首先來談談智慧汽車的機遇，未來的智慧汽車發展會帶動整個產業的發展，具體如下：

1。多感測器融合和前端融合是趨勢

2。晶片算力競賽還會保持，而國產晶片嶄露頭角

3。感知部件進行升級，相繼搭載鐳射雷達和 4D 毫米波雷達

4。感知硬體預埋成未來趨勢，透過國產化的替代速度加快

5。車企佈局線控底盤，以此帶動線控滲透率加速提升

6。AR-HUD 發展前景廣闊，未來會出現HUD 行業爆發

7。大屏化、多屏化、顯示技術升級趨勢顯著，一芯多屏成未來趨勢

這些是未來的機遇和願景，那麼再深入聊聊智慧汽車的技術，更好的理解機遇背後的原因。

智慧駕駛系統架構的構成是

環境感知、決策規劃、運動控制

。

關於環境感知，它是透過感測器硬體理解周邊駕駛環境資訊和車輛自身狀態，它是智慧駕駛車輛行駛的基石。環境感知的物件能夠劃分為：靜態環境狀態、運動物體狀態。其中的靜態環境狀態包括交通標識檢測、紅綠燈檢測、車道線檢測

。其中的運動物體不只是檢測當前物體（行人、車輛等）的位置，還要對運動軌跡來進行跟蹤，而且對跟蹤後的目標運動軌跡來預測。

決策規劃的組成：認知理解、決策規劃。其中的認知理解，它是指由感知層對車輛自身進行準確的定位和對周圍環境進行準確的理解

。但是透過對下一步行動的準確判斷和規劃，以此來選擇合理的路徑。狹義的行為決策系統是指由感知層資訊來判斷當下車輛的行為，再依據車輛的行為確定軌跡規劃的約束條件，最終由軌跡規劃模組給出合適的路徑、行駛車速等資訊，並且把它傳送給控制模組。

運動控制是指由線性控制執行機構，準確的控制電子制動、電子轉向、電子驅動單元對目標車速和路徑來達到準確的跟蹤效果

。

其中環境感知的感測器為相機、雷達、鐳射雷達、超聲波雷達

。但是處於各感測器的檢測原理差異，各個感測器能可以檢測範圍和侷限性也也有所差異，那麼單個感測器並無法確保在所有行駛工況下均能提供高精度的感知，那麼感測器資訊融合是當下智慧駕駛環境感知系統的必經之路。

相機所獲的資訊接近於人類視覺，它能夠獲得車道線、交通標識、車輛紋理資訊等特徵，那麼成為環境感知系統中關鍵的感測器

。相機的優勢在解析度高、成本低。但是在夜晚、雨雪、霧霾等惡劣天氣情況下，相機的效能會大打折扣。除此以外相機所能觀察的距離有限，不利於遠距離觀察。

雷達是能夠全天候穩定工作的感測器，優勢為探測速度準確、體積小、探測距離遠，但雷達無法獲得目標物體的紋理資訊，目標分類較差。

鐳射雷達是經過發射鐳射束來實現對目標的探測，它的探測精度和靈敏度更高，探測範圍廣，然而鐳射雷達更易受到空氣中雨雪霧霾等的干擾因素，它的高成本是制約關鍵。

超聲波感測器是透過超聲波特性把超聲波訊號轉換成其它能量訊號的感測器，它具有頻率高、波長短的優點，對液體、固體的穿透性較強，然而超聲波感測器探測距離短、無法測量物體運動速度，那麼通常搭載在倒車雷達。

智慧汽車決策總體架構的核心部分涵蓋駕駛環境資訊整合、駕駛行為決策、運動規劃、控制。外層是全域性規劃模組負責規劃好全域性的任務，制定出宏觀路徑

。GPS、北斗的定位系統實時定位自車位置，電子地圖提供路網資訊。將車載裝置等感知模組進行結合，把環境資訊、周車資訊、自車狀態傳輸到駕駛環境資訊整合器。處理過的環境資訊會提供給駕駛行為決策模組，決策模組會對靜態的交通法規資訊來進行處理，然後按照動態駕駛環境決策出車輛最優的駕駛行為和對應的最優行駛車道。運動規劃模組規劃出和駕駛行為對應的理想軌跡，並達到對其他交通參與物的避讓效果。

