ADAS感知算法觀察

如果把一臺(tái)ADAS車輛比作一個(gè)人的話，那么激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭、IMU及GPS等等部件就相當(dāng)于人的眼睛、鼻子、耳朵、觸覺及第六感等器官或系統(tǒng)。

環(huán)境感知作為無人駕駛的第一環(huán)節(jié)，處于車輛與外界環(huán)境信息交互的關(guān)鍵位置，其關(guān)鍵在于使無人駕駛車輛更好地模擬人類駕駛員的感知能力，從而理解自身和周邊的駕駛態(tài)勢(shì)。

激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、定位導(dǎo)航系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)等為無人駕駛車輛提供了海量的周邊環(huán)境及自身狀態(tài)數(shù)據(jù)，這些以圖像、點(diǎn)云等形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)包含了大量與駕駛活動(dòng)無關(guān)的信息。環(huán)境感知需要遵照近目標(biāo)優(yōu)先、大尺度優(yōu)先、動(dòng)目標(biāo)優(yōu)先、差異性優(yōu)先等原則，采用相關(guān)感知技術(shù)對(duì)環(huán)境信息進(jìn)行選擇性處理。

人類駕駛員受限于視野范圍，存在諸多駕駛盲區(qū)。無人駕駛車輛上安裝的每類傳感器也都有自身的感知盲區(qū)。實(shí)際上，這些區(qū)域僅相對(duì)于特定時(shí)刻而言，隨著車輛的行進(jìn)在下一時(shí)刻即會(huì)產(chǎn)生新的盲區(qū)。無人駕駛過程中，通過組合使用多類傳感器和運(yùn)用時(shí)序關(guān)聯(lián)的感知技術(shù)，可以縮小感知盲區(qū)的范圍，一般不會(huì)影響正常駕駛。

一、環(huán)境感知功能系統(tǒng)構(gòu)成

無人駕駛車輛獲取和處理環(huán)境信息，主要用于狀態(tài)感知和 V2X 網(wǎng)聯(lián)通信。狀態(tài)感知主要通過車載傳感器對(duì)周邊及本車環(huán)境信息進(jìn)行采集和處理，包括交通狀態(tài)感知和車身狀態(tài)感知。V2X 網(wǎng)聯(lián)通信是利用融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無人駕駛車輛與外界設(shè)施和系統(tǒng)硬件配置方案之間的信息共享、互聯(lián)互通和控制協(xié)同。

交通狀態(tài)感知功能的實(shí)現(xiàn)依賴于環(huán)境感知傳感器及相應(yīng)的感知技術(shù)。按照獲取交通環(huán)境信息的途徑，可將這些傳感器分為兩類：1）被動(dòng)環(huán)境傳感器，該類傳感器自身不會(huì)發(fā)射信號(hào)，而是通過接收外部反射或輻射的信號(hào)獲取環(huán)境信息，主要包括攝像頭等視覺傳感器和麥克風(fēng)陣列等聽覺傳感器；2）主動(dòng)環(huán)境傳感器，該類傳感器主動(dòng)向外部環(huán)境發(fā)射信號(hào)進(jìn)行環(huán)境感知，主要指激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)。

車身狀態(tài)感知功能的實(shí)現(xiàn)主要基于 GPS（Global Position System， 全球定位系統(tǒng)）、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（ BeiDou Navigation Satellite System，BDS）、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（Inertial Navigation System，INS）等設(shè)備，旨在獲取車輛的行駛速度、姿態(tài)方位等信息，為無人駕駛車輛的定位和導(dǎo)航提供有效數(shù)據(jù)。

V2X（即
Vehicle to Everything，車輛同所有交通參與者）網(wǎng)聯(lián)通信強(qiáng)調(diào)了車輛、道路、使用者三者之間的聯(lián)系，主要利用 RFID（Radio Frequency Identification，射頻識(shí)別）、拍照設(shè)備、云服務(wù)器等獲得實(shí)時(shí)路況、道路信息、行人信息等一系列交通信息，從而提高駕駛安全性和駕駛效率。

二、系統(tǒng)硬件配置

可用于無人駕駛環(huán)境感知的硬件設(shè)備有很多，主要包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GPS、BDS、INS 等，目前無人駕駛車上采用的配置方案往往是多種型號(hào)或多種類型設(shè)備的組合。

