同样是自动驾驶，汽车和飞机有啥不同？

自动驾驶的奥秘

要说飞行的自动驾驶出现的时间远比汽车自动驾驶早，那为什么汽车的自动驾驶就那么难呢？换句话说，汽车要想安全的实现自动驾驶需要具备哪些功能？

传感器技术

在人驾驶汽车时，我们需要时刻关注汽车周围的路况，所以“眼睛”是汽车自动驾驶时必不可少的部分。而传感器技术就是汽车的“眼睛”和耳朵。

它们能够感知车辆周围的环境信息，为自动驾驶系统提供决策依据。自动驾驶汽车常用的传感器包括以下几种：

激光雷达

激光雷达（LiDAR，Light Detection and Ranging）是一种通过发射激光束来探测目标位置、速度等特性的主动遥感技术。它能够通过测量激光从发射到被物体反射后返回的时间（飞行时间，ToF），结合光速计算距离，从而构建高精度的三维环境模型。

激光雷达向目标发射脉冲然后再接收被物体反射回的激光信号，来计算目标与激光器的距离：

S = c*t/2

通过多束激光扫描可以形成密集的三维点云数据，比如高精度的三维环境信息，包括物体的位置、形状、速度等，从而更加准确地感知车辆周围的环境。激光雷达测量精度高、响应速度快、抗干扰能力强，是大多数自动驾驶汽车最重要的传感器之一。

摄像头

摄像头是一种通过拍摄图像来感知环境的传感器。它能够提供丰富的视觉信息，包括物体的颜色、纹理、形状等。摄像头具有成本低、分辨率高、信息丰富等优点，是自动驾驶汽车中最常用的传感器之一。

摄像头的工作相较于激光雷达就更简单，通过连续拍摄车辆周围的图像，借助计算机视觉技术对图像进行分析和处理。利用机器学习识别出物体的类型、位置和速度等信息，借助摄像头的自动驾驶汽车一般会安装多个，比如前视、后视和环视摄像头，来帮助自动驾驶系统进行决策。

毫米波/超声波雷达

它们都是利用发射信号并接受反射信号来测量距离和速度的传感器。区别在于前者能够在恶劣天气如雾霾、雨雪下工作，后者更适合近距离探测，现有的非自动驾驶汽车就装有超声波雷达。比如停车辅助系统，当我们在进行倒车时，如果汽车距离障碍物太近会发出警报声来提醒驾驶员。

毫米波雷达可以分为长距离毫米波雷达和短距离毫米波雷达，分别用于不同的场景。超声波雷达通常安装在车辆的前后保险杠上，可以实现对车辆周围近距离物体的探测。

定位技术

定位技术是自动驾驶汽车的“指南针”，它能够确定车辆在地图上的位置，从而帮助我们自动规划路线，已经提前了解前方未知的路况信息。

自动驾驶汽车常用的定位技术包括以下几种：

惯性导航系统（INS）

GPS系统这种老生常谈的话题我们就不细讲了，这里我们介绍一下INS系统，它是一种通过测量车辆的加速度和角速度来确定位置的定位技术。

INS 的工作原理是通过安装在车辆上的加速度计和陀螺仪来测量车辆的加速度和角速度，前者测量载体在三个轴向（前/后、左/右、上/下）的线加速度；后者测量载体绕三个轴的角速度（俯仰、横滚、偏航）。然后根据牛顿运动定律和积分运算，计算出车辆的位置和姿态。

INS 的精度通常在几米到几十米之间，但是陀螺仪即使静止时也有微小输出，导致姿态漂移。因此随着时间的推移，误差会逐渐积累，需要结合其他定位技术来进行校正。以下是它与其他定位技术比较下的优缺点：

INS 的精度通常在几米到几十米之间，但是随着时间的推移，误差会逐渐积累，需要结合其他定位技术来进行校正。

通信技术

通信技术是自动驾驶汽车的“神经系统”，它能够实现车辆与外部环境的信息交互，为自动驾驶系统提供决策依据。

车辆对车辆（V2V）通信

V2V 通信是一种通过车辆之间的无线通信来实现信息交互的技术。通过安装在车辆上的无线通信设备，将车辆的位置、速度、行驶方向等信息发送给周围的车辆，同时接收周围车辆发送的信息。V2V 通信可以实现车辆之间的协同驾驶、避免碰撞等功能。

