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  • 2020年中国无人驾驶行业概览(L4级别及以上).pdf
  • 无人驾驶技术简谈

    千次阅读 2021-03-12 19:00:46
    文章目录无人驾驶综述无人驾驶级别无人驾驶政策无人驾驶技术关键技术环境感知技术导航定位技术路径规划技术决策控制技术自动控制技术关键技术点ADAS(高级驾驶员辅助系统)激光雷达毫米波雷达超声波雷达高清地图摄像头...

    无人驾驶综述

    (cheyun.com)

    自动驾驶芯片,三足鼎立:英特尔+Mobileye、英伟达、高通+NXP。

    无人驾驶技术是高精度激光雷达、图像识别、交通标识识别、3D高精度地图、人工智能、深度学习、云计算等技术的结合。

    无人驾驶级别

    无人驾驶级别由国际自动机工程师学会(SAE interantional)制定,已获全球广泛接受。

    级别简述描述
    L0无自动化由驾驶员全权操作汽车,可以得到警告和保护系统的辅助。
    L1驾驶支援根据驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作
    L2部分的自动化根据驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作。先进的驾驶员辅助系统,可以在特定环境下控制方向盘和刹车,但算不上无人驾驶
    L3有条件的自动化由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作,驾驶员根据系统请求提供适当的应答。确实可以驾驶汽车,但只能在有限的情况下发挥作用,需要有司机随时接过汽车的控制权。
    L4高度的自动化由自动驾驶系统完成所有的驾驶操作,驾驶员根据系统请求不一定提供应答,限定道路和环境条件。在实践中,它可以完成人类司机能够完成的多数任务,但只能在有限的地理区域有效-即地图绘制完善的区域。
    L5完全的自动化由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员在可能的情况下接管。不限定道路和环境条件。系统是成熟的无人驾驶系统,可以自动开到任何地方,驾驶技术堪比经验丰富的老司机。

    目前自动驾驶的级别是由厂商自己设定的,还没有第三方机构对其进行评估。

    无人驾驶政策

    联合国:2016年3月生效的法案中,联合国对《维也纳道路交通公约》进行了修改,不再要求驾驶员时刻掌握车辆控制权,而是只要自动驾驶技术具备“可以被驾驶员权限覆盖或接管”的特性即可。

    国内:2015年国务院印发了中国制造2025,将智能网联汽车列为,未来十年国家智能制造的重点领域,明确指出到2025年的要掌握自动驾驶总体的技术以及各项相关技术,同年中国智能网联汽车标准体系建设方案出台,2016年10月底,中国智能网联汽车技术方案发布路线图,以引导汽车制造商的研发,以及支持未来政策的制定,2018年3月1日上海市政府发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法(试行)》,明确了道路测试推进管理机构申请条件,审核流程,事故责任认定,以及处理相关违规操作责任等内容,上汽和蔚来,获得了首批自动驾驶汽车路路侧号牌的一个资格。

    无人驾驶技术

    从技术角度来说,自动驾驶可分为感知、决策、控制三个部分。

    “传感器+高精度地图+云计算”目前被业内认定为最靠谱的自动驾驶方案。传感器是自动驾驶的眼睛,用来观察驾驶时环境的变化;高精度地图为汽车提供全局视野,尤其擅长预告检测范围外的道路情况;云计算保证传感器数据更新上传,让高精度地图始终处于最新版本并下发车辆,云更收集和分析路采数据,以及训练更新决策模型的主要环节。

    传感器的配置趋同化:前视多目摄像头,77GHz长距/短距雷达、环视摄像头、十个以上的超声波雷达、几个低线束激光雷达。

    感知层面,由于ADAS的大量部署和长时间的技术开发,技术相当成熟。

    控制是传统车厂和Tier1非常擅长的领域,做了多年,积累大量经验。

    自动驾驶的竞争主要聚焦在决策环节。区别ADAS和自动驾驶系统主要看系统是否有决策部分。决策的两个要求:快、准;快主要靠强悍的计算硬件和高速高带宽的数据总线,准主要靠算法和大量数据。

    无人驾驶架构

    vehicle_platform -> hardware platform > operating system->

    • sensing

      GPS/IMU

      Camera

      Lidar/Radar

    • Perception

      Localization

      Navigation

      Environment_Recognition

    • Decition

      Prediction

      Planning

      Decision

    • Control

      speed

      Steer

      Brake

    在这里插入图片描述

    关键技术

    环境感知技术

    环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿和周围环境感知两部分。

    自身位姿信息包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量较为方便,主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

