無(wú)人駕駛裹足不前并不是單方面的原因，其中牽涉到數(shù)目眾多、類目龐雜的供應(yīng)鏈體系，這其中既有之前提及的智能機(jī)械軟件方面的突破，也有眾多基礎(chǔ)硬件的發(fā)展。那么，無(wú)人駕駛最為倚賴的有哪些硬件呢?
高精度地圖
可以說(shuō)高精度地圖是無(wú)人駕駛發(fā)展過(guò)程中最不可或缺的一環(huán)，其中因果關(guān)系恰如人類一般，一個(gè)陌生的環(huán)境和一個(gè)熟悉的環(huán)境，對(duì)于人類這種高級(jí)生物的判斷時(shí)間有著顯而易見(jiàn)的影響。
當(dāng)然，無(wú)人駕駛汽車依然可以通過(guò)「眼睛」「鼻子」「聽(tīng)覺(jué)」在陌生的環(huán)境中行走，但如果腦海中有一個(gè)內(nèi)容詳盡豐富、持續(xù)更新的高清數(shù)字地圖，在效率上則要更有優(yōu)勢(shì)，也更安全。
過(guò)去，無(wú)人駕駛通過(guò)GPS確定位置，但GPS卻始終無(wú)法消除坐標(biāo)與真實(shí)距離之間的誤差，這種誤差直接導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車在處理一些細(xì)節(jié)時(shí)缺乏數(shù)據(jù)支撐，因此工程師開(kāi)始通過(guò)其他方式彌補(bǔ)GPS數(shù)據(jù)的低精度問(wèn)題。
不過(guò)早期的無(wú)人駕駛比較注重?cái)?shù)字地圖的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，其次才是實(shí)時(shí)GPS定位及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，但隨著技術(shù)的提高，汽車操作系統(tǒng)已經(jīng)可以越來(lái)越精確的計(jì)算當(dāng)前位置，因?yàn)閭鞲衅髂軌蚓_捕捉周圍環(huán)境的特征，并通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流形成可靠的視覺(jué)提示。
高精度地圖不同于傳統(tǒng)地圖，高精度地圖不光可以反映大型地理特征，比如高山湖泊，也能反映樹(shù)木、人行橫道等微觀地形細(xì)節(jié)。應(yīng)用于無(wú)人駕駛領(lǐng)域的高精度地圖更是可以標(biāo)注出車道線、道路施工標(biāo)志、路口交叉點(diǎn)等靜態(tài)數(shù)據(jù)。
數(shù)碼相機(jī)
雖然腦海中已經(jīng)有了三維地圖等數(shù)據(jù)，但依然需要數(shù)碼相機(jī)像人眼一樣在數(shù)據(jù)流中捕捉車外環(huán)境。通過(guò)數(shù)碼相機(jī)的成像，工程師迫切希望將這些越來(lái)越高清的圖片應(yīng)用到汽車操作系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)中。
不同于常規(guī)的數(shù)碼相機(jī)，應(yīng)用于無(wú)人駕駛的數(shù)碼相機(jī)并不會(huì)原封不動(dòng)的將所有數(shù)據(jù)都傳輸至中樞，而是將圖像進(jìn)行分析后，排除掉不相關(guān)信息，然后傳輸。至于高級(jí)無(wú)人駕駛攝像機(jī)的處理方式就更到位了，它先處理圖像的數(shù)據(jù)，把檢測(cè)到的物體列成清單，并把結(jié)果制成表格，再傳輸給中樞控制系統(tǒng)。
不過(guò)，數(shù)碼相機(jī)還是有缺陷。正如人類一樣，人類的兩只眼可以非常輕松的判斷物體的深度感知，從而產(chǎn)生「立體視覺(jué)」。數(shù)碼相機(jī)是沒(méi)有「立體視覺(jué)」的，這是限制數(shù)碼相機(jī)更廣泛應(yīng)用的最大問(wèn)題之一：數(shù)碼相機(jī)會(huì)把三維信息處理成二維，也因此遺漏了十分重要的信息：物體與相機(jī)之間的距離。
當(dāng)然，工程師考慮過(guò)很多方法，比如在車內(nèi)設(shè)置多個(gè)相機(jī)，幫助車輛建立3D視覺(jué)系統(tǒng)，但相比較結(jié)構(gòu)光相機(jī)來(lái)說(shuō)，多臺(tái)相機(jī)的方案有些奢侈。
結(jié)構(gòu)光相機(jī)如今已經(jīng)在手機(jī)上應(yīng)用了，它通過(guò)相機(jī)和物體之間的距離繪制精確的三維圖形，使圖片有了深度信息。不過(guò)，結(jié)構(gòu)光相機(jī)依然有缺陷，其最大的弱點(diǎn)是投射的光線在日光充足的白天時(shí)段容易運(yùn)行不暢，而且投出的光線容易受到自然光的干擾，一旦物體距離超過(guò)10米，結(jié)構(gòu)光會(huì)喪失感知能力。因此，工程師認(rèn)為結(jié)構(gòu)光的方案比較適合光線穩(wěn)定的室內(nèi)，比如停車場(chǎng)和車庫(kù)。
所有的數(shù)碼相機(jī)都有一個(gè)缺陷：污垢。這種精密的儀器一旦沾上污垢，就不能正常工作，所以路邊的揚(yáng)塵、沙土、鳥(niǎo)糞這些汽車經(jīng)常遇到的狀況讓無(wú)人駕駛應(yīng)用數(shù)碼相機(jī)十分擔(dān)憂。為此，許多方案提出可以像雨刮一樣，為數(shù)碼相機(jī)安裝一個(gè)特定的清潔器。
