想要讓汽車擁有自動駕駛能力，就需要和人一樣，能夠知道自己當(dāng)前的位置，還可以眼觀六路耳聽八方，隨時觀察判斷周圍環(huán)境，隨時應(yīng)對突發(fā)狀況。因此自動駕駛汽車需要依靠兩個系統(tǒng)：定位系統(tǒng)和障礙物檢測跟蹤系統(tǒng)，這兩樣需要硬件和軟件的配合，具體如何識別障礙物？靠譜嗎？下面我們來詳細分析。

自動駕駛的原理，識別障礙物的四大硬件

超聲波雷達：這種雷達是普通汽車上最常見的裝備，一般布置于前后保險杠，可以清晰分辨，超聲波雷達向外發(fā)出超聲波，用接收器接收反射回來的超聲波，通過時間差來測算距離。作為聲波，探測距離越短，精度就越高，因此常用于倒車雷達，探測距離在0.1-3米之間，是自動泊車等功能的必備硬件。缺點是車速較快時誤差大，無法遠距離傳播信號，因此需要其他雷達的配合。

毫米波雷達：顧名思義，這種雷達通過毫米波段的電波，從車輛發(fā)出電波，如果遇到障礙物，就會返回回波，可以測量障礙物的實時距離、相對速度和方向等。車輛一般采用的是是76GHz波段的電波和24GHz波段的電波，相比超聲波，毫米波雷達通常安裝在車頭位置，電動車隱藏在傳統(tǒng)進氣格柵的位置，燃油車則安裝在車標內(nèi)，毫米波的探測距離可以達到200米，優(yōu)點是可以穿透煙霧等，但在雨霧天氣中會有衰減。

激光雷達：一般車型只有前面兩種雷達，但隨著自動駕駛技術(shù)的深層次開發(fā)，激光雷達被越來越多的車型使用，原理是發(fā)射激光束探測目標的方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等，光速遠快于前面兩者，因此精度極高，車輛高速行駛中也可以洞悉周圍的環(huán)境，實時建立一個3D的圖像，缺點則是成本高。

攝像頭：雷達是一種仿生學(xué)技術(shù)，利用了蝙蝠在黑暗環(huán)境中捕獵的技能，優(yōu)缺點明顯，可以識別障礙物的實時距離，但缺乏對色彩的渲染，周圍世界白茫茫一片，要準確識別路上的物體，比如交通路牌、限速標志、車道輔助線等，就需要攝像頭，就像人擁有了眼睛，雷達和攝像頭互補，會建立完整的立體畫面。

芯片：有了感知能力，一個處理這些信息的大腦必不可少，芯片的算力代表著處理數(shù)據(jù)的速度和能力，因此越高階的駕駛輔助，需要算力更高的芯片。

識別障礙物的軟件

有了硬件，就需要廠家開發(fā)軟件，軟件就像人的行為邏輯，如果你看到前方100米有障礙物，但自信滿滿，想著到20米再剎車，但可能為時已晚；或者前方車輛龜速行駛，要不要變道，何時變道；抑或高速行駛，前方施工，如何變道等，軟件涉及車載系統(tǒng)、感知、規(guī)劃、控制算法、驅(qū)動軟件、功能安全等。

可靠性分析，發(fā)生事故前的保障--反應(yīng)層組件

反應(yīng)層組件的任務(wù)是掃描環(huán)境，檢測到前方有障礙時讓車輛停下來。車輛不能遇到障礙就急忙剎停，這樣只會擾亂交通，需要根據(jù)情況識別，但這恰恰是最容易出事的階段，一些車輛沒有激光雷達，比如特斯拉，堅持不用激光雷達，更看重高像素的廣角相機，感知世界，但相機就像人眼，在黑暗環(huán)境中識別能力差，或當(dāng)太陽直接照射時會產(chǎn)生眩光，惡劣天氣也會看不清路，一般相機通過識別車道白線行駛，在輔助線磨損或者前方施工占道的情況下，車輛就難以判斷，發(fā)生事故。

擁有激光雷達的車輛可以高精度測量物體的大小和距離，但在識別遠處物體時效果不佳，比如車機需要跟蹤已識別對象的運動，然后將其分類，例如車輛或行人，以及小動物等。車輛很少突然改變方向，而行人后者小動物則可以能隨機改變方向，物體的隨機移動讓車機很難智能判斷。

選車偵探觀點：自動駕駛車輛會跟蹤數(shù)十個、有時甚至數(shù)百個周圍物體，不斷評估它們的意圖。芯片就像大腦，要隨時處理這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)，是一項艱巨的任務(wù)。目前的技術(shù)仍然沒有達到完全可以交給車輛，讓其自動行駛的程度，危險無處不在，開啟智能輔助駕駛后仍需準備隨時接管車輛，你覺得目前誰家的智能駕駛最先進？歡迎討論。