shù)據(jù)的長期精度較低,，而且無法獲取時間信息,。另外，慣導(dǎo)在每次使用之前需要較長時間的初始化,，在無人駕駛過程中如果出現(xiàn)斷電等突發(fā)狀況,，往往需要重新初始化,。交通環(huán)境復(fù)雜多變，單一的導(dǎo)航系統(tǒng)往往會受限于自身的不足而無法確保精準(zhǔn)定位和導(dǎo)航,，因此當(dāng)前的無人駕駛車輛大多采用GPS/BDS + INS 的組合導(dǎo)航方式,。
姿態(tài)和狀態(tài)感知無人駕駛車輛環(huán)境感知系統(tǒng)對車體的感知包括兩部分：車身姿態(tài)感知和車身狀態(tài)感知。姿態(tài)感知和狀態(tài)感知對應(yīng)的車輛信息不同,，信息來源也有所差異,。
無人駕駛對定位導(dǎo)航系統(tǒng)的性能有一定的要求，需要通過測試得到性能指標(biāo)數(shù)值作為衡量依據(jù),。測試指標(biāo)一般包括：1）首次定位時間,，用于測試接收終端搜索信號的速度；2）定位測速精度,，一般包括水平和高程定位精度,；3）失鎖重捕時間，能夠反應(yīng)接收終端在信號失鎖后恢復(fù)定位的快慢,；4）跟蹤靈敏度,，主要評估定位狀態(tài)下接收機維持定位精度所需的最小信號功率；5）捕獲靈敏度,，代表了失鎖狀態(tài)下接收機捕獲弱信號的能力,。
實際駕駛時,，車輛在不同場景下對導(dǎo)航系統(tǒng)的定位性能需求不同,， 例如，正常環(huán)境下需要關(guān)注的指標(biāo)為跟蹤靈敏度,，但是在隧道等信號遮擋嚴(yán)重的環(huán)境中更需要關(guān)注捕獲靈敏度,。因此導(dǎo)航系統(tǒng)的性能測試一般會有針對性地設(shè)置特定場景。
數(shù)字地圖是以數(shù)字形式將紙質(zhì)地圖的要素存儲在計算機上,，并可以顯示在電子屏幕上的地圖,。數(shù)字地圖能夠表示遠大于紙質(zhì)地圖的信息量，可以進行任意比例,、任意范圍的繪圖輸出,，而且地圖上的內(nèi)容易于修改、組合和拼接,。數(shù)字地圖主要有六個特點：1）快速存取和顯示,；2）可以動畫形式呈現(xiàn)；3）地圖要素可分層顯示,；4）圖上的長度,、角度、面積等要素可自動測量,；5）可進行傳輸,；6）利用 VR（Virtual Reality,，虛擬現(xiàn)實）技術(shù)可將地圖立體化、動態(tài)化,。
五,、V2X網(wǎng)聯(lián)通信技術(shù)
近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng),、大數(shù)據(jù),、“互聯(lián)網(wǎng)+”等新技術(shù)的興起，智能交通系統(tǒng)（ITS,，Intelligent Transport System）在智能網(wǎng)聯(lián),、車聯(lián)網(wǎng)方面也有了長足發(fā)展。作為 ITS 的重要載體,，無人駕駛汽車不再是孤立的個體,，僅關(guān)注車輛與周邊道路環(huán)境已無法滿足安全、高效,、節(jié)能,、行駛的更高要求，需要進一步實現(xiàn)車輛與外部節(jié)點間的信息共享和控制協(xié)同,，V2X 網(wǎng)聯(lián)通信技術(shù)將成為未來無人駕駛發(fā)展的重要技術(shù)支撐,。
V2X 網(wǎng)聯(lián)是基于物聯(lián)網(wǎng)，運用 D2D（Device to Device,，終端直通）以及信息通信等技術(shù)實現(xiàn)車輛與外界互聯(lián)的無線通信技術(shù),。歐美 ?和日本較早展開 V2X 網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研究，美國在 2010 年頒布了以 IEEE802.11P 作為底層通信協(xié)議和 IEEE 1609 系列規(guī)范作為高層通信協(xié)議的 V2X 網(wǎng)聯(lián)通信標(biāo)準(zhǔn),。與之相比,，V2X 在我國發(fā)展相對較晚，2015 年才開始相應(yīng)研究,；2016 年國家無線電委員會確定了我國的 V2X 專用頻譜,；同年 6 月，V2X 技術(shù)測試作為第一家“國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點示范區(qū)”及封閉測試區(qū)的重點布置場景之一,；2017 年 9 月 19 日,， 我國首部 V2X 應(yīng)用層團體標(biāo)準(zhǔn)《合作式智能交通系統(tǒng)車用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)》正式發(fā)布。
無人駕駛對V2X 網(wǎng)聯(lián)通信提出了以下幾點技術(shù)要求：網(wǎng)絡(luò)接入時間短,、傳輸時延低,、傳輸可靠性高、干擾性低,、信息安全性高,、頻譜可再利用。另外,，還需要對海量數(shù)據(jù)進行分析與處理,，這就要求 V2X 技術(shù)可以合理借助各類感知傳感器,，并從獲取的數(shù)據(jù)中探索規(guī)律進行有效表示。
V2X 技術(shù)的實現(xiàn)一般基于 RFID,、拍照設(shè)備,、車載傳感器等硬件平臺。V2X 網(wǎng)聯(lián)通信產(chǎn)業(yè)分為 DSRC （ Dedicated Short Range Communication,，專用短程協(xié)議）和 LTE-V2X 兩個標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)陣營：