一般來講，感知設(shè)備種類越多、價(jià)格越貴，精度相對(duì)越高、識(shí)別范圍相對(duì)越大。但是每種感知設(shè)備都有其局限性。

無論是單目攝像頭、雙目攝像頭，還是多目攝像頭、深度攝像頭，無論像素再清晰、采樣速率再高，也無法解決所有圖像采集和處理的難題。由于道路環(huán)境、天氣環(huán)境的多樣性、復(fù)雜性以及無人駕駛車輛本身的運(yùn)動(dòng)特性，攝像頭容易受到光照、視角、尺度、陰影、污損、背景干擾和目標(biāo)遮擋等諸多不確定因素的影響。而在駕駛過程中，車道線、交通燈等交通要素存在一定程度的磨損、反光是常態(tài)，因此不存在完全理想的攝像頭。

雷達(dá)對(duì)光照、色彩等干擾因素具有很強(qiáng)的魯棒性，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)也都有各自的優(yōu)勢(shì)。但是安裝多少數(shù)量/種類的雷達(dá)、選取多高的采樣速率，都不可能徹底解決凹坑反射、煙塵干擾和雨、雪、霧等惡劣天氣條件下的探測(cè)難題，也難以實(shí)現(xiàn)真正的全天候、全天時(shí)、全三維，因此雷達(dá)不可能完美。

定位導(dǎo)航系統(tǒng)為無人駕駛提供了高精度、高可靠定位、導(dǎo)航和授時(shí)服務(wù)，RTK（Real-Time Kinematic，載波相位差分技術(shù)）+ INS 組合更是為實(shí)時(shí)精準(zhǔn)定位和位置精度保持奠定了重要基礎(chǔ)。但是無論位置服務(wù)公共平臺(tái)多好、陀螺精度多高，還是存在采樣頻率不夠、地理環(huán)境過于復(fù)雜、初始化時(shí)間過長(zhǎng)、衛(wèi)星信號(hào)失效等問題，因此定位導(dǎo)航系統(tǒng)總是存在缺陷。

可見，沒有完美的感知設(shè)備，設(shè)備不理想是常態(tài)，也不存在完美無缺的設(shè)備組合方案。然而對(duì)于不同的駕駛?cè)蝿?wù)而言，需要不同的感知設(shè)備種類和類型，并非要配置最全、最多、最貴的感知設(shè)備才能完成駕駛?cè)蝿?wù)，而是要以任務(wù)需求為導(dǎo)向，有針對(duì)性地選取合適的感知 設(shè)備，組合實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置。

三、傳感感知技術(shù)

感知功能的實(shí)現(xiàn)既需要合適的感知設(shè)備，也離不開相應(yīng)的感知技術(shù)。環(huán)境感知功能分工的不同，決定了所需感知設(shè)備和感知技術(shù)的差異。其中，交通環(huán)境感知是車輛對(duì)外界環(huán)境信息的捕獲和處理，主要基于車載傳感器和傳感感知技術(shù)。按照傳感器獲取的信號(hào)類型，可分為攝像頭視覺、雷達(dá)傳感和聽覺傳感。

人類在駕駛過程中所接收的信息大多來自視覺，例如交通標(biāo)志、
道路標(biāo)志、交通信號(hào)等，這些視覺信息成為人類駕駛員控制車輛的主要決策依據(jù)。在無人駕駛中，攝像頭取代人類視覺系統(tǒng)作為交通環(huán)境感知的傳感器之一。相較于其他傳感器，視覺傳感器安裝使用的方法簡(jiǎn)單、獲取的圖像信息量大、投入成本低、作用范圍廣，并且近些年更是得益于數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和計(jì)算機(jī)硬件性能的提高。但是在復(fù)雜交通環(huán)境下，視覺傳感器依然存在目標(biāo)檢測(cè)困難、圖像計(jì)算量大、算法難以實(shí)現(xiàn)的問題，視覺感知技術(shù)在應(yīng)對(duì)道路結(jié)構(gòu)復(fù)雜、人車混雜的交通環(huán)境時(shí)也還存在很多不足。

無人駕駛中配置的視覺傳感器主要是工業(yè)攝像頭，與民用攝像頭相比具有更大優(yōu)勢(shì)，例如較高的圖像穩(wěn)定性、傳輸能力和抗干擾能力。按照輸出的數(shù)據(jù)信號(hào)，工業(yè)攝像頭可分為模擬式和數(shù)字式兩種。模擬攝像頭的輸出為模擬電信號(hào)，需要借助視頻采集卡等組件完成數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換，該類攝像頭連線簡(jiǎn)單、成本較低，但是轉(zhuǎn)換速率慢；數(shù)字?jǐn)z像頭所采集的圖像直接通過內(nèi)部感光組件及控制組件轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，該類攝像頭采集速率快、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方便，但是價(jià)格相對(duì)昂貴。

