智能汽车的“眼睛”是如何替代人的？

与传统汽车不同，智能新能源汽车具备自动驾驶功能。如果没有驾驶员，仅依赖智能汽车的自身系统，那么汽车是如何替代人的眼睛、大脑、手和脚的呢？接下来，我们将逐一解答这些问题，并重点介绍智能汽车的“眼睛”。

在深入探讨智能汽车的“眼睛”之前，我们首先要理解人类驾驶员眼睛的功能。简而言之，驾驶员的眼睛主要承担着三个关键任务：检测障碍物、熟悉周围环境以及了解自身位置。在检测障碍物方面，这包括了识别行人、车辆等，不仅需要分辨前方的物体是人还是车，还需要大致判断与前方目标的距离。对于熟悉周围环境，这包括对环境的整体认知、识别交通标志、分辨交通信号灯以及清晰辨识车道线等。此外，了解自身位置不仅意味着知道大致的方位，还要求明确自己在车道中的具体位置。

为了实现上述这些功能，智能汽车采用了相应的传感系统。车载传感系统由多个传感器组成，如上图所示。图中展示了其中最关键的几种传感器：毫米波雷达、摄像头、激光雷达、探测雷达等。这些传感器在智能汽车的感知世界中发挥着不可或缺的作用，为自动驾驶功能的实现提供了重要保障。

一、摄像头

摄像头在这里面可能是大家最为熟悉的传感器了，它可以为智能汽车提供道路场景的画面。所以凡是涉及识别的任务，都可以通过图像来实现。例如车辆识别。从下图中可以看出，所有的目标都用“方框”的形式在图中圈起来了，并且对于不同类型的目标还做了相应的分类（红色、蓝色等颜色的区分）。那么科学家们是如何做到这一点的呢？

当前最受欢迎的方法是深度学习。相信大家对深度学习并不陌生，它曾让机器人“Alpha Go”战胜了众多围棋高手，展现了强大的实力。深度学习的特点在于，它能够在复杂情况下准确地匹配目标事物。在围棋中，这表现为对棋谱的深度学习和应用；在智能汽车领域，则体现为目标识别。

通过深度学习方法，我们能够对一帧图片进行细致的分析，将其分解为多个特征层。每个特征层都由抽象化的特征向量表示。特征层的数量越高，对车辆和行人等目标的特征描述就越精细，从而提升识别效果。

除了实现行人、车辆的识别外，摄像头还承担着车道线、交通标志和红绿灯的识别任务。这些功能共同为智能汽车的自动驾驶提供了关键支持。

二、激光雷达

激光雷达在探测道路目标距离方面表现出极高的精度，能够达到厘米级别。它通过发射多条激光线束（最多可达128条线），实现超过80米的辐射范围。随着车辆的行进，激光雷达将收集到的激光点云数据进行拼接，由于道路目标距离的不同，这些数据呈现出三维的凹凸感。通过这种方式，激光雷达能够感知周围环境，为智能汽车的自动驾驶提供准确的环境信息。下图展示了激光点云下的道路场景结构图。

激光雷达主要功能是，感知具体目标的距离，完成对道路场景结构的构建，与图像功能形成优势互补（图像不具备测距功能）。

三、毫米波雷达

毫米波雷达与激光雷达在功能上有相似之处，都是用于完成目标的测距任务。然而，与激光雷达不同的是，毫米波雷达利用多普勒效应来实现测距。这意味着毫米波雷达主要适用于对动态目标，如行人和车辆，进行测量。与激光雷达相比，毫米波雷达的优势在于其更远的检测距离。例如，大陆77赫兹毫米波雷达的探测距离可达250米。因此，这种雷达在高速行进的车辆上表现最佳，特别是在高速公路等场景中。

四、精确定位模块

在普通汽车定位中，常用的手段是采用北斗定位系统。然而，这种方法在一些情况下可能导致误差达到10米甚至更高。对于有人驾驶的车辆来说，这种精度配合驾驶人员的双眼判断是可以接受的。但对于自动驾驶汽车而言，哪怕定位偏移只有10厘米，都可能导致车辆碰撞，产生严重的后果。因此，仅依靠北斗定位是不够的。

为了提高定位精度，通常采用差分北斗定位结合惯性导航系统的方法。这种方式在正常情况下可以将定位精度提高至厘米级别，适用于大多数情况，为自动驾驶汽车提供更准确的定位信息。

五、V2X通信模块

智能汽车的“眼睛”功能主要依赖于车上的传感器来实现。在驾驶过程中，我们有时会遇到盲区，即某些场景被遮挡住，无法直接观察。为了解决这一问题，科学家们引入了V2X通信模块。这里的“V”代表“Vehicle”，意为车辆，“2”与“to”同义，而“X”则代表“Everything”，即道路上的所有实体。通过将智能汽车与道路上的所有事物（包括其他车辆、道路基础设施、行人等）通过无线网络连接起来，外界所有实体的状态都可以实时传递给本车。这样，所谓的盲区问题也就得到了解决。这也是智能汽车的“眼睛”相较于人类眼睛的优越之处。

总之，传感器为车辆提供了丰富的环境感知信息，而V2X通信模块则通过无线网络将车辆与道路上的所有实体连接起来，消除了盲区问题。这种技术使智能汽车的“眼睛”能够实时获取外界所有实体的状态信息，从而为自动驾驶提供了更可靠的环境感知能力。