自動(dòng)駕駛感知技術(shù)體系解析演講人：日期:CONTENTS目錄01多傳感器融合系統(tǒng)02環(huán)境感知算法架構(gòu)03目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)04傳感器融合優(yōu)化05實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理機(jī)制06技術(shù)挑戰(zhàn)與迭代方向01多傳感器融合系統(tǒng)主流傳感器類(lèi)型（激光雷達(dá)/毫米波雷達(dá)/攝像頭）激光雷達(dá)高精度、高分辨率，可獲取物體的三維信息，但成本較高且易受天氣和光線影響。01毫米波雷達(dá)測(cè)距測(cè)速準(zhǔn)確，穿透能力強(qiáng)，但分辨率較低，難以獲取物體細(xì)節(jié)信息。02攝像頭成像效果好，可獲取豐富的顏色和紋理信息，但易受光照、遮擋和天氣等因素影響。03數(shù)據(jù)時(shí)空同步技術(shù)同步誤差校正針對(duì)因傳感器延遲、數(shù)據(jù)傳輸?shù)纫蛩貙?dǎo)致的同步誤差，進(jìn)行精確補(bǔ)償和校正。03通過(guò)標(biāo)定和校準(zhǔn)，將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系下，實(shí)現(xiàn)空間上的對(duì)齊。02空間同步時(shí)間同步通過(guò)硬件觸發(fā)或軟件時(shí)間戳對(duì)齊，確保各傳感器數(shù)據(jù)在同一時(shí)間點(diǎn)上的一致性。01異構(gòu)數(shù)據(jù)融合策略在原始數(shù)據(jù)層面進(jìn)行融合，保留盡可能多的信息，但處理復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性差。數(shù)據(jù)級(jí)融合特征級(jí)融合決策級(jí)融合從各傳感器數(shù)據(jù)中提取特征，進(jìn)行融合處理，降低了數(shù)據(jù)維度，提高了處理效率。將各傳感器獨(dú)立處理的結(jié)果進(jìn)行融合，通過(guò)一定的算法和規(guī)則進(jìn)行決策，具有更高的可靠性和靈活性。02環(huán)境感知算法架構(gòu)點(diǎn)云語(yǔ)義分割技術(shù)原理及作用點(diǎn)云語(yǔ)義分割是基于激光雷達(dá)或深度相機(jī)獲取的深度信息，對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行三維坐標(biāo)的計(jì)算和分割，以實(shí)現(xiàn)地面、障礙物、車(chē)輛等物體的識(shí)別和分類(lèi)。常見(jiàn)方法基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云語(yǔ)義分割方法，如PointNet、PointNet、3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。應(yīng)用場(chǎng)景主要用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)周?chē)h(huán)境的感知和識(shí)別，如道路檢測(cè)、障礙物識(shí)別等。優(yōu)缺點(diǎn)點(diǎn)云語(yǔ)義分割技術(shù)具有較高的精度和魯棒性，但計(jì)算量較大，對(duì)硬件要求較高。視覺(jué)SLAM實(shí)時(shí)建圖原理及作用視覺(jué)SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是通過(guò)攝像頭等視覺(jué)傳感器實(shí)時(shí)感知環(huán)境，同時(shí)構(gòu)建地圖并實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自身的定位。01常見(jiàn)方法基于特征點(diǎn)匹配的SLAM方法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等；基于直接法的SLAM方法，如DTAM、SVO等。02應(yīng)用場(chǎng)景視覺(jué)SLAM實(shí)時(shí)建圖主要應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的定位、導(dǎo)航和路徑規(guī)劃等任務(wù)。03優(yōu)缺點(diǎn)視覺(jué)SLAM具有較高的靈活性和精度，但在光照變化、動(dòng)態(tài)環(huán)境等復(fù)雜場(chǎng)景下容易受到干擾。04動(dòng)態(tài)障礙物追蹤模型是通過(guò)連續(xù)多幀圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的跟蹤和軌跡預(yù)測(cè)，以便自動(dòng)駕駛車(chē)輛做出安全決策。原理及作用主要用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛對(duì)行人、車(chē)輛等動(dòng)態(tài)障礙物的跟蹤和避障。應(yīng)用場(chǎng)景基于卡爾曼濾波的追蹤方法、基于粒子濾波的追蹤方法、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤方法等。常見(jiàn)方法010302動(dòng)態(tài)障礙物追蹤模型動(dòng)態(tài)障礙物追蹤模型能夠?qū)崟r(shí)跟蹤障礙物并預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡，但在復(fù)雜場(chǎng)景和遮擋情況下容易出現(xiàn)跟蹤丟失或誤判。優(yōu)缺點(diǎn)0403目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)卷積層、池化層、全連接層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取圖像特征，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)與分類(lèi)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)框架區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）系列包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通過(guò)候選區(qū)域生成和卷積網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提高了檢測(cè)精度和速度。單階段檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)（SingleShotMultiBoxDetector，SSD）采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接回歸目標(biāo)位置和類(lèi)別，實(shí)現(xiàn)了快速、準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)。針對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)3D卷積操作提取特征，實(shí)現(xiàn)三維目標(biāo)的檢測(cè)與分類(lèi)。