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关于自动驾驶的全面解析

作者:时间:2018-07-30来源:网络收藏

汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现的智能汽车。汽车技术的研发,在20世纪也已经有数十年的历史,于21世纪初呈现出接近实用化的趋势。预计于2015年至2017年进入市场销售。汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201807/384527.htm

1.自动驾驶的分级

关于自动驾驶的全面解析

不同组织对自动驾驶的分级标准各有不同:美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)把自动驾驶分为五个级别,而国际自动机械工程师学会(SAE)的标准分为L0~L5共六个级别,两者的L0、L1、L2的分类都是相同的,不同之处在于NHTSA的L4被 SAE 细分为L4和L5。国内采用SAE标准较多。

L0:完全人类驾驶。

L1:辅助驾驶,增加了预警提示类的ADAS功能,包括车道偏离预警(LDW),前撞预警(FCW),盲点检测(BSD)等。

L2:部分自动驾驶,具备了干预辅助类的ADAS功能,包括自适应巡航(ACC),紧急自动刹车(AEB),车道保持辅助(LKA)等。

L3:有条件自动驾驶,具备了综合干预辅助类功能,包括自动加速、自动刹车、自动转向等。

从L2到L3发生了本质的变化,L2及以下还是由人来观测驾驶环境,需要驾驶座上有驾驶员,遇到紧急情况下直接进行接管;L3级及以上则由机器来观测驾驶环境,人类驾驶员不需要坐在驾驶座上手握方向盘,只需要在车内或车外留有监控计算机即可,紧急情况下通过计算机操作进行认知判别干预。

L4:高度自动驾驶,没有任何人类驾驶员,可以无方向盘、油门、刹车踏板,但限定区域(如园区、景区内),或限定环境条件(如雨雪天、夜晚不能开)。

L5:完全自动驾驶,是真正的阶段,司机位置无人,也没有人的车内或车外的认知判别干预;无方向盘和油门、刹车踏板;全区域、全功能。

现在有很多公司可以实现在特定园区内的无人驾驶,宣称已经达到了L4级别,那么是不是现阶段的无人驾驶技术水平真的有那么高了呢?这个是有一定迷惑性的。在封闭环境内固定路线L4级别的无人驾驶,和北京城区内L2级别的自动驾驶,哪个技术难度更高呢?想必不言而喻。所以是不是L4就一定比L2、L3先进,一定要具体看自动行驶的区域(封闭、开放;区域大小、复杂程度)、功能,以及环境条件(气候、时间段)。

2.自动驾驶的实现路径

自动驾驶风口来袭,科技公司、初创企业、新兴电动车企、传统车企、一级供应商争相涌入,各显神通。目前主要有两条典型的技术路径:一是以跨界科技企业、初创企业为代表的一步到位型,跨过中间级别,直指L4和L5级无人驾驶,先不考虑成本,等技术方案成熟后成本下降,再大规模商业化。还有一类是以传统车企、Tier1为代表的循序渐进型,它们在可接受的成本内推动辅助驾驶功能的商用化,然后随着ADAS功能的完善和升级,逐渐过渡到无人驾驶。

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第一条路径的问题在于科技企业没有量产车的能力,靠测试车收集的数据量自然没有每辆车都安装ADAS系统那么多;而第二条路径的问题在于各项ADAS功能的拼接,是否能组成一个完整的无人驾驶系统。

科技公司的强项在人工智能技术优势,但是在汽车工程上缺乏经验。造车的门槛很高,传统车企保有全产业链优势,产品安全可靠性更高,且消费者对其品牌认可度较高,汽车产业不会被科技公司完全颠覆。传统车企拥有丰富的整车经验和完善的后市场,但随着电动车和自动驾驶大潮的来临,传统车企的危机感很强,生怕沦为代工厂。自动驾驶的研发基本都是基于新能源汽车平台,绕开发动机、变速箱等壁垒,采用电动车的电机、电池、电控核心系统,动摇了传统车企在“动力总成”的竞争优势。两大阵营各有优劣势,互相不可替代,目前越来越多地以合作和投资的形式走向开放联姻。

3.自动驾驶系统概览

自动驾驶系统的三个层级

自动驾驶系统分为三个层级:感知层,决策层,执行层。

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感知层

感知层用来完成对车辆周围环境的感知识别。自动驾驶用到了各种各样的传感器,包括:摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视,以及用于定位和导航的GPS(全球定位系统)和IMU(惯性测量单元)。还有一类技术虽然不是主动式的探测元件,但是属于协同式的全局数据辅助,可以扩展智能车的环境感知能力,在感知层同样扮演着不可或缺的角色,包括高精度地图、V2X车联网技术。每种类型的感知技术都有自己的优势和弊端,它们相互补充融合,最终使智能车达到驾驶场景下非常高的安全性要求。国内企业在这一层做文章的非常多,后续小研会专门写一篇文章解析自动驾驶传感器的技术路线,欲知详情请听下回分解。

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决策层

决策层是人工智能真正发挥威力的部分,和人类驾驶员一样,机器在做驾驶决策时需要回答几个问题,我在哪里?周边环境如何?接下来会发生什么?我该做什么?决策层具体来说分为两步,第一步认知理解,根据感知层收集的信息,对车辆自身的精确定位,对车辆周围的环境的准确理解,第二步决策规划,包含对接下来可能发生情况的准确预测,对下一步行动的准确判断和规划,选择合理的路径达到目标。

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