智能汽車的感知和決策系統(tǒng)

智能汽車的感知和決策系統(tǒng)

先進的傳感技術(shù)和不斷增加的計算資源促進了自動駕駛汽車技術(shù)的快速發(fā)展。國內(nèi)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(shù)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(zhuǎn)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(fā)了一個完整的智能汽車感知和決策系統(tǒng)。感知模塊基于傳感器輸入來提供關(guān)于周圍車輛的信息；決策模塊根據(jù)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(jié)合起來。首先，根據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集，可提供優(yōu)于傳統(tǒng)方法的解決方案，并提高在復雜環(huán)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(chǔ)。

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