基于深度學(xué)習(xí)的無人駕駛技術(shù)研究

張宇

摘要：本文首先介紹了無人駕駛汽車的內(nèi)涵，并對(duì)全球的無人駕駛在近幾年的發(fā)展歷史以及研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述;其次分析我國無人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展面臨的主要問題，并提出一定的解決方案;同時(shí)分析了深度學(xué)習(xí)在無人駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用，最后對(duì)無人駕駛領(lǐng)域方面的未來做出預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：無人駕駛;深度學(xué)習(xí);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);計(jì)算機(jī)視覺

0 ?引言

近年來隨著人工智能技術(shù)的再一次爆發(fā)式發(fā)展，更多的相關(guān)技術(shù)被應(yīng)用于自動(dòng)駕駛這一行業(yè)。許多傳統(tǒng)汽車行業(yè)在汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)方面的研究取得了長足進(jìn)步，互聯(lián)網(wǎng)、高精度地圖與智能駕駛技術(shù)的結(jié)合使無人駕駛汽車技術(shù)得到了巨大的發(fā)展，使其有著廣闊的應(yīng)用前景。除此之外，像國外的豐田、谷歌;國內(nèi)的百度、馭勢(shì)科技等大公司都在該領(lǐng)域投資并研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車，且結(jié)果令人滿意。豐田宣布旗下自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將于2020年正式量產(chǎn)，谷歌的自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)安全行駛超過14萬英里;而國內(nèi)的百度則在2015年年底宣布其自動(dòng)駕駛汽車計(jì)劃三年商用五年量產(chǎn)，馭勢(shì)科技在2017年1月份發(fā)布首款無人電動(dòng)車，沒有方向盤像個(gè)大包廂。可以預(yù)見，在不久的將來，無人駕駛技術(shù)將完全成熟，并且無人駕駛汽車也將得到量產(chǎn)[1]。

然而就目前來說，無人駕駛汽車還存在著包括無人駕駛汽車工作原理、體系架構(gòu)以及具體實(shí)現(xiàn)方法等問題;因?yàn)闊o人駕駛汽車今后要面向普羅大眾，所以還需要考慮成本問題，而且無人駕駛汽車離量產(chǎn)還有一定的距離。針對(duì)以上提出的問題，對(duì)當(dāng)前研究現(xiàn)狀進(jìn)行描述并分析，尋求解決方法，以期對(duì)未來的研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。

1 ?無人駕駛汽車發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 國內(nèi)無人駕駛汽車發(fā)展現(xiàn)狀

國內(nèi)的無人駕駛汽車發(fā)展較晚。但在1992年國防科技大學(xué)成功研制出了中國第一輛無人駕駛汽車[2]，并且是首個(gè)中國自主研制的無人駕駛汽車，這次成功說明了中國無人駕駛技術(shù)正在走向成熟并達(dá)到世界先進(jìn)水平[3]。此外，在近幾年中國各大企業(yè)也開始了在無人駕駛領(lǐng)域的研究。例如2017年3月30日，由馭勢(shì)科技自主研發(fā)制造的無人駕駛場(chǎng)地車（見圖1）在廣州白云機(jī)場(chǎng)P4停車場(chǎng)內(nèi)完成試運(yùn)營的第一次嘗試[4]。2016年11月05日上午，國內(nèi)智能駕駛研發(fā)公司馭勢(shì)科技（北京）有限公司在房山區(qū)舉行馭勢(shì)科技智能汽車示范運(yùn)營啟動(dòng)暨智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略合作簽約儀式。并與房山區(qū)政府簽訂《智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略合作協(xié)議》，以便在將來全方位的與房山區(qū)政府共同打造智能汽車示范運(yùn)營的戰(zhàn)略合作[5]。百度深度學(xué)習(xí)研究院在2013年研發(fā)的無人駕駛汽車項(xiàng)目。在2014年成立的車聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部，2015 年底與寶馬合作在北京五環(huán)上展示的全自動(dòng)駕駛原型車，以及在2016年與烏鎮(zhèn)旅游達(dá)成戰(zhàn)略簽議并宣布將在烏鎮(zhèn)旅游景區(qū)實(shí)現(xiàn) Level4 的無人駕駛（見圖 2）[6]。