視覺感知技術(shù)主要包括三種：1）單目視覺技術(shù)，即通過單個(gè)攝像頭完成環(huán)境感知任務(wù)，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、算法成熟并且計(jì)算量較小的優(yōu)點(diǎn)，但是感知范圍有限、無法獲取場(chǎng)景目標(biāo)的深度信息；2）立體視覺技術(shù)，基本原理是采用 2 個(gè)（或多個(gè)）攝像頭從不同視點(diǎn)觀察同一目標(biāo)，并通過計(jì)算圖像像素間位置偏差恢復(fù)三維場(chǎng)景，難點(diǎn)在于尋找多個(gè)攝像頭圖像中匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；3）全景視覺技術(shù)，成像視野較寬，但圖像畸變較大、分辨率較低。

近年來，深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大成功，基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理成為無人駕駛視覺感知的重要支撐。深度學(xué)習(xí)的輸入可以為原始的圖像像素，通過構(gòu)建含有多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型模擬人腦的多層結(jié)構(gòu)。經(jīng)逐層抽取得到的信息特征，相比傳統(tǒng)圖像處理算法構(gòu)造的特征更具表征力和推廣性，大大地提高了目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確性。在無人駕駛視覺感知中，深度學(xué)習(xí)多用于對(duì)車輛、行人、交通標(biāo)志等交通要素的檢測(cè)和識(shí)別。由于深度學(xué)習(xí)需要大數(shù)量、多樣性的數(shù)據(jù)集，而且對(duì)計(jì)算平臺(tái)的性能要求高，目前大多僅應(yīng)用于離線數(shù)據(jù)的處理。視覺傳感器的配置參數(shù)和視覺感知技術(shù)的算法優(yōu)劣共同決定了視覺感知系統(tǒng)的性能。

在國(guó)內(nèi)外無人駕駛車輛開發(fā)過程中，傳感感知技術(shù)研究的重點(diǎn)除了視覺就是雷達(dá)。雷達(dá)通過對(duì)目標(biāo)發(fā)射電磁波并接收目標(biāo)回波來獲得目標(biāo)的距離、方位、距離變化率等信息。得益于其主動(dòng)探測(cè)的環(huán)境探測(cè)模式，雷達(dá)感知比視覺感知受外界環(huán)境的影響較低，近年來在無人駕駛中發(fā)揮的作用也較大。

雷達(dá)傳感器一般由發(fā)射機(jī)、發(fā)射天線、接收機(jī)、接收天線、顯示器、處理部分以及電源設(shè)備、數(shù)據(jù)錄取設(shè)備、抗干擾設(shè)備等輔助設(shè)備構(gòu)成。按照電磁波的波段，雷達(dá)分為三類：激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)，如下圖所示。

激光雷達(dá)工作在紅外和可見光波段，是一種以激光為工作光束、
使用光電探測(cè)技術(shù)手段的主動(dòng)遙感設(shè)備。具有分辨率高、隱蔽性好、 抗有源干擾能力強(qiáng)、定向性好、測(cè)量距離遠(yuǎn)、測(cè)量時(shí)間短的特點(diǎn)；不足之處在于技術(shù)門檻和成本較高（2020年隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇激光雷達(dá)的價(jià)格已經(jīng)大幅度降低），而且在云霧雨雪等惡劣環(huán)境中衰減嚴(yán)重。

根據(jù)探測(cè)原理，激光雷達(dá)分為單線（二維）激光雷達(dá)和多線（三維）激光雷達(dá)。單線激光雷達(dá)僅通過一條掃描線進(jìn)行旋轉(zhuǎn)掃描，獲取二維掃描范圍內(nèi)的深度信息，如德國(guó) SICK 光電設(shè)備公司研發(fā)的 LMS 系列，在無人駕駛中常用于自動(dòng)跟車行駛；三維激光雷達(dá)，通過綜合多條掃描線旋轉(zhuǎn)掃描的結(jié)果，得到空間范圍內(nèi)的深度信息，能夠有效捕獲目標(biāo)的基本特征和局部細(xì)節(jié)，測(cè)量精度和可靠性很高，如美國(guó)Velodyne LiDAR 公司的 HDL 系列，常用于測(cè)距、測(cè)速和三維成像。

據(jù)粗略統(tǒng)計(jì)，目前共有80-100家公司從事與激光雷達(dá)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)。而各自動(dòng)駕駛公司又不愿意把雞蛋放在同一個(gè)籃子里，都選擇了好幾個(gè)激光雷達(dá)廠商作為合資伙伴；甚至，在同一臺(tái)測(cè)試車輛上將不同廠家激光雷達(dá)混用也不是新鮮事。

