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激光雷达、相机…万字长文带你入门无人驾驶车硬件( 八 )


第二种是采用芯片厂家推出的无人驾驶计算平台 ， 比如英伟达的 DRIVE、德州仪器基于 DSP 的 TDA2X Soc、恩智浦的 BlueBox 。 这类平台都是采用开发板设计 ， 不太适合直接应用在无人驾驶中 ， 好处是厂家提供了 SDK ， 可以做到开箱即用 。
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图 2.13 Navidia drive AGX
第三种是自研计算平台 。 特斯拉的 FSD 就是自研的计算平台 ， 集成度非常高 ， 采用冗余设计 ， 集成有专门的安全模块 ， 性能和接口也能够满足特定场景的要求 。 自研芯片的解决方案非常适合无人驾驶 ， 但是研发成本太高 。
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图 2.14 特斯拉 FSD 芯片
2.4.4 边缘计算
边缘计算是无人驾驶未来的发展趋势之一 ， 传感器中会逐步集成融合和滤波算法 ， 而不需要把所有的计算全都放在计算平台中完成 。 典型的应用场景是为了处理摄像头拍摄的大量图像 ， 可以先用 FPGA 处理 ， 然后输出处理好的结果给计算平台使用 ， 这样不仅可以减轻系统带宽压力 ， 同时还可以加快图片处理速度 。
2.5 辅助单元
除了实现无人驾驶必须的一些硬件之外 ， 我们还需要一些硬件来辅助无人驾驶 ， 无人驾驶车没有司机 ， 因此需要人机交互设备实现人和车的交互 。 此外 ， 无人驾驶车同外界进行通讯 ， 还需要 V2X 等网络设备 。 最后无人驾驶车还需要类似飞机黑匣子的设备来记录无人车的状态 ， 在发生交通事故之后 ， 帮助分析事故原因 。
【激光雷达、相机…万字长文带你入门无人驾驶车硬件】2.5.1 人机交互
1. 为什么需要人机交互？
无人驾驶车带来的好处显而易见 ， 汽车不再需要司机了 ， 带来的后果是 ， 我们从和司机交流变成和汽车交互了 。 司机能够很好的理解乘客的意图 ， 同时也能对突发状况进行处理 ， 以目前的技术而言无人驾驶车还远达不到这么先进 。 未来人机交互正朝着更加智能的方向发展 ， 以便更好的理解人的意图 。
2. 人机交互的过程
人机交互分为 2 个过程：一是人对车下达指令 ， 二是车对人的反馈 。 如图 2.15 所示 。
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图 2.15 人机交互过程
人对车下达指令最直接的需求就是告诉汽车 ， 我要从哪里上车 ， 目的地是哪里 。 这是出行最本质的需求 ， 目前的无人驾驶打车服务 ， 提供的还是点对点的服务 ， 也就是说你无法选择起点和终点 ， 只能选择固定线路 ， 真正的无人驾驶服务应该提供任意点到点的服务 。 通过滴滴打车时 ， 我们可能不止一次因为手机定位不准 ， 需要打电话给司机沟通上车地点 。 而无人驾驶车没有司机 ， 如果乘客的定位不准 ， 那么如何和无人车确认上车地点就成了问题 ， 因此解决人和车的沟通问题在无人驾驶打车中显得尤为重要 。
未来 ， 人对车的指令会由单纯的机械指令变的更加抽象 ， 只需要指定一系列行为 ， 无人驾驶车会自动完成这一过程 ， 现在已经实现的功能就有自适应巡航和自动泊车等 。
车对人的反馈包括通知乘客无人驾驶车当前的状态、位置、速度以及电池的电量等 。 同时人机交互系统还需要提示是否发现了潜在的威胁 ， 以及车准备做出的决策 ， 乘客凭借这些信息能够知道驾驶过程是否安全 。 如果无人驾驶车出现了故障 ， 人机交互系统还需要发出警报提醒乘客 。
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图 2.16 特斯拉 model3 交互界面
除了功能上的交互 ， 还需要关注车载服务的交互 。 自动驾驶普及之后 ， 车不仅仅是作为交通工具 ， 更像是一个私密场所了 ， 人们可以在车内办公、娱乐、游戏和休息 。 车内的娱乐和影音服务都会升级 ， 乘车可能变得更有乐趣而言了 。


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