環(huán)境信息處理在無人駕駛中的發(fā)展與應用

摘要：隨著駕駛安全性需求的不斷增加以及智能自動化技術(shù)的不斷發(fā)展，無人駕駛相關(guān)產(chǎn)業(yè)受到越來越多的關(guān)注。環(huán)境信息的感知及處理作為無人駕駛的關(guān)鍵信息輸入影響著車輛后續(xù)軌跡預測、路徑規(guī)劃以及運動控制等駕駛?cè)蝿?，是決定駕駛安全性及有效性的重要一環(huán)。本文介紹了環(huán)境信息處理在無人駕駛技術(shù)中的發(fā)展及應用，并且進一步探討了未來無人駕駛技術(shù)中環(huán)境信息應用的可能發(fā)展方向。

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引言

隨著硬件精度的不斷提高、控制器計算能力的不斷提升以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，智能駕駛、無人汽車等概念廣受關(guān)注，無人駕駛技術(shù)研究不斷深入，其應用落地也越來越成為可能。由于無人駕駛車輛具有提升駕駛安全性、乘車舒適性以及減少交通事故等特點，因此，近年來無人駕駛技術(shù)已成為自動化智能發(fā)展中備受關(guān)注的方向之一。

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無人駕駛發(fā)展現(xiàn)狀

無人駕駛技術(shù)的落地與應用已成為國際公認的未來發(fā)展方向和關(guān)注焦點之一，美、歐、日、中等國家都將駕駛自動化技術(shù)作為交通領域的重點發(fā)展方向，并從國家層面進行戰(zhàn)略布局。德國在2017年發(fā)布的《道路交通法第八修正案》中規(guī)定在特定時間和條件下，高度或全自動化駕駛系統(tǒng)可以接管駕駛?cè)藢ζ嚨目刂疲⒃?021年發(fā)布的《自動駕駛法》中提出允許被頒發(fā)運營許可證的自主駕駛功能操作機動車在主管部門根據(jù)國土法批準的特定操作范圍內(nèi)使用以及參與公共道路交通；日本在2021年發(fā)布的《面向?qū)崿F(xiàn)和普及自動駕駛的措施報告與方針》中提出，到2025年在混合其他交通元素的空間中部署L4級自動駕駛車輛；美國在2021年發(fā)布的《自動駕駛汽車綜合計劃》中提出優(yōu)化交通監(jiān)管環(huán)境，簡化自動駕駛技術(shù)推行的行政豁免程序，修改現(xiàn)有法規(guī)支持創(chuàng)新并籌建適合自動駕駛的交通環(huán)境。近些年，我國也在不斷推行無人駕駛相關(guān)政策，在2020年發(fā)布的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》中提出：到2025年實現(xiàn)有條件自動駕駛的智能汽車達到規(guī)?；a(chǎn)，實現(xiàn)高度自動駕駛的智能汽車在特定環(huán)境下的市場化應用，并在2021年發(fā)布的《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設指南》中提出了對智能交通、車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛等的進一步要求。國內(nèi)外很多企業(yè)及高校同樣積極關(guān)注和支持無人駕駛技術(shù)的發(fā)展，并在無人駕駛方向投入了大量研究。2015年谷歌提交至機動車輛管理局的報告中顯示，其無人駕駛車輛在自動模式下已完成130萬余英里的行程；同年，百度無人車完成首次路測，實現(xiàn)國內(nèi)混合路況下的全自動駕駛。除了企業(yè)的研究投入，自2005年DARPA開啟無人車挑戰(zhàn)賽的先河以來，諸多自動駕駛汽車挑戰(zhàn)賽也在不斷推進這一領域的發(fā)展：歐洲陸基機器人競賽（ELROB）自2006年舉辦至今，促進了無人駕駛數(shù)據(jù)采集與導航?jīng)Q策等多方面的發(fā)展；VisLab洲際無人車挑戰(zhàn)賽，對無人車在不同環(huán)境下的適應性提出了更高的要求；歐盟于2011年和2016年舉行的協(xié)同駕駛挑戰(zhàn)賽（GCDC），通過道路上車間通訊提升了駕駛安全性并緩解了交通擁堵問題。此外，近年來越來越多的科技企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)巨頭進入無人駕駛行業(yè)，并與傳統(tǒng)車企、應用場景方開展戰(zhàn)略合作，加速無人駕駛技術(shù)的迭代與應用落地。2020年傳統(tǒng)車企持續(xù)布局智能網(wǎng)聯(lián)與車路協(xié)同，逐步構(gòu)建無人駕駛生態(tài)圈；同年，互聯(lián)網(wǎng)與出行企業(yè)開展智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)應用，發(fā)展云端業(yè)務，百度Apollo、小馬智行等開啟商業(yè)化試點服務；此外，一些自動駕駛科技公司如Waymo、文遠智行等開始與傳統(tǒng)車企展開合作，加速無人駕駛的技術(shù)落地與量產(chǎn)；小米、華為、微軟、字節(jié)跳動等科技大廠也于2021年起逐步進入無人駕駛領域開啟大廠造車模式。截至2023年，國內(nèi)多個低速無人駕駛項目已進入常態(tài)化運營模式，且在此基礎上，僅今年上半年全國各級各部門就公示了近30條無人駕駛產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策，以全方位推動無人駕駛應用落地，為無人駕駛行業(yè)的發(fā)展提供了明確的發(fā)展方向與生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)境。

