自動(dòng)駕駛可不光是配備個(gè) AI 那么簡(jiǎn)單。它需要學(xué)會(huì)像人類一樣感知環(huán)境。

眾所周知，人類天生可以利用五大主要的感官來獲取有關(guān)周圍環(huán)境的信息。例如，聽見電話鈴響、看見電腦屏幕上出現(xiàn)的通知信息或觸摸到高溫物體。

但是，如果沒有感知能力，我們將無法理解這些輸入信息的含義，也無法確定其中的相關(guān)性。比如，聽到電話鈴響就知道需要接聽電話，看到通知消息便知道有一封郵件需要回復(fù)，觸摸到高溫物體則需要把手收回去，以免燙傷。

現(xiàn)在，試想一下在公路上駕車的情景，您的周圍充斥著源源不斷的信息流：從車道標(biāo)記和街道標(biāo)志，到穿梭的摩托車和匯入車流的卡車，再到擁堵的交通狀況。在這樣的情況下，能夠做出及時(shí)、明智的駕駛決策不僅僅是一項(xiàng)技能，更是一件生死攸關(guān)的大事。

感知能力讓人類可以作出及時(shí)聯(lián)想并對(duì)其采取行動(dòng)。同理，能夠從環(huán)境中立即提取出相關(guān)信息是保證自動(dòng)駕駛汽車安全運(yùn)行的重要基石。

有了感知能力，車輛可以利用攝像頭和其他傳感器檢測(cè)到行駛在其前方的車輛，判斷該車輛是否會(huì)帶來潛在危險(xiǎn)，并繼續(xù)跟蹤其行駛軌跡。這項(xiàng)功能可以覆蓋到車輛周圍 360 度的視野，讓車輛能夠在行駛過程中檢測(cè)并跟蹤所有運(yùn)動(dòng)和靜止的物體。

對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的安全運(yùn)行來說，感知是其計(jì)算流程的第一階段。一旦汽車能夠從周圍環(huán)境中提取出相關(guān)數(shù)據(jù)，那么它就可以在無需人工干預(yù)的情況下自動(dòng)規(guī)劃前進(jìn)路線并行駛上路。

在干擾中找尋信號(hào)

自動(dòng)駕駛汽車的傳感器每秒都會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。從車輛，到過往行人，再到街道標(biāo)志、交通信號(hào)燈，前行的每一公里都包含大量的信號(hào)，指示自動(dòng)駕駛汽車該往哪走，不該往哪走。

識(shí)別這些指示信號(hào)并確定出哪些是安全運(yùn)行所必需的是一項(xiàng)十分復(fù)雜的工作，需要多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行處理。NVIDIA DRIVE 軟件堆棧是NVIDIA DRIVE平臺(tái)的重要組成部分，包含庫、框架和源碼包，能夠支持多個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)彼此配合，實(shí)現(xiàn)全面的感知能力。

這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括可檢測(cè)障礙物的 DriveNet 和可檢測(cè)可行駛空間的 OpenRoadNet。在規(guī)劃前進(jìn)路徑方面，LaneNet 可檢測(cè)車道邊緣，而 PilotNet 可檢測(cè)可行駛路徑。

借助高度優(yōu)化且極具靈活性的庫，NVIDIA DRIVE 軟件讓這種集成成為了可能。這些不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時(shí)運(yùn)行并可彼此疊加，從而實(shí)現(xiàn)冗余度，這對(duì)安全性來說至關(guān)重要。

內(nèi)在安全性

除了感知層的冗余度之外，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以備份車輛的整體功能，從而提高各個(gè)層面的安全性。

例如，車輛裝載的高清地圖可以標(biāo)出十字路口，且當(dāng)與實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)配對(duì)后，感知層將向車輛顯示精確的?？课恢茫瑥亩軌蛞愿鼜?qiáng)大的方式精準(zhǔn)定位車輛位置。

感知能力還有助于增強(qiáng)自動(dòng)駕駛汽車能力的多樣性，使車輛能夠像人類一樣精確感知世界。除了可以識(shí)別障礙物外，車輛還可以識(shí)別靜止物體以及移動(dòng)物體，并確定它們的運(yùn)動(dòng)路徑。

有了諸如 NVIDIA 合作伙伴 Perceptive Automata 所提供的新增軟件功能，車輛甚至可以通過讀取肢體語言和其他標(biāo)志性信息預(yù)測(cè)人類的行為。憑借 NVIDIA DRIVE 平臺(tái)提供的強(qiáng)勁計(jì)算動(dòng)力，這些新增的人類行為感知能力可以與操控自動(dòng)駕駛汽車的其他算法同時(shí)運(yùn)行。

借助這種軟硬件結(jié)合的解決方案，開發(fā)人員將能夠向自動(dòng)駕駛汽車的智能大腦中源源不斷地添加新的感知能力。