智能驾驶中是如何实现车辆对周围环境的感知与识别的？

一台自动驾驶的车，必须在感知、决策、执行三大块交出满意成绩单，不然用户也不放心，其中对周边环境的感知，全靠硬件+软件的分析，硬件嘛就是传感器，涵盖了毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，这些大家都介绍透彻了，而且各家都差不多。

但是感知中拉开差距的是软件实现，比如场景语义分割、三维重建、相机模型和标定、目标跟踪和目标检测等。

首先，场景语义分割是自动驾驶的核心技术之一。它的任务是将一幅场景图像中的每个像素点归类到特定的类别，比如行人、车辆、道路等。这样，自动驾驶车辆就能更好地理解周围的环境。这个任务的难点在于交通场景的复杂多变，以及需要识别的对象种类繁多。

接下来是相机模型和标定技术。在图像中，我们看到的光线实际上是从物体发出，通过透镜，最终到达相机的感光平面。研究这个过程中的几何关系对计算机视觉和自动驾驶技术至关重要。相机模型通常采用一个简单实用的模型，可以想象成光线只能通过墙上的小孔，然后在墙的另一侧形成图像。相机标定的目的是估计相机的内参数和外参数，这些参数是连接二维图像和三维世界的桥梁，同时也能校正透镜带来的误差。在自动驾驶技术中，建立相机与真实物理世界的关系也是核心任务之一。

然后第三个嘛，咱们再聊聊三维重建。这个技术就像是给自动驾驶车装上了一个“立体眼镜”，让它能“看”到三维的世界。这个技术的基础是立体视觉，它用两台相机模仿人眼的工作原理。这两台相机就像是人的两只眼睛，它们同时看同一个东西，然后通过比较两个相机看到的图像，就能估计出物体的距离。这样，自动驾驶车就能知道周围的物体离它有多远，这对于避开障碍物和保持安全距离非常重要。

第四个技术是目标检测。这个技术就像是自动驾驶车的“侦探”，专门负责在图像中找出车辆、行人、路标等重要目标。传统的目标检测方法包括提取兴趣区域（ROI）、微调边框、图像预处理和候选区域分类。这些步骤就像是侦探在缩小嫌疑人范围，一步步逼近真相。目标检测的准确性对自动驾驶来说至关重要，因为它直接关系到车辆能否正确识别和响应周围的环境。

第五个技术是目标跟踪。这个技术就像是自动驾驶车的“跟踪器”，能够实时监测交通环境中的动态要素，比如其他车辆的速度、位置、形状和大小，以及行人的位置和速度。通过这些信息，自动驾驶车可以预测这些要素未来的位置，从而提前做出反应，避免事故的发生。这个技术对于提高自动驾驶的安全性非常有帮助。

第六个技术是驾驶行为决策模型。这个技术就像是自动驾驶车的“大脑”，负责根据交通规则和环境信息来决定车辆的下一步行动。这个决策过程包括筛选可能的驾驶行为，评估这些行为的风险和对其他车辆的影响，然后选择最安全、最有效的行为。这个模型需要考虑的因素很多，比如道路标线、交通信号灯、限速标志等。最终的目标是选择一个既符合交通规则，又能确保安全的行为作为车辆的输出。