自动驾驶和疫苗的相似之处——浅谈自动驾驶基本架构 (28 天写作 Day7/28)
瞎比比
有的人(A)，身体素质好，免疫系统强大，一般常见小病毒(如常见感冒)基本无感。对于一些突发病毒，或者比较强悍的病毒也会'中招'，但相对来讲抵抗力不错，恢复起来也会比较好比较快。
有的人(B)，身体素质差些，先天不足，后天不注重健康，免疫力可能就会低些。遇上小病毒，往往就被撂倒，需要吃药休养一段才能慢慢恢复。遇到厉害的病毒，可能就得当心了，赶紧找我们的白衣天使为好。
如何能让 B 类人更少地遭罪？打疫苗。
有的人(A)，开车技术好，或者说观察力敏锐、肢体协调性好，对于一些常见路况总能安全稳妥应对，对于特别突发的意外状况，也能以尽可能小损失地应对。
有的人(B)，车技车感不佳，观察力注意力都弱，动作还不太灵敏，那么，对于一些稍微意外的路况，也常会造成个小事故(剐蹭等)，对于特别突发的意外，可能后果不堪设想。
如何能让 B 类人更舒适更安全地完成旅程？自动驾驶。
以上纯属我瞎比比，细想会有很多不贴切的比喻，所以大家就当一个小段子听。
自动驾驶的基本架构(特别粗糙的)
自动驾驶，英文比较标准的术语为:Autonomous Driving(文献[1])。
自动驾驶系统，一般简称为 ADS。
下图是一张最抽象的 ADS 架构分类。
ego-only vs. connected multi-agent
首先，可区分为独立式单体(standalone ego-only)系统和多 agent 连接式(connected multi-agent)系统。
用人话说就是，我一台车自己感知自己决策，还是路况参与者(多车、路以及其他设施)一起感知决策。
目前来看，ADS 基本都是 ego-only 这种。后者估计得等 V2X，车联网这些很花时间的基础设施搞定才行。
modular vs. end-to-end
其次，算法设计这块。可以分为模块化(modular)系统和端到端(end-to-end)系统两种。
人话讲就是，一步步搞，还是一步到位。
还可以从下图看下两类算法设计路线的信息流对比。
目前，简单结论就是：
模块化是目前来看较落地的方案。
端到端方式。直接对从感知到动作进行建模，可以简单理解为模仿人的驾驶过程。有多个不同的子路线：
- 直接有监督式深度学习 - 深度强化学习 - 神经进化 - 目前看，这个方式比较有前景，但尚未有真实世界落地，仅有有限 demo。
参考文献
[1] Yurtsever E, Lambert J, Carballo A, et al. A survey of autonomous driving: Common practices and emerging technologies[J]. IEEE Access, 2020, 8: 58443-58469.
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内心平静是一生的追求 2018.01.17 加入
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