    周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主,被动型测距传感器为辅,采用信息融合的方法实现。

    激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下执行任务的需要,并且处理数据量小、实时性好,同时做路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算,无需知道障碍物的具体信息。视觉在恶劣环境中感知存在问题,但是目标识别、道路跟踪、地图创建等方面不可替代,在野外环境的植物分类、水域和泥泞检测等方面也必不可少。

    每一个传感器都是为了弥补其他传感器不足而设置的。激光雷达无法感知玻璃、雷达主要感知金属、摄像头容易被图像欺骗。

    功能摄像头激光雷达毫米波雷达
    车道线检测x
    路沿检测x
    障碍物相对位置、距离检测
    障碍物运动状态判断
    障碍物识别、跟踪
    障碍物分类xx
    红绿灯、交通标志识别xx
    Slam地图创建及定位x
    导航定位技术

    导航可分为自主导航和网络导航两种。

    自主导航:本地存储地理空间位置,所有计算均在终端完成;优点:任何情况均可实现定位;缺点:计算资源有限,计算能力差,有时不能提供准确、实时的导航服务。自主导航技术分类:

    • 相对定位:通过里程计、陀螺仪等内部传感器,测量当前位置与初始位置的位移来判断当前位置;
    • 绝对定位GPS:主要采用导航信标,主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。
    • 组合定位:GPS+地图匹配、GPS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。

    网络导航:随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动端通过移动通信网络与直接连接于Internet的web GIS服务器相连,在服务器执行地图存储和复杂计算。优点:不受本地客户端存储限制、计算能力强;能够存储任意精细地图,且地图始终是最新的。

    路径规划技术

    可分为全局路径规划和局部路径规划两种。

    全局路径规划:针对已知地图及周围环境,利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界,确定可行和最优路径,它把优化和反馈机制做的很好。

    局部规划:全局路径规划生成的可行驶区域内,依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方所要行驶的轨迹,适用于环境未知的情况。

    路径规划算法包括可试图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树法、粒子群算法等,常见的车辆路径规划算法:

    • Dijkstra算法
    • Lee算法
    • Floyd算法
    • 启发式搜索算法——A*算法
    • 双向搜索算法
    • 蚁群算法
    决策控制技术

    决策技术主要包括专家控制、隐式马尔科夫模型、模糊逻辑和模糊推理、强化学习、神经网络、贝叶斯网络等技术。

    决策控制系统分为反应式、反射式和综合式三种方案。

    反应式控制是一个反馈控制的过程、根据车辆当前位姿与期望路径的偏差,不断地调节方向盘转角和车速,直到达到目的地。
    在这里插入图片描述

    面向量产的自动驾驶汽车必须对车辆的传统执行机构进行电子化改造,升级为具有外部控制协议接口的执行部件系统,主要包括线控油门、线控转向、线控制动三个部分。

    自动控制技术

    自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。

    转向控制:对转向电机的控制,根据控制目标的不同,分为角度闭环控制和力矩闭环控制。

    驱动控制:车辆加速、匀速、减速的控制。

    制动控制:正常制动控制、紧急制动控制。

    关键技术点

    传感器优点缺点主要供应商
    超声波雷达成本低、数据处理迅速监测距离短、传输衰减能量较大壁垒不高、厂家众多
    激光雷达精度高、不依赖光线0-200米测量范围检测距离短、传输衰减能量较大Quanneryg、Velodyne、IBEO
    毫米波雷达适应雨、雾、烟层天气,0-200米测量范围、可以测距和测速视野角度小、侧向精度低、分辨率低大陆、博世、海拉ZF、电装
    摄像头成本低、获取信息全面光线影响较大松下、SONY
    夜视系统环境适应性好、功耗低成本较高奥托立夫、博世
    ADAS(高级驾驶员辅助系统)

    利用安装于车上的各式各样的传感器,第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨别、侦测与追踪等技术上的处理,能够让驾驶者在最快的时间内察觉可能发生的危险,以提高安全性的主动安全技术。

    ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或者其他用于监测汽车状态的变量。

    ADAS是由多达9个甚至更多功能的系统组成,包括盲点侦测系统、支持型停车辅助系统、后方碰撞警示系统、偏离车道警示系统、缓解撞击刹车系统、适路性车灯系统、夜视系统、主动车距控制巡航系统、碰撞预防系统、停车辅助系统。