1.2 國外無人駕駛汽車發(fā)展現(xiàn)狀

國外無人駕駛汽車發(fā)展較早，并且在長時(shí)間的努力下得到了長足的進(jìn)步[7]。美國卡納基梅隆大學(xué)在1995年研制的無人駕駛汽車 Navllab-V，Google X 實(shí)驗(yàn)室研制的無人駕駛汽車，大眾汽車公司與斯坦福大學(xué)共同改裝的大眾途銳，英國的布里斯托爾大學(xué)和先進(jìn)的交通系統(tǒng)公司在2010年合作研發(fā)的一款無人駕駛汽車都說明國外的無人駕駛技術(shù)發(fā)展到了一定的程度且未來十分樂觀。其中屬GoogleX 實(shí)驗(yàn)室研制的無人駕駛汽車最為成熟。這輛無人駕駛汽車不僅被美國內(nèi)華達(dá)州的機(jī)動(dòng)車駕駛管理處頒發(fā)了美國首例自動(dòng)駕駛汽車的路測(cè)許可[8]，而且在2015 年 6 月開始上路測(cè)試。根據(jù) Google 發(fā)布的自動(dòng)駕駛項(xiàng)目月報(bào)顯示，截至 2016 年 8 月 30 日，這輛無人駕駛汽車?yán)塾?jì)行駛距離已經(jīng)超過約 2.9×106km，平均每周1.5～1.7萬英里[9-10]。緊接著特斯拉 ModelS 系列汽車吸引了各界的眼球。為了讓汽車更好的感知環(huán)境，該公司還在汽車上安裝了雷達(dá)、攝像頭等設(shè)備，更好的利用這些傳感器來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)并道、自動(dòng)停車等輔助功能。2016年8月25日NuTonomy 公司推出了一款全新的無人駕駛出租車，該車配備六套激光雷達(dá)以及表盤上裝有兩個(gè)攝像頭用來檢查紅綠燈的變化情況以及檢測(cè)障礙物。這種出租汽車不僅可以檢測(cè)道路上的物體，還能檢測(cè)出汽車周圍的靜態(tài)物體，其技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟并完成了試運(yùn)營載客。

1.3 目前無人駕駛汽車遇到的問題

由以上敘述可以看出中國的無人駕駛汽車同其他歐美國家相比還有很長的路要走。我認(rèn)為最有空間提升的是技術(shù)層面，第一點(diǎn)是多傳感器信息融合問題;第二點(diǎn)是設(shè)備成本過高問題。就第一點(diǎn)而言，汽車的視覺能力太低就是一大問題。由于現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)還很低端，其需要應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)檢測(cè)道路、認(rèn)識(shí)交通標(biāo)志以及交通燈等一系列復(fù)雜的環(huán)境因素的影響。因此就目前來講，綜合利用各種傳感器的優(yōu)勢(shì)從而更好的進(jìn)行信息融合是一種解決辦法。例如用毫米波雷達(dá)捕獲車道線以及交通燈顏色等信息并用激光雷達(dá)進(jìn)行測(cè)距，最后將兩種雷達(dá)與視覺傳感器相融合，進(jìn)而解決計(jì)算機(jī)視覺能力不足的問題。由此可知，如何更好的融合各類傳感器收集到的信息從而應(yīng)對(duì)各種突發(fā)事件與挑戰(zhàn)，是目前實(shí)現(xiàn)無人駕駛的關(guān)鍵。對(duì)于設(shè)備成本過高這一問題我認(rèn)為是由于激光雷達(dá)售價(jià)過高導(dǎo)致的，所以現(xiàn)在的無人駕駛汽車所使用的傳感器主要還是毫米波和攝像頭。就攝像頭而言如果使用單攝像頭的話容易產(chǎn)生距離誤差，而多攝像頭又會(huì)造成額外的成本。此外，光照條件太差也會(huì)對(duì)光學(xué)攝像頭造成一定的影響。所以近年來越來越多的企業(yè)和公司開始通過使用雙/多攝像頭來應(yīng)對(duì)復(fù)雜的車道環(huán)境從而實(shí)現(xiàn)無人駕駛以及利用 GPU 強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力來大幅度降低計(jì)算成本，上述解決方案更是為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域奠定了基礎(chǔ)。

