大话自动驾驶

本书从硬件、软件、行业三个方面系统地介绍自动驾驶那些事儿。在第 1 篇中，通过 5 章详细介绍雷达、相机、定位、芯片、线控底盘等自动驾驶关键硬件的工作原理、应用场景、发展趋势等内容。在第 2 篇中，通过 3 章详细介绍自动驾驶领域具有代表性的算法、系统、功能等内容。在第 3 篇中，通过 1 章对行业中发生的一些具有长远借鉴意义的故事进行分析和总结。 本书作为一本自动驾驶知识科普图书，由浅入深、通俗易懂，既适合汽车行业从业者和有兴趣从事汽车行业的读者阅读，也适合高等院校车辆、机械、计算机等相关专业师生阅读。

本书特色：

（1）全栈知识。本书涉及自动驾驶的全栈知识，既涉及与硬件相关的传感器、计算单元、芯片，也涉及与软件相关的算法、系统和功能，还有对行业的分析解读。本书能让读者快速了解自动驾驶知识的全貌，有利于读者构建“钉耙型”知识结构。

（2）深入浅出。本书内容全面且有深度，针对每个知识点，按照过去、现在、将来的思路展开横向介绍，并按照原理、价值、应用的思路展开纵向介绍，目的在于使外行人看得进去、使内行人看了有感悟。

（3）语言诙谐。本书通过有趣的故事引入主题，并用诙谐的语言对主题进行介绍，将晦涩难懂的知识点变得通俗易懂，使读者看得进去、看得明白。

（4）完美图解。本书通过大量形象化的绘图，对知识点进行介绍和剖析，使复杂难懂的问题变得简单有趣，使阅读过程更有乐趣。

11号线人，7年车辆专业求学经历，拆装过发动机变速箱，推导过动力学和运动学模型；8年汽车行业工作经历，痴迷过产品开发，醉心过系统设计。

2019年与自动驾驶结缘，为其深奥且有趣的技术所吸引，遂决心用诙谐且易懂的方式科普技术、点评行业，以此记录我与自动驾驶的缘分。

多位高校学者及业内自动驾驶专家倾情推荐。

趣味性和专业性兼备的自动驾驶深度科普书。

全面介绍自动驾驶领域的软硬件及行业知识。

外行人能轻松看懂，内行人看后有深刻感悟。

前言

2020 年之前，我是一名“传统汽车人”——传统车辆工程专业毕业，成为传统主机厂零部件工程师，上学时在实验室拆过发动机、变速箱，工作后在试制车间拆过控制器、刷过软件。那时，我以为自己会一直在这个岗位兢兢业业工作到退休。

2020 年是我职业生涯及人生的分水岭。受公司变革措施的影响，我开始思考自己在零部件工程师岗位上的发展前景，久思而不得，风高浪急之下，我决定收拾行囊、重新出发，出发的方向就选在了当时炙手可热的人工智能领域。历经百般波折后，我如愿在 2020 年国庆假期后踏入了自动驾驶领域。

刚踏入自动驾驶领域时，我能明显感受到这个领域对“传统汽车人”并不“友善”，无论是硬件还是算法，涉及的知识广度和深度都远超汽车领域以往的任何新技术。但遗憾的是，我却找不到一本可以带我入门的科普图书，已有的资料多是出自科研院所的论文。

同时，在摸索着开展工作的过程中，我发现只了解一些孤立的知识点很难将工作做好：对于来自上游的需求，基于当前的技术条件无法准确判断是否合理；对于来自下游的结果，基于当前的技术条件无法客观评价是否达到极致。

以上两点正是本书诞生的背景，我编写本书的初衷是系统全面地介绍自动驾驶领域关键的软硬件知识，力求有公式但不无聊、有图片但不浅显，为相关从业者和爱好者提供一本自动驾驶领域的百科全书。对于我个人而言，本书也是一份对自我修炼过程的记录。

——11号线人

序一

亲爱的读者朋友们，你们好！

自动驾驶汽车是许多科幻作品的标准配置。1993年，科幻电影《超级战警》中就出现了利用计算机控制的自动驾驶汽车，它们在道路上高速行驶、灵活避障、智能快捷，是电影主角拯救苍生的交通工具。美中不足的是，电影将这一技术的出现时间设定为2032年，然而科技的发展速度显然超过了人们的想象。如今，自动驾驶技术正以强大的生命力不断改变人们的生活方式，并成为以人工智能为代表的第四次工业革命的重要推手。

