傳感器硬件：感知世界的 “觸角”

　　傳感器硬件是自動(dòng)駕駛道路識(shí)別的基石，當(dāng)前主流的傳感器包含攝像頭、激光雷達(dá)(LiDAR)、毫米波雷達(dá)，以及慣性測量單元(IMU)和高精度全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)。攝像頭如同人類的眼睛，能夠獲取高分辨率的光學(xué)圖像，憑借先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，可識(shí)別車道線、交通標(biāo)志和交通信號(hào)燈。不同類型的攝像頭，如前視、后視、環(huán)視攝像頭等，共同為車輛提供 360 度的視野范圍，使車輛能夠全面感知周圍環(huán)境。激光雷達(dá)則通過發(fā)射激光束并測量反射光的時(shí)間延遲，獲取環(huán)境的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，精確描繪出周圍物體和道路表面的幾何形態(tài)，哪怕在夜間或低光照條件下，也能清晰 “看到” 道路輪廓和障礙物。毫米波雷達(dá)利用毫米波頻段的電磁波來檢測目標(biāo)物體，其優(yōu)勢在于在惡劣天氣，如大雨、大霧、沙塵等環(huán)境中，仍能穩(wěn)定地檢測前方障礙物和道路邊緣，并且能夠?qū)崟r(shí)測量目標(biāo)物體的距離、速度和角度。IMU 負(fù)責(zé)測量車輛的加速度和角速度，為車輛提供精確的姿態(tài)信息，而 GNSS 則能確定車輛的絕對(duì)位置。

　　然而，每種傳感器都并非完美無缺。攝像頭在強(qiáng)光照下容易產(chǎn)生眩光，導(dǎo)致圖像失真，影響識(shí)別效果;激光雷達(dá)在大雨或大霧天氣中，點(diǎn)云質(zhì)量會(huì)顯著下降，精度降低;毫米波雷達(dá)的角度分辨率相對(duì)較低，對(duì)物體的細(xì)節(jié)感知能力有限。為了克服這些局限性，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路環(huán)境的全面、準(zhǔn)確感知，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)普遍采用多傳感器融合技術(shù)。該技術(shù)將不同類型傳感器采集的數(shù)據(jù)，在時(shí)間和空間上進(jìn)行精確對(duì)齊和融合。首先要進(jìn)行傳感器的空間標(biāo)定，包括校準(zhǔn)攝像頭的內(nèi)外參數(shù)、LiDAR 與車輛坐標(biāo)系之間的外參，以及毫米波雷達(dá)與其他傳感器之間的對(duì)齊關(guān)系。只有在完成精確標(biāo)定的基礎(chǔ)上，各傳感器的數(shù)據(jù)才能在同一坐標(biāo)系下無縫拼接，為后續(xù)的感知算法提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過多傳感器融合，自動(dòng)駕駛汽車能夠充分發(fā)揮各傳感器的優(yōu)勢，彌補(bǔ)彼此的不足，從而構(gòu)建出更加準(zhǔn)確、全面的道路環(huán)境模型。

　　感知算法：理解世界的 “智慧大腦”

　　感知算法是道路識(shí)別的核心內(nèi)容，它賦予了自動(dòng)駕駛汽車 “理解” 所感知到的道路信息的能力。以攝像頭為例，其涉及的常見道路識(shí)別子任務(wù)包括車道線檢測、語義分割與實(shí)例分割、交通標(biāo)志與交通信號(hào)燈識(shí)別。

　　車道線檢測是確保車輛保持在正確車道行駛的關(guān)鍵。在進(jìn)行車道線檢測時(shí)，首先需要對(duì)攝像頭采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去除圖像畸變、轉(zhuǎn)換色彩空間、進(jìn)行邊緣檢測等操作，以突出圖像中的車道線特征。然后，基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被廣泛應(yīng)用于車道線檢測。典型的方法如使用全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)進(jìn)行車道語義分割，該方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，準(zhǔn)確分割出屬于車道線的像素區(qū)域。為了獲取車道線在車輛坐標(biāo)系下的真實(shí)位置，還需結(jié)合圖像投影至鳥瞰視角(IPM)技術(shù)，對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行幾何校正。此外，還有基于霍夫變換或曲線擬合的傳統(tǒng)方法，通過對(duì)圖像邊緣信息進(jìn)行霍夫直線或霍夫曲線檢測，提取車道線位置。但這種方法對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，在光照不佳或車道線模糊的情況下，容易出現(xiàn)誤檢或漏檢。相比之下，基于深度學(xué)習(xí)的端到端車道檢測模型，如 SCNN、ENet - Lane 等，能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜場景，具有更強(qiáng)的泛化能力，但它們需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)計(jì)算資源的要求也較高。

