現(xiàn)在路面上的很多汽車，甚至是展廳內(nèi)的很多新車，內(nèi)部都配備有基于攝像頭、雷達、超聲波或LIDAR等不同傳感器的先進駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）。
這些系統(tǒng)的數(shù)量將會隨著新法案的通過而不斷增加，例如在美國，就有強制要求安裝后視攝像頭的法案。此外，諸如車險打折優(yōu)惠和美國公路交通安全管理局（NHTSA）、歐洲新車安全評鑒協(xié)會（Euro-NCAP）等機構(gòu)做出的汽車安全評級正在使某些系統(tǒng)成為汽車的強制功能；另一方面，這也助長了消費者對它們的需求。
諸如自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動的自動駕駛汽車功能也在很大程度上依靠傳感器來實現(xiàn)。重要的不僅僅是傳感器的數(shù)量或種類，它們的使用方式也同樣重要。目前，大多數(shù)路面上行駛車輛內(nèi)的ADAS都是獨立工作的，這意味著它們彼此之間幾乎不交換信息。（沒錯，某些高端車輛具有非常先進的自動駕駛功能，不過這些功能還未普及）。后視攝像頭、環(huán)視系統(tǒng)、雷達和前方攝像頭都有它們各自的用途。通過將這些獨立的系統(tǒng)添加到車輛當(dāng)中，可以為駕駛員提供更多信息，并且實現(xiàn)自動駕駛功能。不過，你還可以突破限制，實現(xiàn)更多功能。
傳感器融合
僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之，我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜范圍內(nèi)的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優(yōu)缺點。
傳感器融合這一想法的偉大之處在于獲得不同傳感器和傳感器種類的輸入內(nèi)容，并且使用組合在一起的信息來更加準(zhǔn)確地感知周圍的環(huán)境。相對于獨立系統(tǒng)，這樣可以做出更好、更安全的決策。雷達也許不具有光傳感器所具有的分辨率，不過它在測距和穿透雨、雪和濃霧方面具有很大優(yōu)勢。這些天氣條件或光照不足的惡劣情況不利于攝像頭發(fā)揮作用，不過攝像頭能夠分辨顏色（可以想一想街道指示牌和路標(biāo)），并且具有很高的分辨率。目前路面上圖像傳感器的分辨率已經(jīng)達到1百萬像素。在未來幾年內(nèi)，圖像傳感器的發(fā)展趨勢將是2百萬，甚至4百萬像素。
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術(shù)完美融合、互為補充的典范。采用這種方法的融合系統(tǒng)所實現(xiàn)的功能要遠(yuǎn)超這些獨立系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的功能總和。使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現(xiàn)故障的環(huán)境條件下，額外提供一定冗余度。這種錯誤或故障可能是由自然原因（諸如一團濃霧）或是人為現(xiàn)象（例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人為干擾）導(dǎo)致。即使是在一個傳感器失效的情況下，這樣的傳感器融合系統(tǒng)也可以保持某些基本或緊急的功能。完全借助報警功能，或者讓駕駛員時刻做好準(zhǔn)備，從而接管對車輛的控制，系統(tǒng)故障也許就不那么嚴(yán)重了。然而，高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制。在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間范圍內(nèi)，控制系統(tǒng)需要保持對車輛最低限度的控制。
傳感器融合系統(tǒng)示例
傳感器融合的復(fù)雜程度有所不同，并且數(shù)據(jù)的類型也不一樣。兩個基本的傳感器融合示例是：a）后視攝像頭加上超聲波測距；b）前方攝像頭加上多模式前置雷達。現(xiàn)在，我們可以通過對現(xiàn)有系統(tǒng)進行輕微更改和/或通過增加一個單獨的傳感器融合控制單元來對其進行實現(xiàn)。
? 后視攝像頭+超聲波測距
超聲波泊車輔助技術(shù)在汽車市場內(nèi)被廣泛接受，并且已十分成熟；這項技術(shù)在泊車時能對鄰近物體給出聽得見或看得見的報警。正如之前提到的那樣，到2018年，美國所有新出廠的車輛都必須安裝后視攝像頭。將來自二者的信息結(jié)合在一起，才能實現(xiàn)先進的泊車輔助功能，而其靠單一系統(tǒng)是無法實現(xiàn)的。后視攝像頭使駕駛員能很清楚地看到車輛后方的情況，而機器視覺算法可以探測物體，以及路肩石和街道上的標(biāo)記。通過超聲波提供的補充功能，可以準(zhǔn)確確定識別物體的距離，并且在低光照或完全黑暗的情況下，也能確保基本的接近報警。
