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在自動駕駛技術(shù)中，軟件系統(tǒng)是最具有技術(shù)壁壘的領(lǐng)域之一。近年來，國內(nèi)外成立了不少自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，花費了大量人力物力投入到自動駕駛軟件系統(tǒng)的開發(fā)中，每一行代碼、每一個專利，都是它們未來競爭的底氣和資本?？梢哉f，自動駕駛軟件系統(tǒng)是上述公司最核心的資產(chǎn)之一。
百度是國內(nèi)最早投入自動駕駛技術(shù)研發(fā)的公司之一。Apollo是百度發(fā)布的向汽車行業(yè)及自動駕駛領(lǐng)域合作伙伴提供的軟件平臺，不僅在全球各種權(quán)威自動駕駛榜單中成績斐然，也在商業(yè)化推進上有著驚人的速度。下圖是Apollo開源項目的系統(tǒng)架構(gòu)。
圖1. Apollo 6.0 Architecture
圖片來源：Apollo項目GitHub地址https://github.com/ApolloAuto/apollo
簡單解析一下Apollo框架。
其中，Open Software Platform指的是Apollo開源軟件平臺，它是圖中位于右側(cè)的各個子模塊的總稱。RTOS（real-time operating system）是實時操作系統(tǒng)，實時性是它的最大特征，它為上層功能模塊的高效執(zhí)行提供底層環(huán)境。
Map Engine是地圖引擎，在軟件中負責(zé)獲取各類地圖數(shù)據(jù)，并提供相應(yīng)的地圖數(shù)據(jù)功能接口。Localization和Perception分別是定位和感知模塊，是處理汽車周圍環(huán)境信息的功能模塊，負責(zé)將各類傳感器收集到的數(shù)據(jù)進行加工和處理，用結(jié)構(gòu)化的結(jié)果來描述汽車周圍的場景。Planning是規(guī)劃模塊，負責(zé)對結(jié)構(gòu)化的場景信息進行下一步的處理，通過計算得到一條安全可通行的路徑。Control是控制模塊，負責(zé)把規(guī)劃的結(jié)果轉(zhuǎn)換成對電子油門、電子剎車和電子轉(zhuǎn)向的控制信號，最終實現(xiàn)對車輛運動的控制。
這其中，感知模塊需要對大量的傳感器數(shù)據(jù)進行實時處理，需要準(zhǔn)確且高效地識別場景信息，因此是最有工程挑戰(zhàn)的子模塊之一。
下圖是Apollo開源項目的感知框架圖，可以看到整個感知部分的結(jié)構(gòu)是比較復(fù)雜的，多條數(shù)據(jù)處理路線并行展開，每一個節(jié)點子模塊都會涉及到很多算法處理，同時，這些路線之間還會有相互的數(shù)據(jù)交換，最后，綜合處理多條路線的結(jié)果得到感知模塊的輸出。
圖2. Apollo 6.0版本感知框架圖
圖片來源：Apollo項目GitHub地址https://github.com/ApolloAuto/apollo
下文將簡單地剖析一下感知模塊的框架，從數(shù)據(jù)流動的維度講述感知模塊是如何運行的。
我們先從簡單的模型入手，把感知模塊拆分成數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)輸出三個部分，再分別對每個部分進行深入探討。
圖3. 感知模塊數(shù)據(jù)流動簡圖
數(shù)據(jù)輸入過程
首先是數(shù)據(jù)輸入端。數(shù)據(jù)輸入主要包括激光雷達、車載相機、毫米波雷達（以下分別簡稱Lidar、Camera、Radar）等傳感器的場景數(shù)據(jù)采集，以及從車輛底盤獲取自車信號（速度、加速度、轉(zhuǎn)向等）。此外，感知還會依賴到高精地圖等信息。
下面主要探討Lidar和Camera的數(shù)據(jù)輸入過程。
Lidar數(shù)據(jù)輸入
Lidar的工作原理，是通過激光照射到物體表面接收到反射光，從而計算反射點相對發(fā)射器的空間坐標(biāo)。不論是哪種類型、哪個廠家的Lidar，最終輸出的數(shù)據(jù)本質(zhì)上都是大量反射點的信息集合。這些空間中大量的反射點集合在一起就是我們經(jīng)常稱呼的點云（point cloud）。
圖4. 點云可視化圖像
圖片來源：Velodyne官網(wǎng) https://velodynelidar.com/
上圖是將Lidar點云可視化以后的結(jié)果，為了直觀，圖中用了顏色梯度來表示點的距離。Lidar設(shè)備端口發(fā)出來的原始數(shù)據(jù)并不是我們在圖中看到的這樣，感知模塊需要對原始數(shù)據(jù)進行處理才能得到合適的數(shù)據(jù)形式。