不過(guò)，數(shù)碼相機(jī)隨著技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)有望在濃霧、暴雨、炫目的環(huán)境中依然有辦法識(shí)別路況，只是目前來(lái)說(shuō)缺點(diǎn)比較明顯。
激光雷達(dá)
數(shù)碼相機(jī)不能感知距離，激光雷達(dá)可以，甚至可以說(shuō)激光雷達(dá)是最理想的測(cè)量工具。原因是激光是平行光，它不會(huì)發(fā)散，衰弱較小，因此無(wú)論物體是一步之遙還是百米之遠(yuǎn)，光都可以始終保持準(zhǔn)直，而根據(jù)反射則可以有效判斷物體距離。
如果將激光雷達(dá)成球形分布，通過(guò)對(duì)周邊環(huán)境的掃描，激光雷達(dá)同樣可以擁有部分?jǐn)?shù)碼相機(jī)的功能，通過(guò)一個(gè)個(gè)距離可知的點(diǎn)，激光雷達(dá)可以將周邊大概環(huán)境繪制出來(lái)，這個(gè)環(huán)境里，汽車可以識(shí)別每一個(gè)物體的距離，唯一可惜的是激光雷達(dá)是色盲。
激光雷達(dá)與數(shù)碼相機(jī)的另外一點(diǎn)不同就是成像時(shí)間，激光雷達(dá)不停旋轉(zhuǎn)，持續(xù)更新所產(chǎn)生的數(shù)值模型和數(shù)碼相機(jī)「咔擦」一下的成像速度還有些距離，這種距離就導(dǎo)致它可能可以應(yīng)付擁堵路況下的數(shù)據(jù)收集，但不能應(yīng)用于緊急交通狀況下，汽車需要的瞬時(shí)影像數(shù)據(jù)。
不過(guò)也有無(wú)人駕駛企業(yè)不看好激光雷達(dá)的發(fā)展，其中特斯拉CEO埃隆·馬斯克就曾經(jīng)表示：
「我認(rèn)為人們無(wú)須使用激光雷達(dá)，無(wú)源光外加前置雷達(dá)就能做到這一切。事實(shí)上，即使沒(méi)有激光雷達(dá)也能徹底解決問(wèn)題，我不看好激光雷達(dá)，它在這種情況下不起作用。」
雷達(dá)
這里的雷達(dá)是無(wú)線電雷達(dá)，是利用無(wú)線波感知周邊信息的硬件設(shè)備。雷達(dá)最初應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，建立高高的鐵塔用來(lái)感知敵軍的飛機(jī)、導(dǎo)彈和船只的蹤跡。同樣，雷達(dá)也可以在高速公路上測(cè)量往來(lái)車輛的時(shí)速。
雷達(dá)比較小巧、穩(wěn)定，所以目前大多應(yīng)用于感知車輛周圍其他車輛的速度和位置，比如定速巡航技術(shù)，根據(jù)雷達(dá)的判斷調(diào)控油門(mén)和剎車，另外一點(diǎn)是駕駛輔助，當(dāng)有車輛靠近司機(jī)視線盲區(qū)時(shí)，系統(tǒng)發(fā)出警示。
常規(guī)的雷達(dá)由發(fā)射器和接收器組成，發(fā)射器負(fù)責(zé)發(fā)射電磁波，接收器隨時(shí)準(zhǔn)備接收回波，雷達(dá)傳感器利用電磁波的反射檢測(cè)周圍環(huán)境中物體的出現(xiàn)。這樣的工作原理決定了雷達(dá)可以穿透數(shù)碼相機(jī)和激光雷達(dá)無(wú)法穿透的濃霧、暴雨、炫目等惡劣環(huán)境。
另外一點(diǎn)值得肯定的是雷達(dá)能輕易穿透非導(dǎo)電性物體和薄型材料，所以即便高速公路上有飛舞的塑料袋也不會(huì)影響工作效果。
至于利用電波判斷物體距離有些類似于人類的耳朵，當(dāng)汽車向你飛馳而來(lái)的時(shí)候，聲音越來(lái)越大，越來(lái)越急促，而擦過(guò)身邊時(shí)，聲音逐漸變小，越來(lái)越平緩。所以，雷達(dá)不光可以檢測(cè)物體距離，也可以感知物體移動(dòng)速度。
雷達(dá)還有缺點(diǎn)，它的分辨率相對(duì)較低，提供的數(shù)據(jù)相對(duì)有限，但雷達(dá)和視覺(jué)傳感器結(jié)合在一起的話，配合數(shù)碼相機(jī)或者激光相機(jī)的三維圖像，無(wú)人駕駛就已經(jīng)接近最后完美的答案了。
除了上述幾項(xiàng)基礎(chǔ)硬件設(shè)施之外，無(wú)人駕駛還依賴超聲波傳感器也就聲吶、全球定位系統(tǒng)(GPS)、慣性測(cè)量單元和線控技術(shù)。其中全球定位系統(tǒng)主要是精度不夠，而慣性測(cè)量單元?jiǎng)t是時(shí)時(shí)刻刻檢測(cè)輪胎運(yùn)行狀況，如果車輛發(fā)生失控，比如冰面、沙漠等特殊路面，無(wú)人駕駛汽車可以自我意識(shí)到已經(jīng)失控，并主動(dòng)介入調(diào)整。
好在上述硬件都符合摩爾定律，甚至說(shuō)如今的大多數(shù)硬件傳感器已經(jīng)可以在理論數(shù)據(jù)方面滿足無(wú)人駕駛的水平，未來(lái)隨著性能提升、價(jià)格下降，無(wú)人駕駛擺脫硬件桎梏之后，才會(huì)最終攻克最后一道難題「深度學(xué)習(xí)」。
