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02 那无人驾驶是怎么实现的呢？

无人驾驶是个非常前沿的研究方向，新闻不少，但系统性介绍这门技术的书并不多，而且寥寥数本当中，大部分还都是科普性质的，缺乏理论知识层面的介绍，难以深入了解背后原理。有这方面需要的同学，我推荐《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》。

这是一本硬核的书，读完这本书，你会对无人驾驶的完整流程能够有一个清晰的了解。以下内容是我读完《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》以后，自己的理解归纳：

要实现无人驾驶，需要准备三件宝物，高精度地图、传感器和车辆控制系统。

地图一这项好理解，无人驾驶也好，有人驾驶也好，最终都是把车子从起始地开到目的地，关键就是要“认路”。过程我们都很熟悉了，需要借助地图导航。无人驾驶也同样需要地图导航，但是，无人驾驶使用的地图和我们普通的导航地图不太一样，是高精度地图。

有什么不同呢，回想一下，我们的导航地图主要是标识了各种地点，也就是地理信息，但是对于行车相关的信息，譬如交通灯、交叉路、车道规则和道路水平等等，大多是缺乏的。

高精度地图一方面对准确性要求更高，通常需要结合GPS、遥感影像等等测量仪器的结果绘制。另一方面是补充了这些行车信息，甚至对于特殊的车道还做了细致的划分，譬如路口转弯、匝道、小路，都作了分别的标识。

高精度地图需要包含这么多信息，制作成本当然很高，但无人驾驶有了高精度地图，认路就容易的多了，实时计算要求也一下下降很多。

无人驾驶的第二件宝物就是传感器。传感器应该无人驾驶在外形上的标志，现在无人驾驶的车辆，一般都会戴一顶高高的“帽子”，这顶“帽子”就是一种传感器。人类开车需要眼观六路耳听八方，无人驾驶想开车同样也需要耳目，传感器就是无人驾驶的耳目。

有人可能会不太理解，为什么有了高精度雷达还需要传感器呢？在真实环境中开车和游戏里不一样，是不能够“背板”的，行车路上会出现各种意想不到的障碍物需要实时观察，这里的障碍物不仅指狭义的路障，还包括前方出现的行人，和后方突然加速的车辆等等。

哪怕是最简单的红绿灯，我知道这里有红绿灯，那现在究竟是红灯还是绿灯，我该继续行车还是赶紧刹车呢，这都需要通过传感器观察情况。新手司机上路应该都有一个感觉，就是忙乱，要观察的东西太多，人尤如此，更遑论无人驾驶。

为了准确捕捉各种环境信息，无人驾驶使用了多种的传感器来捕捉各类环境信息，包括高清摄像头、红外传感器、激光雷达、毫米波雷达等等，能够捕捉的光信号不仅限于可见光，而且具备360度环视视觉。应该说，在环境信息捕捉方面，无人驾驶所具备的能力已经超过了人类。

最后一项是最核心的一项，也是最难的一项，就是这个车辆驾驶系统。

准确来说，车辆驾驶系统分为软件和硬件两个部分，无人驾驶的车辆首先需要对车辆进行硬件改造，这应该很好理解，你必须得让无人驾驶系统能够控制油门、刹车和方向盘，然后才能谈无人驾驶对吧。这是硬件层面的车辆驾驶系统，在软件层面，就是无人驾驶的“大脑”了。

大脑是关键，前面的地图、耳目再厉害，也得需要有个厉害的大脑才能真正用起来。具体来说就是各种各样的算法，这一部分涉及到很多具体的专业知识，可以细读《智能驾驶技术：路径规划与导航控制》，这里只提一提其中有两个的问题我觉得十分有趣。

第一个问题就是如何训练。无人驾驶依赖人工智能技术，会从各种机器学习、深度学习、深度强化学习的模型中挑选。要使用这些模型，都有一个必经环节，那就是训练，而训练是需要试错的。

读过我写的那本《机器学习算法的数学解析与Python实现》的同学都知道，训练的过程就是不断减少错误的过程，这在别的地方没有问题，但是在无人驾驶这里问题就复杂了，应该没谁希望哪天街上会突然出现一辆发了疯一样的无人驾驶汽车，就算你告诉我模型训练都有这么个过程也不行。



 

（编辑：南通站长网）

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