自动驾驶概述.docx

刍动驾驶概述自动驾驶将会极大影响未来的经济格局，能够创造大量的大企业大公司，深 刻影响包含了从零件制造到交通服务的数百个服务领域，催生新行业新产业的诞 生。一些掌握核心技术的企业，选择特定区域、特定领域开展市场化的试运营服 务。很多国家和城市也积极提出扶持政策，鼓励众多企业参与到自动驾驶领域中 来。接下来，文章将分为五个部分进行介绍，包括：自动驾驶概述、自动驾驶分 级、自动驾驶技术支持和自动驾驶产业产品现状。一、自动驾驶发展历程国际上自动驾驶产业发展较早，技术相对比较成熟。20世纪80年代，美国 国防部先进研究项目局（DARPA）大规模资助了自动驾驶陆地车辆的军事化应用 研发。1996年，意大利帕尔马大学视觉实验室Vislab创立ARGO项目，利用计 算机视觉完成车道标线识别，控制车辆行驶。2004年，DARPA挑战赛开始举办, 为自动驾驶的技术交流和合作开辟了空间，吸引业界关注。2009年，谷歌开始 研发自动驾驶技术，此后更多科技企业入局，自动驾驶产业掀起热潮。之后，通 用汽车并购初创公司Cruise Automation,英伟达推出了自动驾驶计算平台 DrivePX2,谷歌的无人车项目扩展为子公司Waymo2023年，图森未来正式发 布基于英伟达DRIVE Orin SoC芯片设计开发的域控制器产品TDC,预计2023年 底开始量产交付。国内的自动驾驶从上世纪90年代开端，发展极为迅速，距离国际先进水平 非常接近。1992年，国防科技大学研制出国内第一款自动驾驶汽车CITAVT- I 型。2003年，一汽集团与国防科技大学联合研制了具备自动驾驶技术的红旗轿 车。2009年，国家自然科学基金委员会启动“视听觉信息的认知计算”重大研 究计划后，连续举办了八届“中国智能车未来挑战赛”，成为国内智能车发展里 程碑。2015年，国务院印发中国制造2025,将无人驾驶作为汽车产业未来 转型升级的重要方向之一，自动驾驶市场走热。2016年，工信部和警方合作起 草自动化驾驶道路测试标准化的规定，北汽、上汽、长安等车企相继公布自动驾 驶战略规划。2023年，北京发放首批无人化示范应用道路测试通知书，首部智 能网联汽车管理地方性法规正式实施。二、自动驾驶分级自动驾驶根据SAE （国际汽车工程学会）J3016文件提出的五级自动驾驶分 级方案进行分级。其中，0-2级驾驶员执行部分或全部的动态驾驶任务。第0级： 无自动驾驶，即便有主动安全系统的辅助，仍由驾驶员执行全部的动态驾驶任务。 第1级：驾驶辅助，在适用的设计范围下，自动驾驶系统可持续执行横向或纵向 的车辆运动控制的某一子任务（不可同时执行），由驾驶员执行其他的动态驾驶 任务。第2级：部分自动驾驶，在适用的设计范围下，自动驾驶系统可持续执行 横向或纵向的车辆运动控制任务，驾驶员负责执行OEDR任务并监督自动驾驶 系统。第3-5级是指自动驾驶系统执行全部的动态驾驶任务（使用状态中）。第3 级：有条件的自动驾驶，在适用的设计范围下，自动驾驶系统可以持续执行完整 的动态驾驶任务,用户需要在系统失效时接受系统的干预请求,及时做出响应。 第4级：高度自动驾驶，在适用的设计范围下，自动驾驶系统可以自动执行完整 的动态驾驶任务和动态驾驶任务支援，用户无需对系统请求做出回应。第5级: 完全自动驾驶，自动驾驶系统能在所有道路环境执行完整的动态驾驶任务和动态 驾驶任务支援，驾驶员无需介入。自动驾驶：指汽车至少在某些具有关键安全性的控制功能方面（如转向、油 门或制动）无需驾驶员直接操作即可自动完成控制动作。自动驾驶汽车一般使用 机载传感器、GPS和其他通信技术设备获得信息，针对安全状况进行决策规划, 在某种程度上恰当地实施控制。无人驾驶：驾驶员不介入的情况下汽车可以完成全自动驾驶的控制动作，指 向自动驾驶汽车技术发展的最终形态。智能驾驶：指搭载先进的智能系统和多种传感器设备（包括摄像头、雷达、 导航设备等），具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实 现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作。对应于SAE分级标准，无人驾驶专指L4、L5阶段，汽车能够在限定环境 乃至全部环境下完成全部的驾驶任务。自动驾驶则覆盖L1到L5整个阶段，在Lk L2阶段，汽车的自动驾驶系统只作为驾驶员的辅助，但能够持续地承担汽 车横向或纵向某一方面的自主控制，完成感知、认知、决策、控制、执行这一完 整过程，其他如预警提示、短暂干预的驾驶技术（ADAS）不能完成这一完整 的流程，不在自动驾驶技术范围之内。