02百度無(wú)人駕駛經(jīng)典專(zhuān)利解讀

作為國(guó)內(nèi)最強(qiáng)的無(wú)人駕駛技術(shù)路線代表－百度，知情郎來(lái)解讀下它的經(jīng)典專(zhuān)利。

聊一聊近期百度公布的無(wú)人駕駛方面的專(zhuān)利，CN112572418A，公開(kāi)日2021年03月30日。

該專(zhuān)利應(yīng)用場(chǎng)景是專(zhuān)門(mén)解決無(wú)人駕駛的車(chē)輛如何停車(chē)的問(wèn)題。

很好理解，隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，無(wú)人駕駛車(chē)輛例如無(wú)人駕駛公交車(chē)和無(wú)人駕駛出租車(chē)等越來(lái)越多，也越來(lái)越智能。

無(wú)人駕駛車(chē)輛在行駛過(guò)程中，往往都是根據(jù)定位有固定的停車(chē)點(diǎn)位（例如，無(wú)人駕駛公交車(chē)程有固定的停車(chē)點(diǎn)位），在到達(dá)固定的點(diǎn)位時(shí)直接停車(chē)，或者根據(jù)無(wú)人駕駛車(chē)輛中的乘客輸入的指令直接停車(chē)。

問(wèn)題來(lái)了，未來(lái)，無(wú)人駕駛的車(chē)輛要自主決定是否停車(chē)，停在哪個(gè)位置，不靠人判斷，靠機(jī)器自己判斷停車(chē)點(diǎn)是否合適停車(chē)，就有難度了。

因?yàn)槟呐率穷A(yù)設(shè)了停車(chē)點(diǎn)，但那場(chǎng)地周?chē)�路況復(fù)雜，停車(chē)位附近人流、車(chē)流不斷，未必適合直接停車(chē)，究竟什么情況下才能安全停車(chē)，需要具體判斷當(dāng)?shù)厍闆r而定。

這還是預(yù)設(shè)停車(chē)點(diǎn)的情況，如果沒(méi)有預(yù)設(shè)停車(chē)點(diǎn)，開(kāi)到哪想隨時(shí)停，這情況處理起來(lái)就更復(fù)雜了。

百度的工程師想了一種方式，來(lái)提高無(wú)人駕駛車(chē)輛判斷停車(chē)點(diǎn)是否可停靠的智能化程度。

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步驟一，拍照獲取路面情況！

要判斷自然先要有第一手的實(shí)時(shí)信息。

所以，第一步，還是獲取信息。

當(dāng)無(wú)人駕駛車(chē)輛到達(dá)停車(chē)預(yù)設(shè)位置時(shí)，或者，接收到停車(chē)指令時(shí)，可進(jìn)行停車(chē)的準(zhǔn)備。

至于是否停車(chē)，需要獲取無(wú)人駕駛車(chē)輛上與車(chē)門(mén)位于同側(cè)的攝像頭在當(dāng)前位置拍攝的第一路面圖像，并根據(jù)后續(xù)檢測(cè)的路面實(shí)際情況確定。

攝像頭如何擺拍？

無(wú)人駕駛車(chē)輛外設(shè)置有多個(gè)攝像頭，且攝像頭與車(chē)門(mén)位于同側(cè)，以便于拍攝無(wú)人駕駛車(chē)輛設(shè)有車(chē)門(mén)的一側(cè)或兩側(cè)的路面圖像。

攝像頭會(huì)持續(xù)拍照，將一組組實(shí)時(shí)路況圖像信息傳回，處理器會(huì)對(duì)路面圖像進(jìn)行路面識(shí)別，路面識(shí)別結(jié)果可包括適合停車(chē)的路面或不適合停車(chē)的路面。

簡(jiǎn)單說(shuō)明下，適合停車(chē)的狀態(tài)對(duì)應(yīng)路面識(shí)別結(jié)果為適合停車(chē)的路面，即路面情況良好，適于停車(chē)，即該狀態(tài)表征路面適于停車(chē)，有利于車(chē)輛中的乘客下車(chē)。

不適合停車(chē)的狀態(tài)對(duì)應(yīng)路面識(shí)別結(jié)果為不適合停車(chē)的路面，即表示路面情況較差，不適于停車(chē)，例如，路面有坑、有淤泥、有水、周?chē)�情況復(fù)雜等，即該狀態(tài)表征路面不適于停車(chē)。

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步驟二 與數(shù)據(jù)庫(kù)匹配相似度

識(shí)別路面情況

這步驟比較難，涉及到信息數(shù)據(jù)識(shí)別智能程度了。

說(shuō)白了，把在停車(chē)現(xiàn)場(chǎng)拍到的冗雜路面信息清洗提煉一次，取得第一特征數(shù)據(jù)，即有明確指向性、強(qiáng)關(guān)聯(lián)、含金量高的數(shù)據(jù)特征。

