【原价599】无人驾驶实战 [首次全面公开L4级别的全自动驾…

相当于无人驾驶要解决4 个关键问题：我在哪？我周围有什么？接下来会发生什么？我应该怎么做？

2.1 我在哪？

    定位问题是无人车首先要解决的问题，只有明白自身的位置才能最优的开往目的地。定位需要依靠一种称为高精地图的技术，该技术会将无人车要走的所有静态环境进行描述，包括车道线、行人斑马线、标志牌等等。这些静态信息可以提供交通信号的关键信息，也会作为定位方案的锚定物对自身的位置进行校准，比如通过摄像头看到距离左边标志牌的距离是2.5m，那么在地图中知道了标志牌的坐标也就知道了自身车辆的坐标。同时，还会依靠GPS/IMU等全局设备来定位自身位置，不过这可比我们目前智能手机里的GPS精度要求高很多，通过差分融合技术可以达到厘米级精度。

2.2 我周围有什么？
有了定位后，无人车的感知系统将通过传感器和人工智能算法将周围的障碍物位置、大小、状态、类别等标识出来。目前主流L4级别的传感器包括GPS/IMU、LIDAR、Camera、Radar等，LIDAR、Camera和Radar都是用于感知周围障碍物的主要传感器，分别在不同环境下能够有不同的优势。这些信息犹如人类驾驶员的眼睛一样看到周围动态环境物体，并将其识别出来，而无人车会利用自己多传感器和计算效率达到远超人类的水平，比如精准识别车辆后方任何物体、同时关注左右两边的车辆状态，在黑暗状态时可以通过激光雷达精准识别。

2.3 接下来会发生什么？
无人车知道周围动态物体后，还需要能够尽可能的预测这些物体的走向，包括行为预测和速度预测。例如这个车是要左转还是直行，这辆车会不会闯红灯等等，汇入车流时速度是多少。这些问题都将决定我们无人车后续应该怎么走，如何避免碰撞发生危险。当然由于人的主观意志具有很多不确定性，在人类司机和自动驾驶司机混合的道路上，人工智能程序还需要学习人类的行为习惯和约定俗成的礼让方式，这些都大大增加了无人车的难度。

2.4 我应该怎么做？
最后一步就是根据上述信息综合来选择一条最适合无人车的道路，如同人类的大脑一样对车辆最终的行为负责，选择最合适的方式达到目的地。这需要考虑行车的体感、安全和快捷等因素，通过最优化算法、搜索算法、蒙特卡洛树采样等多种算法来得到未来的驾驶行为，也有通过模仿优秀老司机的驾驶行为等方式来提升驾驶性能等等。