感知是無人駕駛的核心
無人駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，通過電腦實現(xiàn)無人駕駛，可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。
從技術(shù)角度講，自動駕駛又分為感知定位、規(guī)劃決策、執(zhí)行控制三個部分。要實現(xiàn)自動駕駛，除了算法創(chuàng)新、系統(tǒng)融合之外，還需要來自云平臺的支持。“感知定位是無人駕駛汽車能否上路的關(guān)鍵點。”余崇圣說，無人駕駛汽車必須要能夠識別交通信號和標志，以及其他汽車、自行車和行人，必須能感知前方物體的距離和速度，以便作出對應(yīng)反應(yīng)。
目前，無人駕駛汽車主要通過攝像頭(長距攝像頭、環(huán)繞攝像頭和立體攝像頭)和雷達(超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達)實現(xiàn)感知的。但是不同的傳感器各有利弊。
余崇圣指出，現(xiàn)階段應(yīng)用較多的毫米波雷達，穿透力強，成本較低，但探測距離受到頻段損耗的直接制約，并且對周邊所有障礙物無法進行精準的建模。激光雷達的優(yōu)勢在于其探測范圍更廣，探測精度更高，綜合能力高，但價格不占優(yōu)。
預(yù)判能力還待發(fā)展
無人駕駛汽車上路對軟件、硬件的穩(wěn)定性和契合程度提出了近乎嚴苛的要求。由于汽車駕駛過程中的場景復(fù)雜、多變，加上交通容量難以預(yù)估，稍有差錯就可能付出生命的代價，所以在無人駕駛中，正確的預(yù)判及操作顯得尤為重要。
而預(yù)判顯然來自于感知數(shù)據(jù)采集，以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。余崇圣說，無人駕駛汽車的數(shù)據(jù)采集很大部分依靠傳感器。傳感器將采集的數(shù)據(jù)回傳，經(jīng)過不斷地收集、分析數(shù)據(jù)，讓無人駕駛汽車遇到突發(fā)情況時，在盡可能短的時間內(nèi)做出反應(yīng)。
“可目前來看，數(shù)據(jù)采集還不足，也影響到了預(yù)判。”他表示，機器視覺還需要提升計算能力和感知能力，以確保采集的數(shù)據(jù)準確，同時，準確且大量的數(shù)據(jù)也指導(dǎo)無人駕駛汽車做出正確的預(yù)判。
除了技術(shù)瓶頸之外，大家也在擔(dān)心無人駕駛汽車上路的法律問題。余崇圣認為，雖然當(dāng)前的法律法規(guī)還不健全，對自動駕駛的管控還未解決。“現(xiàn)在世界各國均出臺了一系列法律法規(guī)，可以肯定的是，未來在車企、交通部門等多方面的產(chǎn)業(yè)支撐和政策配合下，法律問題不會是無人駕駛汽車上路的最大阻礙。”