作为一名自动驾驶领域的研究人员，我阅读过不少关于自动驾驶的优秀书籍。按照 我的理解，这些书籍主要分为两类：一类是面向专业人员的技术类书籍，另一类是面向少儿的科普类书籍。除此之外，似乎还缺少一类既包含技术原理，又有趣味性和科普性的书籍。这类书籍面向的读者对象是社会大众，它可以用生动有趣的方式展示技术原理，并结合实际案例和人文故事，让大多数读者不至于对一项高端晦涩的技术望而却步。本书针对这一空白做了有益的尝试，以诙谐幽默的语言向读者讲述自动驾驶的技术脉络，以循序渐进的方式让读者快速建立自动驾驶的知识体系，并最终带领读者走进这个风起云涌的领域。

最初打开本书时，其中的标题让我眼前一亮，“割韭菜第二快的刀”“老兵的二次出征”“备战科考的‘寒门书生’”……这是活泼而不失严谨的写作方式。细读本书后，我发现它可以帮助读者快速深入了解自动驾驶的硬件系统，从传感器到控制器，再到执行器，从而使读者了解每个精巧的部件如何协同工作、如何将车辆变成拥有智慧的交通工具。同时，本书还介绍了作为自动驾驶灵魂的软件系统，帮助读者理解类脑算法如何模仿人和超越人，以及如何实现全自主的感知、决策和控制。本书还分享了一些有趣的行业主题，包括智能汽车的成本控制、落地场景的选择，以及关键的技术路线之争，为读者了解这个行业起到了抛砖引玉的作用。虽然关于自动驾驶的很多问题现在还未得到确切的结论，但是本书提供了更多思考和探索的空间。

借用王国维先生对学问之道三重境界的比喻，读书过程首先在于观其大略，了解概貌；其次在于熟读精思，孜孜以求；最后专注探究，以求豁然贯通。作为自动驾驶领域的一名研究人员，我特别期待本书能够激发读者对科技的好奇心，启发读者对智能汽车、智慧交通乃至人类科技文明发展的思考。

最后，请你们翻开这本书，跟随作者一起踏上自动驾驶的探索之路。祝愿每位读者朋友阅读快乐，快乐阅读！

——李升波，2023 年 7 月于清华园

序二

20 世纪以前，汽车技术始终以一种“徐徐展开”的方式向世人展示它的魅力，发动机、变速箱、底盘作为汽车的经典“三大件”，未曾展现其“女大十八变”般的风采。

20 世纪以后，汽车技术开始以一种“急速狂飙”的方式向世人展示她的活力，电动化、智能化、网联化作为汽车的新式“三大件”，正在以让人目不暇接的方式进行着技术革新。

在新式“三大件”中，以智能化为代表的自动驾驶—作为人工智能在汽车领域点亮的璀璨明珠—必将改变人类社会的出行方式。但每当有人问我“高级别自动驾驶什么时候可以大规模落地”的时候，我竟不知该如何回答。

单车智能与车路协同尚未决出胜负，是否需要高精地图仍在被讨论，传感器技术路线还没有收敛……行业内的争论加上行业外的质疑，使技术上本就未收敛的自动驾驶蒙上一层神秘的面纱。

如何褪去面纱，还原自动驾驶技术的本来面目？我想，面向大众的科普是最好的方式之一。

《大话自动驾驶》便是一本我读过的，并窃以为可以发挥此类作用的科普书。本书作者既非行业外观察者，也非行业内评论员，而是上可对接供应商、中可斡旋研发、下可汇报客户的一线从业人员，所以本书的主题是接地气的、内容是详实的、讲解是循序渐进的。

本书从硬件、软件、行业三个方面展开对自动驾驶技术的全方位科普，从中你既能了解到激光雷达的使用痛点，也能学习到卡尔曼滤波的神奇之处，还能窥探到干线物流仓到仓的运输模式。

粗读本书的时候，我会不时地被作者诙谐幽默的文风逗笑；细读某些章节的时候，我会被作者对自动驾驶技术深入浅出的写法吸引。书中虽有不少公式，但并未提高阅读门槛；虽有很多术语，但并未增加阅读难度。

当然，本书依旧存在需要改进和优化的地方，每个章节内容独立的写法虽然可以方便读者随翻随阅，但也容易让人产生阅读上的割裂感，希望本书再版时可以增加各个章节间承上启下的内容。

