汽车是怎么一步步学会无人驾驶的

未来，是属于无人驾驶的！

无人驾驶测试车

大家想一想自己学习开车的过程。我们用眼睛去观察路面，大脑分析路面情况后控制油门刹车和方向盘完成车辆在道路上行驶。与此类似，无人驾驶汽车通过摄像头等一系列传感器去感知周围环境，通过深度学习构建驾驶模型来指导驾驶。可以说传感器就是汽车的眼睛，而控制模型就是无人驾驶的大脑。

无人驾驶测试

总的来说，汽车想要学会自己驾驶，需要经过大致以下几个步骤：

1. 环境数据感知和预处理

2. 构建和训练环境感知模型

3. 控制决策

环境感知

对环境的感知是汽车可以无人驾驶的第一步，在这一步，通过遍布在车辆周身的传感器如：激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，对周围环境进行扫描。收集周围环境信息的数据，比如说前方有没有红绿灯，周围有几辆车，都在什么位置、车道线是实线还是虚线等等。就像我们用眼睛将周围所有的情况都观察清楚一样。

感知周围环境

构建模型

这一步是无人驾驶的核心。通过目前火热的深度学习等技术，将感知的各种环境信息进行融合并构建模型。将采集来的海量数据进行大规模的训练，让车辆可以识别各种环境信息并对不同的环境信息做出反应。

构建模型训练

控制决策

通过前两步的环境感知和模型训练，我们获取到了车辆的控制模型，此时就可以开始无人驾驶的尝试了。模型通过感知到的周围环境数据，对车辆驾驶行为做出决策，比如：是否需要加速，什么时候超车，车道线是实线还是虚线可不可以变道，下个路口该怎么走等等等等。

路口的路径规划

当前，越来越多的厂商加入的无人驾驶技术的研发工作，并且在近几年取得了巨大的成就。不过我们还是得说，无人驾驶还有很长的路要走。但是，我相信，未来一定是数据无人驾驶的。