這里先介紹一下點的描述參數(shù)。如下圖所示，單個反射點的信息主要包括空間信息、時間戳和反射強度。其中，由于Lidar的工作原理不同，機械旋轉(zhuǎn)式Lidar通常會使用徑向距離（radius）、俯仰角（elevation）、方位角（azimuth）來表示點的空間位置，而半固態(tài)/固態(tài)Lidar，通常使用笛卡爾坐標(biāo)系下xyz來表示點的空間位置。
圖5. Lidar反射點的信息
雖然不同的Lidar設(shè)備廠家描述點云的數(shù)據(jù)形式不同，發(fā)送出來的格式不同，但究其本質(zhì)都是對點云的數(shù)據(jù)描述。因此，各大廠商的Lidar發(fā)送出來的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是類似的。在此，我們以Velodyne 16線Lidar為例講述。
下圖所示是Velodyne 16線Lidar在單回波模式下發(fā)送的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。每一個區(qū)域里都存放著固定字節(jié)大小的數(shù)據(jù)，整個區(qū)域組成了數(shù)據(jù)包（Data Block）。每個 Data Block里面包括了Head（數(shù)據(jù)頭部區(qū)域），Data（點云數(shù)據(jù)存放區(qū)）和Tail（數(shù)據(jù)尾部區(qū)域，有些Lidar硬件不發(fā)送尾部數(shù)據(jù)域）。Head和Tail里面通常存儲一些用來通信校驗的數(shù)據(jù)以及Lidar的自身工作狀態(tài)參數(shù)等，Data域里包含很多Channel域，每一個Channel里存放著一個點的信息。固定數(shù)量的點云數(shù)據(jù)整齊而緊密地排列在一起，組成了中間的Data域。最后打包成的Data Block是一塊Bytes大小固定的數(shù)據(jù)區(qū)。
圖6. Velodyne 16線Lidar發(fā)送的數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)示意圖
圖片來源：Velodyne官網(wǎng)
Lidar的工作模式有單回波和雙回波之分。簡單來講，Lidar發(fā)射出來的激光束是有面積的，打在物體表面的是一小片區(qū)域，如果激光束剛好打在了物體邊界，那么就會有一部分留在近處的物體上，另一部分觸碰到更遠的物體，這時一個發(fā)射信號就會有兩個回波信號，這就是雙回波原理。在單回波模式下，可以選擇光強高或低，距離近或遠的回波。而通常情況下，雙回波模式的數(shù)據(jù)大多都是重復(fù)的，所以，一般都會選擇讓Lidar在單回波模式下工作，并選擇光強高&距離近的回波作為原數(shù)據(jù)。
在數(shù)據(jù)發(fā)送方式上，有些Lidar廠商選用網(wǎng)線連接工控機，基于UDP傳輸協(xié)議（User Datagram Protocol）發(fā)送Lidar硬件打包好的Data Block。
圖7. Lidar數(shù)據(jù)發(fā)送機制
UDP是一個無連接協(xié)議，傳輸數(shù)據(jù)之前的源端和終端不建立連接，不維護連接狀態(tài)以及收發(fā)狀態(tài)，也就是說，在UDP方式下Lidar設(shè)備只需要單方面發(fā)送數(shù)據(jù)，并不需要考慮通信是否成功。選擇這樣的發(fā)送方式可以保證Lidar向下游的發(fā)送不間斷、無延遲，在提高發(fā)送效率的同時，也保證了Lidar硬件和下游系統(tǒng)的獨立性。
通過這種方式，Lidar設(shè)備將打包好的點云數(shù)據(jù)發(fā)送出去，下游系統(tǒng)通過預(yù)先設(shè)置好的通信協(xié)議接收數(shù)據(jù)并進入點云數(shù)據(jù)的處理流程。
Camera數(shù)據(jù)輸入
首先介紹一下圖像數(shù)據(jù)。
以RGB圖像為例，一張圖像是由紅綠藍三種顏色通道疊加而成的（見下圖）。在一個通道內(nèi)使用數(shù)字來表示顏色，比如在紅通道中用8位bit來表示紅色，也就是用十進制下的0～255（28=256）來表示紅色。如果一張照片的像素是1280*960，那么這張照片的紅色通道（R通道）就是1280*960大小的數(shù)字矩陣，矩陣中每個位置上都填寫著0～255的數(shù)字。再結(jié)合綠色和藍色通道，這張RGB圖像就可以用1280*960*3大小的數(shù)字矩陣來表示。
