原文鏈接：進階課程?丨Apollo感知之旅——感知概貌

上周阿波君為大家詳細介紹了「進階課程?|?Apollo無人車自定位技術入門」。

我們人類天生就配備多種傳感器，眼睛可以看到周圍的環境，耳朵可以用來聽，鼻子可以用來嗅，也有觸覺傳感器，甚至還有內部傳感器，可以測量肌肉的偏轉。通過這些傳感器，我們可以感知到我們周圍的環境。我們的大腦每分每秒都在進行數據處理，大腦的絕大部分都是用于感知。

現在，無人駕駛車輛也在做這些事情，只不過他們用的不是眼睛而是攝像頭。但是他們也有雷達和激光雷達，它們可以幫忙測量原始距離，可以得到與周圍環境物體的距離。對于每個無人駕駛汽車，它的核心競爭力之一就是利用海量的傳感器數據，來模仿人腦理解這個世界。談論傳感器時也會涉及到神經網絡、深度學習、人工智能。

本周阿波君將與大家分享Apollo感知之旅——感知概貌。下面，我們一起進入進階課程第16期。

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感知是機器人學科的問題，機器人要做的即是像人類學習，但不是完全模仿，應做到揚長避短。例如飛機的飛行不需要和鳥的飛行一樣，而是要根據自己的特性進行針對性設計和優化，發揮出飛機本身的特性。感知的目的是尋找機器的特長并發揮出來，向人類學習并做得比人類更好。

1.人類開車與機器開車在感知上的區別

人類駕駛員開車主要借助眼睛、耳朵，輔助以倒車影像和雷達來獲取駕駛環境的信息。機器感知系統則根據各種各樣的傳感器來獲取汽車周圍的駕駛環境，包括Lidar，Camera，Radar，超聲波雷達以及拾音器等。相對人類而言，機器感知是全覆蓋，并且感知精度更高，能夠達到厘米級別，但是機器感知在語義感知方面相差太大。

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在地圖定位方面，人類駕駛員主要依靠導航地圖，或者依據交通指示牌進行路徑規劃和導航。機器感知系統則依賴高精地圖。高精地圖和導航地圖的最大差別是有參考線，汽車需要根據參考線進行行駛，而人很大程度上是根據經驗駕駛。例如在十字路口，人類通常是根據經驗以及前車經過十字路口或者轉彎變道，而無人車是根據高精地圖的參考線行駛。

輸出信息的比較，人類駕駛員的感知信息輸出主要是大腦輸出，一是道路信息，包括車道線位置，是左轉還是右轉車道，是否限速，實線還是虛線等。第二是動態障礙物信息，主要包括障礙物位置、類別、形狀大小、相對速度、行為意圖等。除此之外，人還需要通過眼睛感知交通信號燈的狀態。無人車感知的信息輸出主要是各個傳感器的數據，固定目標更多的是依賴高精地圖，減少在線識別。

道路信息通常以高精地圖作為參考。障礙物信息通常使用障礙物檢測技術獲取，包括檢測障礙物的位置（3D位置）、類別、形狀以及障礙物跟蹤。此外還需要根據不同的傳感器數據進行傳感器融合獲得更精確的感知，保證安全駕駛。

當前無人車感知主要通過攝像頭來獲取交通信號燈的顏色，燈的語義信息可以由地圖提前標注好，長遠的目標是通過V2X實現交通信號燈的感知。

相對人類駕駛而言，無人車系統為機器做了很多的工作，把固定信息都嵌入到地圖里面，在線識別只針對最小集進行處理，以保證系統的高效和魯棒性。無人車感知的缺點是強烈依賴高精地圖。

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2.多維度剖析感知模塊

感知模塊可以從小感知和大感知兩個維度進行劃分。小感知主要是完成感知任務需要具備的功能模塊，包括檢測、分割、識別、跟蹤、融合等技術。大感知是指感知要真正的為無人車系統服務，需要考慮上下游，例如標定，定位，障礙物行為預測等，也是當前的一種研發趨勢。

感知模塊的維度可以根據劃分目標而不同，這里給出一種感知模塊的維度劃分案例，包括以下6個維度：

第一是傳感器維度，也稱之為輸入。主要有Lidar，Camera，Radar，Ultrasonic高精地圖等。

第二個維度是輸出。主要包括障礙物，車道線和道路邊界，紅綠燈等。

第三個是問題空間維度。例如感知模塊中涉及的一些算法或者要處理的問題，包括2D算法，3D算法（高度、距離、朝向角）。按照時間可以分為靜態幀檢測和時序處理等。

第四個維度是機器視覺維度，分為高語義和低語義問題，例如模型計算和幾何計算。

第五個維度是機器學習維度，分為深度學習驅動的感知和通過先驗知識進行啟發式設計的方法，稱之為后處理。

最后一個維度是系統維度，包括硬件和軟件，以及軟硬件一體化。在無人車系統里，感知的硬件顯得更為重要，軟件需要同步于硬件。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Apollo进阶课程⑯丨Apollo感知之旅——感知概貌的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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