在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，感知技術(shù)是核心基礎(chǔ)之一。感知技術(shù)為車輛提供環(huán)境信息，使其能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的理解、分析與決策，從而保證安全性和高效性。通常大家對(duì)感知的介紹停留在“眼睛”的作用，但這樣的解釋太寬泛了例如感知到底是什么？由哪些模塊組成？輸入輸出有什么含義？數(shù)據(jù)怎么流轉(zhuǎn)的？會(huì)經(jīng)歷哪些硬件模塊？下面來(lái)簡(jiǎn)單看一下。

現(xiàn)在大家不都是在提倡感知規(guī)控“端到端”嗎？為什么還要拆開(kāi)介紹？個(gè)人理解：完全端到端還有很長(zhǎng)一段時(shí)間要走，了解感知模塊，沒(méi)什么壞處。

感知是指通過(guò)傳感器獲取環(huán)境信息并將其轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)的過(guò)程。在自動(dòng)駕駛中，感知技術(shù)主要包括目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、跟蹤、分割、預(yù)測(cè)等。沒(méi)有可靠的感知技術(shù)，下游規(guī)控很難進(jìn)行決策，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也很難實(shí)現(xiàn)安全駕駛。

感知系統(tǒng)通常由多種傳感器和數(shù)據(jù)處理單元組成。常見(jiàn)的傳感器包括：

1. 激光雷達(dá)（LiDAR）：通過(guò)激光掃描獲取高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確測(cè)量物體的位置和形狀。

2. 攝像頭：提供高分辨率的視覺(jué)信息，用于識(shí)別物體的顏色、形狀以及交通標(biāo)志等。

3. 毫米波雷達(dá)：擅長(zhǎng)檢測(cè)動(dòng)態(tài)物體，尤其適合在惡劣天氣條件下工作。

4. 超聲波傳感器：用于近距離障礙物檢測(cè)，常用于泊車場(chǎng)景。

有了這些傳感器，怎么把它們采集到的信息用起來(lái)呢？這就涉及到數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的計(jì)算單元了。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)處理單元包括：

1. Image Pyramid（簡(jiǎn)稱Pyramid，圖像金字塔）用于對(duì)輸入的圖像按照金字塔圖層的方式處理，并輸出到DDR，可實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像多尺度的縮小、裁剪，輸出圖像數(shù)據(jù)可直接用于BPU上的模型推理；

2. GDC (Geometry and Distortion Correction，幾何校正和失真校正)可將輸入的圖像進(jìn)行視角變換、畸變校正和指定角度（0,90,180,270）旋轉(zhuǎn)，常用于對(duì)魚(yú)眼相機(jī)圖像的畸變矯正；

3. Stitch可對(duì)輸入的圖像進(jìn)行裁剪、拼接，常用于AVM的環(huán)視圖像拼接；

4. ISP(Image Signal Processing) 圖像信號(hào)處理。主要用來(lái)對(duì)前端圖像傳感器輸出信號(hào)處理的單元，以匹配不同廠商的圖像傳感器。

5. NPU(NeuralNetwork Processing Unit)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器：常見(jiàn)的有GPU、BPU等。

6. CPU(Central Processing Unit)中央處理器，常用于解釋計(jì)算機(jī)指令以及處理軟件中的數(shù)據(jù)。

有了輸入數(shù)據(jù)傳感器和數(shù)據(jù)處理單元后，下面就涉及到感知模塊常用的算法了。

智能駕駛感知技術(shù)依賴于多種算法模型，以下是幾種常用的算法：

1. 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別：通過(guò)攝像頭數(shù)據(jù)檢測(cè)識(shí)別出車輛、行人、交通標(biāo)志等。

2. 點(diǎn)云分割與分類：通過(guò)激光雷達(dá)點(diǎn)云處理技術(shù)，識(shí)別障礙物和行駛道路。

3. 多傳感器融合：結(jié)合激光雷達(dá)、攝像頭的數(shù)據(jù)，提高感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4. 軌跡預(yù)測(cè)：對(duì)檢測(cè)出的動(dòng)態(tài)物體運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)，為路徑規(guī)劃和決策提供支持。

以一個(gè)多傳感器、多視角融合算法模型為例，介紹如何將整個(gè)數(shù)據(jù)通路串接起來(lái)，前面介紹的傳感器和數(shù)據(jù)處理單元也會(huì)一起用起來(lái)。

盡管感知技術(shù)已經(jīng)取得顯著進(jìn)展，但仍然面臨諸多挑戰(zhàn)：

1. 復(fù)雜環(huán)境下的可靠性：在雨雪、大霧、強(qiáng)光等惡劣天氣條件下，傳感器的性能會(huì)大幅下降，影響感知系統(tǒng)的可靠性。

2. 計(jì)算效率：感知算法需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)，計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)硬件性能要求極高。

3. 傳感器成本：高性能傳感器如激光雷達(dá)成本較高，限制了其在量產(chǎn)車上的普及。

4. 誤檢與漏檢：在復(fù)雜場(chǎng)景中，感知系統(tǒng)可能出現(xiàn)誤檢（將無(wú)威脅物體識(shí)別為障礙）或漏檢（忽略真實(shí)威脅）的情況，影響駕駛安全性。

希望本文能對(duì)您有所幫助，下次有時(shí)間再介紹別的~