DSRC 的設(shè)備組成包括車載單元(OBU,，On Board Unit)、路邊單元（RSU,，Road Side Unit）,、控制中心等。1999 年,，美國聯(lián)邦通信委員會專門分配了無線頻率 5.9GHz 頻段內(nèi) 75MHz 頻譜,，作為智能交通系統(tǒng)中 DSRC 的專屬頻譜。作為以 IEEE802.11p 為基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn),，DSRC 可以在數(shù)百米的特定區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)對高速移動目標(biāo)的識別和雙向通信,。DSRC 的優(yōu)勢在于技術(shù)成熟可靠，能夠保證低時延和安全可靠性,，因此依然是當(dāng)下市場主流的 V2X 標(biāo)準(zhǔn),。
DSRC 能夠支持的最高車速為 200km/h，數(shù)據(jù)傳輸速率一般為12Mbps,，反應(yīng)時間為 100ms 以內(nèi),，低時延達到 20ms。另外也存在一些不足,，包括覆蓋范圍小,、傳輸速率低、易受到建筑物遮擋,、處理大 ?量數(shù)據(jù)較慢、建設(shè)成本較高等,。目前,，DSRC 在不停車收費（ETC 系統(tǒng)）、車隊管理,、出入控制,、信息服務(wù)等領(lǐng)域已經(jīng)有廣泛應(yīng)用。
LTE-V2X ?基于現(xiàn)有蜂窩移動通信支持（3G/4G）,，擁有自主知識產(chǎn)權(quán),。相比 DSRC，LTE-V2X 的起步較晚：2015 年初,，國際標(biāo)準(zhǔn)化組織 3GPP（3rd Generation Partnership Project,，第三代合作伙伴計劃） 啟動了 LTE-V2X 的業(yè)務(wù)需求研究工作,，明確了對 LTE-V2X 在時延、覆蓋范圍,、可靠性,、安全性等方面的要求;2016 年 9 月完成了 LTE-V2X 第一階段標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)先實現(xiàn)了基于 D2D 的 V2V 標(biāo)準(zhǔn)化,。
中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會（CCSA）已經(jīng)針對 LTE-V2X 先后開展了需求與系統(tǒng)結(jié)構(gòu),、無線空口技術(shù)和頻譜需求等項目的研究工作，工信部,、發(fā)改委和科技部等政府部門和高通,、華為等公司也在大力推動 LTE-V2X 技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。
LTE-V2X 技術(shù)按照通信方式分為集中式（LTE-V-Cell）和分布式
（LTE-V-Direct）兩種,，如圖 2-6 所示,。LTE-V-Cell 以基站為分布中心，需要現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)的支持,，具有帶寬大,、覆蓋廣的通信特點，能 ?免實現(xiàn)遠距離通信,；LTE-V-Direct 獨立于蜂窩網(wǎng)絡(luò),，是一種車輛與周邊環(huán)境節(jié)點直接通信的技術(shù)，具有低時延,、高可靠的優(yōu)勢,。
目前，LTE-V2X 仍在研發(fā)測試階段,，但是已形成可運營的完整網(wǎng)絡(luò)體系,，能夠在高頻段（5.9GHz）、高車速（250km/h）,、高車流量的環(huán)境下提供可靠的通信能力,，并且在大容量、低時延,、抗干擾性以及可管理性等方面更為成熟,。LTE-V2X 具有三點優(yōu)勢：1）部署成本低， 可以重復(fù)利用既有蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施,；2）覆蓋范圍廣,，可擴展至數(shù)百米以上的非視距范圍；3）數(shù)據(jù)傳輸速率高,，峰值上行 500Mbps,、下行 1Gbps。對國內(nèi)企業(yè)而言，采用 LTE-V2X 還有助于規(guī)避專利風(fēng)險,。
V2X 網(wǎng)聯(lián)通信集成了 V2N,、V2V、V2I 和 V2P 四類關(guān)健技術(shù)： 1）V2N（Vehicle to Network,，車-互聯(lián)網(wǎng)）,，主要是通過網(wǎng)絡(luò)將車輛連接到云服務(wù)器，能夠使用云服務(wù)器上的娛樂,、導(dǎo)航等功能,；2）V2V（Vehicle ?to ?Vehicle，車-車）,，指不同車輛之間的信息互通,；3）V2I（Vehicle to Infrastructure，車-基礎(chǔ)設(shè)施）,，主要包括車輛與道路,、交通燈、路障等基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信,， 用于獲取交通燈信號時序,、路障位置等道路管理信息；4）V2P（Vehicle to Pedestrian,，車-行人）,，指車輛與行人或非機動車之間的交互，主要是提供安全警告,。
四類技術(shù)的感知范圍不同,，為無人駕駛提供的信息和能力也有所差異：
通過 V2N 技術(shù)，無人駕駛車輛可以提高收集數(shù)據(jù)的能力,， 并且通過對這些數(shù)據(jù)進行模擬和調(diào)優(yōu),，不斷提升無人駕駛體驗效果。V2N 還可提供實時路況,、獲取遠程交通信息,、發(fā)出交通事故警報等 ， 從而減少擁堵,、提高駕駛效率,。
V2V 技術(shù)有助于無人駕駛車輛獲取周邊車輛運行信息，包括相對位置,、行車環(huán)境等，為行車提供防碰撞警示提醒,。V2V 還可為進一步縮短車輛之間的安全距離提供可靠信息,。
V2I 為無人駕駛提供交通信號燈狀態(tài)、交通管制信號等交通道路信息，為車輛選擇加減速時機和改變行駛路線提供依據(jù),，進而控制道路整體通行速度,，提高駕駛安全性。
V2P 技術(shù)通過向無人駕駛車輛提供周邊行人狀態(tài)信息,，保證行人的安全,，提高道路安全服務(wù)質(zhì)量。
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