圖8. RGB圖像結(jié)構(gòu)
圖片來源：https://www.geeksforgeeks.org/matlab-rgb-image-representation/
接來下，講述一下Camera數(shù)據(jù)的輸入過程。
車載相機主要由鏡頭、感光傳感器和圖像信號處理器（ISP）組成。其中感光傳感器主要是用CMOS，它的作用是將場景的光信號（模擬信號）轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的電信號。接下來，電信號再通過ADC（模數(shù)轉(zhuǎn)換器）轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號輸送給ISP，在ISP上進行圖像處理（自動曝光、自動白平衡、自動對焦、暗角修復(fù)等），處理完成后通過標(biāo)準(zhǔn)的SCCB總線（I2C總線）接口和外部進行通信，輸出RGB格式（或YUV格式）的圖像。
一般情況下，需要驅(qū)動（driver）來控制CMOS模組工作，相機廠商一般會把開發(fā)好的驅(qū)動提供給使用者。將driver部署在自動駕駛平臺的軟件端，就可以控制外接CMOS模組的工作狀態(tài)了。通過調(diào)用相機廠商提供的API（application programming interface，應(yīng)用程序接口），感知模塊可以訪問這些原始圖像數(shù)據(jù)，這樣，Camera數(shù)據(jù)就傳入了感知模塊中。整個過程可以用下圖簡單表示。
圖9. Camera輸出圖像的流程
Lidar數(shù)據(jù)擁有豐富的空間信息，而圖像數(shù)據(jù)擁有著物體幾何、色彩紋理的特征。
下圖十分清楚地展示了三類傳感器之間的優(yōu)劣勢。Camera在物體分類和車道線檢測中表現(xiàn)較好，但是在惡劣天氣、弱光條件下表現(xiàn)不佳；Lidar在物體檢測和弱光條件下的性能較好，但是在車道檢測上表現(xiàn)較差；Radar在惡劣天氣和弱光條件下表現(xiàn)較好，但是在物體分類和車道線檢測上表現(xiàn)不行。使用多種傳感器數(shù)據(jù)，根據(jù)它們各自的工作特點，優(yōu)勢互補，可以使整體數(shù)據(jù)在多個衡量緯度上表現(xiàn)優(yōu)異，提高對場景的數(shù)據(jù)表示性和數(shù)據(jù)魯棒性。
圖10 .各類傳感器數(shù)據(jù)對比
圖片來源：Apollo開發(fā)者中心
接下來，傳感器將大量的原始數(shù)據(jù)傳輸給下游，由感知模塊依靠豐富的算法手段進行進一步處理。
數(shù)據(jù)處理過程
從上游獲取到感知模塊需要的數(shù)據(jù)以后，感知模塊就需要對這些數(shù)據(jù)進行處理。參考Apollo開源項目的感知框架圖，我們可以看到Lidar、Camera、Radar的數(shù)據(jù)是先分成三條線路處理的，然后再把各條路線的數(shù)據(jù)進行融合，得到最終的輸出。
簡單來講，可以分為傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理、檢測、跟蹤和融合。
預(yù)處理模塊
預(yù)處理模塊主要是將從上游接收到點云和圖像數(shù)據(jù)進一步轉(zhuǎn)化成算法需要的形式。
首先是點云的預(yù)先處理。把上游發(fā)送來的Data Block去除Head和Tail以后，按照定長字節(jié)讀取，就可以獲得每一個點的元數(shù)據(jù)，通過空間變換可以計算出點相對Lidar設(shè)備的空間坐標(biāo)xyz，之后再把坐標(biāo)、時間戳、強度等信息存儲在特定的數(shù)據(jù)域或結(jié)構(gòu)體中。最后，把Lidar完整走完一周的數(shù)據(jù)放入集合中作為一幀點云數(shù)據(jù)。使用可視化工具或開源庫（例如PCL，https://pointclouds.org）就會呈現(xiàn)出類似圖3的點云圖。
對圖像的預(yù)處理主要包括對圖像的剪裁、圖片灰度處理、縮放、數(shù)據(jù)增強等操作，這一步的目的是適配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的尺寸和形式，同時也減少了輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量，從而減少計算資源占用。
預(yù)處理模塊都是對于各類傳感器數(shù)據(jù)的簡單處理，占用計算資源較少，實現(xiàn)過程也比較容易。
物體檢測模塊
