新闻关于自动驾驶的全面解析

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　　自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile  )又称无人驾驶汽车、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无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车技术的研发，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。自动驾驶汽车依靠人工智能、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。多光谱视觉技术https://www.foresightauto.com.cn/company/ 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司，提供自动驾驶汽车解决方案，帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力，以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。

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

　　1.自动驾驶的分级

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　　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，是真正的无人驾驶阶段，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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