叙述：小白也能看懂的自动驾驶简介

知识力量

　　汽车工业是世界最重要的工业之一。而自动驾驶汽车的兴起将对这个行业产生重大影响。例如，自动驾驶车辆可以取代物流车队运送甚至是外卖员，以及几乎任何需要驾驶工作的场景。我们可以节省每天通勤的时间来进行更长时间的工作或生活娱乐。该领域的创新也有望通过减少事故来彻底改变汽车保险行业。一份新的报告预测，到2040年，交通事故量将减少80%。雷达、超声波传感器和光学摄像头等传感器技术的发展，让自动驾驶车辆能够感知世界，各种算法的发展也让车辆能够理解世界。本文主要介绍自动驾驶汽车的定义、历史、等级、工作原理、相关技术以及在发展过程中的优势与挑战。汽车视觉系统https://www.foresightauto.com.cn/foresight18/ 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。

　　自动驾驶汽车是可以在没有驾驶员帮助或其他任何人为干预的情况下，从一个点自行驾驶到另一个点的车辆。

　　对自动驾驶车辆的研究从 1920 年代就已经开始。

　　而第一辆真正意义上的自动驾驶汽车出现在 1980 年代。具有代表性的是1984 年卡内基梅隆大学的 Navlab 和 ALV 项目，以及 1987 年梅赛德斯-奔驰，和慕尼黑德国联邦国防大学的 EUREKA Prometheus 项目。

　　从那时起，众多公司和高校研究机构已经开发出自动驾驶汽车原型，包括梅赛德斯奔驰 、通用汽车、大陆汽车系统、奥托立夫、博世、日产、雷诺、丰田、奥迪、现代汽车公司、沃尔沃、特斯拉汽车和标致。

　　2013 年 7 月，Vislab 展示了 BRaiVE，这辆车能够在交通开放的道路上自动行驶。 2013 年，英国ZF允许在公共道路上测试自动驾驶汽车。在此之前，英国对机器人车辆的所有测试都是在私人财产上进行的。

　　2014 年，特斯拉汽车公司就在其所有车辆中安装辅助自动驾驶系统。 在欧洲，比利时、法国、意大利和英国的城市正计划运营无人驾驶汽车的交通系统，德国、荷兰、西班牙允许在交通中测试机器人汽车。 2015 年，美国五个州（内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州、弗吉尼亚州和密歇根州）连同华盛顿特区允许在公共道路上测试全自动驾驶汽车。

　　无人驾驶不可能一蹴而就，从实现不同程度的无人驾驶开始也能较快促进产业的发展。无人驾驶的智能程度就对应不同的无人驾驶等级。《SAE J3016推荐实践：道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》（下文简称为《SAE驾驶自动化分级》）首次发布于2014年，是业内广泛引用和参考的驾驶自动化分级标准。我国的《汽车驾驶自动化分级》国标，也参照了《SAE驾驶自动化分级》中6个级别的分级框架，并结合中国当前实际情况进行了调整。

　　《SAE驾驶自动化分级》定义了从 0 级（完全手动）到 5 级（完全自动）的6个无人驾驶等级。

　　现在路上行驶的大多数汽车都是 L0 级：手动控制。由人来完成"动态驾驶任务"，尽管可能有相应的系统来辅助驾驶员，例如紧急制动系统，但从技术方面来讲，该辅助系统并未主动"驱动"车辆，所以算不上自动化驾驶。

　　这是自动化的最低级别。车辆具有单独的自动化驾驶员辅助系统，例如转向或加速。自适应巡航控制系统可以让车辆与前车保持安全距离，驾驶员负责监控驾驶的其他方面（例如转向和制动）。

　　L2 级系统也被称为高级驾驶员辅助系统或 ADAS。车辆能够控制转向以及加速或减速。因为有驾驶员坐在汽车座位上，并且可以随时控制汽车，所以这一阶段的自动驾驶还算不上无人驾驶。特斯拉的 Autopilot 和凯迪拉克的（通用汽车）Super Cruise 系统都符合 2 级标准。

　　L3 级无人驾驶汽车具有“环境检测”能力，可以自己根据信息做出决定，例如加速经过缓慢行驶的车辆。但是这个级别仍然需要人类随时监控汽车。驾驶员必须保持警觉，并且在系统无法执行任务时进行操控。