? 前視攝像頭+多模前置雷達
另一種強大的組合是將前視攝像頭的功能與前置雷達組合在一起。前置雷達能夠在任何天氣條件下測量高達150米的物體的速度和距離。攝像頭在探測和區(qū)分物體方面（包括讀取街道指示牌和路標(biāo)）十分出色。通過使用具有不同視場角（FoV）和不同光學(xué)元件的多個攝像頭傳感器，系統(tǒng)可以識別車前通過的行人和自行車，以及150米甚至更遠(yuǎn)范圍內(nèi)的物體，同時，其還可以可靠實現(xiàn)自動緊急制動和城市啟停巡航控制等功能。
許多情況下，在特定的已知外部條件下，僅通過一種傳感器或單個系統(tǒng)，就能夠執(zhí)行ADAS功能。然而，考慮到路面上有很多不可預(yù)計的情況，這還不足實現(xiàn)可靠運行。傳感器融合除了能實現(xiàn)更復(fù)雜和自主的功能外，還可以在現(xiàn)有功能中實現(xiàn)更少的誤報和漏報。說服消費者和立法者，使他們相信汽車可以由“一臺機器”自主駕駛，將會十分關(guān)鍵。
傳感器融合系統(tǒng)分割
與汽車內(nèi)每個系統(tǒng)單獨執(zhí)行各自的報警或控制功能不同，在一個融合系統(tǒng)中，最終采取哪種操作是由單個器件集中決定的。現(xiàn)在的關(guān)鍵問題就是在哪里完成數(shù)據(jù)處理，以及如何將傳感器的數(shù)據(jù)發(fā)送到中央電子控制單元（ECU）。當(dāng)對不是集中在一起而是遍布車身的多個傳感器進行融合時，我們就需要專門考慮傳感器和中央融合ECU之間的連接和電纜。對于數(shù)據(jù)處理的位置也是如此，因為它也會影響整個系統(tǒng)的實現(xiàn)。讓我們來看一看可能的系統(tǒng)分割中的兩種極端情況。
? 集中式處理
集中式處理的極端情況是，所有的數(shù)據(jù)處理和決策制定都是在同一個位置完成，數(shù)據(jù)是來自不同傳感器的“原始數(shù)據(jù)”。
優(yōu)點：
傳感器模塊——傳感器模塊體積小巧，成本低，功耗也低，這是因為其只需要執(zhí)行檢測和數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。傳感器的安裝位置也很靈活，并且所需安裝空間很小。替換成本低。通常情況下，由于無需處理或做決策，傳感器模塊具有較低的功能安全要求。
處理ECU——中央處理ECU可以獲取全部數(shù)據(jù)，這是因為數(shù)據(jù)不會因為傳感器模塊內(nèi)的預(yù)處理或壓縮而丟失。由于傳感器成本較低，并且外形尺寸較小，因此可以部署更多的傳感器。
缺點：
傳感器模塊——實時處理傳感器數(shù)據(jù)需要提供寬帶通信（高達數(shù)Gb/s），因此可能出現(xiàn)較高電磁干擾（EMI）。
處理ECU——中央ECU需要有高處理能力和速度來處理所有輸入數(shù)據(jù)。對于很多高帶寬I/O和高端應(yīng)用處理器來說，這意味著更高的電能需求和更大的散熱量。傳感器數(shù)量增加將大幅增加對中央ECU性能的需要。通過使用FPD-link III等接口，在一根同軸電纜上傳送傳感器及功耗、控制和配置等多種數(shù)據(jù)（雙向反向通道），有些缺點可以被克服。這樣便可極大降低系統(tǒng)的接線要求。
? 全分布式系統(tǒng)
另一種截然不同的極端情況是全分布式系統(tǒng)。這種情況是由本地傳感器模塊進行高級數(shù)據(jù)處理，并在一定程度上進行決策制定的。全分布式系統(tǒng)只將對象數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)（描述對象特征和/或識別對象的數(shù)據(jù)）發(fā)回到中央融合ECU。ECU將數(shù)據(jù)組合在一起，并最終決定如何執(zhí)行或做出反應(yīng)。
全分布式系統(tǒng)既有優(yōu)點又有缺點。
優(yōu)點：
傳感器模塊——傳感器模塊與中央ECU之間可以使用更低帶寬、更加簡單且更加便宜的接口。在很多情況下，小于1Mb/s的CAN總線就足夠用了。
處理ECU——中央ECU只將對象數(shù)據(jù)融合在一起，因此其所需處理能力更低。對于某些系統(tǒng)來說，用一個高級的安全微控制器就足夠了。模塊更小，所需功耗也就更低。由于很多處理都是在傳感器內(nèi)部完成的，傳感器數(shù)量增加不會大幅增加對中央ECU的性能需求。
缺點：
傳感器模塊——傳感器模塊需要有應(yīng)用處理器，這樣的話就會變得體積更大、價格更高且功耗更大。由于本地處理和決策制定，傳感器模塊的功能安全要求也就更高。當(dāng)然，增加更多的傳感器，成本也會大幅上升。
