自动驾驶

本文将介绍自动驾驶汽车决策系统的相关技术，包含路线规划、行为选取、运动规划和控制子系统。路线规划子系统负责计算出一条穿过道路网的路线，让自动驾驶汽车能从起始位置到达用户定义的终点位置。如果将道路网表示为一个加权的有向图，其边权重表示遍历一个道路片段的成本，则计算路线的问题就可约简为在一个加权有向图中寻找最短路径的问题。

提到自动驾驶，不少人脑海中复现的是驾驶员无需进行任何操作，汽车会自行完成导航、启动、行驶、停靠、避让等操作，驾驶员仅需设置目的地，其余的全部交给汽车。这种想法，并不是无稽之谈，因为自动驾驶的终极发展目标，就是能够实现上述功能的无人驾驶。

本文将介绍自动驾驶汽车感知系统中的重要方法，包括定位器（或定位）、离线障碍物地图测绘、道路地图测绘、移动障碍物跟踪、交通信号检测与识别。

自动驾驶汽车的自主系统的架构通常可分为感知系统和决策系统。其中，感知系统通常分为负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物地图测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路地图测绘、交通信号检测与识别等多种任务的许多子系统。决策系统通常也分为许多子系统，分别负责路线（route）规划、路径（path）规划、行为选择、运动规划、控制等。

据统计每年因为交通事故而丧失生命的人超过120万人。而自动驾驶可以大大的提高汽车的安全性，那自动驾驶和安全的关系是怎样的呢？这首先得从汽车安全的历史说起。早期的汽车因该只是想更省力，更快捷的到达目的地，让人“走”的更快和更远。渐渐的道路上的车子多了之后，由于驾驶员失误，或者由于汽车本身设计存在缺陷往往造成了碰撞这类最常见的事故。

自动驾驶汽车已经成了整个汽车行业的掌上明珠，未来这些汽车有可能影响我们每个人的生活。在有些人看来，这项技术只不过是交通进化历程中新迈出的一步而已，毕竟已经有人在控制操纵杆玩“飞行汽车”了。不过，无人驾驶的未来世界还是让一部分人感到恐慌，他们担心这些“机器人”会给世界带来混乱。

用4级或5级来定义自动驾驶很难有一个明确的标准，自动驾驶也不应该搞得很复杂。自动驾驶实际包含三个问题：一是我在哪？二是我要去哪？三是如何去？能完整解决这三个问题就是真正的自动驾驶。所以特斯拉升级后的8000美元的Autopilot 2.0只有部分线控功能，不能算真正的自动驾驶。福特、百度和谷歌这些公司做的才是真正的自动驾驶，远在特斯拉之上，两者云泥之差，天壤之别。

自动驾驶汽车的研发已经成为全球热潮。不少人仍然认为：对于自动驾驶汽车的未来，我们过于乐观。即使自动驾驶汽车时代终将到来，也不会像许多人所鼓吹的那样快速和顺利。疑问一方面会提醒我们自动驾驶的研发和商业化绝不会一帆风顺；另一方面，为解决疑问而进行的努力其实也会推动自动驾驶技术的不断完善和进化。