自動駕駛感知技術(shù)體系解析演講人：日期:CONTENTS目錄01多傳感器融合系統(tǒng)02環(huán)境感知算法架構(gòu)03目標檢測與分類04傳感器融合優(yōu)化05實時數(shù)據(jù)處理機制06技術(shù)挑戰(zhàn)與迭代方向01多傳感器融合系統(tǒng)主流傳感器類型（激光雷達/毫米波雷達/攝像頭）激光雷達高精度、高分辨率，可獲取物體的三維信息，但成本較高且易受天氣和光線影響。01毫米波雷達測距測速準確，穿透能力強，但分辨率較低，難以獲取物體細節(jié)信息。02攝像頭成像效果好，可獲取豐富的顏色和紋理信息，但易受光照、遮擋和天氣等因素影響。03數(shù)據(jù)時空同步技術(shù)同步誤差校正針對因傳感器延遲、數(shù)據(jù)傳輸?shù)纫蛩貙е碌耐秸`差，進行精確補償和校正。03通過標定和校準，將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到同一坐標系下，實現(xiàn)空間上的對齊。02空間同步時間同步通過硬件觸發(fā)或軟件時間戳對齊，確保各傳感器數(shù)據(jù)在同一時間點上的一致性。01異構(gòu)數(shù)據(jù)融合策略在原始數(shù)據(jù)層面進行融合，保留盡可能多的信息，但處理復雜度高，實時性差。數(shù)據(jù)級融合特征級融合決策級融合從各傳感器數(shù)據(jù)中提取特征，進行融合處理，降低了數(shù)據(jù)維度，提高了處理效率。將各傳感器獨立處理的結(jié)果進行融合，通過一定的算法和規(guī)則進行決策，具有更高的可靠性和靈活性。02環(huán)境感知算法架構(gòu)點云語義分割技術(shù)原理及作用點云語義分割是基于激光雷達或深度相機獲取的深度信息，對圖像中的每個像素進行三維坐標的計算和分割，以實現(xiàn)地面、障礙物、車輛等物體的識別和分類。常見方法基于深度學習的點云語義分割方法，如PointNet、PointNet、3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。應用場景主要用于自動駕駛車輛對周圍環(huán)境的感知和識別，如道路檢測、障礙物識別等。優(yōu)缺點點云語義分割技術(shù)具有較高的精度和魯棒性，但計算量較大，對硬件要求較高。視覺SLAM實時建圖原理及作用視覺SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是通過攝像頭等視覺傳感器實時感知環(huán)境，同時構(gòu)建地圖并實現(xiàn)車輛自身的定位。01常見方法基于特征點匹配的SLAM方法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等；基于直接法的SLAM方法，如DTAM、SVO等。02應用場景視覺SLAM實時建圖主要應用于自動駕駛車輛的定位、導航和路徑規(guī)劃等任務。03優(yōu)缺點視覺SLAM具有較高的靈活性和精度，但在光照變化、動態(tài)環(huán)境等復雜場景下容易受到干擾。04動態(tài)障礙物追蹤模型是通過連續(xù)多幀圖像或點云數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對動態(tài)障礙物的跟蹤和軌跡預測，以便自動駕駛車輛做出安全決策。原理及作用主要用于自動駕駛車輛對行人、車輛等動態(tài)障礙物的跟蹤和避障。應用場景基于卡爾曼濾波的追蹤方法、基于粒子濾波的追蹤方法、基于深度學習的目標檢測與跟蹤方法等。常見方法010302動態(tài)障礙物追蹤模型動態(tài)障礙物追蹤模型能夠?qū)崟r跟蹤障礙物并預測其運動軌跡，但在復雜場景和遮擋情況下容易出現(xiàn)跟蹤丟失或誤判。優(yōu)缺點0403目標檢測與分類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）通過卷積層、池化層、全連接層等結(jié)構(gòu)，自動提取圖像特征，實現(xiàn)目標的檢測與分類。深度神經(jīng)網(wǎng)絡檢測框架區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（R-CNN）系列包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通過候選區(qū)域生成和卷積網(wǎng)絡相結(jié)合，提高了檢測精度和速度。單階段檢測網(wǎng)絡（SingleShotMultiBoxDetector，SSD）采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡直接回歸目標位置和類別，實現(xiàn)了快速、準確的目標檢測。針對三維點云數(shù)據(jù)，通過3D卷積操作提取特征，實現(xiàn)三維目標的檢測與分類。