處理ECU——中央決策制定ECU只能獲取對象數(shù)據(jù)，而無法訪問實際的傳感器數(shù)據(jù)。因此，想要“放大”感興趣的區(qū)域很難實現(xiàn)。
尋找黃金分割
根據(jù)系統(tǒng)中所使用傳感器的數(shù)量與種類，以及針對不同車型和升級選項的可擴展性要求，將兩個拓?fù)浠旌显谝黄鹁涂色@得一個優(yōu)化解決方案。目前很多融合系統(tǒng)使用帶本地處理的傳感器用于雷達和激光雷達（LIDAR），使用前置攝像頭用于機器視覺。一個全分布式系統(tǒng)可以使用現(xiàn)有的傳感器模塊與對象數(shù)據(jù)融合ECU組合在一起。諸如環(huán)視和后視攝像頭的系統(tǒng)中的“傳統(tǒng)”傳感器模塊可以讓駕駛員看到周圍的環(huán)境情況——請見圖5。可以將更多的ADAS功能集成進駕駛員監(jiān)測或攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)等融合系統(tǒng)中，但是傳感器融合的原理還是一樣。
平臺管理、目標(biāo)汽車細(xì)分、靈活性和可擴展性是重要的經(jīng)濟因素；這些因素也在分割和設(shè)計融合系統(tǒng)時發(fā)揮著重要作用。對于任一特定情況，所得系統(tǒng)也許不是最佳設(shè)計方案，但是從平臺和車隊的角度看，它卻可能是最佳方案。
誰是所有這些傳感器數(shù)據(jù)的“觀看者”？
關(guān)于ADAS，我們還有兩個方面沒有討論到：信息ADAS對功能ADAS。前者就是當(dāng)駕駛員仍然對汽車完全掌控時，擴大和延伸駕駛員的感官范圍（例如環(huán)視和夜視）。第二個是機器視覺，它使汽車能夠感知周圍環(huán)境，并做出自我決策以及執(zhí)行（自動緊急制動、車道保持輔助）。傳感器融合自然而然地將這兩個世界合而為一。
正因如此，我們才有可能將同一傳感器應(yīng)用于不同用途，不過這么做的代價就是在選擇最佳模塊間通信和處理位置方面受到了限制。以環(huán)視為例，這項功能最初的設(shè)計目的是，通過將視頻傳入到中央顯示屏上，為駕駛員提供360度視場角。為什么不使用同樣的攝像頭，并將機器視覺應(yīng)用到其上呢？后視攝像頭可用于實現(xiàn)倒車保護或自動停車，而側(cè)視攝像頭可用于實現(xiàn)盲點檢測/報警，也包括自動泊車。
單獨使用的機器視覺在傳感器模塊內(nèi)進行本地處理，然后通過CAN總線等簡單的低帶寬連接將對象數(shù)據(jù)甚至是命令傳送出去。然而，這種連接不足以傳送完整的視頻流。視頻壓縮當(dāng)然可以降低所需帶寬，但是還不足以將所需帶寬降到百兆位范圍內(nèi)，并且它本身也存在一些問題。隨著高動態(tài)范圍（HDR）分辨率、幀速率和曝光數(shù)增加，這變得更加困難。高帶寬連接和攝像頭模塊不參與數(shù)據(jù)處理解決了視頻的問題，但是現(xiàn)在需要將處理添加到中央ECU，以便在其中運行機器視覺。缺少中央處理能力或散熱控制會成為這種解決方案的瓶頸。
雖然在傳感器模塊中進行處理并同時使用高帶寬通信在技術(shù)上并不是不可實現(xiàn)，但從總體系統(tǒng)成本、功耗和安裝空間角度來講并不十分有利。
傳感器融合配置的可靠運行
由于很多融合系統(tǒng)能夠在沒有駕駛員的情況下執(zhí)行特定汽車功能（例如轉(zhuǎn)向、制動和加速）的自主控制，我們需要對功能安全進行認(rèn)真考慮，以確保在不同條件下和汽車的使用壽命內(nèi)系統(tǒng)能夠安全和可靠運行。一旦做出決策，并隨后采取自主操作，那么對于功能安全的要求將會大幅提升。
若采用分布式的方法，每個處理關(guān)鍵數(shù)據(jù)或制定決策的模塊必須符合那些增加的標(biāo)準(zhǔn)。與只搜集和發(fā)送傳感器信息的模塊相比，這會增加物料清單（BOM）成本、尺寸、功耗和軟件。在安裝空間不足的環(huán)境中，器件很難冷卻，并且其損壞的風(fēng)險和所需的更換也很高（一次簡單的小事故有可能需要更換保險杠和所有相連的傳感器），這可能抵消具有多個傳感器模塊的分布式系統(tǒng)的優(yōu)勢。
如果采用“傳統(tǒng)”傳感器模塊，則需進行自檢和故障報告，以實現(xiàn)整個系統(tǒng)的安全運轉(zhuǎn)，但是其還未達到智能傳感器模塊的程度。
雖然純粹的駕駛員信息系統(tǒng)可以在它們的功能受到損害時關(guān)閉并將其通報給駕駛員，但是高度自主駕駛功能就沒有那么自由了。想象一下一輛汽車正在執(zhí)行緊急制動操作，然后又突然解除并松開制動器的情況。或者說，汽車在公路上行駛時，整個系統(tǒng)關(guān)閉，而此時駕駛員正在汽車“全自動駕駛”狀態(tài)下呼呼大睡（未來可能的一個場景）。在駕駛員能夠安全控制車輛之前，系統(tǒng)需要繼續(xù)保持工作一段時間，而這至少需要有幾秒到半分鐘。系統(tǒng)必須運行到何種程度，以及如何確保在故障情況下運轉(zhuǎn)，這些問題在業(yè)內(nèi)似乎還未達成明確共識。具有自動駕駛功能的飛機通常情況下使用冗余系統(tǒng)。雖然我們一般情況下認(rèn)為它們是安全的，不過它們造價昂貴并且占用大量空間。