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無人駕駛的設計架構(gòu)

無人駕駛技術(shù)通過內(nèi)外部傳感器采集外部環(huán)境信息與車輛內(nèi)部數(shù)據(jù)，隨后計算設備處理融合數(shù)據(jù)信息傳遞至規(guī)劃系統(tǒng)，并根據(jù)輸出信息執(zhí)行運動控制具體內(nèi)容，以此完成感知、決策、執(zhí)行全部流程，達到車輛自主控制的目的?；诖?，無人駕駛系統(tǒng)架構(gòu)可以概述為感知、規(guī)劃、控制三個單元，如圖1所示，其中感知單元收集并分析處理環(huán)境信息，規(guī)劃單元針對環(huán)境信息進行進一步的任務規(guī)劃以及行為決策，控制單元在此基礎上執(zhí)行最終無人駕駛行為并與交通環(huán)境進行實際交互。圖1無人駕駛系統(tǒng)架構(gòu)感知單元具有無人駕駛系統(tǒng)從環(huán)境中收集并提取相關(guān)知識的能力。感知單元以多種傳感器數(shù)據(jù)與地圖信息數(shù)據(jù)作為輸入，經(jīng)過一系列計算處理對無人駕駛車輛周圍環(huán)境進行感知分析，其作為自動駕駛的輸入模塊為下游模塊提供豐富的交通環(huán)境信息。其中環(huán)境感知特指對于環(huán)境信息的理解能力，例如確定障礙物位置、形狀、類別、速度信息等，以及對環(huán)境的語義理解與分類，如信號燈識別、道路標記檢測、行人車輛檢測等。此外，無人駕駛車輛定位模塊也是感知單元的組成部分之一，其作用是確定無人駕駛車輛相對于環(huán)境的位置，以滿足后續(xù)車輛路徑規(guī)劃等任務需求。規(guī)劃單元負責無人駕駛車輛為了達到某一目標而做出的帶有目的性的決策行為。在無人駕駛中該目標一般指駕駛目的地，其中包含出行最終目的地以及階段性駕駛行為目的地，如交通路口、車輛匯入?yún)R出口、車輛變道超車目標位置等。規(guī)劃單元的主要任務是在優(yōu)化駕駛軌跡避免碰撞障礙物等基礎安全性需求之上，進一步達到優(yōu)化乘客乘車舒適性、提升交通流效率等高級駕駛目標。這就要求無人駕駛車輛可以實時檢測周圍交通環(huán)境，并高效完成環(huán)境信息處理任務以滿足無人駕駛車輛與交通環(huán)境中的障礙物以及其他交通參與者的實時交互需求?？刂茊卧哂袔椭鸁o人駕駛車輛精準執(zhí)行系統(tǒng)規(guī)劃軌跡及動作的能力，從而最終完成無人駕駛?cè)蝿?。控制單元主要應用傳統(tǒng)自動化控制相關(guān)方法，將無人駕駛車輛操控系統(tǒng)與規(guī)劃單元的輸出相連接，并依據(jù)規(guī)劃單元發(fā)出的總線指令精準控制車輛的加速、制動、轉(zhuǎn)向等行為，以實現(xiàn)車輛的自主駕駛?？刂茊卧鳛闊o人駕駛技術(shù)的最底層模塊，其運動控制的實現(xiàn)依賴于對復雜的交通環(huán)境信息（例如交通路面信息、道路曲率等）的準確捕捉與分析。由此可見，環(huán)境信息處理是無人駕駛技術(shù)應用落地的基礎，對于無人駕駛系統(tǒng)各個單元都有決定性意義。4