毫米波雷達(dá)工作在毫米波波段，頻率在 30-300GHz 之間。具有體積小、質(zhì)量輕、分辨率高、抗干擾能力強(qiáng)且便于安裝的特點(diǎn)，能夠精確測(cè)量目標(biāo)的相對(duì)距離和相對(duì)速度。但是由于毫米波是重要的雷達(dá)頻段，在很多場(chǎng)合會(huì)受到干擾。

按照測(cè)距原理，可以將毫米波雷達(dá)分為兩類：1）脈沖式毫米波雷達(dá)，其基本原理與激光雷達(dá)相似，由于探測(cè)技術(shù)復(fù)雜、成本較高，很少用于無人駕駛；2）調(diào)頻連續(xù)式毫米波雷達(dá)，具有穿透力強(qiáng)、精度高、穩(wěn)定性高、抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，能夠在雨雪等惡劣條件下正常工作，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、成本低廉，容易實(shí)現(xiàn)近距離探測(cè)。

超聲波雷達(dá)工作在機(jī)械波波段，工作頻率在 20KHz 以上。超聲波雷達(dá)多用于測(cè)距，如下圖所示，其基本原理是通過測(cè)量超聲波發(fā)射脈沖和接收脈沖的時(shí)間差，結(jié)合空氣中超聲波的傳輸速度計(jì)算相對(duì)距離。超聲波測(cè)距的優(yōu)勢(shì)主要有四點(diǎn)：對(duì)惡劣天氣不敏感，穿透性強(qiáng)、衰減小；對(duì)光照和色彩不敏感，可用于識(shí)別透明和漫反射性差的物體；對(duì)外界電磁場(chǎng)不敏感，適用于存在電磁干擾的環(huán)境；原理簡(jiǎn)單、制作方便、成本較低，容易進(jìn)行市場(chǎng)推廣。但是超聲波雷達(dá)也存在很大的不足，測(cè)距速度無法與光電測(cè)距和毫米波雷達(dá)測(cè)距相比，而且無法測(cè)量方位，應(yīng)用領(lǐng)域受限。

雷達(dá)傳感器對(duì)目標(biāo)信息的感知來源于自身發(fā)送的電磁波。相比被動(dòng)傳感器而言，雷達(dá)受外界環(huán)境影響小，獲取的深度信息可靠性高，
測(cè)距范圍和視角大、準(zhǔn)確度高。另外，雷達(dá)每幀接收的點(diǎn)云數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于攝像頭記錄的圖像信息，更能滿足無人駕駛對(duì)實(shí)時(shí)性的需求。

無人駕駛感知過程中，毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)的主要作用即為測(cè)距和測(cè)速，目前在盲點(diǎn)探測(cè)、自適應(yīng)巡航、前/后方碰撞預(yù)警等技術(shù)中應(yīng)用較為廣泛。除了距離和速度，激光雷達(dá)還能夠較為準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)的形狀、深度等信息。隨著激光雷達(dá)性能的提高，相應(yīng)的激光雷達(dá)感知技術(shù)也在不斷發(fā)展。目前常用的感知技術(shù)主要有：障礙物檢測(cè)與跟蹤、路面檢測(cè)、三維重建等。

目前大部分無人駕駛車輛僅依靠視覺感知和雷達(dá)感知，已經(jīng)能夠完成絕大多數(shù)交通環(huán)境感知任務(wù)，因此往往忽略了聽覺感知，很多無人駕駛車輛甚至是“聾子”。然而在人類駕駛員開車時(shí)，交通環(huán)境中有許多聲音也會(huì)攜帶重要信息，例如喇叭、警笛等，這些信息能夠幫助駕駛員做出即時(shí)反應(yīng)，包括改變車輛行駛速度和行駛方向等。無人駕駛車輛同樣需要對(duì)環(huán)境中的聲音有所感知并做出反應(yīng)，這些聲音一般無法通過攝像頭或雷達(dá)獲取，而是需要開發(fā)車輛的“耳朵”，讓聽覺傳感感知系統(tǒng)能夠真正發(fā)揮作用。

四、定位及導(dǎo)航技術(shù)

無人駕駛的基礎(chǔ)是自主導(dǎo)航，不僅需要獲取車輛與外界環(huán)境的相對(duì)位置關(guān)系，還需要通過車身狀態(tài)感知確定車輛的絕對(duì)位置，因此定位與導(dǎo)航也是環(huán)境感知的關(guān)鍵技術(shù)之一。

