自動駕駛車要怎麼看到四周的人事物？

攝影機、雷達和光達，這些感應器讓自動駕駛車擁有非凡的視物能力。

開車表現要優於人類，自動駕駛車的視物能力就必須比人類更好。

為自動駕駛車打造可靠的視物能力，一直是開發過程中的一大阻礙。不過開發人員結合多種感應器，已經可以建立一種能夠「看到」車輛四周環境，甚至比人類視力更好的偵測系統。

多種感應器所組成的多樣性，以及重疊多種感應器所組成的重複性，成為這套系統的重要元素，以驗證車輛偵測到的內容是否正確無誤。

攝影機、雷達和光達是自動駕駛車的三大感應器。這三種感應器相互搭配運作，讓車輛能「看到」四周環境、偵測附近物體的速度和距離，還有這些物體的立體形狀。

而稱為慣性測量單元的感應器則是用於追蹤車輛的加速度和位置。

我們先深入介紹最常使用的感應器，也就是攝影機，以瞭解這些感應器在自動駕駛車上的運作情況，以及它們如何取代和增進人類在駕駛時的視覺能力。

攝影機從不說謊

從照片到影片，可以透過攝影機極為精準地重現這個世界的景物，特別是用在自動駕駛車上。

NVIDIA DRIVE 的合作夥伴 Sekonix 開發的自動駕駛攝影機感應器。

自動駕駛車靠著裝在車身前後左右每一側的攝影機，將360度拍攝到的車身四周環境影像拼接在一起。部分攝影機有著達120度且拍攝範圍較短的大視野，其它攝影機的視野則較窄，以拍攝更長距的畫面。

某些自動駕駛車輛的攝影機甚至還裝上了有著超寬視野的魚眼鏡頭，可拍攝全景畫面，以便在停車時可以完全掌握車輛後方的情況。

提供準確視物內容的攝影機，還是有著局限性，不過它們可以區分四周環境的細節，得計算這些物體的距離，以確切掌握每件物體的位置。在起霧、下雨或夜間這些視線不良的環境裡，攝影機這類感應器也難以偵測物體。

    自動駕駛車使用攝影機取得的資料來感知其行車環境裡的物體。   

自動駕駛車使用攝影機取得的資料來感知其行車環境裡的物體。

關於雷達

雷達感應器可以在夜間行車等能見度不佳時搭配攝影機，提升自動駕駛車的偵測能力。

過去雷達發射脈衝無線電波，以探測船隻、飛機和天氣形成情況，當無線電波擊中物體，電波會返回感應器，提供物體的速度和位置等相關資料。

NVIDIA DRIVE 的合作夥伴 Metawave 提供高精度的雷達感應技術。   

雷達感應器跟車輛的攝影機一樣，通常會裝在車身四周，以偵測各角度的物體。雷達能夠判斷速度和距離，卻無法區分各類車輛。

車身四周的雷達和攝影機所提供的資料，就足以創造出較低水準的自動駕駛能力，在少了人類駕駛員的情況下，還是無法應付各種路況。這正是光達派上用場的地方。

雷射聚焦

攝影機與雷達是常見的感應器，目前大多數新車的先進駕駛輔助及停車輔助功能，都有用這兩種感應器；有人類監管著行車系統時，還可以做到較低水準的自動駕駛能力。

NVIDIA DRIVE 的合作夥伴 Velodyne 開發出的光達感應器。

使用脈衝雷射測量距離的光達感應器，已獲得證明可以有效協助發展出全無人駕駛能力。

光達感應器讓自動駕駛車可以對車身四周環境建立 3D 立體視圖，對四周車輛、行人及地形地貌塑造出形狀和立體深度。它跟雷達一樣，在昏暗環境裡也能正常運作。

光達感應器以極快速度發射不可見的雷射光束，能夠從瞬間反彈的訊號中繪製出詳細的立體影像。這些訊號產生「點雲」，呈現車輛的四周環境，以提高感應器資料的安全性和多元性。

Velodyne 的光達感應器使用脈衝雷射來偵測物體，並且繪製出圖形。   

只要在車身的幾個關鍵位置安裝光達感應器，就能有效偵測物體。不過光達感應器的成本相當高，是攝影機和雷達的十倍，且感應範圍更為有限。

綜合這些感應器

攝影機、雷達和光達這三種感應器，對車輛所處環境提供了豐富資料，但跟人腦處理眼睛看到的視覺資料一樣，自動駕駛車必須能夠理解源源不絕傳入的資訊。

自動駕駛車運用感應器融合技術來理解各項資訊。感應器傳入的資料投給一台集中處理各種資訊的高效能人工智慧電腦，像是 NVIDIA DRIVE AGX 平台，這個平台結合相關部分資料，讓車輛來決定該怎麼駕駛。

感應器融合技術不是只靠特定時刻某一種感應器的資料，而是融合整套感應器傳入的各種資訊，例如形狀、速度和距離，以確保它的可靠性。

它還提供了重複性，在決定切換車道時，在進入新的車道前接收來自攝影機和雷達感應器的資料，大幅提高了行車安全性，就像是當前用來支援人類駕駛員的盲點偵測系統一樣。

DRIVE AGX 平台在汽車行駛時執行這個過程，如此一來便能不斷對四周環境擁有完整最新的資訊，這代表自動駕駛車跟人類駕駛員不同，它沒有盲點，也時時注意著四周不斷移動和變化的環境。

在 NVIDIA 認知軟體及 NVIDIA DRIVE 平台的網頁中，提供更多關於自動駕駛車如何看到及理解四周車況的資訊