自動駕駛汽車，又稱無人駕駛汽車，電腦駕駛汽車，或輪式移動機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能汽車，依靠人工智能、視覺計算、雷達、監控裝置和定位系統的協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全的駕駛機動車輛，自動駕駛汽車使用視頻攝像頭，雷達傳感器，以及激光測距器來了解周圍的交通狀況，并通過一個詳盡的地圖，通過有人駕駛汽車采集的地圖，對前方的道路進行導航。

自動駕駛系統的架構大體可分為三部分：感知—認知—執行。

感知層：檢測駕駛員的輸入及狀態、車輛自身的運動狀態以及車輛周圍的環境情況；

認知層：根據感知層得到的駕駛員駕駛意圖和駕駛狀態、當前車身的速度和位姿以及外部威脅情況，通過一定的決策邏輯、規劃算法，得出期望的車輛速度、行駛路徑等信息，下發給執行層；

執行層：執行認知層下發的控制指令。

自動駕駛汽車的整體架構設計需要考慮ISO26262的要求，CPU、GPU、 FPGA以及總線都做冗余設計，防止單點故障。當整體IPC系統失效還有MCU做最后的保證，直接發送指令到車輛Can總線中控制車輛停車。

IPC即工業個人計算機，是一種加固的增強型個人計算機，它可以作為一個工業控制器在工業環境中可靠運行。采用符合“EIA”標準的全鋼化工業機箱，增強了抗電磁干擾能力，采用總線結構和模塊化設計技術。CPU及各功能模塊皆使用插板式結構，并帶有壓桿軟鎖定，提高了抗沖擊、抗振動能力。

目前這種集中式的架構，將所有的計算工作統一放到一個工控機中，整體體積較大，功耗高，不適用于未來的量產。但這種架構非常方便，算法迭代不需要過度考慮硬件的整體設計和車規要求。用傳統的X86架構就可以非常快捷的搭建出計算平臺，卡槽設計也方便硬件的更新。

采用工控機集中式運算整體體積和功耗難以滿足量產化要求，需要采用域控制器嵌入式的方案。將各個傳感器的原始數據接入到Sensor Box中，在Sensor Box中完成數據的融合，再將融合后的數據傳輸到計算平臺上進行自動駕駛算法處理。

自動駕駛汽車的優點：

提高公路安全性

自動駕駛安全特性的全面部署將導致公路死亡人數減少31%，即保護了每年超過11,000個人的生命。這些特性包括前向碰撞警告、碰撞剎車、車道偏離警告以及盲區探測。

能夠更好的適應人群

現在市面上普遍的車輛，都是有一定的駕駛要求的，并且為了交通安全和駕駛者的人身安全，這個要求將來也會越來越嚴格，這將會導致許多人最后都會因為不滿足于條件而開不了汽車，但是，自動駕駛汽車完美的解決了這個弊端，有了這款汽車，不論你是普通人、殘疾人還是什么人，都可以坐上這輛車！

減少空氣污染

汽車尾氣等物質一直都是是造成空氣污染的主要原因。共享自動駕駛汽車系統也能為排放和能源方面帶來好處，不管是傳統的汽車還是自動駕駛汽車，拼車越多，對環境和堵車方面的好處就越多。遠離一人一車的模式將為空氣質量帶來巨大的好處。

緩解交通擁堵

交通擁堵實際上是每個大城市都存在的問題。在中國繁忙的大都市交通擁堵的情況嚴重，75%的公路都得遭受交通高峰時的堵車。一旦自動駕駛汽車逐步投放并構成交通的一大部分，車載傳感器將能夠與智能交通系統協同運行，對交叉路口的車流進行優化。紅綠燈的時間間隔會根據某些街道的車流量而進行實時動態調整。這將通過提高車流效率來緩解擁堵。

自動駕駛汽車的缺點：

黑客

研究人員曾研究并列出了聯網汽車可能面臨的一系列威脅，包括黑客入侵、干擾、數據竊取、幽靈車、以及諸如使用強光來致盲攝像頭、雷達干擾或者傳感器操縱。任何這些行為都可以中斷通信并為人工智能算法提供錯誤的數據。

頻譜不足

頻譜不足是很多國家存在的主要障礙。尋找專用頻率范圍對支持自動駕駛汽車非常關鍵。它們需要在任何天氣和交通條件下都表現良好的特定帶寬。自動駕駛汽車和工業應用需要6GHz的中段頻譜，以平衡連接速度和無線連接的可靠性。

落后的公路基礎設施

基礎設施問題困擾著許多國家。以印度為例，道路是主要的挑戰。落后的公路設施給自動駕駛汽車帶來了挑戰。自動駕駛汽車需要可預測的路面與清晰刻畫的車道。在道路標記或設計很差勁的情況下，半自動或全自動駕駛汽車要想在這些道路上行駛都是非常困難的。事故風險上升并且存在嚴重的危險，那就是電腦算法會做出錯誤的決策。

惡劣的天氣

惡劣天氣代表自動駕駛汽車在該地區表現不會很好。暴雨、大量的雪或大氣煙霧會使路標和車道標線變得模糊，從而增加交通事故的風險。自動駕駛汽車在這些情況下很難做出好的決策，降雨、霧和灰塵給雷達傳感器造成困難，會分散或阻塞激光束，并且干擾攝像頭的圖像檢測能力。結果是車子沒法感知與其它車子的距離或無法辨認出停止標志、交通燈和行人。

文章整合自：汽車黎、算法集市、CSDN 車圈那些事

審核編輯：鄢孟繁