3D目標識別優(yōu)化算法3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡將三維點云投影到多個二維平面上，利用成熟的二維圖像目標檢測算法進行處理，再將結(jié)果融合得到三維目標信息。多視圖方法利用深度學習算法提取圖像特征，同時結(jié)合幾何約束條件，提高三維目標的識別精度。深度學習與幾何約束相結(jié)合多類別物體置信度評估根據(jù)分類器的輸出，計算目標屬于每個類別的置信度，選擇置信度最高的類別作為最終分類結(jié)果。類別置信度評估多目標置信度評估置信度校準技術(shù)針對圖像中多個目標的情況，計算每個目標的置信度，并根據(jù)置信度進行排序，以選擇最重要的目標進行后續(xù)處理。通過調(diào)整分類器的輸出，使得置信度值能夠更準確地反映目標的真實類別情況，提高檢測系統(tǒng)的可靠性。04傳感器融合優(yōu)化卡爾曼濾波融合算法6px6px6px利用狀態(tài)方程和觀測方程預測下一時刻的狀態(tài)和誤差協(xié)方差。預測過程能夠處理線性高斯系統(tǒng)，具有較高的精度和效率。優(yōu)點利用觀測值和預測值進行加權(quán)更新，得到最優(yōu)估計值。更新過程010302對于非線性系統(tǒng)和高維狀態(tài)空間，效果可能不佳。局限性04基于深度學習的融合改進數(shù)據(jù)驅(qū)動通過大量數(shù)據(jù)訓練深度學習模型，學習傳感器之間的復雜關(guān)系。01特征提取利用深度學習模型自動提取特征，減少人為設計特征的繁瑣過程。02優(yōu)點能夠處理非線性問題，自適應性強，可以融合更多種類的傳感器信息。03局限性需要大量標注數(shù)據(jù)進行訓練，對計算資源要求較高。04傳感器冗余在同一系統(tǒng)中布置多個相同或相似的傳感器，以提高系統(tǒng)的可靠性。決策層融合將多個傳感器的輸出在決策層進行融合，以減小單一傳感器故障對系統(tǒng)的影響。優(yōu)點提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，減少了因傳感器故障而導致的系統(tǒng)失效。局限性增加了系統(tǒng)的復雜性和成本，需要合理設計冗余度和融合策略。冗余系統(tǒng)容錯設計05實時數(shù)據(jù)處理機制邊緣計算優(yōu)化方案根據(jù)數(shù)據(jù)分布和實時性要求，在網(wǎng)絡邊緣部署計算節(jié)點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)就近處理。邊緣節(jié)點布局通過協(xié)同多個邊緣節(jié)點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和計算負載均衡。邊緣節(jié)點協(xié)同實現(xiàn)邊緣節(jié)點與云端的協(xié)同工作，利用云端的強大計算能力處理復雜任務。邊緣-云端協(xié)同嵌入式系統(tǒng)加速方案模塊化設計將系統(tǒng)拆分成多個模塊，實現(xiàn)模塊間的獨立運行和高效協(xié)同。03針對嵌入式系統(tǒng)的特點，優(yōu)化算法實現(xiàn)，降低計算復雜度和內(nèi)存占用。02算法優(yōu)化硬件加速利用嵌入式系統(tǒng)中的硬件加速單元，如GPU、FPGA等，提高數(shù)據(jù)處理速度。01計算資源動態(tài)分配策略基于任務負載的分配根據(jù)當前任務負載情況，動態(tài)調(diào)整計算資源的分配，確保關(guān)鍵任務的實時性。01基于數(shù)據(jù)特征的分配根據(jù)不同數(shù)據(jù)特征，將計算任務分配到最合適的計算節(jié)點上，提高計算效率。02資源預留與搶占為關(guān)鍵任務預留計算資源，同時允許在資源不足時搶占低優(yōu)先級任務的資源。0306技術(shù)挑戰(zhàn)與迭代方向極端天氣感知優(yōu)化雨水會干擾攝像頭視線，導致圖像模糊，影響識別效果。可采用紅外成像、激光雷達等技術(shù)進行彌補。雨天感知霧天感知夜間感知大霧天氣會嚴重降低能見度，影響自動駕駛的感知和決策?？赏ㄟ^增強傳感器的穿透力、提高環(huán)境建模能力等方法解決。夜間光線昏暗，容易導致攝像頭識別困難。可采用紅外成像、增加光源等方法提高感知能力。高算力需求解決方案硬件升級采用更高性能的處理器和GPU，提升計算速度和圖像處理能力。算法優(yōu)化分布式計算通過深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術(shù)優(yōu)化算法，提高計算效率和準確性。利用云計算、車路協(xié)同等技術(shù)，將部分計算任務分配到云端或路邊設備，減輕車載計算壓力。123