點云數(shù)據(jù)帶有明確的空間位置信息，工程師們通常使用它來檢測車輛、行人、路側(cè)欄桿等物體。點云數(shù)據(jù)的檢測可以依賴傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)的障礙物點云檢測算法，依靠點云的幾何特征，通過分割聚類等方法輸出障礙物；深度學(xué)習(xí)算法則是通過對標(biāo)注的障礙物點云進行模型訓(xùn)練，再使用模型檢測實際場景點云數(shù)據(jù)。實際工程中可以僅使用深度學(xué)習(xí)算法，也可以將傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合運用。
圖11. 點云檢測
圖片來源：waymo在CVPR 2020的報告
對于圖像數(shù)據(jù)，工程師們主要依靠深度學(xué)習(xí)的方法來處理。自動駕駛公司大都會選擇自主開發(fā)檢測模型，通過訓(xùn)練標(biāo)注好數(shù)據(jù)的真值圖像，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以達到最優(yōu)的檢測結(jié)果。
圖12. 圖像檢測
圖片來源：Tesla AI Day 2021
物體檢測是最具工程挑戰(zhàn)的部分之一。在車輛高速行駛的過程中，如果錯誤地檢測了某個障礙物體，會導(dǎo)致錯誤的車輛控制，最終可能帶來非常嚴重的后果。如何快速且準(zhǔn)確地識別障礙物是一項極具挑戰(zhàn)的任務(wù)。
傳統(tǒng)的計算機視覺算法（Harris角點檢測、SIFT算法、SURF算法、ORB算法等）相比于深度學(xué)習(xí)算法，檢測速度慢、準(zhǔn)確率低，很難滿足大多數(shù)場景下自動駕駛的需求。此外，這些傳統(tǒng)的視覺算法都需要對圖像提取特征，換句話說就是，對數(shù)據(jù)在更高、更多的維度上尋找特點，提取特征的過程通常比較復(fù)雜。相比于深度學(xué)習(xí)這種從端到端的算法，傳統(tǒng)的視覺算法難以開發(fā)，不具優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用，極大地加速了物體檢測領(lǐng)域的發(fā)展，同時，這也對深度學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于自動駕駛技術(shù)，起到了至關(guān)重要的作用。
深度學(xué)習(xí)算法確實有很多優(yōu)點，但同時其輸出結(jié)果是概率分布式的，不能保證檢測的完全準(zhǔn)確性。在今天，這種端到端算法的中間過程仍然是不可解釋的，大家無法解釋為什么輸入一張照片，就會在它的某個區(qū)域內(nèi)檢測到某個物體。而傳統(tǒng)的視覺算法卻具有成熟的理論支撐、透明的中間過程和穩(wěn)定的性能。
筆者比較看好傳統(tǒng)計算機視覺算法和深度學(xué)習(xí)算法兩者結(jié)合，可以充分利用兩種方法的優(yōu)勢。
圖13. Tesla檢測模型框架
圖片來源：Tesla AI Day 2021
自動駕駛公司一般都會花費大量力氣投入到檢測模型的開發(fā)中。同樣，網(wǎng)上也有很多開源的圖像檢測模型和點云檢測模型，為學(xué)者、工程師們提供一些開發(fā)支持。
Lidar和Camera的物體檢測，雖然數(shù)據(jù)輸入端不同，但是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，輸出的檢測物體都具有同樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。其中主要包括被檢測物體的類型、ID、包圍框（bounding box，框頂點集合，2D或3D形式）、橫縱向距離、速度、加速度、置信度等等。當(dāng)然，不同類型的被檢測物體也會存在不一樣的描述特征，比如紅綠燈類型的障礙物就需要顏色信息，車道線類型的物體不是輸出包圍框，而是輸出若干個車道線上的關(guān)鍵點（通過連接這些點構(gòu)成完整的車道線）。
圖14. 檢測模塊輸出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例
跟蹤模塊
在單幀數(shù)據(jù)中檢測到我們關(guān)注的物體后，我們?nèi)匀恍枰勒系K物（車輛、行人）是如何運動的，場景中障礙物的運動信息（軌跡、速度變化等）對于后面預(yù)測這些障礙物運動軌跡和控制自車運動至關(guān)重要。想要得到障礙物的歷史運動狀態(tài)，就需要一些歷史幀信息，從連貫的歷史幀信息（例如，研究從歷史第10幀到當(dāng)前幀這一段連續(xù)時序過程）中挖掘出物體的運動狀態(tài)。