環(huán)境信息處理關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展

4.1環(huán)境感知傳感器及其應用為了保證無人駕駛車輛安全高效地進行交通活動，車輛配備了多種類的環(huán)境感知傳感器用以滿足對環(huán)境信息的實時捕捉及響應處理需求。常見無人駕駛車輛感知傳感器包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達傳感器等，如圖2所示。圖2常見無人駕駛車輛感知傳感器激光雷達具有實時感知以及高分辨率建圖功能，其感知范圍可達數(shù)十米至數(shù)百米，感知角度范圍基于不同的硬件結(jié)構(gòu)，可以達到25度至150度（固態(tài)式及混合固態(tài)式）或25度至360度（機械式）。通常情況下，機械式激光雷達傳感器被安裝在無人駕駛車輛頂部，以保證全方位無遮擋進行周圍交通環(huán)境的檢測以及定位建圖；固態(tài)式或混合固態(tài)式傳感器多被配置在車輛的前部，以保證車輛行駛方向的交通安全。激光雷達傳感器具有較好的魯棒性，在光照條件較差、能見度較低的交通環(huán)境中依然可以保持較高感知精確度。攝像頭傳感器是無人駕駛技術(shù)中最常使用的外部感知傳感器之一。得益于其直觀的環(huán)境數(shù)據(jù)采集特性以及相對低廉的價格，攝像頭傳感器多用來檢測百米級距離的障礙物、分辨環(huán)境信號數(shù)據(jù)等，在目標檢測、環(huán)境分割等無人駕駛功能模塊中均有重要應用。無人駕駛配置的攝像頭傳感器多被安裝在車輛的前擋風玻璃與車輛后視鏡之間，以監(jiān)測車行前方較遠距離障礙物，實現(xiàn)碰撞提醒、信號燈檢測等功能；或被安裝在車輛周圍，如左右后視鏡、保險杠等位置，以提供環(huán)境全景檢測，為自動泊車等低速駕駛功能提供環(huán)境數(shù)據(jù)。除了普通單目攝像頭傳感器外，其他具有特殊功能的攝像頭傳感器在無人駕駛中也有較多應用，如雙目攝像頭傳感器，用以引入距離信息，可以實現(xiàn)20至30米內(nèi)的距離測量，低廉的價格使得其在一定程度上成為激光雷達傳感器的替代選擇；紅外攝像頭傳感器常在光照環(huán)境較差、環(huán)境可見度較低的場景中應用，以達到對于駕駛方向障礙物的檢測。毫米波雷達傳感器是最早應用于無人駕駛研究中的外部感知傳感器，常應用于距離測量以及相對速度檢測模塊。依據(jù)傳感器測量范圍及精度可以將毫米波雷達傳感器分類為長距離檢測傳感器、中距離檢測傳感器以及近距離檢測傳感器。長距離檢測傳感器多被安裝在車輛的保險杠中間，其最遠測量距離可以達到200米，以保證車輛在高速行駛的過程中對駕駛方向上障礙物的實時檢測和車輛碰撞提醒。中距離檢測傳感器的檢測范圍為百米級內(nèi)，一般對稱安裝在車燈位置下方，主要應用在車輛較低速行駛場景中，完成如高密度城市交通環(huán)境中的行人及障礙物檢測等任務。近距離檢測傳感器檢測范圍在米至十米級別，相較于前兩種毫米波雷達，近距離毫米波雷達具有相對更大的檢測角度范圍，其一般被安裝在車輛保險杠兩端以及車身側(cè)方，以用于自動泊車等駕駛場景中避免車輛與障礙物的碰撞。毫米波雷達傳感器具有價格低廉、對環(huán)境魯棒性較好等優(yōu)點。超聲波雷達傳感器一般應用在近距離障礙物檢測任務中，其感知范圍在十米以內(nèi)，因此其應用場景主要是低速泊車環(huán)境。