　　L3 级和L4 级自动化之间的关键区别在于，如果发生意外或系统失效，L4 级自动驾驶汽车可以进行干预。从这个意义上来说，这些汽车在大多数情况下不需要人为干预。但是，驾驶员仍然可以选择手动操控。

　　L4 级自动驾驶汽车可以采用无人驾驶模式运行。但由于立法和基础设施发展欠缺，L4 级无人驾驶汽车只能在限定区域行驶。

　　L5 级自动驾驶汽车不需要人为关注，从而免除了“动态驾驶任务”。L5 级自动驾驶汽车甚至都不会有方向盘或加速/制动踏板。他们将不受特定区域限制，能够去任何地方并完成任何有经验的人类驾驶员可以完成的操控。

　　为了规范国内自动驾驶的标准，由工信部提出、全国汽车标准化技术委员会归口的GB/T40429-2021《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准于2021年8月发布，并从2022年3月1日正式开始实施。

　　L0级（应急辅助）系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应能力。

　　在这一阶段中自动驾驶系统可以感知环境，并提供信息或短暂介入车辆控制以辅助驾驶员安全驾驶车辆，如熟知的车道偏离预警系统、自动紧急制动系统等在部分驾驶场景下可以辅助安全驾驶的功能都可以归类到L0级中，对于那些不具备目标和事件探测与响应能力的功能，像定速巡航、电子稳定性控制之类的功能都没有划分到自动驾驶功能中。

　　在0级自动化中，车辆控制的主体为驾驶员，自动驾驶系统仅提供部分的驾驶辅助。在美国汽车工程师学会SAE J3016标准中L0级自动驾驶的概念为纯人工驾驶，所有驾驶动作均由驾驶员来完成，汽车只负责执行驾驶员发出的各种操作指令。相比之下由我国界定L0级标准提出的要求更高，只有具备可辅助并部分参与驾驶员安全驾驶的功能时，才可以定义为L0级。在L0级时车辆需要可以持续执行部分目标和事件探测与响应能力，在自动驾驶系统执行辅助驾驶任务时，驾驶员可以随时介入，并立即解除自动驾驶系统控制权。

　　L1级（部分驾驶辅助）系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向或纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。

　　在这一阶段中自动驾驶系统仅可以独立完成车辆在某一场景中某一方向上的控制，如车道居中控制、车辆自适应巡航等功能都可以归类到L1级中。在这一阶段驾驶员与自动驾驶系统可以同时执行车辆的驾驶任务，但是在自动驾驶系统执行自动驾驶任务的过程中，驾驶员需要充当安全员的角色，监管自动驾驶系统的驾驶行为，驾驶员可以随时介入自动驾驶汽车驾驶行为，并立即解除自动驾驶系统控制权，如果遇到危险，驾驶员需要立刻介入，以保障安全驾驶。

　　L2级（组合驾驶辅助）系统在其设计运行条件下持续地执行动态驾驶任务中的车辆横向和纵向运动控制，且具备与所执行的车辆横向和纵向运动控制相适应的部分目标和事件探测与响应能力。

　　L2级系统也被称为高级驾驶员辅助系统或 ADAS。在这一阶段中自动驾驶系统可以完成更多的驾驶场景，是L1级的功能场景的提升，在L1级中自动驾驶系统只能完成车辆横向或纵向运动控制中的某一驾驶场景，而在L2级中，自动驾驶系统可以完成车辆横向或纵向运动控制中所有的驾驶场景，和L1级相同的是，在这一阶段驾驶员与自动驾驶系统可以同时执行车辆的驾驶任务，驾驶员需要充当安全员的角色，监管自动驾驶系统的驾驶行为，驾驶员可以随时介入自动驾驶汽车驾驶行为，并立即解除自动驾驶系统控制权，如果遇到危险，驾驶员需要立刻介入，以保障安全驾驶。

　　L3级（有条件自动驾驶）系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务。

　　在这一阶段中自动驾驶系统已经可以独立完成部分驾驶场景中的自动驾驶的功能，驾驶员只需要完成安全员的角色，监管自动驾驶系统的驾驶行为。自动驾驶系统只需要在遇到不能完成驾驶行为的场景或自动驾驶系统功能失效时向安全员提出请求让其介入驾驶行为，在请求安全员介入驾驶行为过程中，自动驾驶系统还是可以独立完成一段时间的驾驶，以便让安全员做好接管的准备，如果安全员长时间没有根据自动驾驶系统要求阶段车辆，自动驾驶系统可以适时采取减缓车辆发生危险的措施。