    车道偏离报警: 摄像机

    自适应巡航控制ACC:雷达

    交通标志识别TSR:摄像机

    夜视NV:IR或者热成像摄像机

    自适应远光控制AHBC:摄像机

    行人/障碍物/车辆探测(PD):摄像机、雷达、IR(红外线摄像头)

    驾驶员困倦报警:车内IR摄像机

    每套系统主要包括三个程序:

    • 信息收集:不同的系统使用不同类型的感测器收集车辆状态信息,并将不断变化的机械运动变成电压参数(电压、电阻、电流)
    • ECU:将感测器收集到的信息进行分析处理,再向控制的装置输出控制讯号;
    • 执行器:动作执行单元

    目前的ADAS的系统都是基于规则的专家系统。优点是精确分析,但是场景复杂多变的时候,规则覆盖就有限。并且添加新的规则,就必须撤销或者重写旧的规则,使系统特别脆弱,且各系统之间的规则组合可能存在矛盾,这会使得ADAS向自动驾驶过度之路变的艰难。

    自动决策技术路线的一个重大趋势,就是从相关推理到因果推理。

    因果推理范例——贝叶斯网络:

    贝叶斯网络是一个概率推理系统,贝叶斯网络在数据处理方面,针对事件发生的概
    率以及事件可信度分析上具有良好的分类效果。它具有两个决定性的优势:模块化和透明性。可
    以把深度学习的系统作为一个子模块融入到其中,专家系统可以是另一个子模块,也融入其中,
    这意味着我们有了多重的冗余路径选择,这种冗余构成了贝叶斯网络的子节点,将有效强化输出
    结果的可靠性,避免一些低级错误的发生。

    因果推理范例——基于RL的决策系统:

    它把一个决策问题看作是一个决策系统跟它所处环境的一个博弈,这个系统需要连续做决
    策,就像开车一样。优化的是长期总的收益,而不是眼前收益。

    激光雷达

    激光雷达是传感器组合中的一个必要元件,对于自动驾驶是核心技术。

    激光雷达能很好地在低光和强光下工作,与摄像头不同,并且比雷达或超声波能够提供更详细的
    数据。激光雷达最擅长的部分是障碍探测与障碍追踪,被认为是最精准的自主感知手段,其有效
    感知范围超过 120 米,而精度可以达到厘米级。但限于之前价格高昂,无法部署在量产车上,但
    前景无疑是乐观的。
    即使是激光雷达也并非没有缺陷,对于环境颜色信息的区分,激光雷达不够直接、快捷,而这方
    面正是摄像头的强项。例如,它不能区分红绿交通信号之间的区别。毫米波雷达可以快速获得速
    度信息,并且在雾天衰减率低,穿透性好,这点与激光雷达相比,是其优势。

    不同激光雷达的构造存在差别,不过大致由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。

    谷歌、百度、Uber 在内的全自动驾驶汽车未来还会承担街景车角色,利用车顶激光雷达绘制高精
    度地图,所以他们使用的是车顶的“大花盆”。

    和测绘专用的笨重“大花盆”相比,小型激光雷达和汽车更配。激光雷达做成小体积直接嵌入车身,这就意味着要将机械旋转部件做到最小甚至抛弃。因此车用激光雷达没有选用大体积旋转结构,而是在制作工艺上,将旋转部件做到了产品内部。嵌入式安装方式导致的监测范围遮挡,可以用多点布局的方式覆盖整车 360°视角。例如 Ibeo 的激光雷达产品LUX,改为固定激光光源,通过内部玻璃片旋转的方式改变激光光束方向,实现多角度检测的需要。Quanergy 旗下产品 S3 是一款全固态产品,使用了相位矩阵这种新技术,内部不存在任何旋转部件。

    毫米波雷达

    毫米波雷达具有很强穿透性,即使在恶劣天气情况下(如雨、雪、雾等天气)也不会影响高精定
    位层的生成。同时毫米波雷达探测距离较远(长距离雷达 0-250m),能更早地发现车辆前方定位
    特征的变化,而摄像头则能够抓取路上的标识,通过与高精度地图进行比对,就能得到非常精准
    的定位。