通常使用的方法是，分析前后幀內(nèi)檢測到的同一障礙物。如果上一幀出現(xiàn)的物體在下一幀也出現(xiàn)了，那么前后幀內(nèi)出現(xiàn)的同一個物體可以用相同的ID來表示，并把檢測結(jié)果按照時間序列存儲，這樣就得到了某物體在兩幀時間內(nèi)的運動狀態(tài)，包括速度變化、位置變化、方向變化等等。在連續(xù)幀內(nèi)不斷使用上述過程，就能得到物體的歷史運動狀態(tài)。以上就是一個跟蹤過程。
那么工程師們是如何確認前后幀中的同一個物體呢？通常情況下，是使用ROI（前后幀內(nèi)物體包圍框的交并比）這一指標(biāo)來匹配。以圖14為例，在T時刻檢測到了A和B兩個障礙物，在T+1時刻檢測到了C、D和E三個障礙物。其中包圍框（bounding box）可以表示被檢測物體在圖中的位置。根據(jù)bounding box的位置，很容易發(fā)現(xiàn)A與C的重疊度很大，B與E的重疊度也很大，那么就有理由相信，在這連續(xù)的兩個時刻內(nèi)，A與C，B與E都分別代表了同一個物體。
當(dāng)然，這種方法成立有一個前提，一般在10幀率的檢測過程中，也就是0.1s內(nèi)，被檢測物體的運動位置變化不是足夠大，這樣才能有前后幀bounding box的重疊度，才能用來衡量匹配過程。
圖15. 基于IOU的匹配過程
在跟蹤模塊，通常使用的方法有卡爾曼濾波和匈牙利匹配算法。第一步，使用卡爾曼濾波階段一對上一幀物體進行運動估計，估計出其當(dāng)前時刻的位置和速度。接下來，使用匈牙利算法對上一步中運動估計出的物體和當(dāng)前幀檢測到的物體進行匹配，匈牙利算法中使用的匹配權(quán)重就可以結(jié)合上面所講的IOU方法來設(shè)計，成功匹配代表跟蹤成功。第三步，通過卡爾曼濾波階段二更新被跟蹤物體當(dāng)前的最優(yōu)位置和最優(yōu)速度。
圖16. 典型的跟蹤迭代過程
此外，還有使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接檢測障礙物并輸出跟蹤結(jié)果的方法，也就是說，跟蹤過程也是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中完成的。這種方法需要使用連續(xù)幀數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，在使用該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，輸入端就是連續(xù)幀的圖像或點云，輸出端仍然是一系列被檢測到的物體，額外的信息是這些物體已經(jīng)具有了被跟蹤的屬性，在時間序列上，同一個物體具有同一個跟蹤識別ID。在網(wǎng)上，很容易能找到一些開源的跟蹤網(wǎng)絡(luò)模型。
融合模塊
當(dāng)前，自動駕駛技術(shù)需要使用多種傳感器，并對這些不同傳感器數(shù)據(jù)進行處理，最終輸出單一結(jié)果，這就涉及到數(shù)據(jù)融合。融合又可以分為前融合和后融合，它們的區(qū)別在于，融合過程是在檢測和跟蹤過程之前還是之后。在Apollo感知軟件框架中，融合過程位于不同傳感器數(shù)據(jù)跟蹤處理之后，是一個典型的后融合過程。整個過程就是將Lidar、Camera、Radar三條處理路線輸出的追蹤結(jié)果進行融合，修正被追蹤物體的各項參數(shù)數(shù)據(jù)。
舉個簡單的例子，假設(shè)Lidar、Camera、Radar三種傳感器的時間已經(jīng)同步，對于同一幀內(nèi)的被檢測物體A來說，使用Lidar數(shù)據(jù)檢測出了結(jié)果a1，使用Camera數(shù)據(jù)檢測出了結(jié)果a2，使用Radar數(shù)據(jù)檢測出了結(jié)果a3，融合過程就是在這三個結(jié)果中，通過一定的策略得到最優(yōu)的檢測結(jié)果。
這里的融合策略會綜合考慮各類傳感器的優(yōu)劣勢，比如Lidar在測距方面的表現(xiàn)性能更好，那么對于距離或者空間位置的參數(shù)，就會更傾向于選擇通過Lidar數(shù)據(jù)得到的結(jié)果。對于交通標(biāo)志、紅綠燈、車道線這類物體，后融合的過程會更傾向于選擇通過Camera數(shù)據(jù)得到的結(jié)果。基于這樣的考量，就可以將多類傳感器數(shù)據(jù)的感知結(jié)果進行融合，從而得到最優(yōu)解。
另一種前融合的方式是，在數(shù)據(jù)輸入端就將Lidar、Camera等數(shù)據(jù)組合起來，形成一種新的數(shù)據(jù)體，這個數(shù)據(jù)里既有圖像紋理、顏色這樣的信息，同時也包含了3D空間中的距離信息，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加強了不同傳感器數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性。
