1、智能车辆环境感知与控制的关键技术解析

智能车辆环境感知与控制的关键技术解析

1 引言

智能车辆正为汽车行业和交通运输带来深刻且具革命性的变革。过去百年，汽车行业发展主要由机械工程师主导，而如今信息技术革命全面渗透，汽车行业的“智能”革命已然开启。未来，汽车行业的竞争焦点将转向以信息化和智能化为主导的智能汽车。

智能车辆系统主要包含环境感知、路径规划、行为决策和控制四个模块。它借助各类车载传感器替代人类驾驶员的感官，精准感知周围环境。获取的环境信息作为决策依据，规划行驶轨迹和行为序列，控制模块则驱动车辆运动，完全按照人类驾驶员的操作逻辑完成驾驶任务。

智能车辆的安全主要依赖于环境感知模块和控制模块。环境感知模块中，传感器设备故障、多源异构传感器数据的可靠融合以及感知算法的不确定性误差，都对其鲁棒性提出了高要求。而控制模块的可靠性决定了车辆能否基于规划和决策模块安全舒适地行驶。当故障处于早期或幅度较小时，其影响可能被控制量掩盖，控制信号仍可能在小范围内变化，这使得控制系统难以调整故障。因此，如何根据不同故障调整控制策略，是提高控制模块可靠性的主要问题。

2 鲁棒环境感知

2.1 多传感器数据融合

自动驾驶中的感知是一个复杂的过程，需要识别和理解周围环境，依赖于颜色、深度和行为等多种复杂特征。现代自动驾驶系统利用多个传感器（如激光雷达、摄像头等）收集丰富的多模态数据，这些数据的融合有望提升感知任务的性能。随着计算机硬件能力的不断发展和深度学习技术的快速进步，大规模多模态数据能够得到高效处理，从而为自动驾驶车辆实现更准确、更鲁棒的感知提供了可能。

在自动驾驶中，激光雷达和摄像头是常用的传感器，它们分别捕捉颜色、纹理和深度等重要信息。多模态