最后，愿自动驾驶能够早日历经完“八十一难”，修成“正果”！

——黄岩军

第1篇 硬件那些事儿
01 雷达 2
1．1 “镜子”，激光雷达撬起前装量产的支点 2
1．1．1 机械旋转式激光雷达 3
1．1．2 混合固态激光雷达 5
1．2 激光雷达，揭秘面具下隐藏的真实面目 10
1．2．1 面具掩盖下的真实面目 10
1．2．2 去伪存真的导入流程 15
1．2．3 去粗取精的验证方法 16
1．3 4D毫米波雷达，“割韭菜第二快的刀” 20
1．3．1 “刀”的诞生――多普勒效应 20
1．3．2 “刀”的锻造――发展简史 21
1．3．3 “刀”的秘密――工作原理 22
1．3．4 “刀”的重生――3D变4D 26
1．3．5 “刀”的款式――各家主流产品参数 29
1．4 本章小结 30
02 相机 31
2．1 车载单目相机，自动驾驶的“眼睛” 31
2．1．1 作用 31
2．1．2 原理 32
2．1．3 组成 33
2．2 车载双目相机，老兵的二次出征 41
2．2．1 概述 41
2．2．2 工作原理 43
2．2．3 关键性能 51
2．2．4 成名路上的阻碍 52
2．3 车载鱼眼相机，备战科考的“寒门书生” 53
2．3．1 成像原理 54
2．3．2 成像模型 56
2．3．3 畸变校正 59
2．3．4 行业进展 60
2．4 车载红外相机，一颗冉冉升起的新星 61
2．4．1 工作原理 61
2．4．2 作用 63
2．4．3 实测结果 65
2．4．4 面临挑战 67
2．4．5 主要玩家 68
2．5 本章小结 69
03 定位 70
3．1 GNSS，自动驾驶定位团队的“保护伞” 70
3．1．1 定义及组成 71
3．1．2 卫星信号结构 72
3．1．3 车载GNSS接收机 73
3．1．4 作用及原理 75
3．1．5 误差来源 80
3．1．6 差分定位 81
3．1．7 多星多频接收技术 83
3．2 IMU，自动驾驶定位团队“小而美”的队员 86
3．2．1 基本介绍 87
3．2．2 加速度计原理 87
3．2．3 陀螺仪测量原理 89
3．2．4 应用价值 92
3．3 松、紧、深耦合，高精度组合导航中的姻缘 93
3．3．1 GNSS、RTK和INS介绍 94
3．3．2 高精度组合导航的组成 96
3．3．3 三种耦合方式介绍 97
3．3．4 三种耦合方式比较 99
3．3．5 主流厂商现状 101
3．3．6 发展趋势 102
3．4 UWB，短距定位届的“制胜法宝” 103
3．4．1 技术特点 103
3．4．2 发展历程 105
3．4．3 测距方法 106
3．4．4 定位方法 108
3．4．5 系统方案 109
3．5 本章小结 111
04 芯片 112
4．1 AI芯片，自动驾驶中的“水浒卡” 112
4．1．1 蹿红背景 113
4．1．2 比拼指标 113
4．1．3 明星个人 114
4．1．4 明星团队 121
4．2 安全核，“霸道总裁”身边的“灰姑娘” 123
4．2．1 安全机制 124
4．2．2 主流安全核 129
4．3 PCIE，中央计算平台片内通信的“骨干” 130
4．3．1 PCIE简介 130
4．3．2 PCIE拓扑结构 133
4．3．3 PCIE分层体系 135
4．3．4 汽车领域应用案例 137
4．4 本章小结 138
05 线控底盘 139
5．1 线控制动，一位忠于自动驾驶且身手敏捷的“保镖” 140
5．1．1 什么是线控制动 141
5．1．2 EMB系统优势及应用前景 146
5．2 线控转向，自动驾驶称霸路上的“左膀右臂” 147
5．2．1 传统转向系统 148
5．2．2 线控转向系统 153
5．3 线控悬架，“可甜可盐”也遭嫌 155
5．3．1 定义及组成 155
5．3．2 悬架分类 157
5．4 本章小结 163
第2篇 软件那些事儿
06 算法 166
6．1 SLAM，喜欢开拓陌生环境的“勇士” 166
6．1．1 用户故事 167
6．1．2 解决方案 167
6．1．3 产品功能 167
6．2 卡尔曼滤波算法，自动驾驶公司的“护城河” 172
6．2．1 诞生背景 172
6．2．2 原理的直观理解 173
6．2．3 算法的理论分析 176
6．2．4 卡尔曼滤波算法在自动驾驶中的应用 177
6．3 点云配准，自动驾驶中的“寻亲记” 178
6．3．1 定义 179
6．3．2 作用 180
6．3．3 方法 180
6．3．4 初值获取 185
6．4 决策规划，自动驾驶“安全、舒适、效率”的拥护者 186
6．4．1 自动驾驶系统分类 186
6．4．2 决策规划分层架构 190
