自动驾驶基础-无人驾驶操作系统一

众所周知，我们的电脑除了硬件，还需要软件系统结合才能发挥最大效能，就是我们所说的操作系统，它是支持电脑基础运作的软件，例如任务安排、执行应用程序以及控制外部设备。我们前边讲过支撑自动驾驶汽车的硬件各种雷达、摄像头、声呐等传感器，而将这些硬件组织成一个整体系统，也需要自动驾驶的操作系统来统一协调安排。即支持汽车的基础功能和高级功能，并对接受的到数据实时回馈。但这还远远不够，自动驾驶汽车的操作系统必须绝对安全可靠，而且它必须内置高级的人工智能。

自动驾驶是人类的共同梦想，已经被很广泛的运用到航空飞行领域，但路面汽车的情况要比天空的环境复杂的多，自动驾驶汽车在最近也有很大的进步，但距离真正上路还有一段路要走，还处在初级阶段的操作系统，并面临诸多现实挑战。

自互联网兴起以来，操作系统就成为巨头必争的战略高地，可毫不夸张地说，得操作系统者得天下！比如微软凭借Windows系统引领PC时代，谷歌当年买下Android才有如今的王者地位，苹果帝国不仅因为其超凡的硬件设计，更在于其安全、便捷、流畅的iOS系统。

眼下，由AI引发的无人驾驶暴风来袭，据预测无人驾驶汽车市场的规模将在2050年前达到7万亿美元。与此同时，一场无人驾驶操作系统争夺战已悄然打响，大概统计了已经发布或者即将发布无人驾驶操作系统的公司，超过10家，未来10年这个领域必将诞生新的巨头。

2018年4月，在2018GMIC全球人工智能领袖峰会上，创新工场董事长李开复表示，无人驾驶可能诞生下一个伟大的操作系统。

自动驾驶操作系统是一个流程化、复杂的综合系统，设计到众多流程和领域。首先，分为不同的层，包括：感知层、认知层、决策规划层、控制层和执行层几个层面。下面就这几个层做简单的分析：

1. 感知层这里主要是各种传感器的数据采集和数据整合处理。包括有雷达传感器、视觉传感器、通信传感器、定位传感器和汽车姿态传感器等，将所有传感器接受到的数据进行接受和处理，完成之后进行多传感器的数据融合，这样就完成了将外界环境感知的数据转换成可以进行分析和判断的有效数据，然后进入下面的认知层。

2. 认知层将融合后是数据分为运动目标、静态栅格、道路结构，进行轨迹预测，转换成驾驶场景认知态势图，结合高精度融合定位，完成认知层的过程，总体上讲是全局路径设定，高精度的导航地图，以及后台的监控等，最后将数据传递到决策规划层。

3. 决策规划层这里主要适合进行行为决策、路径规划、运动规划完成决策的过程，将前面处理后的环境数据做出一个车辆行为的规划，也就是觉得如何操作车辆，然后车辆是要开往哪里，具体的路径轨迹是什么，都已经完成计划，包括汽车运动状态的规划，然后进入下面的控制层。

4. 控制层控制层主要是车辆纵向协调控制系统，完成控制过程，然后进入到下一个执行层。

5. 执行层也是最后的一层，也就是车辆底层执行机构，所有的数据处理后就进行车辆行为的执行，完成车辆的自动驾驶功能。

无人驾驶汽车的操作系统横跨了两个存在差异的研究领域。其一是控制工程学( ControlsEngineering),专门解决机械零部件协调运行的一个工程学分支;其二则是人工智能研究。

控制工程学要处理复杂系统(如机器人的机械系统)的运行问题,这些系统要通过输入和输出信息来与周围环境进行互动。人工智能中相关领域的研究者则努力研发具备智能行为的软件,人工智能研究的理论基础来源于多个不同的领域,从心理学到语言学,再到统计学都有所贡献。

所以也有观点把上述五层结构从系统角度分为上中下三层，底层控制管理汽车内部系统的运行方式,如刹车、加速和转向;上层控制则管理汽车的长期策略计划,如导航和路线规划问题；中层控制是指计算机视觉感知反应。

关于自动驾驶的技术文章，可以参考前文，下面是链接：