此外，得益于其低廉的價格優(yōu)勢，無人駕駛汽車中常在車身周圍配備較多的超聲波雷達傳感器以減少環(huán)境檢測死角。但受限于超聲波傳感器單一的檢測角度以及相對較長的反應時間，其較少被單獨應用在某一無人駕駛模塊中，需要與其他無人駕駛外部感知傳感器配合使用。4.2環(huán)境信息構(gòu)建及地圖信息無人駕駛單車上的外部傳感器信息采集及融合系統(tǒng)受限于傳感器物理精度特性以及駕駛當天天氣環(huán)境影響，無法完整、實時、高清地感知交通道路實況以及道路環(huán)境特點，因此對于環(huán)境信息的超視距先驗感知以及基于高精度數(shù)據(jù)的地圖信息構(gòu)建在無人駕駛技術(shù)中變得尤為重要。高精地圖是除無人駕駛車輛自身傳感器感知數(shù)據(jù)外另一種服務于無人駕駛技術(shù)的環(huán)境信息數(shù)據(jù)來源。其利用多種高精度傳感器對交通道路信息進行厘米級數(shù)據(jù)采集以及特征融合，隨后對交通元素進行分類提取，將不同元素進行矢量化構(gòu)建并存儲封裝為離線數(shù)據(jù)以支撐其他模塊需求。高精地圖信息的引入有利于拓展無人駕駛車輛傳感器檢測精度邊界，并提供了豐富的環(huán)境語義信息，從而減少了無人駕駛車輛控制器實時數(shù)據(jù)處理壓力，是無人駕駛的核心組成部分之一。相較于傳統(tǒng)導航地圖，高精地圖數(shù)據(jù)具有高精度、高動態(tài)、多維度等特點。其中高精度是指地圖定位精度更高，得益于高精地圖采集車種類豐富且配置性能高的外部感知傳感器，高精度地圖能達到厘米量級的精度，為無人駕駛車輛行駛提供了更高的安全保障；高動態(tài)是指高精地圖具有更好的實時性，由于交通環(huán)境、道路信息的復雜多變，高精地圖需要具有更高的更新頻率，及時對無人駕駛車行環(huán)境中的變化進行迭代更新，以保證無人駕駛車輛能夠應對交通環(huán)境中的道路變化并為其他突發(fā)情況做準備；多維度是指高精地圖包含數(shù)據(jù)更加豐富，擁有更多信息圖層，相較于其他地圖類型僅能提供一般道路級別數(shù)據(jù)，高精度地圖對路網(wǎng)進行了厘米級精度的描述，比如車道相關(guān)屬性（如車道線類型、車道寬度、車道中心線等），甚至包含了道路隔離帶位置、材質(zhì)等其他道路環(huán)境信息。圖3地圖信息類型及發(fā)展雖然高精地圖具有信息豐富、可靠性高等特點，但其冗余的環(huán)境信息同樣會給無人駕駛實時處理帶來較大的計算挑戰(zhàn)。因此，“重感知、輕地圖”的去高精化也是當下無人駕駛技術(shù)的一個發(fā)展方向?；跓o人駕駛車輛自身配置的傳感器，一些無人駕駛解決方案僅需要輔助以精度較低的地圖信息即可實現(xiàn)無人駕駛?cè)蝿招枨?。常見低精度地圖類型包括占位柵格地圖、拓撲地圖等。占位柵格圖使用幾何結(jié)構(gòu)將地圖道路信息分割為大小一致的單元格，然后基于道路單元格構(gòu)建占用網(wǎng)格，在無人駕駛車輛周圍生成網(wǎng)格信息并將交互障礙物信息附加在網(wǎng)格上，隨后以網(wǎng)格單元為最小單位進行軌跡規(guī)劃預測。拓撲地圖則僅僅保留地圖內(nèi)不會發(fā)生變化的拓撲信息，例如道路分岔口、相鄰可變車道等，為無人駕駛車輛行駛提供基本道路信息。地圖信息類型及發(fā)展變化如圖3所示。