無人駕駛車輛的位置數(shù)據(jù)不可能脫離感知態(tài)勢(shì)的基準(zhǔn)（常說的坐標(biāo)系）而獨(dú)立存在，不同的基準(zhǔn)對(duì)應(yīng)的車輛定位表現(xiàn)結(jié)果有很大差異。目前在無人駕駛中常用的基準(zhǔn)包括：大地坐標(biāo)系（WGS-84/ CGCS2000）、攝像機(jī)坐標(biāo)系、圖像坐標(biāo)系、雷達(dá)坐標(biāo)系、駕駛員認(rèn)知坐標(biāo)系等。選定基準(zhǔn)之后，將車身姿態(tài)、周邊環(huán)境和地圖等信息都進(jìn)行映 射并標(biāo)注，生成基于這些坐標(biāo)系的一張或多張圖上。在這些圖中，基于駕駛員認(rèn)知坐標(biāo)系的駕駛態(tài)勢(shì)圖能夠更好地體現(xiàn)選擇注意性，可以與車輛實(shí)現(xiàn)同步移動(dòng)。

衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)都由空間段（導(dǎo)航衛(wèi)星）、地面段（地面觀測(cè)站）
和用戶段（信號(hào)接收機(jī)）三個(gè)獨(dú)立部分組成，如圖所示。衛(wèi)星導(dǎo)航的基本原理是測(cè)量已知位置的衛(wèi)星到用戶接收機(jī)之間的距離，并綜合多顆衛(wèi)星的數(shù)據(jù)計(jì)算出用戶所在地理位置信息。

目前主要有GPS、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、GLONASS 和 GALILEO四大全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，我國(guó)常用的為 GPS 和北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)。

GPS 是由美國(guó)國(guó)防部研制的全球首個(gè)定位導(dǎo)航服務(wù)系統(tǒng)，空間段由平均分布在 6 個(gè)軌道面上的 24 顆導(dǎo)航衛(wèi)星組成，采用 WGS-84 坐標(biāo)系；北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)是中國(guó)自主研發(fā)、獨(dú)立運(yùn)行的全球衛(wèi)星定位與通信系統(tǒng)，是繼美國(guó)的 GPS、俄羅斯的 GLONASS 之后第三個(gè)成熟的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，空間段包括 5 顆靜止軌道衛(wèi)星和 30 顆非靜止軌道衛(wèi)星， 采用我國(guó)獨(dú)自建立使用的 CGCS 2000 坐標(biāo)系。這兩種導(dǎo)航系統(tǒng)都可在全球范圍內(nèi)全天候、全天時(shí)為用戶提供高精度、高可靠的定位、導(dǎo)航和授時(shí)服務(wù)，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)擁有更多的地球同步軌道衛(wèi)星，還兼具短報(bào)文通信能力。

衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)按照定位方式分為單點(diǎn)定位技術(shù)和相對(duì)定位技術(shù)：單點(diǎn)定位是根據(jù)單獨(dú)一臺(tái)信號(hào)接收機(jī)的觀測(cè)數(shù)據(jù)確定用戶絕對(duì)位置的方式，容易受到系統(tǒng)性偏差的影響；相對(duì)定位是利用兩臺(tái)以上接收機(jī)的觀測(cè)數(shù)據(jù)來計(jì)算觀測(cè)點(diǎn)相對(duì)位置的方法，定位精度較高。相對(duì)定位又分為靜態(tài)定位和動(dòng)態(tài)定位兩種類型，其中實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位 RTK 技術(shù)是一種新的常用的衛(wèi)星定位測(cè)量方法。

RTK 是一種基于載波相位觀測(cè)值的定位技術(shù)，利用了參考站和移動(dòng)站之間觀測(cè)誤差的空間相關(guān)性。與以前的靜態(tài)定位和動(dòng)態(tài)定位不同，RTK 無需事后結(jié)算即可在野外實(shí)時(shí)得到厘米級(jí)的定位精度，成為衛(wèi)星定位應(yīng)用的重大里程碑。RTK
屬于廣域定位技術(shù)，對(duì)天氣狀況和周邊障礙物不敏感，但還是存在幾點(diǎn)問題：1）初始化時(shí)間較長(zhǎng)，主要受到衛(wèi)星數(shù)、電離層、多路徑等綜合影響；2）工作距離短，基站覆蓋范圍一般不超過 15km；3）對(duì)衛(wèi)星數(shù)量需求較高，在 6 顆以上衛(wèi)星時(shí)作業(yè)較為可靠；4）存在信號(hào)失鎖，衛(wèi)星信號(hào)常常在隧道、高樓等嚴(yán)重遮擋的環(huán)境下失效。這些技術(shù)缺陷限制了
RTK 技術(shù)的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò) RTK（又稱 COS）應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)絡(luò) RTK 是由多個(gè)基站組成的網(wǎng)絡(luò)，通過將數(shù)據(jù)統(tǒng)一傳送至網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器，并由服務(wù)器根據(jù)移動(dòng)站和網(wǎng)絡(luò)中基站的位置關(guān)系從最近的基站發(fā)送數(shù)據(jù)，或者在移動(dòng)站附近虛擬出基站信息進(jìn)行差分解算，從而提高移動(dòng)站與基準(zhǔn)站的誤差相關(guān)性，獲得高精度的定位結(jié)果。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱慣導(dǎo)）由陀螺儀和加速度計(jì)構(gòu)成，通過測(cè)量
運(yùn)動(dòng)載體的加速度和角速率數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間進(jìn)行積分運(yùn)算，從而得到速度、位置、姿態(tài)和航向。慣導(dǎo)以牛頓力學(xué)定律為基礎(chǔ)，工作原理是根據(jù)陀螺儀的輸出建立導(dǎo)航坐標(biāo)系并給出航向和姿態(tài)角，再根據(jù)加速度計(jì)的輸出解算運(yùn)動(dòng)載體，實(shí)現(xiàn)慣性參考系到導(dǎo)航坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。慣導(dǎo)屬于推算導(dǎo)航方式，即在已知基準(zhǔn)點(diǎn)位置的前提下根據(jù)連續(xù)觀測(cè)推算出下一點(diǎn)的位置，因而可連續(xù)測(cè)出運(yùn)動(dòng)載體的當(dāng)前位置。

