结论先行：自动驾驶车辆核心技术为环境感知、路径规划、精确定位、线控执行，其中环境感知是所有关键技术的数据基石。 ::: hljs-center
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自动驾驶车辆核心技术为：环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。其中，环境感知技术涵盖目标状态感知、目标识别。精确定位技术是通过对惯性测量单元、全球导航系统、激光雷达的采集信息来融合来达到准确定位的效果。路径规划技术涵盖路径搜索、轨迹规划。线控控制是把驾驶员的操控由传感器转成电信号，进一步由线束传输到执行机构的系统。环境感知作为所有关键技术的数据基石。 ::: hljs-center
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因为自动驾驶车辆要依靠周围物体的类别来作出不同的决策，那么目标识别才是自动驾驶领域的核心技术。目标识别技术通过相机采集到的图片来提取特征，再由分类器对汽车和行人来进行目标的识别。目标识别技术一般会在识别到的目标上显示边界框及其正确率。自动驾驶车辆会配备不同的传感器，依靠采集信息的方式差异，则传感器分为： 其一，主动环境感知传感器，这一类传感器主动向环境发射信号，由接收反射信号来达到环境感知的效果，比如激光雷达的传感器。 其二，被动环境感知传感器，这一类传感器不会主动发射信号，它是由接收环境中的反射或者辐射信息来达到环境感知的效果，比如相机的传感器。相机是当下主流的被动环境感知传感器，它涵盖深度相机、单目相机、双目相机。单目相机因为具备结构简单和采集信息容易计算等优势才被大规模应用在自动驾驶车辆，最终实现对车辆周边目标的识别。 ::: hljs-center
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传统单目视觉目标识别技术是按照手工设计特点来构建模型，模型的质量由设计者的先验知识来决定，那么这类算法的识别正确率不高。除此以外，它要对不同类别的目标设计模型，那么这类算法的泛化能力不强。深度学习算法是机器学习研究领域的热点，深度学习算法为机器视觉带来突破性的进步。在1986 年，深度学习就被引用到机器学习中，在 2000 年时被应用于人工神经网络。深度学习算法通过多个网络层来构成，那么完成对具有多个抽象层数据特征的学习。这几年基于深度学习的单目视觉目标识别技术得到快速的发展，被大量应用于自动驾驶汽车。因为该技术对数据学习能力很强，那么显著提高识别的正确率。尤其是训练得到的模型和输入数据相关，不需要对各类别目标进行模型构建，那么它的泛化能力更出色。 ::: hljs-center
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环境感知技术中的关键是目标检测、目标跟踪、场景语义分割、相机模型和标定、三维重建等子任务，其中目标检测和目标跟踪有所研究，小伙伴随我一起来探讨一下。
谈到目标检测，那么它的可靠性对自动驾驶非常关键。自动驾驶车辆在交通环境中，它会与别的交通工具、行人共享道路资源，特别在城市交通中的交通工具种类比较多，而且也会经常出现行人和宠物这样的目标。自动驾驶车辆要检测这些目标的位置并且进行分类，按照目标的种类采取相应措施。在交通环境中，因为目标的种类多，而且目标间容易出现混淆和遮挡，那么它的检测难度较大。 ::: hljs-center
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在视觉传感器的方面，无人车使用的视觉传感器除普通相机外，它还涵盖红外相机和热感应相机，此相机能够直接检测到温度较高的植被和行人。使用不同类型的视觉传感器能够实现优势的互相补充，以防特殊天气条件下某种视觉传感器信息不够准确。无人车一般要对多个视觉传感器图像来拼接与融合。 ::: hljs-center
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再来谈谈目标跟踪，在自动驾驶中，目标跟踪的目标是实时获取交通环境中车辆和行人的速度、位置、加速度相关信息，而且可预测目标在未来可能的位置，同时也预测可能发生的事故，此信息对自动驾驶汽车非常关键。比如自动驾驶汽车要按照自身和其他目标的速度、距离的信息判断刹车动作的时间点，若对方在高速行驶，那么要应提前采取刹车制动。目标跟踪还面临许多问题。比如目标被遮挡，还有多个目标聚集后难以分辨，行人形态的多样化，光照对视觉传感器的成像产生一定影响，这些都会对目标跟踪造成挑战。传统的目标跟踪方法分：基于模板匹配、基于实时检测、基于贝叶斯滤波。 ::: hljs-center
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基于模板匹配的目标跟踪主要分为区域模型跟踪、全局模型跟踪、特征跟踪等方法。其中基于全局模型的方法针对目标的外形特征建立模型，由目标与模型的匹配程度不断更新模型，出色的鲁棒性，弊端在于不适用于几何性质经常发生变化的目标。基于区域模型的方法把目标划分为不同部件，且分别来建模和跟踪，比如把人体划分为四肢、头部、躯干，在目标不受遮挡的前提下跟踪较为稳定。基于特征跟踪的方法通常涵盖提取特征和匹配特征，第一是建立运动目标的特征模型，然后利用该模型对当前帧的目标进行匹配，具有代表性的方法是 MeanShift均值漂移，这种方法的优势在于跟踪稳定性好，对目标的形状和尺度的不敏感。 ::: hljs-center
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基于实时检测的方法通过分类器对目标与背景来分类，置信度较高的区域被判定是目标区域，此方法的弊端在于依赖于目标特征，在交通场景中目标经常相互遮挡的前提下表现不佳。
基于贝叶斯滤波的目标跟踪方法的原理，它是给定当前观测和以前的目标状态，估计后验概率密度函数，经典的滤波算法是粒子滤波算法和卡尔曼滤波和等。其中粒子滤波算法采用蒙特卡罗方法，由随机样本调节粒子的权重来近似真实的概率分布。其中卡尔曼滤波器能够按照一组有限的且带有噪声的观测序列预测目标实际的位置，而只适用于线性高斯系统。
由于传统的目标跟踪方法在持续发展中，这个领域持续出现新的解决方法。涵盖基于能量最小化的目标跟踪和基于数据关联的目标跟踪。其一，基于数据关联的目标跟踪方法能够用于多目标跟踪，这种方法是按照目标跟踪的结果和连续多帧图像中的轨迹计算关联概率，判断每种轨迹的真实性，最终获取真实的目标轨迹。关联的方法涵盖动态规划方法、多假设检验方法、联合概率数据关联方法。数据关联方法的优势在于抗干扰能力较出色，采用多帧图形信息，减小单帧检测错误而引起的误差，弊端在于算法对存储性能和计算能力的要求高。其二，基于能量最小化的目标跟踪方法认为目标在运动过程中具备连续性，它的运动参数、外观和运动范围在多帧图像中具备一致性，那么能够建立合理的能量函数对轨迹来实现迭代求解，这种方法在实际应用中要综合考虑对象的外观、运动特征和其他约束条件，让能量函数能够准确建模目标的运动过程。
本文作者：知乎小杰仔