研究自動駕駛技術的算法需要哪些知識？
- 2019 年 12 月 6 日
- 筆記
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自動駕駛現階段主要還是以計算機方面，尤其是算法類的研究為主，如計算機視覺，數據融合，地理信息和定位導航，廣域和局部的路徑規劃，基於深度學習等方面的控制方法，車輛行駛行為決策等等。這些都是偏向計算機領域的研究，而且由於研究成本比較低(最大的成本在測試上，而仿真模擬只需要一台高性能PC)，在各個高校里也是非常火熱的。現在的問題是，算法越來越複雜，而實地的可行性依然存在缺陷，而且，算法的研究也基本上到了瓶頸了(這裡不包含新的橫向細分領域)。
但是縱然各大公司都如火如荼地開展研究到各城開展測試與商業落地的探索等，依然不免出現大大小小的問題需要人工駕駛員去干預，甚至來不及干預而引發交通事故。這些問題基本都來自於現在交通情況的不確定性，比如說突然出現的貓貓狗狗，或者行蹤恍惚的行人，抑或風雪天氣等。
個人有一些想法，來自於現有落地的自動駕駛商品，如百度阿波龍，圖森未來和奧迪A8上的功能。這些產品的自動駕駛都是有條件自動駕駛，一個是固定園區內的觀光車或者限定區域內的物流車，一個是限定商用運輸路段上，另一個是限定場景中，除了場景還是需要人力駕駛。
因此，個人認為，安全係數100%的自動駕駛，必然是受到約束的，那麼不如從自動駕駛需要什麼樣的約束，以及如何實現這個約束進行着手，也許更利於全面實現L4＋級別的自動駕駛。
第一個是標準化的車，這裡不是說所有的車都一樣，而是，既然要自動駕駛，那麼這個車肯定要符合某些規章，合乎一些制度，以保證人的安全。這些規章制度如何設定，需要車輛工程專業領域的企業和研究人員進行探索，而且，需要和其他各方進行多邊交流以達成共識。這方面，設想可能容易，但至少在現有車輛淘汰之前，落地還是比較困難的。
第二個是標準化的路，既然現有技術已經達到了瓶頸，無法進一步適應交通環境，不如去探索怎麼樣去改造交通環境，使其適應自動駕駛的技術需求。這個需要交通規劃和管理領域的研究人員去探索，由於基建耗資巨大，而且使用壽命比較長，這個可能需要幾十年才能落地。
第三個就是現在最火熱的通信和計算機領域了，需要增加一些新的功能，交通調度和管理方面的，能精確到具體的某個車，通過宏觀調度和車輛自身的微觀調控，使路上的車都能相安無事，安全地行駛，以及能夠管理並迅速解決常見的緊急情況，如汽車拋錨，開鍋等。就算法領域而言，能進行精確管理的調度方法，或者算法是一個可能的方向。
回到正題，題目中文的是研究自動駕駛相關算法需要的知識基礎。自動駕駛目前的主要研究領域包括感知，決策和控制。
感知方面呢，最熱的領域一個是計算機視覺，一個是多傳感器融合。歸根結底，還是對數據的處理。這裡不介紹本科的工科數學必修課了，深入研究的話，數學方面包括矩陣分析，數值分析和應用數理統計。本科有一個基礎課叫數字圖像處理，這個也很重要。計算機應用技能的話，那就是各種編程語言，至少需要精通一種吧，推薦Python，然後是數據結構，算法(一門計算機專業課)。
決策或者規劃方面，一般是針對某種場景進行行為決策，路線的規劃，或者是對全局進行調度管理。這方面需要學的基礎知識包括最優化理論，運籌學，博弈論等等。
控制方面就不用多說了，自動化的大部分課程都可能用得到。最基本的是數學建模，第二個就是控制理論，然後就需要學各種類型的控制方法，比較複雜的方法自己就能寫半本書，難度還是有的。
最後呢，是一些近幾年比較火熱，也認為是比較先進的工具，比如說各種神經網絡，迭代類的智能算法，模糊理論和專家系統等等。如果想進行深入研究的話，可以做的還是很多的，缺點就是，不能保證你的idea別人沒做過。
個人感覺，在不久的將來，一定會有一些全新的設想出現，而且一定不是某種具體的產品，比如說某個車或者某個軟件。而這些也會引發交通領域學術界和工業界的爆髮式增長。
個人才疏學淺，考慮情況也多有不周，擅自將不屬於算法領域的回答也放在這裡，權當是拋磚引玉了，還請各位知友，不吝賜教。
作者：大胖灰
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