浅析自动驾驶系统的利弊
自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车，电脑驾驶汽车，或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和定位系统的协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全的驾驶机动车辆，自动驾驶汽车使用视频摄像头，雷达传感器，以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图，通过有人驾驶汽车采集的地图，对前方的道路进行导航。
自动驾驶系统的架构大体可分为三部分：感知—认知—执行。
感知层：检测驾驶员的输入及状态、车辆自身的运动状态以及车辆周围的环境情况；
认知层：根据感知层得到的驾驶员驾驶意图和驾驶状态、当前车身的速度和位姿以及外部威胁情况，通过一定的决策逻辑、规划算法，得出期望的车辆速度、行驶路径等信息，下发给执行层；
执行层：执行认知层下发的控制指令。
自动驾驶汽车的整体架构设计需要考虑ISO26262的要求，CPU、GPU、 FPGA以及总线都做冗余设计，防止单点故障。当整体IPC系统失效还有MCU做最后的保证，直接发送指令到车辆Can总线中控制车辆停车。
IPC即工业个人计算机，是一种加固的增强型个人计算机，它可以作为一个工业控制器在工业环境中可靠运行。采用符合“EIA”标准的全钢化工业机箱，增强了抗电磁干扰能力，采用总线结构和模块化设计技术。CPU及各功能模块皆使用插板式结构，并带有压杆软锁定，提高了抗冲击、抗振动能力。
目前这种集中式的架构，将所有的计算工作统一放到一个工控机中，整体体积较大，功耗高，不适用于未来的量产。但这种架构非常方便，算法迭代不需要过度考虑硬件的整体设计和车规要求。用传统的X86架构就可以非常快捷的搭建出计算平台，卡槽设计也方便硬件的更新。
采用工控机集中式运算整体体积和功耗难以满足量产化要求，需要采用域控制器嵌入式的方案。将各个传感器的原始数据接入到Sensor Box中，在Sensor Box中完成数据的融合，再将融合后的数据传输到计算平台上进行自动驾驶算法处理。
自动驾驶汽车的优点：
提高公路安全性
自动驾驶安全特性的全面部署将导致公路死亡人数减少31%，即保护了每年超过11,000个人的生命。这些特性包括前向碰撞警告、碰撞刹车、车道偏离警告以及盲区探测。
能够更好的适应人群
现在市面上普遍的车辆，都是有一定的驾驶要求的，并且为了交通安全和驾驶者的人身安全，这个要求将来也会越来越严格，这将会导致许多人最后都会因为不满足于条件而开不了汽车，但是，自动驾驶汽车完美的解决了这个弊端，有了这款汽车，不论你是普通人、残疾人还是什么人，都可以坐上这辆车！
减少空气污染
汽车尾气等物质一直都是是造成空气污染的主要原因。共享自动驾驶汽车系统也能为排放和能源方面带来好处，不管是传统的汽车还是自动驾驶汽车，拼车越多，对环境和堵车方面的好处就越多。远离一人一车的模式将为空气质量带来巨大的好处。
缓解交通拥堵
交通拥堵实际上是每个大城市都存在的问题。在中国繁忙的大都市交通拥堵的情况严重，75%的公路都得遭受交通高峰时的堵车。一旦自动驾驶汽车逐步投放并构成交通的一大部分，车载传感器将能够与智能交通系统协同运行，对交叉路口的车流进行优化。红绿灯的时间间隔会根据某些街道的车流量而进行实时动态调整。这将通过提高车流效率来缓解拥堵。
自动驾驶汽车的缺点：
研究人员曾研究并列出了联网汽车可能面临的一系列威胁，包括黑客入侵、干扰、数据窃取、幽灵车、以及诸如使用强光来致盲摄像头、雷达干扰或者传感器操纵。任何这些行为都可以中断通信并为人工智能算法提供错误的数据。
频谱不足
频谱不足是很多国家存在的主要障碍。寻找专用频率范围对支持自动驾驶汽车非常关键。它们需要在任何天气和交通条件下都表现良好的特定带宽。自动驾驶汽车和工业应用需要6GHz的中段频谱，以平衡连接速度和无线连接的可靠性。
落后的公路基础设施
基础设施问题困扰着许多国家。以印度为例，道路是主要的挑战。落后的公路设施给自动驾驶汽车带来了挑战。自动驾驶汽车需要可预测的路面与清晰刻画的车道。在道路标记或设计很差劲的情况下，半自动或全自动驾驶汽车要想在这些道路上行驶都是非常困难的。事故风险上升并且存在严重的危险，那就是电脑算法会做出错误的决策。
恶劣的天气
恶劣天气代表自动驾驶汽车在该地区表现不会很好。暴雨、大量的雪或大气烟雾会使路标和车道标线变得模糊，从而增加交通事故的风险。自动驾驶汽车在这些情况下很难做出好的决策，降雨、雾和灰尘给雷达传感器造成困难，会分散或阻塞激光束，并且干扰摄像头的图像检测能力。结果是车子没法感知与其它车子的距离或无法辨认出停止标志、交通灯和行人。
文章整合自：汽车黎、算法集市、CSDN 车圈那些事
审核编辑：鄢孟繁
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