自动驾驶汽车技术里涉及的软硬件有哪些？
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：第一条：“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，例如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。第二条：完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，例如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。
从应用场景来看，第一种方式更加适合在结构化道路上测试，第二种方式除结构化道路外，还可用于军事或特殊领域。自动驾驶涉及的软硬件：传感器传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施，在最小测试量和验证量的前提下保证车辆对周围环境的感知。按照自动驾驶不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种。
激光雷达是被当前自动驾驶企业采用比例最大的传感器类型。谷歌、百度、优步等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备安装在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元一台），导致量产汽车中难以使用该技术。
图 / 自动驾驶方案中的双目摄像头传统雷达和摄像头是传感器替代方案。由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向以传统雷达和摄像头作为替代，从软件和车辆连接能力方面进行补偿。例如著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。
虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求：单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法识别以及测距，很容易造成事故的发生。而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。地图和定位自动驾驶车辆只有准确识别车辆的位置，才可以决定如何进行导航，所以地图的重要性不言而喻。
自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础。随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器为自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。