车辆对基础设施（V2I）通信

V2I 通信是一种通过车辆与道路基础设施之间的无线通信来实现信息交互的技术。通过安装在车辆上的无线通信设备和道路基础设施上的通信设备，将车辆的位置、速度、行驶方向等信息发送给基础设施，同时接收基础设施发送的信息。它能够实现车辆与交通信号灯、交通标志、道路传感器等基础设施的通信，提高交通安全性和效率。

车辆对云端（V2C）通信

V2C 通信是一种通过车辆与云端服务器之间的无线通信来实现信息交互的技术。通过安装在车辆上的无线通信设备，将车辆的位置、速度、行驶方向等信息发送给云端服务器，同时接收云端服务器发送的信息。它能够实现车辆与云端服务器之间的大数据传输和分析，为自动驾驶系统提供决策支持。

决策与控制技术

决策与控制技术是自动驾驶汽车的“大脑”，它能够根据传感器感知到的环境信息和定位信息，做出决策并控制车辆的行驶。它主要包含三个内容：路径规划、行为决策与运动控制。

路径规划顾名思义就是当驾驶员设定了车辆的起点和终点，它会根据路况与环境信息，来进行路径搜索。在罗列出的大量信息中，利用优化算法来找到一条最优解，比如我想要时间最短或者避免高速的一段旅程。当然交通规则是路径规划的一大约束，借此来保证驾驶员的安全。

决策技术则是依照环境和目标，来选择合适的驾驶行为。在高速上，决策技术可以帮我控制汽车的车速区间，遇到需要进行变道的路段能够自动帮助我们减速或者避让障碍物。它则是更多的考虑到了其他车辆和人的行为。

运动控制是一种根据车辆的行为决策和环境信息，控制车辆的速度、转向和制动等运动参数的技术。它能够根据周边环境来计算出车辆需要执行的指令，是需要刹车、转向还是加速。以上三个核心技术相辅相成，来实现人脑的思考与执行过程，这也是人类科学技术进步的一个重要标志。

最后，终于来到了自动驾驶汽车的“灵魂”——人工智能技术。

人工智能技术

它能够实现车辆的自主学习和智能决策的根本，保护驾驶员安全和汽车稳定性能的决定性因素，是一切智能指令的来源。

最常见的人工智能技术就是机器学习、深度学习以及强化学习，小编作为一个机器学习初学者，对它的认知就是，机器学习是利用计算机自动学习数据中的规律，然后建立相应的模型，并对其他数据进行预测的技术。它虽然在科研工作中有着很重要的作用，但是科研数据是有规律可循，但是在汽车驾驶中，太多的不确定因素使其无法手动提取特征，这造成了它的一个弊端。

深度学习则是通过模拟人脑神经网络的层次化结构，在数据中自动学习复杂的模式和特征表示，其核心是使用多层非线性处理的神经网络（即“深度”网络），能够处理高维、非结构化的数据（如图像、语音、文本等）。

强化学习能够实现车辆的自主学习和智能决策，提高自动驾驶系统的性能和可靠性。它的工作原理是通过让计算机在与环境的交互中不断尝试不同的行动，并根据行动的结果获得奖励或惩罚，然后利用这些奖励或惩罚来调整行动策略，以获得最大的奖励。

由此可见，自动驾驶汽车涉及传感器技术、定位技术、通信技术、决策与控制技术和人工智能技术等多个领域的技术。这些技术的不断发展和创新，将推动自动驾驶汽车的性能和可靠性不断提高，为人们的出行带来更加安全、便捷和舒适的体验。

