無人駕駛技術是多個技術的集成，如圖1所示，一個無人駕駛系統(tǒng)包含了多個傳感器，包括長距雷達、激光雷達、短距雷達、車載攝像頭、超聲波、 GPS、 陀螺儀等。每個傳感器在運行時都不斷產生數(shù)據，而且系統(tǒng)對每個傳感器產生的數(shù)據都有很強的實時處理要求。比如攝像頭需要達到60 FPS的幀率，意味著留給每幀的處理時間只有16毫秒。但當數(shù)據量增大了之后，分配系統(tǒng)資源便成了一個難題。例如，當大量的激光雷達點云數(shù)據進入系統(tǒng)，占滿CPU資源，就很可能令攝像頭的數(shù)據不能得到及時的處理，導致無人駕駛系統(tǒng)錯過交通燈的識別，造成嚴重后果。因此，合理地選擇計算平臺完成實時的大規(guī)模傳感數(shù)據處理，進行實時的駕駛預警與決策，對無人駕駛的安全性、可靠性、持續(xù)性至關重要。在提供高性能的數(shù)據處理支持的同時，計算平臺還需要兼顧功耗、散熱、硬件體積等問題，這對于持續(xù)的安全行駛同樣重要。因此，在現(xiàn)有無人車計算平臺中，各種硬件模塊都有相關集成解決方案。不同的計算單元通過Switch或PCIe Switch相連，進行數(shù)據交換，完成協(xié)同運算。無人駕駛中除了需要對智能駕駛相關的傳感器數(shù)據進行計算與決策，還需要傳統(tǒng)汽車中各個機械部件進行配合控制，完成駕駛操作的執(zhí)行與轉換。這就需要控制平臺：ECU與通信總線的協(xié)助。ECU從用途上講是汽車專用微機控制器，它使用一套以精確計算和大量實驗數(shù)據為基礎的固定程序，不斷地比較和計算各個機械部件傳感器的數(shù)據，然后發(fā)出指令，完成機械控制。通信總線如CAN、USB3.0、LIN等則是在這個過程中實現(xiàn)汽車數(shù)據共享以及指令的有效傳達。

　　圖1 無人駕駛硬件平臺范例

　　傳感器平臺

　　目前現(xiàn)有的車載傳感器包括超聲波雷達、激光雷達、毫米波雷達、車載攝像頭、紅外探頭等。目前主流的無人駕駛傳感平臺以激光雷達和車載攝像頭為主，并呈現(xiàn)多傳感器融合發(fā)展的趨勢?；跍y量能力和環(huán)境適應性，預計激光雷達和車載攝像頭會持續(xù)傳感器平臺霸主的地位，并不斷與多種傳感器融合，發(fā)展出多種組合版本。完備的無人駕駛系統(tǒng)應該如圖2所示，各個傳感器之間借助各自所長相互融合、功能互補、互為備份、互為輔助。

　　圖2 各種傳感器在無人駕駛中的應用激光雷達

　　激光雷達的工作原理是利用可見和近紅外光波（多為950nm波段附近的紅外光）發(fā)射、反射和接收來探測物體。激光雷達可以探測白天或黑夜下的特定物體與車之間的距離。由于反射度的不同，也可以區(qū)分開車道線和路面，但是無法探測被遮擋的物體、光束無法達到的物體，在雨雪霧天氣下性能較差。

　　激光雷達在無人駕駛運用中擁有兩個核心作用。3D建模進行環(huán)境感知。通過雷射掃描可以得到汽車周圍環(huán)境的3D模型，運用相關算法比對上一幀和下一幀環(huán)境的變化可以較為容易的探測出周圍的車輛和行人。

　　SLAM加強定位。3D雷射雷達另一大特性是同步建圖（SLAM），實時得到的全局地圖通過和高精度地圖中特征物的比對，可以實現(xiàn)導航及加強車輛的定位精度。

　　激光雷達分類與產品

　　LIDAR以單線/多線及距離兩大因素為標準，價格從幾百美金到幾萬美金不等。單線激光雷達的應用在國內已經相對較廣，像掃地機器人使用的便是單線激光雷達。單線激光雷達可以獲取2D數(shù)據，但無法識別目標的高度信息。而多線激光雷達則可以識別2.5D甚至是3D數(shù)據，在精度上會比單線雷達高很多。目前在國際市場上推出的主要有4線、8線、16線、32線和64線。隨著線數(shù)的提升，其識別的數(shù)據點也隨之增加，所要處理的數(shù)據量也非常巨大。比如，Velodyne的HDL-32E 傳感器每秒能掃描70萬個數(shù)據點，而百度無人車和Google無人車配備的Velodyne HDL-64E通過64束的雷射束進行垂直范圍26.8度，水平360度的掃描，每秒能產生的數(shù)據點則高達130萬。Velodyne HDL-64E的內部結構如圖3，主要由上下兩部分組成。每部分都發(fā)射32束的雷射束，由兩塊16束的雷射發(fā)射器組成，背部是包括信號處理器和穩(wěn)定裝置。