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隨著人工智能、邊緣計算、無線通信和車載傳感器等關鍵技術的進步和突破，自動駕駛系統迎來了新一輪的發展。交通應用的安全攸關場景給自動駕駛系統提出了更高的質量保障要求。感知系統是自動駕駛的核心，圍繞感知能力的測試驗證工作是保障自動駕駛軟件系統安全可靠的有效且必要途徑。
感知系統是利用車載傳感器以及車聯網技術來獲取道路、車輛位置、障礙物、車輛自身位置等信息，并將獲取的這些信息傳輸給車載控制中心，給自動駕駛汽車提供決策依據，簡而言之，感知就是以多種傳感器的數據和高精度地圖的信息作為信息輸入，經過一系列計算及處理，對自動駕駛汽車周圍環境進行精確感知的系統。
感知系統可以為下游模塊提供豐富的信息，如障礙物的位置、形狀、類別及速度信息，也包含對于施工區域、交通信號燈及交通警示燈等特殊場景的語義理解。感知系統的感知對象主要可以分為兩類，一類是靜態對象，即道路、交通標識、靜態障礙物等；另一類是動態對象，即車輛、行人、移動障礙物等，對于動態對象，除了要了解對象的具體類別，還需對位置、速度、方向等信息進行追蹤，并需要根據追蹤結果來預測對象的接下來的預計位置。
感知系統作為實現自動駕駛能否成功的第一步，起著非常重要的作用，感知系統可以決定自動駕駛汽車看得清多少路，是否可以適應復雜多變的交通環境等，隨著智能汽車智能化程度越高，對于感知系統的要求也就越高。
感知系統主要可以分為三大類，即環境感知、車身感知與網聯感知，但無一例外，這三大感知都離不開硬件設備的使用。
環境感知
環境感知即對自動駕駛汽車周邊環境進行感知，可讓自動駕駛汽車可以“看得清”交通，環境感知主要使用了車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達及超聲波雷達等硬件設備。
車身感知
車身感知又可以分為車身狀態感知和車身位置感知，車身狀態感知主要是讓自動駕駛汽車了解到自身車速、方向、加速度等信息，主要是通過慣性導航、機械陀螺儀、加速傳感器、轉角傳感器、速度傳感器等硬件設備來進行感知；車身位置感知主要是了解車輛的位置信息，如所在位置、車道線等信息，為實現車身位置感知，需要高精度地圖、慣性導航、激光雷達及全球定位系統等技術的加持。
網聯感知
網聯感知就是自動駕駛汽車與車聯網的有機結合，可以實現自動駕駛汽車與交通基礎設施、其他車輛、道路行人等任何可能影響或可能受到影響的實體之間進行數據通信。網聯感知的主要作用是提升自動駕駛汽車行駛安全、提高交通交通效率，防止擁堵。網聯感知的技術發展離不開網聯技術的升級，包括基站的搭建、智慧交通平臺的開發、5G技術的發展等。
為了保證自動駕駛汽車行車安全，對于感知系統系統中的傳感器要求非常高，且對于傳感器之間信息互通要求也非常高，由于感知系統涉及到多個傳感器，如何讓感知系統中傳感器探測到的信息能夠同步（時間同步）非常重要。
為了保證自動駕駛汽車的安全，感知系統需要做到近乎百分百的準確率，且需要對多個感知硬件搜集到的信息進行分析判斷，必要時還需要在自動駕駛汽車上加裝更多的感知硬件來提供感知冗余和感知融合，讓獲得的道路信息更加準確。
隨著自動駕駛技術的不斷升級，對于感知系統的要求也越來越高，復雜的路況及惡劣的天氣下的感知能力也將決定自動駕駛汽車落地的可能，現階段，感知系統的成本依舊過高，導致自動駕駛汽車單車成本居高不下，無法在消費者之間普及。
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