飞机的自动驾驶

反观飞机的自动驾驶技术，最早是1914年由Lawrence Sperry发明的，是航空电子设备的开端，也是航空安全史上的重要里程碑。二十世纪初，由于自动控制理论还处于发展初期，所以飞机的自动控制发展缓慢；二十世纪中期，随着飞行任务的不断复杂化，对飞行器性能要求越来越高，如希望运输机飞行距离要远，侦察机飞行高度要高，而战斗机要有良好的机动性，希望飞机便于操纵，减轻飞行员的负担，这就使自动控制成了不可回避的问题，这样就出现了飞行控制系统。

自动飞行控制系统的组成主要包括四个部分：自动驾驶（AP-AUTO PILOT）、飞行指引（FD-FLIGHT DIRECTOR）、自动推力（A/T-AUTO THROTTLE）、飞行增稳系统。

自动驾驶仪

它可以在飞行中代替飞行员控制飞机舵面，以使飞机稳定在某一状态或操纵飞机从一种状态进入另一种状态。它由控制显示面板、传感器、自动驾驶仪计算机和舵面作动器组成。

飞行指引

为了便于飞行员操纵飞机，及时正确地纠正飞行姿态，现代飞机都装备有飞行指引仪，直接向驾驶员发出操纵飞机的指令，保证飞机按给定的航迹飞行。简单来讲：自动驾驶（AP）是操纵飞机，“替”驾驶员飞，而飞行指引（FD）不直接操纵飞机，“指挥”驾驶员飞。

FD的工作就是将飞机的实际飞行路线与目标路线进行比较，并计算出进入目标路线所需要的操纵量，以目视的形式在指示器上给出。指引信号直接显示出操纵要的指令是向上、向下，还是向左、向右，驾驶员看到后，直接跟随指引杆操纵飞机，保证飞机正确切入或保持在预定的航线上。

自动推力（A/T）

根据输入的各种信息，提供从起飞到落地的飞行全程的发动机推力控制。其主要功能是执行发动机推力限制计算和自动推力方式管理。自动油门系统在飞机起飞至着陆都可自动控制油门。

飞行增稳

飞行增稳主要包括：偏航阻尼、配平、飞行包线等功能。其中，偏航阻尼（YD）在飞机飞行的全过程中，YD用于提高飞机绕立轴的稳定性。当航向平衡被破坏后，偏航阻尼器控制方向舵偏转，从而抑制飞机绕立轴和纵轴的摆动，即抑制飞机的“荷兰滚”运动。保持飞机的航向平衡和航向稳定性。

“荷兰滚”运动只听名字来讲是一个很有意思的运动，这种飘摆运动的飞行轨迹呈S形，同时又左右偏航左右滚转，很像荷兰人滑冰的动作，故称荷兰滚。

自动驾驶系统是飞机系统中的重要组成部分，在无人参与的情况下，自动操纵飞机按规定的姿态和航迹飞行，通常可实现对飞机的三轴姿态角和飞机三个方向的空间位置的自动控制与稳定。与人工驾驶原理类似，自动驾驶仪代替驾驶员控制飞机飞行。当飞机偏离原始状态，敏感元件感受到偏离方向和大小，并输出相应信号，经放大、计算处理，操纵执行机构(如舵机)，使控制面(例如升降舵面)相应偏转。由于整个系统是按负反馈原则连接的，其结果使飞机趋向原始状态。当飞机回到原始状态时，敏感元件输出信号为零，舵机以及与其相连接的舵面也回到原位，飞机重新按原始状态飞行。

The End

总体而言，无论是飞机还是汽车的自动驾驶，它们都是科学技术进步下，为人类提供便利的产物，我们可以从构成他们的系统中，发现很多我们曾经学习过的物理学知识以及多学科的相互交融。也许目前的自动驾驶技术仍然有很多部分需要完善，但是我们也应该对此抱有积极的态度。

当然，最重要的一点，即便人工智能已经非常普及，但是在自动驾驶中，人工驾驶仍然是必不可少的一环，毕竟人工智能始终无法替代人类的思考模式，在遇到更为复杂的情况时，还是需要人工干预的。

转自：中科院物理所

来源： 蝌蚪五线谱