    超声波雷达

    已经普及的倒车雷达就是一种超声波雷达。用于测距优势在于其方便迅速, 计算简单, 易于做到实
    时控制, 是一种非接触检测技术, 并且在测量精度方面能达到工业实用的要求。缺点是受天气情况
    影响比较大。
    超声波探头可以分为两大类:一类是用电气方式产生超声波,一类是用机械方式产生超声波.目前较
    为常用的是压电式超声波发生器.其有两个压电晶片和一个共振板.当它的两极外加脉冲信号,其频
    率等于压电晶片的固有振荡频率时,压电晶片将会发生共振,并带动共振板振动,便产生超声波.反之,
    如果两电极间未外加电压,当共振板接收到超声波时,将压迫压电晶片作振动,将机械能转换为电信
    号,这时它就成为超声波探头了.
    倒车雷达测距,是通过倒车雷达探头在某一时刻发出超声波信号,遇到被测物体后反射回来,被
    倒车雷达接收到。只要计算出超声波信号从发射到接收到回波信号的时间,知道在介质中的传播
    速度,就可以计算出距被测物体的距离。探测距离一般在 2 米内,价格便宜。前后各 4 枚超声波
    雷达(探测距离 2 米)+侧面 4 枚超声波雷达(探测距离 5 米)可以实现自动泊车的功能。
    超声波雷达,6 米应该算是探测的极限距离了,效果当然是不如毫米波的。

    高清地图

    脱离高清地图谈无人驾驶就是耍流氓。

    高清地图不是普通地图,主要服务对象是无人驾驶车,或者说是机器驾驶员。
    高清地图最显著的特点是其表征路面特征的精准性。传统电子地图只需要做到米级精度即可实现
    GPS 导航,但高清地图需要达到厘米级精度才能保证无人车行驶安全。高清地图比传统电子地图
    有更高的实时性。由于路网每天都有变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等。
    这些变化需要及时反映在高清地图上以确保无人车行驶安全。实时高清地图有很高的难度,但随
    着越来越多载有多种传感器的无人车行驶在路网中,一旦有一辆或几辆无人车发现了路网的变
    化,通过与云端通信,就可以把路网更新信息告诉其他无人车,使其他无人车更加聪明和安全。
    它远远超出了逐向导航(turn-by-turn directions)的范畴。一些企业不断升级地图数据,增加车道
    标志线、路标、交通信号、洞坑信息,甚至包括路缘的高度,精准度达到厘米等级。有了这样的
    地图,汽车就可以进入一个更精准的世界,车上的传感器也会更强大。

    分层信息
    基础信息层车道坡度、倾斜角、航向
    车道个数、方向、宽度
    车道线位置、类型
    道路信息层车道可通行高度
    红绿灯、人行道
    限速等标志牌、隔离带等信息
    环境信息层周围建筑物信息
    其他信息层天气信息
    施工信息
    拥堵、意外事故等信息

    许多企业都在开发下一代地图,竞争越来越激烈。谷歌、Uber、福特及其它企业都在研发,想用
    无人驾驶汽车的传感器收集高清地图数据。Here 是一家地图企业,提供高清地图,曾经是诺基亚
    的分公司。Mobileye 自我定位为一家以 AI、图像识别技术为基础提供自动驾驶所需高精度地图的
    技术供应商。福特旗下的 Civil Map 也在研究高清地图。百度高精地图研发工作由百度地图部门于
    2013 年底启动。2016 年 10 月 15 日,高德宣布高精度地图免费。
    以前,高清地图的绘制大多通过各公司自己的车队。目前的趋势是通过众包的方式,通过所有预
    装了图像处理设备和软件的汽车,将把自己的精确位置和道路图像发送到服务器。

    摄像头

    包括单目,双目,环视摄像头。
    单目摄像头,系统结构相对简单,安装方便,且成本较低,缺点在于必须不断更新和维护一个庞
    大的数据库,才能保证系统达到较高的识别率,这需要付出较多的时间和金钱。
    CMOS sensor 方面,目前已经有 4Mp 像素密度的车规级产品。