傳感器融合將會是邁向自動駕駛及享受旅途時光和駕駛樂趣的關(guān)鍵一步。
多傳感器信息融合算法
智能汽車的顯著特點在于智能，意思就是說汽車自己能通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達預(yù)定目標(biāo)。目前而言，車載感知模塊包括視覺感知模塊、毫米波雷達、超聲波雷達、360°環(huán)視系統(tǒng)等，多源傳感器的協(xié)同作用識別道路車道線、行人車輛等障礙物，為安全駕駛保駕護航。因此，感知信息也需要融合，感知信息也需要相互補充。
這里引出一個重要的概念：多傳感器信息融合（information fusion）。各種不同的傳感器，對應(yīng)不同的工況環(huán)境和感知目標(biāo)。比方說，毫米波雷達主要識別前向中遠(yuǎn)距離障礙物（0.5米-150米），如路面車輛、行人、路障等。超聲波雷達主要識別車身近距離障礙物（0.2米-5米），如泊車過程中的路沿、靜止的前后車輛、過往的行人等信息。兩者協(xié)同作用，互補不足，通過測量障礙物角度、距離、速度等數(shù)據(jù)融合，刻畫車身周邊環(huán)境和可達空間范圍。
信息融合起初叫做數(shù)據(jù)融合（data fusion），起源于1973年美國國防部資助開發(fā)的聲納信號處理系統(tǒng)，在20世紀(jì)90年代，隨著信息技術(shù)的廣泛發(fā)展，具有更廣義化概念的“信息融合”被提出來，多傳感器數(shù)據(jù)融合MSDF （Multi-sensor Data Fusion）技術(shù)也應(yīng)運而生。
數(shù)據(jù)融合主要優(yōu)勢在于：充分利用不同時間與空間的多傳感器數(shù)據(jù)資源，采用計算機技術(shù)按時間序列獲得多傳感器的觀測數(shù)據(jù)，在一定準(zhǔn)則下進行分析、綜合、支配和使用。獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現(xiàn)相應(yīng)的決策和估計，使系統(tǒng)獲得比它各組成部分更為充分的信息。
一般地，多源傳感器數(shù)據(jù)融合處理過程包括六個步驟，如下圖所示。首先是多源傳感系統(tǒng)搭建與定標(biāo)，進而采集數(shù)據(jù)并進行數(shù)字信號轉(zhuǎn)換，再進行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，接著是融合算法的計算分析，最后輸出穩(wěn)定的、更為充分的、一致性的目標(biāo)特征信息。
利用多個傳感器所獲取的關(guān)于對象和環(huán)境全面、完整信息，主要體現(xiàn)在融合算法上。因此，多傳感器系統(tǒng)的核心問題是選擇合適的融合算法。對于多傳感器系統(tǒng)來說，信息具有多樣性和復(fù)雜性，因此，對信息融合方法的基本要求是具有魯棒性和并行處理能力，以及方法的運算速度和精度。以下簡要介紹三種種常用的數(shù)據(jù)融合算法，包括貝葉斯統(tǒng)計理論，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以及卡爾曼濾波方法。
貝葉斯統(tǒng)計理論
英國數(shù)學(xué)家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發(fā)表的一篇論文中，首先提出了這個定理。貝葉斯統(tǒng)計理論是一種統(tǒng)計學(xué)方法，用來估計統(tǒng)計量的某種特性，是關(guān)于隨機事件A和B的條件概率的一則定理。所謂"條件概率"（Conditional probability），就是指在事件B發(fā)生的情況下，事件A發(fā)生的概率，用P（A|B）來表示。根據(jù)上述文氏圖，容易推導(dǎo)得到：P（A ∩ B） = P（ A | B） * P（B） = P（ B | A） * P（A），由此可以推導(dǎo)出條件概率的公式，其中我們把P（A）稱為先驗概率（Prior probability），即在事件B發(fā)生之前，我們對事件A發(fā)生概率有一個認(rèn)識。
舉個簡單的例子，視覺感知模塊中圖像檢測識別交通限速標(biāo)志（TraFFic Sign Recognition, TSR ）是智能駕駛的重要一環(huán)。TSR識別過程中，交通限速標(biāo)志牌被樹木，燈桿等遮擋是影響識別的主要干擾。那么我們關(guān)心的，是交通限速標(biāo)志被遮擋的情況下，檢出率有多少呢？這里我們定義事件A為交通信號標(biāo)志正確識別，事件為交通信號標(biāo)志未能識別；B為限速標(biāo)志被遮擋，事件為限速標(biāo)志未被遮擋。
