在自动驾驶系统中，感知技术是核心基础之一。感知技术为车辆提供环境信息，使其能够实现对周围环境的理解、分析与决策，从而保证安全性和高效性。通常大家对感知的介绍停留在“眼睛”的作用，但这样的解释太宽泛了例如感知到底是什么？由哪些模块组成？输入输出有什么含义？数据怎么流转的？会经历哪些硬件模块？下面来简单看一下。
现在大家不都是在提倡感知规控“端到端”吗？为什么还要拆开介绍？个人理解：完全端到端还有很长一段时间要走，了解感知模块，没什么坏处。
1.感知的定义
感知是指通过传感器获取环境信息并将其转化为可用数据的过程。在自动驾驶中，感知技术主要包括目标检测、识别、跟踪、分割、预测等。没有可靠的感知技术，下游规控很难进行决策，自动驾驶系统也很难实现安全驾驶。
2.感知硬件
感知系统通常由多种传感器和数据处理单元组成。常见的传感器包括：
- 激光雷达（LiDAR）：通过激光扫描获取高精度的三维点云数据，能够准确测量物体的位置和形状。
- 摄像头：提供高分辨率的视觉信息，用于识别物体的颜色、形状以及交通标志等。
- 毫米波雷达：擅长检测动态物体，尤其适合在恶劣天气条件下工作。
- 超声波传感器：用于近距离障碍物检测，常用于泊车场景。
有了这些传感器，怎么把它们采集到的信息用起来呢？这就涉及到数据流转的计算单元了。常见的数据处理单元包括：
- Image Pyramid（简称Pyramid，图像金字塔）用于对输入的图像按照金字塔图层的方式处理，并输出到DDR，可实现对图像多尺度的缩小、裁剪，输出图像数据可直接用于BPU上的模型推理；
- GDC (Geometry and Distortion Correction，几何校正和失真校正)可将输入的图像进行视角变换、畸变校正和指定角度（0,90,180,270）旋转，常用于对鱼眼相机图像的畸变矫正；
- Stitch可对输入的图像进行裁剪、拼接，常用于AVM的环视图像拼接；
- ISP(Image Signal Processing) 图像信号处理。主要用来对前端图像传感器输出信号处理的单元，以匹配不同厂商的图像传感器。
- NPU(NeuralNetwork Processing Unit)神经网络处理器：常见的有GPU、BPU等。
- CPU(Central Processing Unit)中央处理器，常用于解释计算机指令以及处理软件中的数据。
有了输入数据传感器和数据处理单元后，下面就涉及到感知模块常用的算法了。
3.关键算法
智能驾驶感知技术依赖于多种算法模型，以下是几种常用的算法：
- 目标检测与识别：通过摄像头数据检测识别出车辆、行人、交通标志等。
- 点云分割与分类：通过激光雷达点云处理技术，识别障碍物和行驶道路。
- 多传感器融合：结合激光雷达、摄像头的数据，提高感知的准确性和鲁棒性。
- 轨迹预测：对检测出的动态物体运动轨迹进行预测，为路径规划和决策提供支持。
4.数据通路
以一个多传感器、多视角融合算法模型为例，介绍如何将整个数据通路串接起来，前面介绍的传感器和数据处理单元也会一起用起来。
5.感知技术的挑战
尽管感知技术已经取得显著进展，但仍然面临诸多挑战：
- 复杂环境下的可靠性：在雨雪、大雾、强光等恶劣天气条件下，传感器的性能会大幅下降，影响感知系统的可靠性。
- 计算效率：感知算法需要实时处理大量数据，计算复杂度高，对硬件性能要求极高。
- 传感器成本：高性能传感器如激光雷达成本较高，限制了其在量产车上的普及。
- 误检与漏检：在复杂场景中，感知系统可能出现误检（将无威胁物体识别为障碍）或漏检（忽略真实威胁）的情况，影响驾驶安全性。
希望本文能对您有所帮助，下次有时间再介绍别的~