3D目標(biāo)識(shí)別優(yōu)化算法3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將三維點(diǎn)云投影到多個(gè)二維平面上，利用成熟的二維圖像目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行處理，再將結(jié)果融合得到三維目標(biāo)信息。多視圖方法利用深度學(xué)習(xí)算法提取圖像特征，同時(shí)結(jié)合幾何約束條件，提高三維目標(biāo)的識(shí)別精度。深度學(xué)習(xí)與幾何約束相結(jié)合多類(lèi)別物體置信度評(píng)估根據(jù)分類(lèi)器的輸出，計(jì)算目標(biāo)屬于每個(gè)類(lèi)別的置信度，選擇置信度最高的類(lèi)別作為最終分類(lèi)結(jié)果。類(lèi)別置信度評(píng)估多目標(biāo)置信度評(píng)估置信度校準(zhǔn)技術(shù)針對(duì)圖像中多個(gè)目標(biāo)的情況，計(jì)算每個(gè)目標(biāo)的置信度，并根據(jù)置信度進(jìn)行排序，以選擇最重要的目標(biāo)進(jìn)行后續(xù)處理。通過(guò)調(diào)整分類(lèi)器的輸出，使得置信度值能夠更準(zhǔn)確地反映目標(biāo)的真實(shí)類(lèi)別情況，提高檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性。04傳感器融合優(yōu)化卡爾曼濾波融合算法6px6px6px利用狀態(tài)方程和觀測(cè)方程預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的狀態(tài)和誤差協(xié)方差。預(yù)測(cè)過(guò)程能夠處理線性高斯系統(tǒng)，具有較高的精度和效率。優(yōu)點(diǎn)利用觀測(cè)值和預(yù)測(cè)值進(jìn)行加權(quán)更新，得到最優(yōu)估計(jì)值。更新過(guò)程010302對(duì)于非線性系統(tǒng)和高維狀態(tài)空間，效果可能不佳。局限性04基于深度學(xué)習(xí)的融合改進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)傳感器之間的復(fù)雜關(guān)系。01特征提取利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取特征，減少人為設(shè)計(jì)特征的繁瑣過(guò)程。02優(yōu)點(diǎn)能夠處理非線性問(wèn)題，自適應(yīng)性強(qiáng)，可以融合更多種類(lèi)的傳感器信息。03局限性需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)計(jì)算資源要求較高。04傳感器冗余在同一系統(tǒng)中布置多個(gè)相同或相似的傳感器，以提高系統(tǒng)的可靠性。決策層融合將多個(gè)傳感器的輸出在決策層進(jìn)行融合，以減小單一傳感器故障對(duì)系統(tǒng)的影響。優(yōu)點(diǎn)提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少了因傳感器故障而導(dǎo)致的系統(tǒng)失效。局限性增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本，需要合理設(shè)計(jì)冗余度和融合策略。冗余系統(tǒng)容錯(cuò)設(shè)計(jì)05實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理機(jī)制邊緣計(jì)算優(yōu)化方案根據(jù)數(shù)據(jù)分布和實(shí)時(shí)性要求，在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署計(jì)算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)就近處理。邊緣節(jié)點(diǎn)布局通過(guò)協(xié)同多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和計(jì)算負(fù)載均衡。邊緣節(jié)點(diǎn)協(xié)同實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)與云端的協(xié)同工作，利用云端的強(qiáng)大計(jì)算能力處理復(fù)雜任務(wù)。邊緣-云端協(xié)同嵌入式系統(tǒng)加速方案模塊化設(shè)計(jì)將系統(tǒng)拆分成多個(gè)模塊，實(shí)現(xiàn)模塊間的獨(dú)立運(yùn)行和高效協(xié)同。03針對(duì)嵌入式系統(tǒng)的特點(diǎn)，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)，降低計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存占用。02算法優(yōu)化硬件加速利用嵌入式系統(tǒng)中的硬件加速單元，如GPU、FPGA等，提高數(shù)據(jù)處理速度。01計(jì)算資源動(dòng)態(tài)分配策略基于任務(wù)負(fù)載的分配根據(jù)當(dāng)前任務(wù)負(fù)載情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源的分配，確保關(guān)鍵任務(wù)的實(shí)時(shí)性。01基于數(shù)據(jù)特征的分配根據(jù)不同數(shù)據(jù)特征，將計(jì)算任務(wù)分配到最合適的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，提高計(jì)算效率。02資源預(yù)留與搶占為關(guān)鍵任務(wù)預(yù)留計(jì)算資源，同時(shí)允許在資源不足時(shí)搶占低優(yōu)先級(jí)任務(wù)的資源。0306技術(shù)挑戰(zhàn)與迭代方向極端天氣感知優(yōu)化雨水會(huì)干擾攝像頭視線，導(dǎo)致圖像模糊，影響識(shí)別效果。可采用紅外成像、激光雷達(dá)等技術(shù)進(jìn)行彌補(bǔ)。雨天感知霧天感知夜間感知大霧天氣會(huì)嚴(yán)重降低能見(jiàn)度，影響自動(dòng)駕駛的感知和決策?？赏ㄟ^(guò)增強(qiáng)傳感器的穿透力、提高環(huán)境建模能力等方法解決。夜間光線昏暗，容易導(dǎo)致攝像頭識(shí)別困難?？刹捎眉t外成像、增加光源等方法提高感知能力。高算力需求解決方案硬件升級(jí)采用更高性能的處理器和GPU，提升計(jì)算速度和圖像處理能力。算法優(yōu)化分布式計(jì)算通過(guò)深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)優(yōu)化算法，提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。利用云計(jì)算、車(chē)路協(xié)同等技術(shù)，將部分計(jì)算任務(wù)分配到云端或路邊設(shè)備，減輕車(chē)載計(jì)算壓力。123