自动驾驶感知技术介绍

感知功能模块负责检测、分类和跟踪自主车辆附近的实体和事件。来自车载传感器的数据可与其他来源的信息相结合，如高清地图、V2X或互联服务，以完成此任务。感知模块负责建立和更新车辆感知范围内环境的虚拟表示。

感知功能模块图感知模块可能包括以下算法：•检测基础设施元素，如可行驶路面、路标、交通灯、路缘、交通锥、施工、栏杆等，以及这些元素的动态属性（例如，收费站栏杆下降，红灯等）。

•检测、分类和跟踪动态实体，如车辆、行人和障碍物。

•检测环境条件，如可能存在的天气、火灾/烟雾、湿滑路面。

•识别/分类更复杂的方面，如人的姿态、不稳定驾驶、危险载荷等也可能是感知模块的一部分。感知模块以规范格式接收环境传感器数据作为输入。这些数据可能来自一个或多个传感器，这些传感器可以基于相似或不同的传感技术（例如，摄像头、雷达、激光雷达、超声波），并且可能有重叠的视野。如果同一物理实体被多个传感器“看到”，则可以采用多传感器融合算法来产生这些实体的统一视图。可以采用跟踪实体的时间变化的算法来维护这些实体的存在概率，并预测它们的路径/状态的短期预测。几乎所有检测都需要映射到一个公共的世界坐标系统。

感知输入：

•环境传感器数据：以规范形式（根据传感器技术的不同而不同）接收来自环境传感器的数据，该数据经过处理和/或分析，以使下游功能模块更易于消费和处理数据，或从自主车辆的感知范围内提取有关环境和/或实体的可操作信息。

•姿态：可以用于预选感知视野的某些部分进行特征/对象检测（无论是否使用高清地图）。

•地图数据：可以通过将先验假设的基础设施与来自传感器的观测进行比较，使检测更加可靠。

•自车运动：可以用于调整传感器的读数，以补偿自主车辆的运动。

•感兴趣区域（ROI）：可以用于配置传感器或算法，将注意力（分辨率/处理）集中在感知范围的特定区域。例如，这可以帮助分辨率不均匀的传感器进行配置，以便具有特定兴趣的道路/基础设施以更高分辨率“看到”。类似地，可以提取高分辨率图像的某些部分以全分辨率处理，以确定交通灯的状态。

•V2X：提供了一个额外的信息来源，可以利用它使检测更可靠（消除歧义）。

感知输出：

•规范：可以以与原始输入数据相同的形式输出数据，同时进行了一些额外的处理或转换。传感器数据可能在不改变数据格式的基础上对原始数据进行了修改。规范的一个示例是图像，它可以被修改但仍然是图像（与将像素图像转换为物体列表形成对比）。

•特征：根据实现的不同而不同。它们可以表示为3D世界坐标，也可以不表示;可以跟踪，也可以不跟踪。

•对象：用于填充环境/世界模型。它们描述了自主车辆感知范围内检测到的、对后续处理阶段具有相关性的静态和动态实体。

•感知能力：提供有关感知功能动态能力的信息。这可以简单地用感知范围以及在此范围内检测的估计延迟来表达。该能力本身可以从各种照明/天气/环境条件下的个别传感器的能力推导出来。