6．4．3 决策规划常用算法 193
6．5 本章小结 216
07 系统 217
7．1 高精地图，自动驾驶的“天眼” 217
7．1．1 定义 217
7．1．2 组成 218
7．1．3 作用 220
7．1．4 采集方式 223
7．1．5 采集资质 224
7．1．6 数据格式 226
7．1．7 制作流程 231
7．2 时间同步，自动驾驶中的“花好月圆” 233
7．2．1 时间同步背景 233
7．2．2 时间同步技术 234
7．2．3 全域架构下的时间同步系统方案 238
7．3 gPTP，自动驾驶时间同步中的“有趣灵魂” 239
7．3．1 TSN的前情回顾 240
7．3．2 gPTP的精彩呈现 240
7．3．3 gPTP与PTP之间的差异 245
7．3．4 gPTP在自动驾驶领域中的应用 246
7．4 交换机，智驾域的“红娘” 247
7．4．1 冗余架构为什么需要交换机 248
7．4．2 网络分层模型 248
7．4．3 交换机的工作原理 250
7．4．4 交换机典型功能简介 251
7．5 Hypervisor，舱驾融合路上的“务虚公子” 255
7．5．1 什么是Hypervisor 256
7．5．2 汽车领域为什么会拥抱Hypervisor 259
7．5．3 车载Hypervisor的技术要求 261
7．5．4 车载主流Hypervisor产品介绍 262
7．6 复杂工况和恶劣天气，检验自动驾驶能力的“试金石” 263
7．6．1 复杂工况 264
7．6．2 恶劣天气 266
7．7 系统设计，不同级别驾驶自动化系统诞生的第一步 270
7．7．1 回归到本源 270
7．7．2 本源处求真 276
7．7．3 求真后妄语 278
7．8 本章小结 279
08 功能 280
8．1 ODC，自动驾驶法力边界 280
8．1．1 ODC的作用 281
8．1．2 组成元素之ODD 282
8．1．3 组成元素之车辆状态 289
8．1．4 组成元素之驾乘人员状态 290
8．2 AEBS，自动驾驶演艺圈中喜欢喊“卡”的导演 291
8．2．1 法规、标准要求 291
8．2．2 技术要求 292
8．2．3 试验要求 295
8．2．4 关键参数 299
8．3 泊车，后退即前进的自动驾驶哲学 302
8．3．1 L2自动泊车辅助 302
8．3．2 L2+遥控泊车辅助 303
8．3．3 L3记忆泊车辅助 304
8．3．4 L4自主代客泊车 306
8．3．5 L5的极致享受 308
8．4 远程驾驶，自动驾驶全无人考卷上的一道“大题” 309
8．4．1 远程驾驶作用 310
8．4．2 远程驾驶架构 311
8．4．3 行业进展 314
8．5 编队行驶，自动驾驶江湖的“共同富裕” 316
8．5．1 法规和标准 317
8．5．2 系统架构 317
8．5．3 功能场景 320
8．5．4 功能作用 322
8．5．5 技术难点 324
8．5．6 行业进展 324
8．6 单踏板模式，是天才设计还是疯子挑衅 326
8．6．1 单踏板模式 326
8．6．2 动能回收系统 328
8．7 本章小结 332
第3篇 行业那些事儿
09 行业杂谈 334
9．1 批评在左，敬畏在右 334
9．1．1 “围墙”的批评 335
9．1．2 “敬畏”的思考 337
9．2 成本，自动驾驶身上的“遮羞布” 339
9．2．1 关于成本的两种观点 340
9．2．2 两家低成本量产方案代表 341
9．2．3 成本竞争的影响 343
9．3 H2H模式，干线物流自动驾驶的“局部最优解” 344
9．3．1 传统的仓到仓模式 345
9．3．2 全新的H2H模式 347
9．3．3 H2H模式的践行者 349
9．4 港口自动驾驶，是伪自动驾驶商用场景吗 351
9．5 强云强车，会是港口自动驾驶的终局吗 358
9．5．1 港口自动驾驶的终局技术路线是什么 358
9．5．2 港口自动驾驶是赔本赚吆喝，还是闷声发大财 363
9．6 Argo AI，自动驾驶“拔苗助长”的一个悲剧 365
9．6．1 Argo AI的经历 365
9．6．2 Argo AI的贡献 368
9．6．3 Argo AI的教训 370
9．7 重感知、轻地图，是“师夷长技以制夷”吗 371
9．7．1 重感知、轻地图诞生的背景 372
9．7．2 重感知、轻地图践行者的众生百态 374
9．8 架构妄语，来自食物链顶端的电子电气架构工程师 378
9．8．1 “分久必合”的演进 379
9．8．2 电子电气架构工程师的职责 380
9．8．3 “不负责任”的杂谈 381
9．9 本章小结 382