无人驾驶汽车的工作原理(3)

当前无人驾驶汽车和工作部件的例子
谷歌和特斯拉是当前自动驾驶汽车领域最大的参与者。为了更好地了解自动驾驶汽车的实时工作原理，本文详细介绍了Google的Waymo和特斯拉的Autopilot的运作方式。
谷歌的Waymo
根据Google的说法，Waymo是4级自治系统，需要最少的人工干预。
Waymo的硬件基础架构
下面提供了Waymo硬件的描述性图像：

资料来源：谷歌
Waymo的基础设施包括各种传感器，雷达和摄像头系统。
激光雷达传感器
根据Google的说法，Waymo具有能够在不同照明条件下运行的多层传感器套件。该传感器套件本质上是一种全向LiDAR系统，包括短距离，高分辨率中距离和远程LiDAR。这些激光雷达每秒投射数百万个激光脉冲，并计算光束从表面或人身上反射并返回自动驾驶汽车所需的时间。
据报道，Waymo基于从LiDAR光束接收的数据，创建了周围环境的3D地图，识别了移动和不固定的物体，包括其他车辆，骑自行车的人，行人，交通信号灯和各种道路特征。
视觉系统
Waymo的视觉系统是另一套全向高分辨率相机套件，据称能够在弱光条件下识别颜色。这有助于检测不同的交通信号灯，其他车辆，建筑区域和应急灯。
雷达
Google称Waymo使用雷达系统通过波长在不同的光和天气条件（例如雨，雪和雾）周围“行进”来感知物体和运动。该雷达系统也是全向的，可以在自动驾驶汽车周围360度跟踪行人和其他车辆的速度。
辅助传感器
Waymo还补充了额外的传感器，这些传感器包括用于检测紧急警报的音频检测系统和用于跟踪物理位置的GPS。
Waymo的自动驾驶软件
谷歌声称Waymo的自动驾驶软件已经基于“ 50亿英里的模拟驾驶和500万英里的公路驾驶体验”进行了培训和测试。它由机器学习算法提供支持。