自动驾驶面临为什么这么难呢？

2016年五月，一辆特斯拉ModelS在开启自动驾驶模式，保持110公里每小时的速度撞上了一辆左转的卡车，驾驶员当场死亡。在特斯拉的官方声明中，事故原因被归结为摄像头没有成功区分卡车的白色侧面和明亮天空。出现这种情况当然是意外，但现实世界就是充满了意外。暴雪眩光突然出现的袋鼠和老年代步车都让你和车措手不及。

今天主流的IDS汽车有三类成像设备，摄像头，毫米波雷达和超声波雷达，摄像头主要用来辨认尾灯，红绿灯，车道线和行人动物的运动物体，但光线一差就容易出问题。2018年3月5日的一辆自动驾驶Uber撞死了一位横穿马路的女士，主要原因就是它横穿道路的路线，恰好在阴影区域，摄像头什么都看不到。

毫米波雷达可以弥补摄像头的缺陷，补充距离和速度信息。通过八十毫米波并接收反射波计算与障碍物的距离。同时，根据多普勒效应测量反射波的频率在与发射波的频率比较就可以计算出相对速度，而超声波雷达则可以探测近距离障碍物完成自动泊车等功能

保险杠侧视镜挡风玻璃上一共装了八个摄像头，五个毫米波雷达，12个超声波雷达，其中三目摄像头提供了更丰富的视野。二十八度摄像头负责远距离目标和红绿灯52度摄像头，负责路况检测150度摄像头负责探测车身侧面和短距离插队的车辆共25个传感器，配合模板，自动驾驶芯片，可以帮助汽车在五十毫秒内完成车道线障碍物识别。

探测物体距离和速度辅助汽车驾驶达到两百毫秒的反应时间。比如最基本的ACC自适应巡航和OK车道保持，顾名思义，ACC就是让车按照设定速度行驶，但使用毫米波雷达的传统为有很多局限性，比如对前方为一种禁止车辆停车响应很差，未来提供了ACC功能则更进一步。

过融合三目摄像头和毫米波雷达的信息，更准确的判断前车的类型位置和速度，甚至可以在拥堵路段走走停停。基于三目摄像头识别到的车道线信息，通过车道线模型和路径规划算法控制车辆，保持在车道内行驶。