智能驾驶则包括自动驾驶，以及其他辅助 驾驶技术。他们能够在某一环节为驾驶员提供辅助甚至能够替代驾驶员，优化驾 车体验。三、自动驾驶技术支持基础层：通信、计算力、传感器、汽车工业。通信包括数据平台、云端、车 联网基础设施等。计算力包括GPU、FPGA等芯片、云计算设备等。传感器：视 觉传感器、雷达传感器、位姿传感器等。汽车工业：ECU、线控制动、转向、油 门以及其他汽车部件。技术层：算法框架、技术和通用应用。算法框架:TensorFlow、Caffee、Theano。 技术：汽车电子技术、深度学习、机器学习、车联网等。通用应用：计算机视觉、 语音识别、路径规划、自然语言处理等。应用层：解决方案和应用终端。解决方案：环境感知、路径规划、高精定位、 线控系统等。应用终端：自动无人驾驶。自动驾驶技术实现的拟人化思路：驾驶脑。这类似于人脑的运作，自动驾驶 汽车的传感器感知到的数据会每隔一段时间形成驾驶态势图簇，构成车辆的工作 记忆；长期记忆包含了驾驶地图以及各类驾驶先验知识；动机则是智能驾驶的 某个路径要求，可通过人机交互传达给车辆。通过短期记忆、长期记忆以及动 机相互作用，车辆形成了自主决策，传递控制指令给执行机构，完成整个自动驾 驶的过程。自动驾驶分流程实现，单车智能与网联智能并重。根据自动驾驶的拟人化实 现思路，流程可以分为感知一一认知一一决策一一控制一一执行五部分，其中传 感器发挥着类似于人体感官的感知作用，认知阶段则是依据感知信息完成处理 融合的过程,形成全局整体的理解，据此自动驾驶系统通过算法得出决策结果， 传递给控制系统生成执行指令，完成驾驶动作。在整个过程中，汽车能通过V2X 通信设备与其他主体互联，并能通过云平台、联网平台及时更新数据、系统和高 精地图。另一种实现路径：简化流程的端到端深度学习方案。前页描述的“感知一一 认知一一决策一一控制一一执行"五层流程模仿了人类由感官感知到动作完成的 驾驶流程，这样的研发路线更具操作性，输出结果可解释，但这样搭建的完整 的自动驾驶系统十分复杂，需要企业间的协作才能完成。不同于分阶段、分模块 的运作流程，端到端(end-to-end)的深度学习方案通过接受传感器的输入数据， 直接决定车的行为，简化了系统流程，降低了车载计算的需求。但是，端到端的 深度学习更具黑箱属性，运算过程不可解释，实现难度较大。三、自动驾驶产品现状自动驾驶公司大致可以分为两类。一类是主机厂，包括传统的车企以及所谓 的造车新势力。前者以燃油车为主，比如奔驰，宝马，通用等，后者主打新能源 汽车，比如特斯拉，以及国内的“蔚小理”。另外一类是方案供应商，包括汽车 行业传统的Tierl和一些高科技公司。前者主要为主机厂提供一体化的解决方案, 包括但不限于自动驾驶系统，比如博世，大陆，安波福等，后者与主机厂和Tierl 合作,提供自动驾驶系统中不同模块的解决方案，也有的直接与主机厂合作造车, 或者联合打造RoboTaxi的方案，这里典型的公司包括百度，Waymo, Mobileye 等。在这篇文章里，我会按照以上分类来介绍不同公司设计开发自动驾驶系统的 策略和近期的发展状况，尤其会重点介绍其系统在环境感知知方面的配置方案奔驰：2021年底，德国联邦汽车运输管理局(KBA)批准了奔驰的L3级自 动驾驶系统。这是L3级自动驾驶领域的一个重大突破。由于L3是限定场景的自 动驾驶，奔驰也给出了明确的应用场景定义：智能领航系统(DrivePilot)能够 在交通高峰或拥堵期间，在宽度适宜的德国高速路段，以最高60公里/小时的速 度启用L3级有条件自动驾驶模式。模式开启以后，驾驶员可以松手松脚，视线 也可以离开道路。奔驰允许驾驶员操作中控屏幕，使用车载办公室、浏览器或者 看视频。不过，在车内看书看报，玩手机目前还不被允许。奔驰的这个DrivePilot 与奥迪A8的TJP非常类似，但是限制条件更多，以保证驾驶员可以在车辆提示 后及时的接管，这也是目前L3级系统最大的挑战。通用Cruise： Cruise是通用汽车旗下的自动驾驶子公司。2017年，通用新 款的凯迪拉克CT6Q搭载了 SuperCruise系统，这也是第一个接近L3级别并在高 速上可以实现“松手”的系统。为什么说接近L3呢因为Super Cruise系统在启 动后会随时监控驾驶员的状态，如果视线离开前方道路的时间超过上限，车辆就 会发出警报提醒驾驶者接管车辆。