自动驾驶的汽车是如何辨识路况的?

天已经很晚了,漆黑一片,一辆自动驾驶的汽车沿着一条自动驾驶的汽车沿着一条狭窄的乡间小路蜿蜒而下。突然间,同时出现了三种障碍危险。没有人在驾驶,汽车使用“智能”眼睛,传感器将在一瞬间解决这些细节问题。这是如何变成可能的呢?

时间已经很晚了,天很黑,有一台自动驾驶的汽车在乡间道路上迂回行驶。突然,三样危险同时出现,这时这台车要突破这些障碍的阻挡,它首先得要侦测它们。它不仅要收集足够多的资讯,还要了解它们的太小、形状、位置。这样一来,它的控制演算法就能够计算出最安全的路线。没有人在操作方向盘,这台车需要有聪明的眼睛,即能够分析这些细节的感测器。这些感测器需要不论在什么环境中、什么气候下都要能瞬间判断。这个是不是有点苛刻了?因此有了一个结合两种东西的解决方案。


一种叫做雷射雷达的特殊雷射探测器,以及一种迷你版本通讯技术,能够让网际网路能一直忙碌,叫做积体光学。如果想要了解雷射雷达,应该先了解一项相关技术——雷达。在航天上,雷达天线会向飞机发射无线电波或微波的脉冲,计算波束反弹的回来的时间,推算出飞机的位置。不过这种看见的方式会受限,因为大型波束无法视觉化呈现精密的细节。相对的,自动驾驶的汽车的雷射雷达系统,也叫光学定向和测距系统,使用狭窄的不可见红外线雷射。它的成像能够精密到连接纽扣这种小特征。但是问题又来了我们应该如何决定这些特征的形状或深度呢?


雷射雷达会发射一连串超短雷射脉冲来解析深度。以乡下道路上的麋鹿为例,当汽车从旁边开过去,一个雷射雷达脉冲会在它的鹿角的基部散开,而下一个脉冲则有可能会碰到一支角的尖端,然后才反弹回来。然后测量第二个脉冲花了多少时间才弹回来,这样的就可以用来判断角的形状。雷射雷达用大量的短脉冲便能快速提供出细节的侧写资讯,若要创造脉冲光,最容易的方法就是把雷射开启在关闭。但是这会让雷射不稳定,而且会影响到脉冲的时间精准度,这就会限制了深度的解析度。因此最好是一直开着,要产生短脉冲的话只能用其他东西定期、快速地阻挡光线。这就激机体光学上场的时候了。


网际网路上的数位资料由精准定时的脉冲光来传输,有一些短到一百亿分之一秒。制造这类脉冲的方法之一就是用马赫陈尔徳干涉仪。这个装置会利用一种特殊的波特性——干涉,他会沿着两只平行的臂杆把光波分开,最终再将它们重新结合起来。如果一支臂杆的光被减缓下来并延迟,重新结合的不同步光波就会彼此抵消,使光线没了。透过一支臂杆制造延迟,干涉仪功能就变成了开关,放出脉冲光,并维持一百亿分之一秒的脉冲光,能够产生出几公里深度的解析度,这比双眼视力1.0的人看对街时能够达到的解析度还要清晰一百倍,可能未来的无人汽车可以看到的比这个还要清楚。

有了这些聪明的眼睛——可操作的雷射光束,才能够将大自然探索得更完整。

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