「专利解密」如何安全通过交叉路口？华为自动

【嘉德点评】华为发明的自动驾驶车辆的行为规划方法，通过自动驾驶车辆的规划模块获取交叉路口的车辆信息，根据多个候选车辆间隙的评估值确定这些候选车辆间隙中的目标车辆间隙，从而控制自动驾驶车辆通过该目标车辆间隙汇入交叉路口。

集微网消息，近日，华为面向全球发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》，系统阐述了未来网络架构、运维架构和其关键技术，通过网元、网络和云端的三层AI能力协同，使网络走向极简超宽、运维迈向人机协同，为运营商和产业伙伴的数字化转型提供实践参考。

人工智能(AI)是利用数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，通过感知环境、获取知识并使用知识来获得最佳结果的技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。

人工智能领域的研究包括机器人、自然语言处理、计算机视觉、决策与推理、人机交互、推荐与搜索以及AI基础理论等。自动驾驶是人工智能领域的一种主流应用，自动驾驶技术依靠计算机视觉、雷达、监控装置和全球定位系统等协同合作，让机动车辆可以在不需要人工主动操作下，实现自动驾驶。

目前，当自动驾驶车辆通过交叉路口时，可能会与其他车道上的其他车辆出现碰撞情况，这成为影响自动驾驶车辆安全性能的一大瓶颈。因此，众多科技公司都开始研究自动驾驶车辆如何才能安全快速的通过交叉路口。

针对这个问题，华为在2019年7月8日申请了一项名为“自动驾驶车辆的行为规划方法及行为规划装置”的发明专利（申请号：2.X），申请人为华为技术有限公司。

根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项自动驾驶技术吧。

如上图，为该专利中发明的自动驾驶车辆的结构示意图，车辆100包括各种子系统，例如行进系统102、传感器系统104、控制系统106、外围设备108以及电源110、计算机系统112和用户接口116。

行进系统可为车辆提供动力，行进系统中的推进系统包括引擎118、能量源119、传动装置120和车轮121，传动装置可将引擎产生的机械动力传送到车轮带动汽车前进；传感器系统包括感测关于车辆周边的环境的信息的若干个传感器，例如定位系统、惯性测量单元、雷达、激光测距仪以及相机等。

而除了这些基础的元件以外，自动驾驶车辆还包括计算机视觉系统140、路线控制系统142以及障碍物避免系统144。计算机视觉系统可以处理和分析由相机捕捉的图像以便识别车辆周边环境中的物体和特征，这些特征包括交通信号、道路边界和障碍物，用于绘制周围环境的地图以及用于跟踪物体、估计物体的速度等。

路线控制系统用于确定车辆的行驶路线，路线控制系统可结合来自传感器、GPS和地图的数据来为车辆确定行驶路线；障碍物避免系统用于识别、评估和避免环境中潜在的障碍物。

通过这些系统的相互配合，就可以实现自动驾驶车辆的正常行驶，而这其中自然也离不开人工智能：传感器获取的数据，必须要通过人工智能方法，才能用于控制车辆的状态，这里面常用的就是神经网络算法，例如下图所示。

如图为芯片中神经网络处理器的结构示意图，这种芯片包括神经网络处理器20，用以完成确定其他车辆的预测行驶轨迹，预训练的神经网络中各层的算法均可在芯片中得以实现。其构成与芯片的构成类似，具有运算电路、控制器、存储单元等。

如上图，为云侧指令自动驾驶车辆的应用示意图，来自计算机系统312的数据经由网络被传送到云侧的服务器320用于进一步的处理。

服务器的数据360包括自动驾驶车辆周围道路情况的相关信息，例如：服务器可以接收、检测、存储、更新、以及传送与自动驾驶车辆道路情况的相关信息。这些相关信息包括与自动驾驶车辆的预测行驶路径具有交汇点的其他车辆的位置信息以及运动参数的信息，比如其他车辆当前的位置信息、其他车辆的速度信息、其他车辆的预测行驶轨迹信息等。这些信息可以用于分析自动驾驶车辆的周围环境，从而便于自动驾驶车辆做出决策。

文章来源：《决策与信息》 网址: http://www.jcyxxzz.cn/zonghexinwen/2020/0909/353.html