Apollo感知系统解析：机器感知与人类驾驶的差异

"进阶课程⑯丨Apollo感知之旅——感知概貌.pdf" 本文主要探讨了自动驾驶领域中的机器感知系统，特别是Apollo平台的相关知识。以下是关键知识点的详细说明： 1. **超声波雷达**：超声波雷达是自动驾驶车辆中的一种传感器，用于短距离探测物体，尤其在泊车和低速行驶时，提供精确的距离测量。 2. **拾音器**：拾音器在自动驾驶系统中可能用于捕捉环境声音，例如交通信号声或紧急车辆的警报声，这些信息对安全驾驶至关重要。 3. **机器感知**：机器感知是让自动驾驶汽车模仿人类感知环境的能力，通过多种传感器收集信息，包括视觉、听觉等，然后解析这些信息以理解周围环境。 4. **高精地图**：高精地图是自动驾驶的关键组成部分，包含详细的路网信息，如车道线、交通标志、路沿、参考线等，允许车辆根据预知的环境信息进行决策。 5. **参考线**：在高精地图中，参考线为自动驾驶车辆提供了行驶路径，确保车辆能够准确地沿着预定路线行驶，尤其是在复杂的交叉路口。 6. **相对速度**：机器感知系统能够计算自身与周围障碍物的相对速度，这对于预测动态物体的行为和规避碰撞至关重要。 7. **传感器融合**：自动驾驶系统通常结合多种传感器数据（如Lidar、Camera、Radar）进行融合，以提高感知的准确性和可靠性。 8. **障碍物检测与跟踪**：系统通过障碍物检测技术来识别和追踪动态物体，包括位置、类别、形状和行为意图，以确保安全驾驶。 9. **交通信号灯感知**：当前，无人车通过摄像头识别交通信号灯颜色，未来可能会利用V2X（车与一切互联）技术实现更精确的信号感知。 10. **小感知与大感知**：小感知专注于局部环境的理解，如障碍物检测；大感知则涉及全局环境的理解，如高精地图的使用和路径规划。 无人车感知系统的优点在于其全方位、高精度的感知能力，但依赖于高精地图和复杂的传感器融合算法，这既是其优势也是挑战。在未来的发展中，提升语义理解和自主决策能力将是关键的研究方向。