盡管大多數(shù)有關自動駕駛汽車的大學研究都來自美國、歐洲和亞洲，但巴西等國家也有一些相關研究。巴西的自動駕駛汽車研究平臺相關案例包括米納斯·吉拉斯聯(lián)邦大學(UFMG)的汽車 CADU [LIM10] [SAB10] [LIM13] [DIA15a]、圣保羅大學的汽車 CARINA [FER14] [MAS14] [SHI16] [HAT17] 和圣埃斯皮里圖聯(lián)邦大學(UFES)的汽車 IARA [MUT16] [CAR17] [GUI16] [GUI17]。IARA 是巴西首輛在城市道路和公路上自動行駛了 74 公里的無人駕駛汽車。

　　為了衡量自動駕駛汽車的自主水平，SAE International(之前簡稱 SAE，即汽車工程師學會)發(fā)布了一個基于人類駕駛員干預量和人類注意需求量的分類體系，其中自動駕駛汽車的自主程度可劃分為 0 級(汽車的自主系統(tǒng)會發(fā)出警報，也許還能臨時干預，但無法維持對汽車的控制)到 5 級(任何情況下都無需人類干預)[SAE16]。在這篇論文中，我們調查了發(fā)布在文獻中的自動駕駛汽車研究，重點關注的是自 DARPA 挑戰(zhàn)賽以來開發(fā)的配備有可歸類為 SAE 3 級或更高級的自主系統(tǒng)的自動汽車 [SAE16]。

　　自動駕駛汽車的自主系統(tǒng)的架構通?？煞殖蓛纱箢悾?/p>

　　感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng) [PAD16]。感知系統(tǒng)通常分為負責自動駕駛汽車定位、靜態(tài)障礙物地圖測繪、移動障礙物檢測與跟蹤、道路地圖測繪、交通信號檢測與識別等多種任務的許多子系統(tǒng)。

　　決策系統(tǒng)通常也分為許多子系統(tǒng)，分別負責路線(route)規(guī)劃、路徑(path)規(guī)劃、行為選擇、運動規(guī)劃、控制等。但是這樣的劃分方式有些模糊，文獻中也還存在一些不同的劃分方式 [PAD16]。

　　在這項調查中，我們給出了自動駕駛汽車的自主系統(tǒng)的典型架構。我們還總結了感知和決策相關方法的研究。

　　2. 自動駕駛汽車架構概述

　　這一節(jié)將概述自動駕駛汽車的自主系統(tǒng)的典型架構，并將介紹感知系統(tǒng)、決策系統(tǒng)以及它們的子系統(tǒng)所負責的任務。

圖 1：典型的多層式的自動駕駛汽車架構。TSD 表示交通信號檢測，MOT 表示移動目標跟蹤。

　　圖 1 展示了自動駕駛汽車的自主系統(tǒng)的典型架構，其中不同顏色的模塊分別表示感知系統(tǒng)和決策系統(tǒng) [PAD16]。感知系統(tǒng)負責估計汽車的狀態(tài)和創(chuàng)造環(huán)境的內部表征(指自動駕駛汽車系統(tǒng)內部)，這要用到機載傳感器(比如光探測和測距(LIDAR)、無線電探測和測距(RADAR)、相機、全球定位系統(tǒng)(GPS)、慣性測量單元(IMU)、里程表等)收集的數(shù)據(jù)和有關傳感器模型、道路網(wǎng)、交通規(guī)則、車輛動態(tài)等的先驗信息。決策系統(tǒng)負責將車輛從初始位置駕駛到用戶定義的終點，這需要考慮汽車的狀態(tài)和環(huán)境的內部表征，還要考慮交通規(guī)則和乘客舒適度等情況。