无人车感知子系统的定位、物体识别与追踪

无人车的感知子系统是其核心组成部分之一，主要负责获取并处理来自外部环境的信息，以帮助车辆了解周围环境。在获得传感信息之后，数据将被推送至感知子系统，包括定位、物体识别与追踪等功能。本文将重点介绍这些功能的实现方法和技术。

一、定位

GPS和IMU是无人车定位的两种主要传感器。GPS以较低的更新频率提供相对准确的位置信息，IMU则以较高的更新频率提供准确性偏低的位置信息。通过卡尔曼滤波整合两类数据各自的优势，可以合并提供准确且实时的位置信息更新。IMU每5ms更新一次，但是期间误差不断累积精度不断降低。每100ms，GPS数据可以提供一次校正，以帮助校正IMU积累的误差。然而，单纯依靠这样的数据组合完成定位工作是不够的。

原因有三：其一，定位精度仅在一米之内；其二，GPS信号存在多路径问题引入噪声干扰；其三，GPS必须在非封闭的环境下工作，因此在隧道等场景中GPS不适用。因此，摄像头也被用于定位。基于视觉的定位由三个基本步骤组成：通过对立体图像的三角剖分，首先获得视差图用以计算每个点的深度信息；通过匹配连续立体图像帧之间的显著特征，可以通过不同帧之间的特征建立相关性，并由此估计这两帧之间的运动情况；通过比较捕捉到的显著特征和已知地图上的点计算车辆的当前位置。然而，基于视觉的定位方法对照明条件非常敏感，因此其使用受限且可靠性有限。

因此，借助于大量粒子滤波的激光雷达通常被用作车辆定位的主传感器。由激光雷达产生的点云对环境进行了“形状化描述”，但并不足以区分各自不同的点。通过粒子滤波，系统可将已知地图与观测到的具体形状进行比较以减少位置的不确定性。为了在地图中定位运动的车辆，可以使用粒子滤波的方法关联已知地图和激光雷达测量过程。粒子滤波可以在10cm的精度内达到实时定位的效果，在城市的复杂环境中尤为有效。然而，激光雷达也有其固有的缺点：如果空气中有悬浮的颗粒（比如雨滴或者灰尘），那么测量结果将受到极大的扰动。因此，需要利用多种传感器融合技术进行多类型传感数据融合，处理以整合所有传感器的优点，完成可靠并精准的定位。

二、物体识别与追踪

激光雷达可提供精准的深度信息，因此常被用于在无人驾驶中执行物体识别和追踪的任务。近年来，深度学习技术得到了快速的发展，通过深度学习可达到较显著的物体识别和追踪精度。卷积神经网络（CNN）是一类在物体识别中被广泛应用的深度神经网络。通常，CNN由三个阶段组成：卷积层使用不同的滤波器从输入图像中提取不同的特征，并且每个过滤器在完成训练阶段后都将抽取出一套“可供学习”的参数；激活层决定是否启动目标神经元；汇聚层压缩特征映射图所占用的空间以减少参数的数目，并由此降低所需的计算量；一旦某物体被CNN识别出来，下一步将自动预测它的运行轨迹或进行物体追踪。物体追踪可以被用来追踪邻近行驶的车辆或者路上的行人，以保证无人车在驾驶的过程中不会与其他移动的物体发生碰撞。近年来，相比传统的计算机视觉技术，深度学习技术已经展露出极大的优势，通过使用辅助的自然图像，离线的训练过程可以从中学习图像的共有属性以避免视点及车辆位置变化造成的偏移，离线训练好的模型直接应用在在线的物体追踪中。

总之，无人车感知子系统的定位、物体识别与追踪功能是其核心能力之一，对于保证无人车的安全性和可靠性至关重要。通过多种传感器融合技术和深度学习技术的应用，可以实现高精度、实时、可靠的定位和物体识别与追踪，为无人车的自主驾驶提供有力支持。