《第一本无人驾驶技术书》——01 无人车：正在开始的未来

0 现代信息技术的发展阶段

1. 1960 微处理器技术
2. 1980 操作系统、图形界面、个人电脑普及
3. 2000 互联网、搜索引擎
4. 2004 社交网络
5. 2015 共享经济
6. 2020 机器人

1 正在走来的无人驾驶

1.1 增强公路安全

减少车祸发生。安装自动装置减少车祸，包括：前部碰撞警告体系、碰撞制动、车道偏离警告和盲点探测。

1.2 缓解交通拥堵

中国汽车超过100万辆的城市有35个，超过200万辆的有10个。中国私家车总数1.26亿。北京有560万辆。
无人车大量投入使用后会与智能交通系统联合工作，红绿灯间隔动态调整。

1.3 疏解停车难问题

无人车将每侧人力预留空间减少10cm。节约停车时间，减少停车空间。

1.4 减少空气污染

提高燃料效率。

2 自动驾驶的分级

两种标准的制定：
* 美国国家公路交通安全管理局 NHTSA
L0: 无自动化
L1: 驾驶支持
L2: 部分自动化
L3: 有条件自动化
L4: 高度自动化（SAE-L4）+ 完全自动化(SAE-L5)
* 美国机动工程师协会 SAE
0~3级一样，SAE对NHTSA的完全自动化进一步细分 ，SAR-Level4 自动驾驶需要在特定的道路条件下进行。SAE-Level5对行车环境不加限制。

ADAS （Advanced Driving Assistant System）高级驾驶辅助系统，属于0~2级。

3 无人驾驶系统简介

算法端：面向传感、感知和决策等算法
Client端：机器人操作系统及硬件平台
云端：数据存储、模拟、高精度地图绘制、深度学习模型训练等。

3.1 无人驾驶算法

1. 传感

   • GPS+IMU： 又准又实时
   • LIDAR 激光雷达：绘制地图、定位、避障。
   • 摄像头：物体识别、物体追踪，包括车道线检测、交通灯侦测、人行道检测。
   • 雷达和声纳：目标物体至雷达的距离、距离变化率或者径向速度、方位、高度等。雷达和声纳是避障的最后一道保障。雷达和声纳产生数据直接被控制处理器采用，不需要主计算机流水线的介入，因此可实现转向、刹车、预张紧安全带等。

2. 感知

   • 定位 GPS准确+IMU快+摄像头补充+激光雷达（定位的主传感器）= 多传感器数据融合
   • 物体识别和跟踪 使用深度学习来识别和跟踪。

3. 决策
   行为预测+路径规划+避障机制

3.2 用户端系统

1. 机器人操作系统
2. 硬件平台

3.3 云平台

1. 仿真
2. 高精地图生成

3.4 序幕开启

无人驾驶作为人工智能的一个重大应用是众多技术的整合。它需要有算法上的创新、系统上的融合、云平台的支持。
合作共享已经成为共识，产业链不断整合，业界企业开展合作。