智能汽車的感知和決策系統

智能汽車的感知和決策系統

先進的傳感技術和不斷增加的計算資源促進了自動駕駛汽車技術的快速發展。國內外很多公司開始了智能汽車的研究，包括谷歌、沃爾沃、奧迪、奔馳等汽車巨頭。雖然每個公司的技術路線不同，但研究的重點都是傳感器感知和決策。自動駕駛汽車上應用的典型傳感器包括感知傳感器（照相機、激光雷達和雷達等）、定位和定向傳感器（GPS）、車輛測量傳感器（車輪和轉向盤傳感器）。對傳感器的感知研究通常圍繞相機和激光雷達展開。

開發了一個完整的智能汽車感知和決策系統。感知模塊基于傳感器輸入來提供關于周圍車輛的信息；決策模塊根據周圍其它車輛的信息決策出該車所需要的動作。提出的方法不同于以往研究，其是將機器學習（ML）與智能汽車感知和決策結合起來。首先，根據車輛所處的工況將其分為很多車輛工況和單獨車輛工況兩種。然后，在每種工況下采集大量的試驗數據輸入到ML中，使其做出正確的決策。

研究所采用的視覺傳感器是激光雷達。首先將激光雷達采集到的信號進行處理，輸入到支持向量機分類器進行分類，決策出車輛所處的工況；然后采用該工況下的ML進行決策。ML方法利用大數據集，可提供優于傳統方法的解決方案，并提高在復雜環境中用于感知和決策的算法的可用性，為自動駕駛奠定了基礎。

刊名：IEEE Transactions on Intelligent Vehicles（英）

刊期：2016年第1期

作者：Bunyo Okumura et al

編譯：王瑩