圖17. Lidar和Radar數(shù)據(jù)的前融合邏輯
圖片來源：優(yōu)達學(xué)城無人駕駛工程師學(xué)位
上圖簡單介紹了Lidar和Radar數(shù)據(jù)融合的邏輯。在首次獲取數(shù)據(jù)時，先初始化Kalman濾波器的各個矩陣參數(shù)，接下來對兩類數(shù)據(jù)進行預(yù)測和更新，最后輸出融合后障礙物的位置、速度。[1][2]
圖18. 數(shù)據(jù)前融合的步驟
圖片來源：智行者科技
上圖簡單介紹了智行者科技在傳感器數(shù)據(jù)前融合過程中的步驟，包括了采集及預(yù)處理、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和信息融合。其中最有難度的部分就是信息融合，它包括了數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、時間同步、數(shù)據(jù)融合、目標(biāo)生命周期管理四個步驟。首先是在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)階段，建立評價指標(biāo)并選擇全局最近鄰匹配方法；第二步對多傳感器進行時間同步，選用了固定時漂和隨機時漂的方法； 第三步，使用粒子濾波算法融合數(shù)據(jù);最后，對目標(biāo)進行生命周期管理，提高融合后數(shù)據(jù)的魯棒性。
同樣地，通過標(biāo)注前融合數(shù)據(jù)并訓(xùn)練模型，可以得到適用于前融合數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這種模型的輸出結(jié)果也是對同一物體的檢測結(jié)果，然后再進行物體跟蹤，不同的是，檢測跟蹤之后，不需要再次融合。
目前，很多主流公司都在朝著前融合的方式研究，這樣做的好處之一就是提前耦合了多種傳感器的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)維度更加豐富，更能真實地反映場景。
數(shù)據(jù)輸出
在Apollo的感知框架中，最終輸出到下游的結(jié)果可以分為兩部分，一部分是車輛、行人等障礙物的數(shù)據(jù)，另一部分是交通信號燈的結(jié)果。場景中障礙物的數(shù)據(jù)可以通過上述的數(shù)據(jù)處理過程得到，而交通信號燈的結(jié)果則是通過一種多燈投票機制來得到的。簡單來講，就是在一個路口處，一般會有多個紅綠燈被檢測到，這其中既有紅燈又有綠燈，也有其他不同類型的燈（直行、左轉(zhuǎn)、掉頭等等），需要設(shè)計一種投票機制來決策當(dāng)前直行、左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)的單一燈狀態(tài)。
圖19. 感知輸出數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例
原始的傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過感知模塊的處理，輸出的結(jié)果會傳遞到下游預(yù)測模塊。預(yù)測模塊主要是針對車輛、行人這類障礙物，預(yù)測障礙物在未來一段時間內(nèi)的運動軌跡。然后便進入了規(guī)劃模塊，結(jié)合場景信息和障礙物預(yù)測軌跡，進行自車的路線規(guī)劃。
小結(jié)
從各類傳感器數(shù)據(jù)采集開始，到輸入到感知模塊，再經(jīng)過檢測、跟蹤、融合這些過程，最終向下游輸出場景內(nèi)的必要信息。本文簡要地介紹了一下感知模塊的數(shù)據(jù)流動。
當(dāng)然，感知模塊還會涉及很多其他功能，比如利用地圖數(shù)據(jù)增強感知結(jié)果、自動錄入采集數(shù)據(jù)、功能監(jiān)控和失效診斷等等。這些功能之間也存在著復(fù)雜的數(shù)據(jù)交換，在感知模塊運行的過程中共同作用。
參考文章：
[1] 《開發(fā)者說丨手把手教你實現(xiàn)多傳感器融合技術(shù)》
https://mp.weixin.qq.com/s/th-Wq5wA9CChIFEioBfpKw
[2] 《開發(fā)者說｜Apollo 6.0 Perception 模塊 Fusion 組件（二）：主體算法流程分析》
https://mp.weixin.qq.com/s/aik25sYdNebYbMcR-6SKNA