　　對(duì)于道路表面及障礙物的三維感知，激光雷達(dá)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。激光雷達(dá)通過旋轉(zhuǎn)或固態(tài)掃描方式，快速對(duì)周圍空間進(jìn)行采樣，生成一系列三維點(diǎn)云。點(diǎn)云數(shù)據(jù)首先要經(jīng)過濾波、下采樣與聚類等預(yù)處理步驟，以去除噪聲點(diǎn)和冗余信息。隨后，利用基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)(GCN)、PointNet 等深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行語義分割，將點(diǎn)云中的道路、路緣、車輛、行人、樹木等不同類別區(qū)分開來。在道路識(shí)別過程中，地面分割是關(guān)鍵的一步，其目的是將駕駛可通行區(qū)域與非通行區(qū)域區(qū)分開?？梢圆捎没诟叱涕撝档? RANSAC 擬合等地面分割算法，或基于深度學(xué)習(xí)的 PointNet 系列地面檢測模型，將道路地面點(diǎn)與其他點(diǎn)分離。接著，對(duì)剩余點(diǎn)云進(jìn)行障礙物檢測和聚類，將障礙物點(diǎn)劃分為不同的實(shí)例對(duì)象，為后續(xù)的目標(biāo)跟蹤與路徑規(guī)劃提供依據(jù)。為了提取道路邊緣信息，可以結(jié)合車輛前方區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過尋找點(diǎn)云中地面與突出物體分界處的跳變點(diǎn)，在局部范圍內(nèi)擬合道路邊緣曲線。對(duì)于復(fù)雜的城市場景，還需要進(jìn)一步判別道路交叉口、轉(zhuǎn)彎斜坡等特殊特征，通過對(duì)投影到鳥瞰視角下的點(diǎn)云密度分布進(jìn)行聚類與曲線擬合，提取多條車道之間的幾何關(guān)系。

　　毫米波雷達(dá)雖然點(diǎn)云分辨率低，但在動(dòng)態(tài)障礙物檢測方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。它通過發(fā)送電磁波并測量回波信號(hào)的多普勒頻移與延時(shí)，能夠直接計(jì)算出目標(biāo)物體的距離、角度和速度向量。在高速行駛或高速公路場景中，毫米波雷達(dá)能夠在遠(yuǎn)距離(通常在 150 米以上)可靠地探測到車輛、摩托車等移動(dòng)目標(biāo)，為道路識(shí)別提供早期預(yù)警。在實(shí)際應(yīng)用中，毫米波雷達(dá)輸出的點(diǎn)云往往與激光雷達(dá)的點(diǎn)云進(jìn)行融合，以在精度與實(shí)時(shí)性之間找到平衡。例如，在車輛即將進(jìn)入彎道或遇到前方緊急制動(dòng)時(shí)，毫米波雷達(dá)的快速預(yù)警功能可以提前觸發(fā)緊急制動(dòng)決策，而激光雷達(dá)則負(fù)責(zé)進(jìn)行地圖級(jí)別的精細(xì)化建模與周圍環(huán)境輪廓提取。為了實(shí)現(xiàn)跨傳感器的數(shù)據(jù)融合，常采用卡爾曼濾波或擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡爾曼濾波(UKF)等方法對(duì)多源信息進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)。通過狀態(tài)空間模型，將攝像頭與激光雷達(dá)的檢測結(jié)果不斷校正，從而得到更穩(wěn)定、可靠的道路信息。

　　高清地圖與精準(zhǔn)定位：確定自身位置的 “指南針”

　　在感知算法之外，高清地圖(HD Map)與精準(zhǔn)定位是確保道路識(shí)別準(zhǔn)確性的重要環(huán)節(jié)。高清地圖包含了豐富而精確的地理信息，如車道線中心線、分割線、道路曲率、坡度、交叉口入口、交通標(biāo)志、交通信號(hào)燈位置等，其精度可達(dá)厘米級(jí)。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在感知到周圍環(huán)境要素后，需要將實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)與高清地圖進(jìn)行匹配，以校正車輛當(dāng)前所在車道、彎道半徑、道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等關(guān)鍵信息。