慣性導(dǎo)航系統(tǒng)能夠提供包括水平姿態(tài)、方位、速度、位置、角速度和加速度等的全面的導(dǎo)航信息，而且數(shù)據(jù)更新率高、連續(xù)性好、噪點(diǎn)低、短期精度和穩(wěn)定性高。由于慣導(dǎo)是一種不依賴于外部信息、也不向外輻射能量的自主式導(dǎo)航系統(tǒng)，它不受外界電磁干擾的影響，具有全天候、全時(shí)段、全地域的工作特性。

由于導(dǎo)航信息是根據(jù)積分計(jì)算所得，慣導(dǎo)也存在其固有缺陷：定位誤差會(huì)隨時(shí)間而增大，數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期精度較低，而且無法獲取時(shí)間信息。另外，慣導(dǎo)在每次使用之前需要較長(zhǎng)時(shí)間的初始化，在無人駕駛過程中如果出現(xiàn)斷電等突發(fā)狀況，往往需要重新初始化。交通環(huán)境復(fù)雜多變，單一的導(dǎo)航系統(tǒng)往往會(huì)受限于自身的不足而無法確保精準(zhǔn)定位和導(dǎo)航，因此當(dāng)前的無人駕駛車輛大多采用GPS/BDS + INS 的組合導(dǎo)航方式。

姿態(tài)和狀態(tài)感知無人駕駛車輛環(huán)境感知系統(tǒng)對(duì)車體的感知包括兩部分：車身姿態(tài)感知和車身狀態(tài)感知。姿態(tài)感知和狀態(tài)感知對(duì)應(yīng)的車輛信息不同，信息來源也有所差異。

無人駕駛對(duì)定位導(dǎo)航系統(tǒng)的性能有一定的要求，需要通過測(cè)試得到性能指標(biāo)數(shù)值作為衡量依據(jù)。測(cè)試指標(biāo)一般包括：1）首次定位時(shí)間，用于測(cè)試接收終端搜索信號(hào)的速度；2）定位測(cè)速精度，一般包括水平和高程定位精度；3）失鎖重捕時(shí)間，能夠反應(yīng)接收終端在信號(hào)失鎖后恢復(fù)定位的快慢；4）跟蹤靈敏度，主要評(píng)估定位狀態(tài)下接收機(jī)維持定位精度所需的最小信號(hào)功率；5）捕獲靈敏度，代表了失鎖狀態(tài)下接收機(jī)捕獲弱信號(hào)的能力。

實(shí)際駕駛時(shí)，車輛在不同場(chǎng)景下對(duì)導(dǎo)航系統(tǒng)的定位性能需求不同，
例如，正常環(huán)境下需要關(guān)注的指標(biāo)為跟蹤靈敏度，但是在隧道等信號(hào)遮擋嚴(yán)重的環(huán)境中更需要關(guān)注捕獲靈敏度。因此導(dǎo)航系統(tǒng)的性能測(cè)試一般會(huì)有針對(duì)性地設(shè)置特定場(chǎng)景。