關於智慧汽車的綜合認知，這個模組負責對環境感知的感測器的資料來進行處理，涵蓋採用卡爾曼濾波演算法對感測器資料來濾波和對交通參與物來實現運動補償，並使用多源資訊融合的方法來達到多感測器資料融合

。

綜合認知模組功能是對環境感知的感測器的資料來進行處理。它的總體架構涵蓋感知層、認知層，感知層側重智慧汽車上的每個感知源，涵蓋各感測器和通訊裝置。認知層的關鍵首先是對感知層的各感測源的資料實現時間對齊，但是後對時間統一後的資料分別達到物件跟蹤和融合估計的效果。其中物件跟蹤組成是透過資料關聯和跟蹤管理，它的資料關聯涵蓋時間上當下的物件資料和歷史物件達到關聯，還有多個感測器間的資料進行關聯。跟蹤管理側重對交通參與物物件序列的管理，涵蓋捨棄舊的參與物物件、建立新的物件、對交通參與物物件的資料更新。融合估計涵蓋對交通參與物的運動狀態的融合估計、對交通參與物的幾何輪廓的融合估計。

關於智慧汽車的動態駕駛環境，它的模型是為智慧汽車的綜合決策來進行資料支援的提供，透過服務的形式為駕駛行為決策模組、運動預瞄模組來分享環境資訊

。動態駕駛環境模型功能側重是綜合認知的資料建立統一描述、綜合高精度電子地圖資料的模型。對交通法規限制屬性的交通標線、標誌、訊號燈來建立模型，透過路面區域分割的方式對道路結構化要素來建立模型，建立交通區域模型表達車道和人行橫道；透過交通訊號的方式對交通標誌、交通訊號燈等來建立模型，把交通訊號附屬於它作用的交通區域；以此建立交通參與物的模型對場景中其他車輛來建立模型。

關於基於多目標優選的最優駕駛行為決策，駕駛行為決策的模型涵蓋：基於多目標優選的最優駕駛行為選擇、基於交通規則的候選駕駛行為集建立、考慮交通法規和行駛安全的推薦車速生成、基於多段線拼接的推薦路徑生成

。在決策的時候，首先按照交通規則生成候選的駕駛行為集合，再考慮通行效率、碰撞風險、行駛負擔、宏觀路徑跟隨性來達到最優駕駛行為選擇，最終按照選擇的最優駕駛行為生成在區域內行駛的推薦行駛路徑且沿著推薦路徑行駛的推薦車速。

在大資料和圖形處理器 GPU 強大算力推動下，深度學習是一種能夠解決環境感知問題的有效方案。在實際應用中發現基於深度學習的環境感知演算法仍面臨一些挑戰：

1）交通車輛在影象上是透過二維平面形式呈現，而智慧駕駛車輛要準確獲取交通車輛相對本車的距離、方位得三維資訊。深度學習雖然在基於圖片的任務得到成功，但其影片分析能力是薄弱的

2）在車輛行駛過程中，車道線數量的變化、車道線在相機圖片中畫素的相對較少，還有車輛或建築物的遮擋均會降低車道線的檢測精度；

3）在環境感知車輛軌跡預測中，交通車輛之間的互動建模是最大挑戰之一。

4）車載雷達在道路環境行駛過程中的觀測噪聲統計引數通常是未知和時變的，那麼準確的估計觀測噪聲對非線性目標跟蹤演算法精度是否關鍵。

綜上所述，雖然智慧汽車環境感知中存在一些問題，隨著未來技術的迭代和更新，逐漸會減小和弱化。