自动驾驶的实现离不开三大核心系统：感知、决策和控制。它们分别类比于人类的感知器官、大脑与手脚。本次分享将围绕这三大系统深入剖析。
接下来，我们逐一探讨这三层系统的功能及其技术原理。
一、【感知系统】
环境感知借助多传感器实时动态捕捉并识别周边环境信息，确保车辆对周围环境的准确理解，从而为规划和决策提供依据。这些信息包括车道线、交通信号、标志以及人或障碍物等。自2012年计算机视觉取得重大突破以来，自动驾驶技术得以迅猛发展。因此，我们需认识到，感知的核心在于计算机视觉。
计算机视觉是AI的重要组成部分。目前，两大主流技术路线并存：一是以摄像头为主导的多传感器融合方案，代表公司有特斯拉、百度等；另一是以激光雷达为主导的方案，代表公司包括Waymo、百度Apollo等。
激光雷达能获取精确数据并生成DEM，其回波结果也由AI模型处理。虽然多数车企选择激光雷达方案，甚至2021年被称为激光雷达元年，但特斯拉仍坚持纯视觉方案。激光雷达的优势在于能快速检测不同光线下的物体，距离远、精度高，但分辨率低且成本高昂。
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纯视觉方案基于深度学习的算法和模型，更接近人类驾驶方式。其高分辨率、高帧率的成像技术提供了丰富的环境信息，且成本较低。特斯拉在此方案上具有显著优势，得益于其庞大的用户数据积累。常用的算法包括MLP、神经网络、场景重建等。虽然激光雷达方案受到车企青睐，但纯视觉方案仍被视为未来自动驾驶的终极方向。
综上所述，感知系统如同驾驶员的“眼睛”和“耳朵”，是实现自动驾驶的基础。而计算机视觉的学习则是入门自动驾驶感知系统的关键。
二、【决策系统】
决策系统被视为自动驾驶的真正门槛。它负责收集感知层数据，分析环境，规划路线，并控制执行层进行路况预判和车辆控制。该系统包含路径规划、行为决策和运动规划三大模块。在决策层，我们需要掌握的技术涉及算法和芯片。算法方面包括车道线检测、路径规划等；而芯片则负责处理输入信号，目前GPU+FPGA的通用芯片方案占据主流。
在高级芯片领域，英伟达、高通等厂商具有先发优势，但随着自动驾驶的快速发展，国内其他芯片厂商也在迎头赶上。
三、【控制系统】
最后，控制系统将决策系统的输出转换为具体指令，控制车辆的转向、油门和档位等。这一领域是主机厂和Tier1的专长，并非自动驾驶研究的重点，因此我们不再过多展开。
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分享到此结束，总结来说，自动驾驶的实现依赖于感知、决策和控制三大系统，涉及计算机视觉、激光雷达、传感器、芯片等硬件以及软件部分。想要深入了解，请点击这里！自动驾驶探秘之旅等你来开启！
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