2 ?深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

有許多公司將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在了無人駕駛上，其中數(shù)Mobileye公司最具代表性。此公司在汽車的視覺系統(tǒng)中應(yīng)用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并取得了非常理想的效果。其生產(chǎn)的芯片 EyeQ4，不僅可以滿足每秒超過2.5萬億次TOPS浮點(diǎn)運(yùn)算的超高強(qiáng)度要求，還符合車用系統(tǒng)芯片3瓦左右的低能耗標(biāo)準(zhǔn)。提升的運(yùn)算性能保證基于EyeQ4芯片的高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)可以選用更先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺處理算法，例如深度層次化網(wǎng)絡(luò)和圖像模型，從而實(shí)現(xiàn)以每秒36幀的速度，同時(shí)處理8個(gè)攝像頭的影像信息。此外利用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)圖像處理的高效性這一特點(diǎn)，可以使無人駕駛汽車?yán)脝?雙攝像頭來代替昂貴的激光掃描儀建立的 3-D 全景地圖進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)控制的需求，利用上述方法使攝像頭模擬人眼生成的立體空間圖像進(jìn)而更輕松的判斷距離和實(shí)現(xiàn)更好的自動(dòng)控制功能。

2.1 深度學(xué)習(xí)原理

深度學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用十分廣泛，在圖像識(shí)別領(lǐng)域中屬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最為成熟并已成為無人駕駛感知部分必不可少的技術(shù)研究點(diǎn)。LeNet是早期推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。這是Yann LeCun多次成功迭代后得到的開創(chuàng)性工作，稱之為LeNet5。它主要包含四塊：卷積層（Convolutional Layer），激活函數(shù)（Activation Function），池化層（PoolingLayer），全連接層（Fully Connected Layer）。

2.2 目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)，也叫目標(biāo)提取，它把目標(biāo)分割并識(shí)別，其實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性在整個(gè)系統(tǒng)中十分重要。目標(biāo)識(shí)別對(duì)于人來說似乎并不困難，但是計(jì)算機(jī)面對(duì)的是RGB像素矩陣，計(jì)算機(jī)難以準(zhǔn)確的提取出一張圖片上的諸如貓或狗這一類目標(biāo)，且大部分情況是一張圖片上不僅有目標(biāo)還有十分復(fù)雜的背景，這就對(duì)計(jì)算機(jī)的目標(biāo)檢測(cè)加大了難度，由此觀之目標(biāo)檢測(cè)這項(xiàng)技術(shù)十分重要。但就目前來說人臉檢測(cè)和行人檢測(cè)已經(jīng)有非常成熟的技術(shù)了。雖然普通的目標(biāo)檢測(cè)也有過很多的嘗試，但是效果總是差強(qiáng)人意。

在目標(biāo)檢測(cè)中一般使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。其原理是首先輸入一張可能含有人臉的圖片，然后輸出為人臉位置的bounding box，這一過程稱之為人臉識(shí)別。其次輸入原始圖片和人臉位置的bounding box，輸出為“校準(zhǔn)”過的只含有人臉的圖像，這一步我們一般叫Face Alignment。第三步為輸入“校準(zhǔn)”后的人臉圖片，輸出為一個(gè)向量表示，這一步就用到了就卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它把輸入的圖片轉(zhuǎn)化成了一個(gè)向量表示。最后通過人臉驗(yàn)證、人臉聚類或人臉識(shí)別來實(shí)現(xiàn)多種多樣的人臉檢測(cè)，進(jìn)而達(dá)到各種目標(biāo)。不過就目前來說，其他物品的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)還不是很成熟，后續(xù)發(fā)展仍拭目以待。

3 ?結(jié)論

通過對(duì)無人駕駛基本概況分析，以及深度學(xué)習(xí)的原理闡述，發(fā)現(xiàn)西方歐美國家的無人駕駛技術(shù)發(fā)展比國內(nèi)發(fā)展早且技術(shù)較為成熟。目前無人駕駛汽車遇到的主要問題為多傳感器的融合與如何降低成本。在目標(biāo)檢測(cè)中一般使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型。在疲勞駕駛狀態(tài)檢測(cè)領(lǐng)域，以深度學(xué)習(xí)模型CNN為主并使用Perclos疲勞判斷準(zhǔn)則判斷疲勞狀態(tài)。

無人駕駛汽車發(fā)展的終極目標(biāo)，就是建立一個(gè)車輛信息化、網(wǎng)絡(luò)化的自動(dòng)平臺(tái)，一個(gè)實(shí)時(shí)、高效的無人駕駛系統(tǒng)可以極大地提高社會(huì)生產(chǎn)力，產(chǎn)生巨大的社會(huì)效益，并且改善人們的出行方式，讓我們的生活環(huán)境更美好。因此我們需要吸取傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛技術(shù)中的精華，借鑒深度學(xué)習(xí)研究的成果，整合傳統(tǒng)特征和深度學(xué)習(xí)特征，取其精華，去其糟粕，設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的新算法，進(jìn)一步提升深度駕駛的實(shí)用化和擬人化水平。

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