導語：
“自動駕駛”逐漸進入人們的視野，隱隱有取代傳統由人駕駛汽車的趨勢，引發新一波的交通革命。在這股新浪潮下，你難免會對背後的原理感到好奇：它到底是如何執行的？
由此，我們Udacity的課程導師David Silver帶來一篇關於無人駕駛技術的介紹，為你簡明地闡述整個駕駛系統，即使沒有相關基礎也能輕鬆入門。
作者：David Silver
編譯：優達菌
綜述
在 Udacity，我們有一輛名為 Carla 的自動駕駛汽車。
整車系統由四個主要的子系統構成：感測、感知、規劃和控制。
感測系統
Carla 的感測系統由用於感知外部環境的硬體集合而成。
擋風玻璃後的相機就是該系統的部件之一，通常會有一到三臺相機連成一排，根據需要我們也會對其進行增減。
Carla 同時擁有一個嵌在保險槓上面向前方的雷達，和一個可探測三百六十度的光學雷達懸在車頂。由感測系統採集的原始資料會被傳入感知系統的多個部件中。
光學雷達（左）輸出點雲影象（右）
感知系統
車輛的感知系統會把原始資料轉化為智慧體可識別的環境資訊。它主要由兩部分構成：檢測模組、定位模組。
檢測模組藉助感測器資料檢測車輛外的物體。它的職責包括交通燈的檢測和識別、物體的檢測與追蹤和可行駛區域的檢測。
定位模組確定車輛在世界的具體位置。這項任務比聽起來要難的多。GPS 只能實現誤差在1到2米的粗略定位，但這對駕駛任務來講遠遠不夠，只用 GPS 我們隨時面臨著將自動駕駛車輛開到人行道以及發生碰撞的風險。在實際應用中我們必須完成更高精度的定位。
幸運的是，依靠高精度地圖、內建的光學雷達和複雜的包含大量數學處理的演算法，我們已經能讓 Carla 把定位誤差控制在十釐米以內。
Carla 會使用光學雷達掃描周圍環境並將獲取到的資訊與高精度地圖提供的資訊作對比最終確定車輛的精確位置。感知系統隨後會將相應輸出送到規劃系統。
Carla 通過定位系統確定她在地圖上所處的精確位置
規劃系統
Carla 所用的規劃系統背後邏輯非常直觀。規劃演算法輸出一系列的路徑點供 Carla 選擇，她只要循著這些道路上虛擬的標記點前進即可。
每個路徑點都有一個明確的定位資訊還有對應的標定速度，Carla 需要通過使用額定速度通過對應點來保證安全駕駛。
Carla 的規劃系統藉助感知系統輸出的資訊對其它車輛進行運動估計，並對路徑點作相應更新。
例如，在規劃系統預測前方車輛會減速時，系統就會進入降速的過程。軌跡點生成系統會產生一組產生減速效果的路徑點。Carla 在通過這些點的時候會逐步降低車速。
規劃系統對交通燈以及交通標誌資訊也是作同樣處理。
在規劃系統產生一組構建運動軌跡的心路徑點之後，這些資料就會傳到最終的控制系統中。
控制系統
控制系統通過傳送加速、剎車和轉向的訊號驅動車輛。其中一些是純電子訊號，另一些則要轉化為物理過程對車輛施加影響。這意味著你坐在 Carla 裡面，會發現方向盤會自動旋轉調整方向。
控制系統接受規劃系統以座標點和對應速度值的形式給出的輸入。把這些資料輸入演算法來獲取能夠控制車輛以對應速度到達目標點的轉向、加速和剎車的具體度量值。
將路徑點對映到實際的轉向和油門控制命令有很多演算法可選，我們將這些演算法統稱為控制器。Carla 使用的是相對簡單的 PID 控制器，其它更復雜的控制器也可被替換使用。
發車
以上就是對 Carla 工作原理的大體介紹。
首先感測系統會從 Carla 裝載的攝像頭、雷達和光學雷達那裡蒐集原始資料。感知系統會利用這些資料檢測周圍環境中的物體並進行車輛定位。然後，規劃系統會藉助環境資料構建一條Carla 的行駛軌跡。最後，控制系統通過轉動方向盤、控制油門和剎車驅動車輛在既定軌跡上行動。
Carla 令我們感到自豪，她曾從山景城“自駕”到達舊金山，並在我們的測試路面上完成大量實驗。
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