无人驾驶中美差距有多大？国内有哪些技术？

2017-01-06 10:05

无人驾驶中美差距有多大？国内有哪些技术？，我们中的大多数人可能不相信自动驾驶汽车将在很近的未来（10～15年）成为现实。

我们中的大多数人可能不相信自动驾驶汽车将在很近的未来（10～15年）成为现实。汽车厂商和Tie 1供应商都在一个个的整合资源，在各个层面布局。本文也想从全局，落地的角度来讨论下自动驾驶是怎样渗透到我们的实际生活中的。在驱动因素方面，主要是基于道路安全的考虑，如美国在2015年有35，092人死于车祸，94％的事故与驾驶员的决策和操作失误有关。所以不论是交通安全管理部门，汽车制造企业还是技术供应商，高科技企业，都从中看到了机会。

一、自动驾驶系统技术

自动驾驶系统需要进行分级，从细节上去考虑，目前美国已形成了统一，以SAE International关于自动化层级的定义为准，如下：

L0 ：驾驶员完全掌控车辆；

L1 ：自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务；

L2 ：自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现问题，随时进行接管。在这个层级，自动系统的错误感知和判断有驾驶员随时纠正，大多数车企都能提供这个系统。L2可以通过速度和环境分割成不同的使用场景，如环路低速堵车、高速路上的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车；

L3 ：自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权（自动系统发出请求时）。所以在该层级下，驾驶者仍无法进行睡觉或者深度的休息。在L2完成以后，车企的研究领域是从这里延伸的。由于L3的特殊性，目前看到比较有意义的部署是在高速L2上面做升级；

L4 ：自动系统在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境；L4的部署，目前来看多数是基于城市的使用，可以是全自动的代客泊车，也可以是直接结合打车服务来做。这个阶段下，在自动驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系了，感知外界责任全在自动驾驶系统，这里就存在着不同的设计和部署思路了；

L5 ：自动系统在所有条件下都能完成的所有驾驶任务。

我们所说的自动驾驶系统，通常是在3～5层级，随着层级的提高，对系统的要求也随之提高。由于目前自动驾驶的分级，特别是L3和L4处在还没有大规模应用在实际生活之中，我们对待这个需求就存在着一些认知上的争议。

分类方法：以DDT、DDT的任务支援和设计运行范围来区分；

动态驾驶任务（DDT）：是指在道路上驾驶车辆需要做的操作和决策类的行为；

车辆执行：包括通过方向盘来对车辆进行横向运动操作、通过加速和减速来控制车辆；

感知和判断（OEDR）：对车辆纵向运动方向操作、通过对物体和事件检测、认知归类和后续响应，达到对车辆周围环境的监测和执行对应操作、车辆运动的计划还有对外信息的传递。

动态驾驶任务支援（DDT Fallback）：自动驾驶在设计时候，需要考虑系统性的失效（导致系统不工作的故障）发生或者出现超过系统原有的运行设计范围之外的情况，当这两者发生的时候，需给出最小化风险的解决路径。

设计运行范围（ODD）就是一组参数，把我们知道的天气环境、道路情况（直路、弯路的半径）、车速、车流量等信息作出测定，以确保系统的能力在安全的环境之内。

图1 设计适用范围的对比

L2 组合驾驶

驾驶员和汽车来分享控制权，系统同时具有纵向和侧向的自动控制，且具备两项以上。在整个开启的过程中，驾驶员可以不操作方向盘、油门和刹车（放弃主要控制权），但需要观察周围情况，并提供安全操作。