　　定位技術(shù)通常采用視覺里程計(jì)(VO)、激光雷達(dá)里程計(jì)(LOAM)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(INS)與 GNSS 相結(jié)合的方案。車輛搭載的 IMU 能夠提供高頻率的加速度與角速度數(shù)據(jù)，將其與 GNSS 輸出的絕對(duì)位置信息相結(jié)合，通過緊耦合或松耦合姿態(tài)解算，可獲得初步的車輛定位。與此同時(shí)，攝像頭或激光雷達(dá)對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行掃描，提取環(huán)境中的匹配特征點(diǎn)，如建筑物角點(diǎn)、道路標(biāo)志、車道線等，并與預(yù)先構(gòu)建的 HD Map 進(jìn)行匹配定位。例如，基于光學(xué)特征的視覺定位算法，或基于點(diǎn)云配準(zhǔn)的 ICP 算法，都可用于進(jìn)一步修正 GNSS/INS 定位誤差，使車輛在地圖坐標(biāo)系下的橫向和縱向誤差控制在 10 厘米以內(nèi)。只有實(shí)現(xiàn)了高精度的定位，系統(tǒng)才能準(zhǔn)確判斷車輛所在車道與道路幾何形態(tài)，為后續(xù)的路徑規(guī)劃與決策提供堅(jiān)實(shí)可靠的依據(jù)。

　　模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：不斷優(yōu)化的 “學(xué)習(xí)過程”

　　針對(duì)道路語義識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型，需要進(jìn)行大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注，并在多樣化場景中持續(xù)迭代訓(xùn)練，以提升模型在復(fù)雜天氣、光照變化以及道路破損等極端情況下的魯棒性。

　　在數(shù)據(jù)采集階段，為了使訓(xùn)練出的模型能夠適應(yīng)各種實(shí)際路況，采集的數(shù)據(jù)需覆蓋白天、夜間、雨天、霧天、積雪等多種工況。數(shù)據(jù)標(biāo)注則需要專業(yè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，對(duì)車道線的不同樣式(如實(shí)線、虛線、雙黃線等)進(jìn)行精確標(biāo)注，同時(shí)對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行細(xì)致分類(如限速、禁行、通過、指示等)。為了增強(qiáng)模型的泛化能力，研究人員還會(huì)運(yùn)用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、色彩擾動(dòng)、隨機(jī)遮擋等操作;對(duì)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)，則可進(jìn)行隨機(jī)下采樣、點(diǎn)云噪聲注入和局部幾何變形等處理。在訓(xùn)練階段，多采用交叉熵?fù)p失或 Dice 損失等多任務(wù)損失函數(shù)，對(duì)語義分割與實(shí)例分割任務(wù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。此外，考慮到自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在實(shí)際部署時(shí)對(duì)實(shí)時(shí)性的嚴(yán)格要求，模型必須經(jīng)過輕量化剪枝、量化和知識(shí)蒸餾等技術(shù)處理，將原始的大型網(wǎng)絡(luò)壓縮至能夠在車載計(jì)算單元(如 NVIDIA DRIVE、Mobileye EyeQ、Tesla Dojo 等)上實(shí)時(shí)運(yùn)行的規(guī)模，同時(shí)確保推理速度滿足 10 毫秒以內(nèi)的實(shí)時(shí)識(shí)別要求。

　　自動(dòng)駕駛汽車的道路識(shí)別是一個(gè)復(fù)雜而精妙的系統(tǒng)工程，涉及傳感器硬件、感知算法、高清地圖與精準(zhǔn)定位以及模型訓(xùn)練與驗(yàn)證等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。只有這些環(huán)節(jié)緊密協(xié)同、相互配合，自動(dòng)駕駛汽車才能在復(fù)雜多變的道路環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別道路，實(shí)現(xiàn)安全、高效的自動(dòng)駕駛。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步與創(chuàng)新，我們有理由相信，自動(dòng)駕駛汽車的道路識(shí)別技術(shù)將不斷完善，為未來的智能交通帶來更加美好的變革。