根據(jù)現(xiàn)有算法，可以統(tǒng)計出事件A正確識別交通限速標(biāo)志的概率，此處事件A的概率稱為先驗概率。通過查看視覺感知模塊的檢測視頻錄像，我們可以統(tǒng)計檢測出來的交通限速標(biāo)志中有多少被遮擋，有多少是沒被遮擋的，還可以統(tǒng)計漏檢的交通限速標(biāo)志中，有多少是被遮擋的，有多少是沒被遮擋的。因此，我們可以得到下面值：
由此，可以推算出被遮擋的情況下，正確識別限速標(biāo)志的概率：
那么，也有人可能會問，如果限速標(biāo)志沒有被遮擋，識別率有多高呢？同理，我們這里也可以一并計算：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是機器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）的其中一種方式，是人工智能、認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、非線性動力學(xué)、信息科學(xué)、和數(shù)理科學(xué)的“熱點”。
ANN的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段
第一個階段是起步階段，從20世紀(jì)40年代開始逐漸形成了一個新興的邊緣性交叉學(xué)科。1943年，心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts合作，融匯了生物物理學(xué)和數(shù)學(xué)，提出了第一個神經(jīng)計算模型： MP模型。1949年，心理學(xué)家Hebb通過對大腦神經(jīng)細(xì)胞、學(xué)習(xí)和條件反射的觀察與研究，提出了改變神經(jīng)元連接強度的、至今仍有重要意義的Hebb規(guī)則。
第二階段是發(fā)展階段，1957年，Rosenblatt發(fā)展了MP模型，提出了感知器模型：Perception Model，給出了兩層感知器的收斂定理，并提出了引入隱層處理元件的三層感知器這一重要的研究方向。1960年，Widrow提出自適應(yīng)線性元件模型：Ada-line model以及一種有效的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法：Widrow-Hoff學(xué)習(xí)規(guī)則。
第三階段是成熟階段，1982年美國加州工學(xué)院的物理學(xué)家Hopfield提出了一個用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的新途徑——Hopfield網(wǎng)絡(luò)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究有了突破性進展。1984年在Hopfield的一篇論文中，指出Hopfield網(wǎng)絡(luò)可以用集成電路實現(xiàn)，很容易被工程技術(shù)人員和計算機科技工作者理解，引起工程技術(shù)界的普遍關(guān)注。
上世紀(jì)八十年代后期，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光芒被計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)掩蓋了，但這幾年計算機技術(shù)的發(fā)展，恰恰給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更大的機會。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一層一層的神經(jīng)元構(gòu)成。層數(shù)越多，就越深，所謂深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）就是用很多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達到機器學(xué)習(xí)的功能。辛頓是深度學(xué)習(xí)的提出者，2006年，基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。目前，深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理識別上。
