自動駕駛的 “視覺系統(tǒng)”：如何在復雜天氣下辨路

自動駕駛汽車能否看清道路，是決定其安全性與可靠性的核心問題。當前，這類車輛并不依賴單一的眼睛，而是通過一套融合了多種傳感器的系統(tǒng)來感知周圍環(huán)境。這套系統(tǒng)主要包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達以及高精度地圖和定位模塊，各自承擔不同任務，相互補充，共同構建出車輛對真實世界的理解。

攝像頭是系統(tǒng)中唯一能獲取顏色和紋理信息的部件。它像人的眼睛一樣，可以識別交通信號燈的顏色、車道線的走向、路邊的指示牌以及行人、自行車等具體物體的形狀。然而，普通攝像頭在強光、雨雪、霧霾或黑暗環(huán)境中，視覺能力會大幅下降。為了解決這個問題，工程師為車輛配備了多種具有不同特性的攝像頭，包括廣角鏡頭用于捕捉近處大范圍景象，長焦鏡頭用于看清遠處的細節(jié)，以及在不同光照條件下表現(xiàn)更優(yōu)的夜視攝像頭。通過多視角、多參數(shù)的圖像融合，車輛能在大多數(shù)常見天氣和光線條件下保持視覺能力。

激光雷達則通過發(fā)射激光束并測量其反射時間來繪制周圍環(huán)境的三維點云圖。它不依賴環(huán)境光，因此在夜間也能精確感知物體的距離、高度和輪廓，精度可達厘米級。激光雷達能直接測量出路邊的路肩、前方車輛的車尾、道路上散落的障礙物的具體位置和形狀。但它在濃霧、大雪或暴雨中，激光束會被空氣中的水滴或冰晶散射，導致有效探測距離縮短，點云數(shù)據(jù)變得稀疏。毫米波雷達則彌補了這一短板。它使用波長更長的電磁波，能穿透雨霧、灰塵和微弱光線，直接測量前方物體的相對速度和距離，在惡劣天氣下表現(xiàn)穩(wěn)健。不過，毫米波雷達無法像激光雷達那樣精細地描繪物體輪廓。

自動駕駛系統(tǒng)會實時融合這三種傳感器的數(shù)據(jù)。當攝像頭在霧天看不清車道線時，系統(tǒng)會參考高精度地圖中存儲的固定車道信息；當激光雷達受雨滴干擾時，毫米波雷達提供的速度信息仍能幫助車輛判斷前方車流。同時，車輛會不斷比對自身位置與高精度地圖，即使在路面標線模糊或被積雪覆蓋的路段，也能通過地圖中的幾何特征和地標來定位。因此，在大多數(shù)常規(guī)天氣和道路條件下，自動駕駛汽車能夠看得比較清楚。