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自动驾驶的控制难题-自动驾驶控制策略

自动驾驶 11个月前 (05-14) 77

文章阐述了关于自动驾驶的控制难题，以及自动驾驶控制策略的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

决策规划是自动驾驶的关键部分，也是其中的核心难点。它首先集成多传感器信息，然后根据驾驶要求做出任务决策。然后，在避开现有障碍物的前提下，通过特定的约束条件，规划两点之间的多条备选安全路径，并在这些路径中选择一条最优路径。根据划分层次的不同，可分为全球规划和地方规划。

全自动驾驶汽车上路面临的难点有很多，其中最大的挑战之一是环境感知，包括对路面、静态物体和动态物体的感知。此外，还有传感器的成本和算法在长尾、cornercase上的失效。

（图片来源网络，侵删）

激光雷达作为自动驾驶的核心传感器，其技术难点主要体现在以下几个关键领域：测距精度与光照适应性：传统激光雷达在边缘测距上表现欠佳，易受光照影响，高反和低反物体的反应过激。这要求厂商在硬件设计和算法优化上寻求突破，降低环境因素对测距的干扰。

目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出。

环境感知问题：这是最基本的问题，汽车需要通过多种传感器（如雷达、摄像头等）感知周围环境，如车距、行人距离、交通信号灯状态、车辆位置和路面状况等。这些数据需要被收集、分析和判断，以便汽车做出相应的决策。智能决策问题：这是核心问题，必须基于人工智能技术来解决。

（图片来源网络，侵删）

现有的技术大部分还达不到那么高的精度，但是自动驾驶技术，它其实是通过车身周围的雷达搜集车辆周围动态信息的变化，再配合卫星对车辆本身进行定位，然后汽车的微电脑程序，它会根据已经嵌入的数据库里面的模型，匹配到一些数据帮助车子选择最优的驾驶路线。

软件方面主要是人工智能算法及软件开发、软件集成等技术企业。最后，自动驾驶将带动车内服务相关产业的快速发展。车内观看电影或***、打游戏、购物将大幅带动游戏开发、电子商务等行业。自动驾驶车辆配置厨房设施、办公设备也是很有希望的。

1、量产落地：当我们在讨论无人驾驶时，我们其实很容易忽略量产这个问题。或许是大家都觉得量产遥遥无期，现阶段谈量产没有意义。量产需要成本可控，目前传感器激光雷达的售价是万元甚至十万元级别，完全不具有量产可能性。

2、全面无人驾驶需要解决如下技术难题：感知技术：无人驾驶车辆需要能够感知周围环境，包括道路、交通标志、其他车辆和行人等。目前，在复杂的交通环境中，无人驾驶车辆的传感器仍存在一定局限性，无法完全避免碰撞等事故。

3、第韩国车漆发力无人驾驶技术，该技术普及有极端天气难这一难点：因为车辆驾驶时并非总是风和日丽，难免会遇到大雨，大雪等极端天气。

4、技术存在明显短板。虽然一些领先企业确实取得了一些技术进展，但其展示的自动驾驶技术都有限制条件。总体来看，当前的自动驾驶技术仍存在明显短板。

5、无人驾驶车肯定存在一些解决不了的问题，专家要想方设法的进行突破。想要进行无人驾驶的话，四不一难的问题一定要得到彻底解决。必须要让无人车不能够进入市区，并且不能够去上牌照。

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