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無人車的核心

無人車兩個核心問題是場景理解和自主運動。

（1）場景理解就是需要將從多個傳感器的場景感知數據轉化為自主運動的決策依據。這需要用到三大類傳感器：相機、毫米波雷達和光雷達，這三者的感知范圍、作用距離都不一樣，不同的傳感器可用于不同的駕駛任務。

（2）自主運動就是在場景理解的基礎上做行為決策、局部運動規劃，然后通過反饋控制來車輛的自主運動。自主運動的四個環節為路線規劃、行為決策、運動規劃和運動控制。

無人車的場景理解和計算

1、無人車的場景理解和計算主要是分析處理多傳感器的場景感知數據，提取兩個方面信息：

（1）幾何度量信息就是車的定位和車道線與道路邊界。

（2）根據車輛以及行人的運動意圖來推測未來一段時間無人車該如何實現安全行駛。

2、無人車的場景理解和計算可分為三個層面：

（1）獲得場景的三維信息和運動信息以及在這基礎上的拓撲結構。

（2）理解交通標志和遵守的交通規則。

（3）做出推理和給出判斷，如是否需要變道、左轉和右轉等

因此，場景理解與計算就是要實現從幾何度量到推理預測的轉變。

無人車的自主運動

無人車是如何實現自主運動的？無人車自主運動的基礎是從感知到運動的環路。同時要考慮到場景感知以及運動控制中的不確定性，存在的各種誤差。如場景感知的定位、無人車的運動控制都會存在誤差。車的運動不像機器人那樣能夠360度旋轉，如有轉彎半徑，有速度極限，這就要考慮到運動規劃的問題。運動規劃分為路徑規劃和軌跡規劃。運動規劃輸出的路徑是幾何描述，因此每一個時刻對車不僅有位置約束，而且還有速度的約束。