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究包含眾多學(xué)科領(lǐng)域，涉及數(shù)學(xué)、計算機、人工智能、微電子學(xué)、自動化、生物學(xué)、生理學(xué)、解剖學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科，這些領(lǐng)域彼此結(jié)合、滲透，相互推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用的發(fā)展。
圖10：一個人工神經(jīng)細(xì)胞
接著，簡單介紹下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。生物的大腦是由許多神經(jīng)細(xì)胞組成，同樣，模擬大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN是由許多叫做人工神經(jīng)細(xì)胞（Artificial neuron，也稱人工神經(jīng)原，或人工神經(jīng)元）的細(xì)小結(jié)構(gòu)模塊組成。人工神經(jīng)細(xì)胞就像真實神經(jīng)細(xì)胞的一個簡化版，如圖所示，左邊幾個藍(lán)色圓中所標(biāo)字母w代表浮點數(shù)，稱為權(quán)重（weight，或權(quán)值，權(quán)數(shù)）。
進入人工神經(jīng)細(xì)胞的每一個input（輸入）都與一個權(quán)重w相聯(lián)系，正是這些權(quán)重將決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體活躍性。你現(xiàn)在暫時可以設(shè)想所有這些權(quán)重都被設(shè)置到了-１和１之間的一個隨機小數(shù)。因為權(quán)重可正可負(fù)，故能對與它關(guān)聯(lián)的輸入施加不同的影響，如果權(quán)重為正，就會有激發(fā)（excitory）作用，權(quán)重為負(fù)，則會有抑制（inhibitory）作用。
當(dāng)輸入信號進入神經(jīng)細(xì)胞時，它們的值將與它們對應(yīng)的權(quán)重相乘，作為圖中大圓的輸入。大圓的‘核’是一個函數(shù)，叫激勵函數(shù)（activation function），它把所有這些新的、經(jīng)過權(quán)重調(diào)整后的輸入全部加起來，形成單個的激勵值（activation value）。激勵值也是一浮點數(shù)，且同樣可正可負(fù)。然后，再根據(jù)激勵值來產(chǎn)生函數(shù)的輸出也即神經(jīng)細(xì)胞的輸出：如果激勵值超過某個閥值（作為例子我們假設(shè)閥值為1.0），就會產(chǎn)生一個值為1的信號輸出；如果激勵值小于閥值1.0，則輸出一個0。這是人工神經(jīng)細(xì)胞激勵函數(shù)的一種最簡單的類型。
圖11：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
大腦里的生物神經(jīng)細(xì)胞和其他的神經(jīng)細(xì)胞是相互連接在一起的。為了創(chuàng)建一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)細(xì)胞也要以同樣方式相互連接在一起。為此可以有許多不同的連接方式，其中最容易理解并且也是最廣泛地使用的，就是如圖所示那樣，把神經(jīng)細(xì)胞一層一層地連結(jié)在一起。這一種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就叫前饋網(wǎng)絡(luò)（feed forward network）。這一名稱的由來，就是因為網(wǎng)絡(luò)的每一層神經(jīng)細(xì)胞的輸出都向前饋送（feed）到了它們的下一層（在圖中是畫在它的上面的那一層），直到獲得整個網(wǎng)絡(luò)的輸出為止。
神經(jīng)細(xì)胞通過輸入層、隱含層和輸出層的鏈接，形成一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過有效的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使輸出層的結(jié)果與現(xiàn)實越來越靠近，誤差越來越小，當(dāng)其精度滿足一定的功能需求時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢，此刻構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)即能為我們解決眾多機器學(xué)習(xí)上的圖像識別、語音識別、文字識別上的問題。