數(shù)字地圖是以數(shù)字形式將紙質(zhì)地圖的要素存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)上，并可以顯示在電子屏幕上的地圖。數(shù)字地圖能夠表示遠(yuǎn)大于紙質(zhì)地圖的信息量，可以進(jìn)行任意比例、任意范圍的繪圖輸出，而且地圖上的內(nèi)容易于修改、組合和拼接。數(shù)字地圖主要有六個(gè)特點(diǎn)：1）快速存取和顯示；2）可以動(dòng)畫形式呈現(xiàn)；3）地圖要素可分層顯示；4）圖上的長(zhǎng)度、角度、面積等要素可自動(dòng)測(cè)量；5）可進(jìn)行傳輸；6）利用 VR（Virtual Reality，虛擬現(xiàn)實(shí)）技術(shù)可將地圖立體化、動(dòng)態(tài)化。

五、V2X網(wǎng)聯(lián)通信技術(shù)

近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”等新技術(shù)的興起，智能交通系統(tǒng)（ITS，Intelligent Transport System）在智能網(wǎng)聯(lián)、車聯(lián)網(wǎng)方面也有了長(zhǎng)足發(fā)展。作為 ITS 的重要載體，無人駕駛汽車不再是孤立的個(gè)體，僅關(guān)注車輛與周邊道路環(huán)境已無法滿足安全、高效、節(jié)能、行駛的更高要求，需要進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)車輛與外部節(jié)點(diǎn)間的信息共享和控制協(xié)同，V2X 網(wǎng)聯(lián)通信技術(shù)將成為未來無人駕駛發(fā)展的重要技術(shù)支撐。

V2X 網(wǎng)聯(lián)是基于物聯(lián)網(wǎng)，運(yùn)用 D2D（Device to Device，終端直通）以及信息通信等技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛與外界互聯(lián)的無線通信技術(shù)。歐美
和日本較早展開 V2X 網(wǎng)聯(lián)技術(shù)研究，美國(guó)在
2010 年頒布了以 IEEE802.11P 作為底層通信協(xié)議和 IEEE 1609 系列規(guī)范作為高層通信協(xié)議的 V2X 網(wǎng)聯(lián)通信標(biāo)準(zhǔn)。與之相比，V2X 在我國(guó)發(fā)展相對(duì)較晚，2015 年才開始相應(yīng)研究；2016 年國(guó)家無線電委員會(huì)確定了我國(guó)的 V2X 專用頻譜；同年 6 月，V2X 技術(shù)測(cè)試作為第一家“國(guó)家智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點(diǎn)示范區(qū)”及封閉測(cè)試區(qū)的重點(diǎn)布置場(chǎng)景之一；2017 年 9 月 19 日，
我國(guó)首部 V2X 應(yīng)用層團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《合作式智能交通系統(tǒng)車用通信系統(tǒng)應(yīng)用層及應(yīng)用數(shù)據(jù)交互標(biāo)準(zhǔn)》正式發(fā)布。

無人駕駛對(duì)V2X 網(wǎng)聯(lián)通信提出了以下幾點(diǎn)技術(shù)要求：網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)間短、傳輸時(shí)延低、傳輸可靠性高、干擾性低、信息安全性高、頻譜可再利用。另外，還需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，這就要求 V2X 技術(shù)可以合理借助各類感知傳感器，并從獲取的數(shù)據(jù)中探索規(guī)律進(jìn)行有效表示。

V2X 技術(shù)的實(shí)現(xiàn)一般基于 RFID、拍照設(shè)備、車載傳感器等硬件平臺(tái)。V2X 網(wǎng)聯(lián)通信產(chǎn)業(yè)分為 DSRC （ Dedicated Short Range Communication，專用短程協(xié)議）和 LTE-V2X 兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)陣營(yíng)：DSRC 的設(shè)備組成包括車載單元(OBU，On Board Unit)、路邊單元（RSU，Road Side Unit）、控制中心等。1999 年，美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)專門分配了無線頻率 5.9GHz 頻段內(nèi) 75MHz 頻譜，作為智能交通系統(tǒng)中 DSRC 的專屬頻譜。作為以 IEEE802.11p 為基礎(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)，DSRC 可以在數(shù)百米的特定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)高速移動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和雙向通信。DSRC 的優(yōu)勢(shì)在于技術(shù)成熟可靠，能夠保證低時(shí)延和安全可靠性，因此依然是當(dāng)下市場(chǎng)主流的
V2X 標(biāo)準(zhǔn)。

DSRC 能夠支持的最高車速為 200km/h，數(shù)據(jù)傳輸速率一般為12Mbps，反應(yīng)時(shí)間為 100ms 以內(nèi)，低時(shí)延達(dá)到 20ms。另外也存在一些不足，包括覆蓋范圍小、傳輸速率低、易受到建筑物遮擋、處理大 量數(shù)據(jù)較慢、建設(shè)成本較高等。目前，DSRC 在不停車收費(fèi)（ETC 系統(tǒng)）、車隊(duì)管理、出入控制、信息服務(wù)等領(lǐng)域已經(jīng)有廣泛應(yīng)用。

