研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？
- 2019 年 12 月 6 日
- 笔记
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本文为知乎用户大胖灰关于“ 研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？”的内容分享。
自动驾驶现阶段主要还是以计算机方面，尤其是算法类的研究为主，如计算机视觉，数据融合，地理信息和定位导航，广域和局部的路径规划，基于深度学习等方面的控制方法，车辆行驶行为决策等等。这些都是偏向计算机领域的研究，而且由于研究成本比较低(最大的成本在测试上，而仿真模拟只需要一台高性能PC)，在各个高校里也是非常火热的。现在的问题是，算法越来越复杂，而实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颈了(这里不包含新的横向细分领域)。
但是纵然各大公司都如火如荼地开展研究到各城开展测试与商业落地的探索等，依然不免出现大大小小的问题需要人工驾驶员去干预，甚至来不及干预而引发交通事故。这些问题基本都来自于现在交通情况的不确定性，比如说突然出现的猫猫狗狗，或者行踪恍惚的行人，抑或风雪天气等。
个人有一些想法，来自于现有落地的自动驾驶商品，如百度阿波龙，图森未来和奥迪A8上的功能。这些产品的自动驾驶都是有条件自动驾驶，一个是固定园区内的观光车或者限定区域内的物流车，一个是限定商用运输路段上，另一个是限定场景中，除了场景还是需要人力驾驶。
因此，个人认为，安全系数100%的自动驾驶，必然是受到约束的，那么不如从自动驾驶需要什么样的约束，以及如何实现这个约束进行着手，也许更利于全面实现L4＋级别的自动驾驶。
第一个是标准化的车，这里不是说所有的车都一样，而是，既然要自动驾驶，那么这个车肯定要符合某些规章，合乎一些制度，以保证人的安全。这些规章制度如何设定，需要车辆工程专业领域的企业和研究人员进行探索，而且，需要和其他各方进行多边交流以达成共识。这方面，设想可能容易，但至少在现有车辆淘汰之前，落地还是比较困难的。
第二个是标准化的路，既然现有技术已经达到了瓶颈，无法进一步适应交通环境，不如去探索怎么样去改造交通环境，使其适应自动驾驶的技术需求。这个需要交通规划和管理领域的研究人员去探索，由于基建耗资巨大，而且使用寿命比较长，这个可能需要几十年才能落地。
第三个就是现在最火热的通信和计算机领域了，需要增加一些新的功能，交通调度和管理方面的，能精确到具体的某个车，通过宏观调度和车辆自身的微观调控，使路上的车都能相安无事，安全地行驶，以及能够管理并迅速解决常见的紧急情况，如汽车抛锚，开锅等。就算法领域而言，能进行精确管理的调度方法，或者算法是一个可能的方向。
回到正题，题目中文的是研究自动驾驶相关算法需要的知识基础。自动驾驶目前的主要研究领域包括感知，决策和控制。
感知方面呢，最热的领域一个是计算机视觉，一个是多传感器融合。归根结底，还是对数据的处理。这里不介绍本科的工科数学必修课了，深入研究的话，数学方面包括矩阵分析，数值分析和应用数理统计。本科有一个基础课叫数字图像处理，这个也很重要。计算机应用技能的话，那就是各种编程语言，至少需要精通一种吧，推荐Python，然后是数据结构，算法(一门计算机专业课)。
决策或者规划方面，一般是针对某种场景进行行为决策，路线的规划，或者是对全局进行调度管理。这方面需要学的基础知识包括最优化理论，运筹学，博弈论等等。
控制方面就不用多说了，自动化的大部分课程都可能用得到。最基本的是数学建模，第二个就是控制理论，然后就需要学各种类型的控制方法，比较复杂的方法自己就能写半本书，难度还是有的。
最后呢，是一些近几年比较火热，也认为是比较先进的工具，比如说各种神经网络，迭代类的智能算法，模糊理论和专家系统等等。如果想进行深入研究的话，可以做的还是很多的，缺点就是，不能保证你的idea别人没做过。
个人感觉，在不久的将来，一定会有一些全新的设想出现，而且一定不是某种具体的产品，比如说某个车或者某个软件。而这些也会引发交通领域学术界和工业界的爆发式增长。
个人才疏学浅，考虑情况也多有不周，擅自将不属于算法领域的回答也放在这里，权当是抛砖引玉了，还请各位知友，不吝赐教。
作者：大胖灰
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