    AUTOSAR

    一辆高档的汽车其内部的代码量差已经超过了 1kw 行,超过上百个 ECU。日益增加的功能需求与
    软件复杂度之间似乎有一个不可逾越的横沟。Autosar(AUTomotive Open System ARchitecture)就
    是汽车开放式系统架构。这是一个由整车厂,零配件供应商,以及软件、电子、半导体公司合起
    来成立的一个组织。自从 2003 年以来,就致力于为汽车电子行业提供一个开放的、标准的软件架
    构。现如今由硬件与部件驱动的开发流程正在被由功能与需求的开发方式所取代。作为一个工程
    师,不仅优化一个单一组件,而且要在系统级别上优化软件!可是不同的供应商来说,软件架构
    往往是不相同的,所以就需要一个可以交换的、升级的标准系统。可是单单以一个公司而言,这
    是不可能完成的。所以一群整车厂、供应商等等公司就打算成立一个组织来设计整个标准的软件
    架构,其核心思想就是软件组件的重复利用,力求在整体上降低整车软件的复杂度。Autosar 成员
    包括四类:Core Partners(核心成员),Premium Partners(高级成员),Development Partners
    (开发成员),Associate Partners(一般成员)。核心成员有 9 个,分别为:博世,大陆,大众,
    丰田,通用,PSA,福特,宝马,奔驰。最重要的目标就是基本系统功能与函数接口的标准化!
    这使得开发合作伙伴可以在车载网络里直接进行数据的整合、交换、传输功能!使得整车 E/E 架
    构由传统的基于 ECU 的开发(ECU-based)转变为基于功能的开发(function-based)。据飞思卡
    尔统计,在 2016 年全球以 Autosar 架构的 ECU 总数将超过 2.5 亿个,其中每 4 个 ECU 中就有一个
    ECU 是采用 Autosar 架构的。
    在这里插入图片描述

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    其他

    其他自动车涉及的技术还有如下若干,如:
     GPS 技术定位
     后轮位置超声传感器
     车内设备(高度计、陀螺仪和视距仪)
     传感器数据的协同整合
     对交通标志和信号的解析
     路径规划(**)
     适应实际道路行为
     激光测距仪

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  • 无人驾驶的不同级别定义。 一、什么是无人驾驶 首先说一下无人驾驶的概念,无人驾驶技术就是车辆以自动的方式持续地执行部分或全部动态驾驶任务。“通过多种车载传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性...

    通过此文的阅读您将了解:
    无人驾驶的基本概念;
    无人驾驶的分级标准;
    无人驾驶的不同级别定义。

    一、什么是无人驾驶

    首先说一下无人驾驶的概念,无人驾驶技术就是车辆以自动的方式持续地执行部分或全部动态驾驶任务。“通过多种车载传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等)来识别车辆所处的周边环境和状态,并根据所获得的环境信息(如道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等)自主做出分析和判断,从而自主地控制车辆运动,最终实现无人驾驶”。

    二、无人驾驶分级依据

    目前国际上对于无人驾驶的登记分类有两个标准,一个是美国高速公路安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA)制定,将无人驾驶划分为5级(L0-L4);另一个是国际汽车工程师协会(Society of Automotive Engineer,SAE)制定,将无人驾驶定义为6级(L0-L5)。主流采用SAE的划分等级划分标准SAE J3016
    2020年4月10日,工业和信息化部科技司发布推荐性国家标准《汽车驾驶自动化分级》,拟于2021年1月1日实施,该标准是我国智能网联汽车标准体系的基础类标准之一,将为我国后续自动驾驶相关法律、法规、强制性标准的出台提供支撑其中包括了对驾驶自动化的定义、驾驶自动化分级原则、驾驶自动化等级划分要素、驾驶自动化各等级定义、驾驶自动化等级划分流程及判定方法、驾驶自动化各等级技术要求等。《汽车驾驶自动化分级》在制定过程中,参考了SAE3016的0-5级的分级框架,二者对每个具体的驾驶自动化功能分级结果基本一致,仅有少部分依照国情进行调整。
    两者的不同点则有三个:其一,SAE标准下将AEB等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在0级,称为无驾驶自动化,中国版标准则叫做应急辅助,驾驶员能够掌握驾驶权,系统可感知环境,并提供报警、辅助或短暂介入驾驶,作为一个安全的基础分支,和非驾驶自动化功能分开,更加便于理解;其二,中国版标准针对0-2级自动驾驶,规定的是“目标和事件探测与响应”由驾驶员及系统协作完成,而在SAE标准下,L0级至L2级自动驾驶汽车的OEDR(目标和事件检测,以及决策任务)全部由人类驾驶员完成;其三,中国版标准在3级中明确增加对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的要求,明确最低安全要求,减少实际应用的安全风险。