LTE-V2X 基于現(xiàn)有蜂窩移動(dòng)通信支持（3G/4G），擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)。相比 DSRC，LTE-V2X 的起步較晚：2015 年初，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織 3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴計(jì)劃）
啟動(dòng)了 LTE-V2X 的業(yè)務(wù)需求研究工作，明確了對(duì) LTE-V2X 在時(shí)延、覆蓋范圍、可靠性、安全性等方面的要求;2016 年 9 月完成了
LTE-V2X 第一階段標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)先實(shí)現(xiàn)了基于 D2D 的
V2V 標(biāo)準(zhǔn)化。

中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（CCSA）已經(jīng)針對(duì) LTE-V2X 先后開展了需求與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、無線空口技術(shù)和頻譜需求等項(xiàng)目的研究工作，工信部、發(fā)改委和科技部等政府部門和高通、華為等公司也在大力推動(dòng) LTE-V2X 技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

LTE-V2X 技術(shù)按照通信方式分為集中式（LTE-V-Cell）和分布式（LTE-V-Direct）兩種，如圖 2-6 所示。LTE-V-Cell 以基站為分布中心，需要現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)的支持，具有帶寬大、覆蓋廣的通信特點(diǎn)，能 免實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離通信；LTE-V-Direct 獨(dú)立于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，是一種車輛與周邊環(huán)境節(jié)點(diǎn)直接通信的技術(shù)，具有低時(shí)延、高可靠的優(yōu)勢(shì)。

目前，LTE-V2X 仍在研發(fā)測(cè)試階段，但是已形成可運(yùn)營(yíng)的完整網(wǎng)絡(luò)體系，能夠在高頻段（5.9GHz）、高車速（250km/h）、高車流量的環(huán)境下提供可靠的通信能力，并且在大容量、低時(shí)延、抗干擾性以及可管理性等方面更為成熟。LTE-V2X 具有三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)：1）部署成本低， 可以重復(fù)利用既有蜂窩網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施；2）覆蓋范圍廣，可擴(kuò)展至數(shù)百米以上的非視距范圍；3）數(shù)據(jù)傳輸速率高，峰值上行 500Mbps、下行 1Gbps。對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)而言，采用 LTE-V2X 還有助于規(guī)避專利風(fēng)險(xiǎn)。

V2X 網(wǎng)聯(lián)通信集成了 V2N、V2V、V2I 和 V2P 四類關(guān)健技術(shù)：1）V2N（Vehicle to Network，車-互聯(lián)網(wǎng)），主要是通過網(wǎng)絡(luò)將車輛連接到云服務(wù)器，能夠使用云服務(wù)器上的娛樂、導(dǎo)航等功能；2）V2V（Vehicle
to Vehicle，車-車），指不同車輛之間的信息互通；3）V2I（Vehicle to
Infrastructure，車-基礎(chǔ)設(shè)施），主要包括車輛與道路、交通燈、路障等基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信，
用于獲取交通燈信號(hào)時(shí)序、路障位置等道路管理信息；4）V2P（Vehicle to Pedestrian，車-行人），指車輛與行人或非機(jī)動(dòng)車之間的交互，主要是提供安全警告。

四類技術(shù)的感知范圍不同，為無人駕駛提供的信息和能力也有所差異：

通過
V2N 技術(shù)，無人駕駛車輛可以提高收集數(shù)據(jù)的能力， 并且通過對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬和調(diào)優(yōu)，不斷提升無人駕駛體驗(yàn)效果。V2N 還可提供實(shí)時(shí)路況、獲取遠(yuǎn)程交通信息、發(fā)出交通事故警報(bào)等 ， 從而減少擁堵、提高駕駛效率。

V2V 技術(shù)有助于無人駕駛車輛獲取周邊車輛運(yùn)行信息，包括相對(duì)位置、行車環(huán)境等，為行車提供防碰撞警示提醒。V2V 還可為進(jìn)一步縮短車輛之間的安全距離提供可靠信息。

V2I 為無人駕駛提供交通信號(hào)燈狀態(tài)、交通管制信號(hào)等交通道路信息，為車輛選擇加減速時(shí)機(jī)和改變行駛路線提供依據(jù)，進(jìn)而控制道路整體通行速度，提高駕駛安全性。

V2P 技術(shù)通過向無人駕駛車輛提供周邊行人狀態(tài)信息，保證行人的安全，提高道路安全服務(wù)質(zhì)量。

總結(jié)

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