解放双手，一键回家，车辆如何自动驾驶？

“无人公交车”“无人矿车”“自动驾驶车辆”……随着科技的不断进步，自动驾驶技术正成为一个备受关注的热门话题。针对“点到点”“堵车场景”“高速场景”，自动驾驶汽车可以为驾驶者提供更多的安全和便利，减少交通事故和道路拥堵，解放双手，一键回家。

自动驾驶需要什么类型的技术？我们可以类比一下平时开车的行为。首先，我们通过“眼睛”，获取各种道路环境信息，然后通过“大脑”对获取的环境信息进行处理和决策，最后使用“四肢”进行油门、刹车和方向盘控制。

自动驾驶的“眼睛”－传感器

自动驾驶车辆需要多种传感器技术来感知周围环境，这些传感器可以帮助车辆感知周围的车辆、行人和其他障碍物，从而保证车辆的安全行驶。

汽车上，常用的传感器有激光雷达、超声波雷达、车载摄像头。

激光雷达：是一种综合的光探测与测量系统，通过发射接收激光束，分析激光束遇到目标对象后的折返时间，计算出与目标对象的相对距离。它通过扫描周边环境并生成周边环境的高精度3D图像。

超声波雷达：超声波雷达通过发送和接收超声波的时间差值来测量距离。超声波雷达成本低，在短距离测量中具有优势，且精度高，非常适合应用于泊车系统，但它的测量距离有限，容易受到外界环境的影响。

车载摄像头：它是驾驶系统中是最为成熟的车载传感器之一。借助镜头采集图像之后，摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑可以处理的数字信号，从而实现对车辆周边路况的感知。

自动驾驶的“大脑”－人工智能技术

自动驾驶技术需要机器学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术的支持。这些技术可以帮助车辆识别并理解周围环境，从而做出“前方有红灯，我应该停车”，“前方车辆距离太近，我应该保持距离”等正确决策。

目前，人工智能技术主要为多传感器和纯视觉两个方向。

多传感器方案。通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备一起收集车辆的周边信息。激光雷达的加入能够获取更深度的空间信息，对于物体的位置、距离和大小感知更准确，且由于激光雷达是自发光并不受环境光影响。该方案安全性更高，识别率高，但对芯片算力有一定要求且成本特别高。

纯视觉方案。纯视觉方案依靠摄像头搜集环境信息，将图片传输到计算芯片进行分析。这种方式，类似人类驾驶车辆，通过眼睛来捕捉周围的信息，然后传输给大脑做决策。该方案优点为环境信息丰富，实现成本相对低，缺点为容易受环境光的干扰，十分依赖于图像处理和图像训练。

自动驾驶的“四肢”－控制系统技术

自动驾驶车辆需要控制系统技术的支持，包括电子控制单元（ECU）、舵机和电机等。这些技术可以帮助车辆控制车速、方向和制动等操作。

电子控制单元（ECU）。ECU是汽车中的一种嵌入式系统，可以控制一个或多个电子系统，相当于汽车控制传感器融合域控制器的核心。该模块将真实的传感器输入转化为行动，并提醒或协助驾驶员规避潜在的危险情况。

舵机。舵机主要由电机、减速齿轮组、电位器、控制电路、外壳组成。它的主要功能为接收信号源的控制信号，并驱动电机完成转动，从而控制车辆的运动方向。

电机。在电车领域，驱动电机主要使用的是交流电机。根据转子和定子之间的相对转速，交流电机又分为同步交流电机和异步交流电机。同步交流电机又分为永磁同步电机和电励磁同步电机。永磁同步电机以其维护成本低和效率高而受到了国内外厂商的追捧。

未来，可以预见的是，自动驾驶发展的核心是人工智能技术。