作者：Hannes Estl

要實現汽車自動駕駛，需要消除很多法律、社會和結構障礙。盡管幾乎我們所有人都在科幻小說或電影中見識過“自動駕駛”汽車，但真要相信機器或車載電腦能在各種條件下帶著我們四處游蕩就是另外一回事了。此外，發生碰撞時的責任問題還將需要仔細核實，因為可能不再牽扯到人的問題（我們通常是犯錯誤或違法的群體）。理想情況下，路上的所有汽車都將具備自動駕駛功能。可惜這可能需要幾代汽車發展才能成為現實。最后，也是相當重要的一點，要實現汽車與環境的通信（汽車與基礎設施以及汽車與汽車的通信），需要進行大量的投資來安裝和維護基礎設施，并對通信方式進行標準化（每個人都講相同的“語言”)。

但就目前而言，我們關注的是自動駕駛汽車的技術可行性。如今，我們對防抱死制動系統 (ABS) 及安全氣囊等被動安全系統，或者電動助力轉向系統與電子發動機管理都已習以為常了。這些系統能使汽車采取行動（制動、轉向、加速），但行動的動力是什么呢？盡管高級駕駛員輔助系統 (ADAS) 尚未在所有汽車中普及，但這些系統將在從駕駛汽車到汽車自動駕駛的演進過程中發揮至關重要的作用，因為它們相當于汽車的眼睛。

需要部署各種廣泛的新型傳感器作為 ADAS 的基礎設施，尤其是攝像頭系統、雷達和 LIDAR 等機器視覺傳感器。這些傳感器的使用將為汽車提供所需的態勢感知功能，但對大量新數據的解讀也將對系統處理能力提出挑戰。例如，獲取和處理攝像頭影像的每個像素（低級處理），鑒定和識別圖片中感興趣的目標（中級處理），然后根據這些目標及其相對汽車的位置和移動情況做出決策（高級處理），這些都需要不同的處理功能。典型的微處理和數字處理技術擅長執行其中某項特定任務，但對于其它任務往往存在局限性。對于機器視覺而言，所有這些處理工作都必須按順序實時執行，這就需要如TI TDA2x 片上系統 (SOC) 產品系列所具備的異構處理功能。

現在，由于汽車能看，能解讀要做什么，并能依此采取行動，因此我們已經有了全部所需的基本模塊。如欲查閱有關自動駕駛、機器視覺與異構處理的更多內容，敬請閱讀白皮書：通過技術創新讓汽車更安全。

原文請參見: http://e2e.ti.com/blogs_/b/behind_the_wheel/archive/2014/02/04/advanced-safety-and-driver-assistance-systems-paves-the-way-to-autonomous-driving.aspx