　　此外，自动驾驶系统还可以识别安全员驾驶车辆的能力，当安全员不满足安全驾驶要求时，自动驾驶系统可以立即发出介入驾驶行为的请求。

　　L4级（高度自动驾驶）系统在其设计运行条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。

　　在这一阶段中自动驾驶系统可以独立完成规定的驾驶场景中（如园区、学校等）的自动驾驶功能，驾驶员依旧需要充当安全员的角色，监管自动驾驶系统的驾驶行为。自动驾驶系统在遇到不能完成驾驶行为的场景或自动驾驶系统功能失效时，会向安全员提出请求让其介入驾驶行为，如果安全员对请求不做响应、安全员不满足驾驶车辆能力或安全员要求自动驾驶系统控制车辆到最小风险状态时，自动驾驶系统可以自行将车辆控制到最小风险状态下。

　　此时的自动驾驶系统会在规定场景完全控制车辆的驾驶行为，除了在车辆已经达到最小风险状态或安全员提出驾驶请求，自动驾驶系统均不会解除对车辆的控制。在安全员要求监管车辆时，自动驾驶系统会辨别安全员驾驶能力及车辆周边环境，在识别到存在安全风险时，自动驾驶系统可以暂缓解除对车辆的控制，以保障车内乘客的安全。

　　L5级（完全自动驾驶）系统在任何可行驾驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务并自动执行最小风险策略。

　　在这一阶段自动驾驶系统可以独立完成所有驾驶场景中的自动驾驶功能，驾驶员可以充当安全员的角色，监管自动驾驶系统的驾驶行为。自动驾驶系统已经可以保障车内乘客的安全，在遇到不能完成驾驶行为的场景或自动驾驶系统功能失效时，会向安全员提出请求让其介入驾驶行为，如果安全员对请求不做响应或安全员要求自动驾驶系统控制车辆到最小风险状态时时，自动驾驶系统可以自行将车辆控制到最小风险状态下。

　　此时自动驾驶系统会完全控制车辆的驾驶行为，除了在车辆已经达到最小风险状态或安全员提出驾驶请求，自动驾驶系统均不会解除对车辆的控制。在安全员要求监管车辆时，自动驾驶系统会辨别安全员驾驶能力及车辆周边环境，在识别到存在安全风险时，自动驾驶系统可以暂缓解除对车辆的控制，以保障车内乘客的安全。

　　乘客设定一个目的地，汽车软件计算一条路线，并在路上启动汽车。一个旋转的、安装在车顶上的激光雷达传感器监测汽车周围60米的范围，并创建汽车当前环境的动态三维地图。左后轮上的传感器监测横向运动，以检测汽车相对于三维地图的位置。前后保险杠上的雷达系统计算到障碍物的距离。车内的人工智能软件连接到所有传感器，并处理来自传感器的数据。人工智能模拟人类的感知和决策过程，并控制驾驶系统，如转向和刹车。从而车辆能够自行从出发地行驶到目的地。

　　自动驾驶汽车使用各种传感器与计算机技术来感知周围环境，如毫米波雷达、激光雷达、GPS和计算机视觉。自动驾驶系统解释传感器信息，以识别障碍物和相关标志，然后规划合适的路线，最后操控车辆的行驶。自动驾驶汽车中使用的硬件设备包括：

　　激光雷达通过用光束照射目标并分析反射光来测量距离。它安装在车辆顶部的圆柱形外壳上，可360度旋转，是自动驾驶车辆中最重要的设备。激光雷达由发射器、反射镜和接收器组成。它可以360°绘制道路上环境和位置的三维结构。发射器发射出一束激光束，该激光束从与圆柱形外壳一起旋转，反射镜以每分钟10转的速度旋转。从物体上反弹后，激光束返回到反射镜，并反弹回接收器，接收器可以将其解析为数据。这些数据被输入计算机，计算机生成周围环境的高精度3D地图，如下图所示。