在智能駕駛目前的發(fā)展歷程上看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，乃至現(xiàn)在最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，廣泛用于視覺感知模塊的車輛識別、車道線識別、交通標(biāo)志識別上。通過對中國路況工況的數(shù)據(jù)采集和處理，廣泛獲取國內(nèi)不同天氣狀況（雨天、雪天、晴天等），不同路況（城市道路、鄉(xiāng)村道路、高速公路等）的真實的環(huán)境數(shù)據(jù)，為深度學(xué)習(xí)提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
此處神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層數(shù)據(jù)，也即是傳感器獲取的數(shù)據(jù)，是多源多向的，可以是前擋風(fēng)玻璃片上視覺感知模塊的障礙物位置、形狀、顏色等信息，也可以是毫米波雷達、超聲波雷達檢測的障礙物距離、角度、速度、加速度等信息，還可以是360°環(huán)視系統(tǒng)上采集的車位數(shù)據(jù)、地面減速帶數(shù)據(jù)。
卡爾曼濾波
卡爾曼濾波（Kalman filtering）一種利用線性系統(tǒng)狀態(tài)方程，通過系統(tǒng)輸入輸出觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進行最優(yōu)估計的算法。簡單來說，卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。對于解決很大部分的問題，它是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。
Kalman濾波在測量方差已知的情況下能夠從一系列存在測量噪聲的數(shù)據(jù)中，估計動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)。由于，它便于計算機編程實現(xiàn)，并能夠?qū)ΜF(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)進行實時的更新和處理， Kalman濾波是目前應(yīng)用最為廣泛的濾波方法，在通信、導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制等多領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用。
卡爾曼濾波是多源傳感數(shù)據(jù)融合應(yīng)用的重要手段之一，為了扼要地介紹卡爾曼濾波的原理，此處形象地用毫米波雷達與視覺感知模塊融合目標(biāo)位置的過程描述。
舉一個簡單的例子，目前高級輔助駕駛系統(tǒng)（Advanced Driver Assistance System，ADAS）上，搭載有毫米波雷達和超聲波雷達模塊，兩者均能對障礙物車輛進行有效的位置估計判別。雷達利用主動傳感原理，發(fā)射毫米波，接收障礙物回波，根據(jù)波傳播時間計算角度距離。兩者均能識別出車輛位置，那么我們該如何融合信息，如何取舍，計算出具體的車輛位置呢？卡爾曼正是解決這個問題的方法之一。
我們獲取的車輛位置在任何時刻都是有噪聲的，卡爾曼濾波利用目標(biāo)的動態(tài)信息，設(shè)法去掉噪聲的影響，得到一個關(guān)于目標(biāo)位置的好的估計。這個估計可以是對當(dāng)前目標(biāo)位置的估計（濾波），也可以是對于將來位置的估計（預(yù)測），還可以是對過去位置的估計（插值或平滑）。卡爾曼濾波就是這樣一個根據(jù)當(dāng)前時刻目標(biāo)的檢測狀態(tài)，預(yù)測估計目標(biāo)下一時刻目標(biāo)檢測狀態(tài)的一個動態(tài)迭代循環(huán)過程。
高級輔助駕駛系統(tǒng)ADAS是目前智能汽車發(fā)展的重要方向，其手段是通過多源傳感器信息融合，為用戶打造穩(wěn)定、舒適、可靠可依賴的輔助駕駛功能，如車道保持系統(tǒng)（Lane Keeping Assist， LKA），前碰預(yù)警（Forward Collision Warning， FCW），行人碰撞警告（Pedestrian Collision Warning，PCW），交通標(biāo)記識別（Traffic Sign Recognition，TSR），車距監(jiān)測報告（Head Monitoring and Warning，HMW）等。
多源信息的融合，目的在于數(shù)據(jù)信息的冗余為數(shù)據(jù)信息的可靠分析提供依據(jù)，從而提高準(zhǔn)確率，降低虛警率和漏檢率，實現(xiàn)輔助駕駛系統(tǒng)的自檢和自學(xué)習(xí)，最終實現(xiàn)智能駕駛、安全駕駛的最終目標(biāo)。
