科技瞭望台：更高阶的自动驾驶用到了这些技术_第2页

极狐阿尔法 S HI 版搭载了3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13个摄像头。小鹏 P5最高搭载2个激光雷达（最远探测距离150m）、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、13个摄像头。这些都属于激光雷达派的自动驾驶，采用多传感器混合感知方案。 更多最新IT资讯尽在金顺软件园http://www.jinshun168.com/

多传感器融合采集到的数据虽然更多更可靠，但怎么整合利用好各种传感器的数据又是另外一个问题。汽车具有了空间感知能力后，要想实现自动驾驶，还需要决策层决定汽车的下一步操作，并且传递给执行层。决策层需要根据获取到的外部环境信息，来决定汽车的下一步操作。

决策层相当于汽车的大脑，代替了原本驾驶员需要决定的车辆操作，会根据目前掌握到的信息决定汽车下一步动作。比如决策层需要根据当前车辆附近的行人、障碍物等实时路况，决定车辆是否需要减速避让、变换车道或者保持车距等。决策层

但因为道路上有各种不确定因素，特别是一些复杂的路面，需要决策层根据实时场景快速做出反应，算法的可靠性就十分重要。决策层需要通过深度学习神经网络、以及大量路况数据的智能训练，才能尽可能根据不同场景做出最佳的驾驶决策。

要想自动驾驶功能完全脱离人工干预，算法层面是最终影响到自动驾驶效果的核心。就像手机拍照一样，即使不同厂商使用同一款传感器，因为调教算法和风格不一样，最终你用不同手机拍摄出来的照片可能同样会有较大的差别。

此外，自动驾驶还需要搭配高精度地图、车联网的支持，规划出一条可行的路线，完成自动驾驶。因为自动驾驶全程都需要大量数据计算，算力也是自动驾驶方案中很重要的一部分配置，关系到自动驾驶面对不同场景实时决策、处理数据的速度。

从目前来看，在自动驾驶感知层面，激光雷达等多传感器融合是一个新的趋势，可以提供更精准的感知信息，随着激光雷达成本下降，激光雷达方案可能会变得更为常见。

自动驾驶是一项软硬件高度融合的生态功能，未来自动驾驶核心差距应该还是会在自动驾驶的决策层，这部分与厂商的算法、数据积累等方面都有关系。不久的将来，可能更加完美的高阶自动驾驶会变得更为寻常，让我们拭目以待。

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