自動駕駛是如何實現的？

自動駕駛依靠多傳感器融合感知、高精度定位導航、智能決策控制等一系列復雜技術實現。在這個過程中，雷達、攝像頭等傳感器就像汽車的“眼睛”，負責感知周圍環境；高精度地圖和定位技術輔助車輛確定自身位置并規劃路徑；智能決策算法則對收集到的數據進行分析，進而實現自動控制。這些技術相互配合，共同助力自動駕駛的達成 。

先來說說傳感器的關鍵作用。雷達，這一名字源于英文“無線電探測與測距”的縮寫，其核心功能便是發現目標并確定目標位置。它通過脈沖回波與發射脈沖的間隔精準計算與目標的距離。其中，毫米波雷達工作在毫米波波段，具有方向性強的特點，能夠準確辨別障礙物的相對位置。而且，它在煙霧、揚塵等復雜環境中，依然可以準確感知周圍環境，有著全天候全天時工作的優勢。激光雷達則是激光與雷達技術的巧妙結合，屬于利用光波進行測量的主動探測方式。它通過測量激光從發出經障礙物反射到被傳感器接收的時間，來精確計算障礙物的距離。其分辨率精度比毫米波雷達更勝一籌，不過傳播距離相對較短，在雨天環境下可能會干擾行車安全。激光雷達與毫米波雷達相輔相成，恰似汽車探路的左膀右臂，激光雷達負責處理近處高精度建模，毫米波雷達則處理遠處低精度建模。激光雷達主要由激光發射模塊、接收模塊、掃描器、透鏡天線和信號處理模塊等組成，掃描器還分為機械式、轉鏡式、微鏡式與泛光面陣式等多種類型。

除了雷達，攝像頭也是重要的傳感器之一。攝像頭能夠捕捉車輛周圍的視覺圖像信息，為自動駕駛系統提供豐富的細節，幫助車輛識別交通標志、車道線、其他車輛和行人等。不同類型的攝像頭，如前視、后視、環視攝像頭等，從各個角度為車輛提供全面的視覺感知。

有了傳感器收集的大量環境信息，接下來就是高精度定位導航技術發揮作用的時候了。通過全球定位系統（GPS）以及精確的地圖數據，車輛可以確定自身的精確位置。高精度地圖不僅包含了道路的基本信息，還標記了許多細節，如交通信號燈的位置、限速標志等。這些信息與傳感器收集的實時數據相結合，幫助車輛規劃出最佳行駛路徑。

當車輛感知到周圍環境并確定了自身位置和行駛路徑后，就需要智能決策控制技術來做出決策并執行操作。智能決策算法如同汽車的“大腦”，對傳感器收集到的數據以及定位導航提供的信息進行綜合分析。它會基于機器學習與人工智能算法，判斷車輛應該如何行駛，是加速、減速還是轉彎等。主流公司采用的這些先進算法，以海量數據作為基礎，通過多種方式獲取的數據不斷優化算法，從而實現精準的路線規劃和駕駛操縱。從技術環節細分，自動駕駛域算法分為感知、融合、決策和執行算法。感知算法負責將傳感器數據轉換成場景的機器語言；融合算法統一不同傳感器數據的量綱，在 L2 + 自動駕駛中，對其精度要求不斷提升，且將逐漸前向化；決策算法則基于感知算法的輸出，給出具體的行為動作指令。

自動駕駛根據自動化功能程度分為 L0 - L5 級別，不同級別所依賴的技術和實現的功能也有所不同。例如大多汽車目前處于 L2 級自動駕駛，即部分自動駕駛，可控制方向和速度；而最高級別的 L5 自動駕駛則意味著完全自動駕駛。不同廠商提供算法的能力也存在差異，傳統 Tier1 廠商和一些軟件算法廠商可提供適用于 L1 - L2 輔助駕駛的單一功能模塊算法，部分算法方案商可提供完整 ADAS 或自動駕駛解決方案 。

總之，自動駕駛的實現是一個涉及多方面技術協同工作的復雜過程。從傳感器對環境的感知，到高精度定位導航確定位置和規劃路徑，再到智能決策控制做出決策并執行，每個環節都至關重要。隨著技術的不斷進步與發展，這些技術將更加完善和成熟，為未來的出行帶來更多的便利與安全。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）