如何清洗提煉第一特征數(shù)據(jù)？

有預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)是專(zhuān)門(mén)用來(lái)存儲(chǔ)、分析路面信息特征的，里面含有匹配、判定邏輯。

簡(jiǎn)單說(shuō)明下，預(yù)設(shè)的特征數(shù)據(jù)庫(kù)中包括多個(gè)路面圖像的特征數(shù)據(jù)，該特征數(shù)據(jù)與第一特征數(shù)據(jù)的類(lèi)型相同（相似度很高），例如，預(yù)設(shè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)中路面圖像的特征數(shù)據(jù)包括路面圖像的A特征的數(shù)據(jù)和B特征的數(shù)據(jù)等，對(duì)第一路面圖像進(jìn)行A特征和B特征的提取，則得到的第一特征數(shù)據(jù)包括第一路面圖像的A特征的數(shù)據(jù)和B特征的數(shù)據(jù)。

示例下，將第一特征數(shù)據(jù)與無(wú)人駕駛車(chē)輛中存儲(chǔ)的預(yù)設(shè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行匹配，確定目標(biāo)路面狀態(tài)，可以理解是對(duì)第一特征數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)中特征數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度匹配，確定目標(biāo)路面狀態(tài)。

需要說(shuō)明的是，上述預(yù)設(shè)特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的多個(gè)路面圖像是在過(guò)去的時(shí)間里累積的已確定的不適于停車(chē)的路面的圖像。

也可以將第一特征數(shù)據(jù)甩到云端服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)，云端服務(wù)器通過(guò)已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一路面圖像進(jìn)行路面狀態(tài)識(shí)別，即識(shí)別第一路面圖像中的路面是否是好路面（即是否適合停車(chē)），得到目標(biāo)路面狀態(tài)，將目標(biāo)路面狀態(tài)發(fā)送給機(jī)車(chē)，機(jī)車(chē)接收云端服務(wù)器發(fā)送的目標(biāo)路面狀態(tài)，判斷目標(biāo)路面狀態(tài)是否為適合停車(chē)的狀態(tài)，在所述目標(biāo)路面狀態(tài)為第一路面狀態(tài)的情況下，即為適合停車(chē)的狀態(tài)，此時(shí)，控制無(wú)人駕駛車(chē)輛停車(chē)。

在所述目標(biāo)路面狀態(tài)為第二路面狀態(tài)的情況下，即為不適合停車(chē)的狀態(tài)，此時(shí)，可語(yǔ)音播放第一提示信息，以提示當(dāng)前路面不適合停車(chē)以及是否繼續(xù)行駛，若用戶進(jìn)行第一輸入，即選擇停止，則控制無(wú)人駕駛車(chē)輛停車(chē)，若用戶進(jìn)行第二輸入，即選擇繼續(xù)行駛，則控制無(wú)人駕駛車(chē)輛繼續(xù)行駛，尋找下一個(gè)適合停車(chē)的目標(biāo)路面狀態(tài)的路面進(jìn)行停車(chē)。

總體說(shuō)，這個(gè)專(zhuān)利的難點(diǎn)不在于構(gòu)思，而在于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)路面圖片內(nèi)含特征信息的算法判定準(zhǔn)確率是否高。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)里的AI模型對(duì)于是否適合停車(chē)的判斷，在常年數(shù)據(jù)訓(xùn)練下，對(duì)道路平整、無(wú)積水的傾向性很高，即平整、無(wú)水特征濃的地方判定適合停車(chē)。

那么，攝像頭拍到的照片是車(chē)門(mén)外側(cè)的路面有坑坑洼洼、有積水的路況，AI模型大概率判定此地不適合停車(chē)。

但這種地方其實(shí)按照人類(lèi)司機(jī)的判斷，是可以停車(chē)的，無(wú)非乘客下車(chē)時(shí)，需要自己注意點(diǎn)坑洼的地面，別踩到積水上就是了。

要到鄉(xiāng)下農(nóng)村祭祖游玩，那些公路基礎(chǔ)設(shè)施較差的地方，路面不都是坑坑洼洼的，不會(huì)像城市的道路那般平整。

如果預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫(kù)是按城市的道路來(lái)設(shè)計(jì)無(wú)人駕駛停車(chē)的思路，那么，這車(chē)開(kāi)到路況復(fù)雜的農(nóng)村鄉(xiāng)下，怕是會(huì)得到大量不匹配停車(chē)的機(jī)器反饋。

停車(chē)邏輯判斷樹(shù)