自动驾驶概述.docx

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1、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

2、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

3、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

4、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、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

6、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

7、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

8、: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

9、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

10、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

11、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

12、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

13、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

14、：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

15、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

16、 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

17、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

18、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。