摘要:自动驾驶作为一个近年来在汽车领域热度越来越高的概念，众多企业和科研院所都将巨大的资源和热情投入到自动驾驶汽车的研发之中。自动驾驶功能由感知、决策和控制三个功能模块组成，而感知功能是实现自动驾驶的基础。本文主要研究自动驾驶汽车环境感知系统的相关内容。研究方向目前世界上有两种主流的感知传感器布置方案，一种是多传感器融合方案，另一种是纯视觉方案，本文阐述了两种方案的区别和各自的特点。最后，本文通过使用不同方案的两辆自动驾驶汽车的实际表现得出了在当前的发展阶段下两种方案的自动化程度高低。
关键词：自动驾驶汽车；感知系统；传感器；布置方案
1引言
自动驾驶功能主要有三个功能模块，分别是感知、决策与控制，而本文主要研究感知功能模块。感知功能是自动驾驶的前提，决策与控制都建立在感知系统收集的车辆周围的车道线、交通标识和信号灯、固定障碍物以及周围的行人与车辆等信息的基础之上。感知系统的主体是激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和视觉传感器这四种环境感知传感器，它们的功能各有侧重。
对于自动驾驶汽车的环境感知传感器布置，业界目前有两种主流的方案。其中一种是多传感器融合方案，大部分企业都选择这种方案；另一种是纯视觉方案，只有特斯拉等少数企业更看好这种方案。后文将会详述这两种方案的特点与区别，并且将对比分析二者的区别。
2环境感知传感器布置方案
2.1多传感器融合方案
使用多传感器融合的方案主要是因为单一类别的传感器不能面面俱到，多种传感器互相配合可以充分发挥各自的优势，而自身的短板又可以被其他传感器的长处补足。激光雷达在获取精确的三维信息方面具有无可比拟的优势，并且探测距离长、不依赖环境光照条件，但是它的性能在恶劣天气下会大幅下降。毫米波雷达可以提供精确的距离和速度信息，可以全天候工作，但分辨率较低。超声波雷达可以消除视野盲区，探测近距离的障碍物。摄像头可以获得彩的视图信息，能够精确的识别事物，还能补充车内人员的视觉范围，但是不能精确探测障碍物距离，而且十分依赖外部光源。从以上对各类传感器特点的描述不难看出，它们的性能都有着独特的优势，而且存在明显的互补关系，这就促使相关企业选择多传感器融合方案。
多传感器融合是将来源不同的信息整合在一起，利用一种统一的规则进行分析，而不是各类传感器单独作用的简单堆叠。在进行信息融合时要将所有传感器的坐标系和时钟统一，目的就是为了实现同一个目标在同一个时刻出现在不同类别的传感器的同一个世界坐标处，这是多传感器融合的前提。当前提条件达成后，首先要获得不同传感器的分离观测信息，然后要在算法规则下对这些信息进行组合与分析，要提取尽可能全面的有效环境信息。除此之外，在设计多传感器融合方案时，要进行设计一定的性能冗余部分，要保证在某一种传感器因为环境原因或是人为因素全都出现故障的情况下，冗余部分也可以满足汽车安全行驶的条件。
激光雷达在获取三维环境信息方面的优越性能已经得到验证，在无法突破当下纯视觉方案难点的情况下，大部分相关企业都把以激光雷达为核心的多传感器融合方案视为走向高级别自动驾驶的有效途径，因此业界大部分公司都选择了这种方案。其中比较具有代表性的公司主要有谷歌Waymo、百度和福特-大众投资的Argo AI，近几年小鹏汽车、华为等公司也异军突起，走到了行业的前列。北汽极狐阿尔法S这个正处于风口浪尖的实例可以较为清晰地体现使用多传感器融合方案的自动驾驶汽车的发展情况。
2.2北汽极狐阿尔法S案例分析
北汽极狐阿尔法S的华为HI版是华为与极狐合作打造的一款智能纯电轿车，其上搭载华为HI全栈式智能汽车方案提供自动驾驶相关的一切硬件与软件产品。从极狐了解到该车型使用华为自动驾驶方案ADS，能够在高精地图覆盖的区域，实现开放路段点到点的自动驾驶，基本达到L4级别。
图1极狐S全车传感器配置
极狐阿尔法S安装的环境感知传感器包括三个激光雷达、六个毫米波雷达、十二个超声波雷达和十三个摄像头。其中，华为自主研发的混合固态96线激光雷达是这款车最大的亮点，三颗分别安装在车头的左前方、中间、右前方，视角可达到300°，探测距离达到200米。另外一个亮点是这款车安装了四颗前视摄像头，分别为长焦镜头、广角镜头和位于中心位置的双目摄像头。安装在车辆前后的远距毫米波雷达有效探测距离达到300米，上下探测角度达到3
0°，左右探测角度达到120°，成像面积是一般车载毫米波雷达两倍以上，车辆四角还安装了四颗角雷达。
特斯拉全自动驾驶
图2极狐S激光雷达安装位置示意图
图3极狐S前视摄像头安装位置示意图
近日相关媒体发布了极狐阿尔法S在上海的开放路段自动驾驶实测视频，测试路段全长大约12公里，包括50%的主干道、30%的次干道和20%的居民区。阿尔法S在整个实测过程表现出的智能化水平都比较高，其中有四个场景比较典型。第一个场景是车辆从高架路段左转进入车城市路段时，模式切换十分迅速，并且遇到红灯时停车十分平稳，这也是华为ADS方案与蔚来NOP、小鹏NGP高速辅助驾驶的不同之处；第二个场景是车辆完成了多次无保护左转，车辆在左转过程中遇到对向来车和过马路的行人时会平稳减速等待对方通过；第三个场景是右转遇到抢道的电动车，车辆及时地感知到了左后方的抢道电动车，并且主动减速让行；最后一个场景是对向来车突然掉头，极狐阿尔法S依然选择了减速让行的应对措施。结合以上四个场景，可以看出极狐阿尔法S作为第一款搭载车规级激光雷达的智能汽车，选择的是安全为主的保守行车策略。
华为声称他们的ADS方案是完全对标国内城市环境来研发的，能够在全国各个城市基本达到L4级别。综合极狐阿尔法S的车辆配置和实测表现来看，一定程度上能够印证华为的宣传，也说明选择以激光雷达为核心的多传感器融合方案的厂商是可以制造出更高级别的自动驾驶汽车的。
2.3纯视觉方案
人类驾驶汽车用来感知环境的器官主要是眼睛，获得的大部分环境信息都是视觉图像信息，而驾驶员仅凭这些信息就已经能够正常驾驶汽车并应对各种行车环境。因此一些企业相信，自动驾驶汽车也可以像人类一样通过视觉信息和智能化程度足够高的控制单元就足以实现自动驾驶功能。相对于激光雷达，视觉传感器的感知能力相对较弱，要想达到同样的自动驾驶程度，纯视觉方案对控制单元智能程度的要求就相对更高。目前仍然坚持只使用纯视觉方案的厂商只有特斯拉，过去只使用纯视觉方案的Mobileye公司自2018年就开始与Luminar公司合作研发激光雷达，而过去走多传感器融合道路的百度也发布了使用纯视觉方案的自动驾驶汽车。当然，这并不代表Mobileye会抛弃纯视觉方案、百度Apollo会抛弃多传感器融合方案，目前还不知道到底哪种方案最终能够走到完全自动驾驶，但不管是哪种方案成为了时代潮流，Mobileye和百度都不会落后。特斯拉Model S的情况可以体现目前纯视觉方案的发展状况。
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