而真正的L3系统只会在需要的时刻才会提示 驾驶员接管，也就说观察环境的任务属于车辆而不是驾驶员o在RoboTaxi方面， Cruise在2021年1月推出了名为“Origin”的无人驾驶汽车。这款汽车面向的 是L5级的应用，完全没有踏板和方向盘等传统控制装置,可提供全天候的服务。 从外形来看，Origin更像是公路上行驶的迷你地铁。本田：2021年3月，本田发布了 L3级别的量产车型Legend Hybrid EX。如 果不考虑奥迪A8的L3级系统（没有交付给终端用户使用），这可以算是世界第一 款量产的L3自动驾驶系统。但是，该车型先期只限量生产100辆，并目只是出 租给用户使用，租期只有3年。与奥迪和奔驰的TJP系统类似_egend支持在高 速公路，时速低于50 km/h,以及高精度地图覆盖的场景下开启系统在传感器方 面，Legend配备了 5个激光雷达、5个毫米波雷达、双目前视摄像头和12个超 声波雷达。其激光雷达数量较多，但是性能一般，据估计应该是来自法雷奥%的 16线激光雷达，最远探测距离150米。特斯拉：虽然一提起自动驾驶，很多人脑子里最先想到的就是特斯拉，但是 特斯拉最新推出的FSD其实也只是L2级别（或者说高级L2）的自动驾驶系统， 因为还是需要驾驶员随时准备好接管车辆。如果你只在L2级别的系统里横向对 比，那么特斯拉的方案还是很有竞争力的。这个系统只采用了视觉传感器，包括 了安装在车身不同位置，多种焦距和视野范围的摄像头。这些摄像头可以覆盖 360度的视野，并且有一定的几余性。蔚来：目前在已量产的车型上，蔚来的NIO Pilot,仍属于L2级别的自动 辅助驾驶系统。该系统共集成了 22个传感器，包含了 1个前视摄像头，4个环 视摄像头，1个前向毫米波雷达，4个侧向毫米波雷达12个超声波雷达。这是非 常标准的L2级感知系统的配置。2021年1月，蔚来发布了 ET7车型，并将Pilot 开级为NAD系统（NI0 Autonomous Driving） o NAD系统包含了 Pilot中的多项 L2级辅助驾驶功能，以及NOP领航辅助系统。NAD的自动驾驶功能可以支持特定 场景下脱手，在高精度地图覆盖的高速路上实现自动驾驶，但驾驶员还是要保持 注意力，随时准备接管车辆。目前NAD可以算是L2+级别的系统，但是充足的传 感器配置也为将来升级到L3提供了硬件上的支持。小鹏：小鹏汽车的自动驾驶系统叫做Xpilot,目前已经演进到了 3. 5版本。 在早期的2. 5版本中，传感器包含了传统的摄像头，毫米波雷达和超声波雷达。 3.0系统中增加了前视三目摄像头，侧视和后视摄像头，后置毫米波角雷达以及 高精度地图定位。3. 5系统中进一步增加了 2个前置激光雷达，水平视角达到 150° ,最远探测距离为150米。小鹏的NGP (Navigation Guided pilot),即 “自动导航辅助驾驶"，是Xpilot系统结合导航路实现的辅助驾驶功能。该功 能开启后车辆基本可以实现从点对点的自动导航辅助驾驶，这个过程中人依然是 驾驶的主体，但是很多驾驶动作可以由NGP完成。与蔚来的N0P/NAD和特斯拉 N0A/FSD都属于L2或者L2+级别的应用。L2与L2+的区别主要在于可不可以脱手 脱脚，但无论哪种情况驾驶员都需要保持注意力，随时准备接管车辆。Tierl供应商是指向汽车制造商提供零部件和系统的公司。从国际及国内与 自动驾驶相关的主要Tierl产品分布领域及场景化布局来看，博世、大陆具备了 Tierl中最全面产线及布局。国内的Tierl觉醒相对较慢，近几年也开始奋起直 追。与博世、大陆等不同，国内Tier 1更多是采取与主机厂深度合作或成立合 资公司的捆绑式合作方式，联合研发、落地自动驾驶等技术，助力主机厂拓展全 新的高端品牌。Momenta： Momenta是为车企提供智能化转型的供应商。作为一 家自动驾驶公司，Momenta类似特斯拉FSD技术路线，通过初级自动驾驶能力, 大量收集所反馈的真实驾驶数据，从辅助驾驶升级无人驾驶,实现渐进式的演进。 Minieye： Minieye专注L2,研发可量产高级辅助驾驶行车、泊车方案。对于城 市道路及高速场景，提供车辆和舱内感知的全域解决方案，包含L2+及其以下级 别的ADAS解决方案和驾驶员监测DMS、乘客检测OMS以及舱内交互等功能。宏 景智驾：宏景智驾成立于2018年，是一家全栈式自动驾驶解决方案服务商，具 备完全自主研发的车规级自动驾驶计算平台、全栈的软件算法和完整的系统集成 能力，可针对不同客户需求提供定制化的高性能智能驾驶解决方案，全周期赋能 L1-L4级别智能驾驶。目前主要在干线物流和ADAS领域实现落地。