　　该设备可以利用电磁波估计物体和车辆的相对速度。在测量过程中，它发出一个信号，然后等待信号返回。在相互运动的情况下，发回信号的频率略有变化（多普勒效应），因此，可以计算驾驶车辆的速度。与激光雷达相比，雷达使用了更大的波长和更低的信号能量。然而，它不能描述空间的形状。对非金属物品或具有特定形状物品的探测也会出现问题。大多数雷达工作在大约77GHz的范围，扫描波束相对定向。雷达扫描车辆前方约200米的道路。有些车辆使用两个不同距离的雷达。雷达系统安装在车辆的前保险杠和后保险杠上。雷达探测周围环境，中央计算机将此结果与激光雷达系统的结果相结合。雷达系统用于检测迎面而来的车辆及其速度和其他障碍物，用于自动停车、盲点检测、车道变换辅助、自适应巡航控制、侧面碰撞警告和交叉交通警报等。

　　超声波传感器安装在车辆的各个侧面，用于检测车辆附近的物体，或在停车时测量其他车辆的位置。这些传感器提供停车辅助、碰撞警告、车道偏离等功能。

　　它们安装在前玻璃顶部，靠近后视镜，并构建前方道路的实时3D图像。它们用于检测交通信号灯、交通标志、动物或行人等意外事物。它们还能检测不同的路标，如“停车”标志、斑马线、标志牌等。摄像机还能够识别其他传感器无法理解的某些手势和标志，如挥手或交通锥。

　　它是一种天基卫星导航系统，可为车辆提供当前位置和时间信息。它是车辆在道路上使用的所有地图的基础。所有卫星以相同的两个频率广播，1.57542 GHz和1.2276 GHz。GPS使用卫星收集有关车辆当前位置的信息。通过GPS，车辆能够以分米级的精度保持在预定路线上。

　　尽管GPS的应用广泛且优势众多，但GPS的数据精度较低，因此，GPS需要与 IMU 相结合。 IMU 由加速度计、陀螺仪和磁强计组成，是一种电子设备，可测量并提供车辆的速度、方向、重力等信息。IMU可帮助GPS系统在信号不可用时工作，例如在隧道、恶劣天气条件下以及存在电磁干扰时。

　　从每个传感器获得的数据都被送入中央计算机，中央计算机高速处理这些数据。中央计算机是安装在车辆内部的一个功能强大的处理单元。在高度复杂的软件帮助下，做出所需的决策，并将输出发送到自动转向、油门和制动系统等机电装置。该计算机还会连接到互联网和GPS系统，以提供实时监控和更新。

　　自动驾驶汽车的使用将带来以下好处：

　　更少的交通事故（导致死亡和受伤的成本）。

　　由于减少了交通事故以及得到了更好的管理交通的能力，道路通行能力增加，交通拥堵减少。

　　自动驾驶汽车的速度限制更高。

　　减少停车所需的物理空间。

　　减少对交通JC的需求和车辆保险费。

　　由于车辆意识的提高，减少了汽车**。

　　减少燃油的使用。

　　减轻车辆乘员的驾驶和导航琐事，使他们能够在漫长而紧张的交通旅程中完成其他任务或休息。

　　减少物理道路标志和更顺畅的驾驶。

　　没有必要通过驾驶考试或获得驾驶执照，因为每个人都可以驾驶。

　　提高老人小孩或残障人士的交通移动能力。

　　交通工具共享，提高交通工具的使用效率。

　　尽管提高车辆自动化有各种好处，但仍存在一些可预见的挑战：

　　事故责任，损害赔偿责任的不明确。

　　工作岗位，失去与驾驶相关的工作（所有驾驶职业，包括卡车司机、公共汽车司机、出租车司机等）。

　　隐私安全，隐私泄露的可能性增加。

　　公共安全，自动驾驶汽车可能装载炸药并用作炸弹。

　　技术难关，汽车导航系统对不同类型天气的敏感性。

　　安全区域，未输入道路数据的临时施工区或荒郊野岭，自动驾驶的安全和稳定性会大大降低。

　　设备故障，如果主传感器和备用传感器发生故障，车辆可能会造成事故。

　　系统故障，系统中的故障或缺陷可能导致致命事故和生命损失。

　　网络安全，此外，通过V2V（车辆到车辆）和V2I（车辆到基础设施）共享信息，存在汽车黑客攻击的风险。

　　在不久的将来，我们的专业抱负和行为将越来越多地针对配备最先进和尖端设备的车辆。此类系统旨在简化和方便驾驶，但在对事故进行专业调查后，它们可能会导致复杂情况。自动驾驶汽车仍然是一项发展中的技术。大量的公司和研究人员已经对未来的发展和车辆可能产生的影响进行了推测。

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