自动驾驶知识科普自动驾驶汽车的七大核心技术( 二 ) _自动驾驶

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定位技术
只有知道自己在哪里，才知道自己去哪里。目前自动驾驶的技术基本上都源自机器人，自动驾驶可以看做是轮式机器人加一个舒适的沙发。机器人系统中定位和路径规划是一个问题，没有定位，就无法规划路径。厘米级实时定位是目前自动驾驶最大的挑战之一。对机器人系统来说，定位主要靠SLAM与先验地图（Prior Map）的交叉对比。SLAM是Simultaneous Localization and MApping的缩写，意为“同时定位与建图” 。它是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程。目前， SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。

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机器人定位常见三大类，相对定位，绝对定位和组合定位。自动驾驶一般用组合定位，首先本体感受传感器如里程计（Odometry）、陀螺仪(Gyroscopes)等，通过给定初始位姿，来测量相对于机器人初始位姿的距离和方向来确定当前机器人的位姿，也叫做航迹推测。然后用激光雷达或视觉感知环境，用主动或被动标识、地图匹配、GPS、或导航信标进行定位。位置的计算方法包括有三角测量法、三边测量法和模型匹配算法等。从这个角度而言， IMU也是自动驾驶必备的部件。

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现今，除了主流的用GPS或GNSS（全球卫星导航系统）来定位的方式之外，也有在公路上铺设电磁诱导线等方式来实现定位。高精度GPS定位目前来说最大难题是，山区和隧道等地理因素对精度的影响，虽然可以依靠IMU（惯性测量单元）来进行推算，但GPS丢失信号时间过长的话，累计的误差就会比较大。

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另外，自动驾驶专用的3D动态高清地图带给了自动驾驶更多可能性。因为有了高清地图，就可以将自己的位置轻松定位在车道上。
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通信安全技术
试想如果被黑客入侵，控制了你的自动驾驶车，不仅可以监听到你的秘密谈话，还很可能成为杀人工具。黑客可以通过影响传感器的数据而影响决策，或直接介入判断机制进而影响行驶轨道，
像GPS、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、IMU等常见传感器装置，都可以被黑客干扰进而影响自动驾驶的判断机制和行驶轨道。比如攻击激光雷达让其辨别不了即时性不良数据，或者是试着干扰他们长期积累的聚合数据等等。
V2X是车辆与基础设施之间（例如车辆之间、车辆与行人之间、车辆与交通基础设施之间）所有通信的通用术语。V2X包含有关汽车及其用户的个人信息，因此用户身份验证和数据加密系统至关重要。
V2X包含了汽车和我们的个人信息，因此在通信的时候对用户的身份验证和给数据加密，这些都必不可少。

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人机交互技术
虽说我们对自动驾驶的印象大多是，不需要人们的干涉，它就能把我们送到任何想去的地方。但是很遗憾，目前的自动驾驶系统还做不到这一点。

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遇到自动驾驶驾驭不了的场景，便会呼唤你接替它的工作。这时， HMI（人机界面）就发挥作用了。它的目标是，用最直观最便捷的方式通知我们，让驾驶员尽快注意到。
此外，通过观察分析驾驶员的面部表情和动作，判断其困倦状态，并通过给驾驶员提供感兴趣的话题等方式予以提醒，也是人机交互多样化发展的一个例子。还有些不仅局限于和车内人的互动，也可以与路上行人进行互动，表达让行等意愿。
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高精度地图
高精度地图是实现自动驾驶的必要条件吗？——Level3及以上是必选项。基于美国SAE协会对自动驾驶技术等级的划分，在Level2以下的辅助驾驶阶段（ADAS阶段），高精度地图对整个辅助驾驶系统来说是一个可选项。当自动驾驶技术发展到 Level3及以上时，要求车辆在高速公路、停车场泊车等特殊场景中实现自动驾驶，高精度地图的重要性开始凸显。业内公认要想实现 Level3 级别的自动驾驶，高精度地图将成为必选项。