4.3端到端感知處理及無人駕駛技術(shù)隨著算力的不斷增加以及AI技術(shù)的不斷發(fā)展，端到端技術(shù)應用在無人駕駛領域越來越成為可能。目前的自動駕駛技術(shù)被分割成多個串行模塊并進一步被細分為目標檢測、場景分割、在線建圖、軌跡預測等一系列駕駛子任務，但隨之而來就面臨著多任務誤差累積、任務協(xié)調(diào)分配等問題。端到端無人駕駛技術(shù)通過采集環(huán)境信息數(shù)據(jù)和車輛狀態(tài)信息直接輸出車輛控制信號，減少了中間環(huán)節(jié)的其他任務設計，具有簡潔高效、避免累積任務誤差等優(yōu)勢。傳統(tǒng)無人駕駛模型與端到端無人駕駛模型結(jié)構(gòu)比較如圖4所示。圖4無人駕駛模型結(jié)構(gòu)比較最早的端到端無人駕駛嘗試可以追溯到ALVINN模型。該模型構(gòu)建了一個三層的全連接網(wǎng)絡以輸出車輛行駛方向，其輸入包括前方攝像頭數(shù)據(jù)、激光測距數(shù)據(jù)以及基于攝像頭圖像的強度反饋數(shù)據(jù)。該模型最終成功實現(xiàn)了以0.5米每秒的速度行駛通過一段400米長道路。除了早期的利用神經(jīng)網(wǎng)絡方法訓練端到端模型的嘗試，通過模仿學習直接獲取環(huán)境信息輸入到控制信號輸出的映射關(guān)系也是獲得無人駕駛端到端模型的一種可能方法；強化學習方法則通過環(huán)境交互信息學習訓練數(shù)據(jù)中的駕駛行為策略，以最大化行為獎勵，同樣可以實現(xiàn)無人駕駛端到端模型的構(gòu)建。隨著近年來設備計算能力的提升，有研究嘗試將端到端技術(shù)與大模型結(jié)合以實現(xiàn)無人駕駛需求。UniAD模型將當前無人駕駛感知、預測、決策模塊按照對最終控制單元的影響重新排序組合，并將控制單元的上游任務進行整合包裝，協(xié)調(diào)各子模塊之間的特征分配以及優(yōu)化任務，從而輸出信號對無人駕駛車輛進行最終運動控制，以完成無人駕駛需求。當然，基于端到端大模型的無人駕駛技術(shù)應用落地同樣面臨著一定困難，例如，僅使用有限的外部環(huán)境傳感器感知原始信號作為無人駕駛系統(tǒng)輸入，并直接輸出以無人駕駛軌跡或駕駛控制信號，這樣的端到端黑盒模型可解釋性弱，且其實際應用安全性也有待進一步驗證，尤其是在復雜城市道路環(huán)境場景中；由于端到端模型更多的是基于數(shù)據(jù)進行模型訓練，以模仿實際人類駕駛員的