    三、无人驾驶分哪几级

    下面本文将分别列出SAE J3016及国家汽车驾驶自动化分级标准对L0-L6的级别划分进行说明,后期将对两者的区别联系进行分析。

    SAE J3016 L0-L6级别划分:

    L0(有人驾驶):
    该级别完全由人进行驾驶,无自动驾驶。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。
    L1(驾驶者辅助):
    该级别汽车控制了一些车辆功能,汽车具有一个或多个特殊自动控制功能,例如电子稳定性控制(ESC)、自动紧急制动(AEB)等,车辆通过控制制动帮助驾驶员重新掌控车辆或是更快速的停车,此项的大部分功能都是单独一个ECU来开发。大多数现代车都在这个级别中,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(巡航控制)。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),符合 1 级标准。
    现有车辆主要功能体现:
    自适应巡航控制系统 Adaptive Cruise Control (ACC)
    自动紧急制动 Automatic Emergency Braking (AEB)
    L2(部分自动化):
    该级别汽车具有将至少两个原始控制功能融合在一起实现的系统,即涉及到至少两个主要功能的自动化,ADAS(高级驾驶员辅助系统)。系统需要进行融合,需要两个ECU进行配合,系统之间进行高度耦合。例如,一些高端车辆提供的主动巡航控制和车道保持共同工作,车辆能够控制转向以及加速或减速,完全不需要驾驶员对这些功能进行控制,但驾驶员需要一直对系统进行监视并准备在紧急情况时接管系统。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。
    比较特别的是L2.5,它表示比L2稍微高级但和L3依然有质的差距,代表技术为特斯拉的Autopilot2.0,Autopilot 2.0 核心内容由主动巡航控制(TACC)、辅助转向(Autosteer)、自动变道构成,可同时与车道辅助、防撞辅助、车速辅助等功能搭配使用。 其中,主动巡航控制可以自动对车辆进行纵向控制,简单来说就是开启后系统接管了刹车,但驾驶员仍然需要手动控制方向盘。辅助转向提供的自动横向控制,取代了手动控制方向盘的操作。
    L3(条件自动化):
    该级别车辆可以在某些条件下进行自动驾驶,汽车能够在某个特定的驾驶交通环境下让驾驶员完全不用控制汽车,而且可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式,驾驶员无需一直对系统进行监视,但如果有需要的话,驾驶员可以接管汽车控制。3级的自动驾驶汽车还是需要有驾驶员的,可称之为“半自动驾驶”。
    从技术角度来看,从 2 级到 3 级实现了重大飞跃,但从驾驶人员的角度来看,差别虽不是微不足道,却也算不上明显。3 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操控。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。
    L4(高度自动化):
    该级别车辆可以始终处于自己完全控制的状态,即使没有驾驶员也能操作。不过是在限定区域或限定环境下(如固定园区、封闭、半封闭高速公路等环境)。L4和L3最主要的区别在于是否仍然需要人类干预,L4的无人车能够在紧急情况下自行解决问题,而L3的无人车在此情况下则需要人类驾驶员的介入。3 级和 4 级自动化之间的关键区别在于,如果发生意外或系统失效,4 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超控。4 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,4 级无人驾驶汽车只能在限定区域行驶(通常是在城市路况,最高平均速度达 30 英里/小时)。这被称之为地理围栏(geofencing)。
    L5(完全自动化):
    该级别是真正意义上的可以在每个驾驶场景中(不局限与特定场景)完全自主驾驶系统。
    目前大多数无人驾驶公司处于L2-L4阶段,即能够在特定的限制区域测试,并且需要车上安全员随时进行介入。5 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”。5 级自动驾驶汽车甚至都不会有方向盘或加速/制动踏板。他们将不受地理围栏限制,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。
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    以下为《汽车驾驶自动化分级》具体标准:

    0 级驾驶自动化(应急辅助):
    驾驶自动化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的能力。
    需要指出的是,0级驾驶自动化不是无驾驶自动化,0级驾驶自动化可感知环境,并提供报警、辅助或短暂介入以辅助驾驶员(如车道偏离预警、前碰撞预警、自动紧急制动等应急辅助功能)。
    此外,不具备目标和事件探测与响应的能力的功能(如:定速巡航、电子稳定性控制等)不在驾驶自动化考虑的范围内。
    1 级驾驶自动化(部分驾驶辅助):
    驾驶自动化系统在其设计运行条件内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的能力。对于1级驾驶自动化,驾驶员和驾驶自动化系统共同执行动态驾驶任务,并监管驾驶自动化系统的行为和执行适当的响应或操作。
    2 级驾驶自动化(组合驾驶辅助):
    驾驶自动化系统在其设计运行条件内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的能力。与1级类似的是,对于2级驾驶自动化,驾驶员和驾驶自动化系统也是共同执行动态驾驶任务,并监管驾驶自动化系统的行为和执行适当的响应或操作。
    3 级驾驶自动化(有条件自动驾驶):
    驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务。
    对于 3 级驾驶自动化,动态驾驶任务接管用户以适当的方式执行动态驾驶任务接管。
    4 级驾驶自动化(高度自动驾驶):
    驾驶自动化系统在其设计运行条件内持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。
    对于 4 级驾驶自动化,系统发出接管请求时,若乘客无响应,系统具备自动达到最小风险状态的能力。
    5 级驾驶自动化(完全自动驾驶):
    驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。对于5级驾驶自动化,系统发出接管请求时,乘客无需进行响应,系统具备自动达到最小风险状态的能力。此外,5级驾驶自动化在车辆可行驶环境下没有设计运行条件的限制(商业和法规因素等限制除外)。
    在这里插入图片描述

    总体而言,中国和SAE标准在思路上一致,例如3级/L3级及以上都由人类接管转为自动驾驶系统执行。但在0级-2级(L0-L2级)上,SAE J3016标准要求完全由人类司机进行操作;而中国标准则定义为由自动驾驶系统和人类共同操作。

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  • 无人驾驶之分级标准

    千次阅读 2020-06-01 10:25:20
    无人驾驶技术已经不再是遥不可及的的“未来技术”,无人驾驶在未来的5-10年必将掀起一场新的技术和市场革命。 什么是无人驾驶 用一句话来概括无人驾驶技术,就是“通过多种车载传感器(如摄像头、激光雷达、毫米...

    无人驾驶技术已经不再是遥不可及的的“未来技术”,无人驾驶在未来的5-10年必将掀起一场新的技术和市场革命。

     

    什么是无人驾驶

    用一句话来概括无人驾驶技术,就是“通过多种车载传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等)来识别车辆所处的周边环境和状态,并根据所获得的环境信息(如道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等)自主做出分析和判断,从而自主地控制车辆运动,最终实现无人驾驶”。

     

    无人驾驶分级标准

    工业界目前有两套标准,一套美国交通部下属的国家高速公路安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA)制定,另一套是国际汽车工程师协会(Society of Automotive Engineer,SAE)制定。当前大家主流的采用SAE的划分方法。SAE关于汽车自动化等级划分的标准为SAEJ3016。

     

    无人驾驶级别.jpg

     

    L0(有人驾驶):该级别完全由人进行驾驶。

    L1(驾驶者辅助):该级别汽车控制了一些车辆功能,如动态稳定控制系统。大多数现代车都在这个级别中。

    L2(部分自动化):该级别涉及到至少两个主要功能的自动化。例如,一些高端车辆提供的主动巡航控制和车道保持共同工作,这些我们可以将其分为2级。

    L3(条件自动化):该级别车辆可以在某些条件下进行自动驾驶,但如果有需要的话,驾驶员可以接管汽车控制。3级的自动驾驶汽车还是需要有驾驶员的。

    L4(高度自动化):该级别车辆可以始终处于自己完全控制的状态,即使没有驾驶员也能操作。不过是在限定区域或限定环境下(如固定园区、封闭、半封闭高速公路等环境)。L4和L3最主要的区别在于是否仍然需要人类干预,L4的无人车能够在紧急情况下自行解决问题,而L3的无人车在此情况下则需要人类驾驶员的介入。

    L5(完全自动化):该级别是真正意义上的可以在每个驾驶场景中(不局限与特定场景)完全自主驾驶系统。

     

    目前大多数无人驾驶公司处于L2-L4阶段,即能够在特定的限制区域测试,并且需要车上安全员随时进行介入。

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  • 无人驾驶技术--五个等级

    万次阅读 2019-07-10 13:47:31
    美国高速公路交通安全委员会(NHTSA)将无人驾驶技术分成了五个等级: L0:驾驶者拥有百分之百的控制权,车辆没有任何安全系统辅助设备,目前绝大部分车辆属此层级; L1:车辆拥有单个或多个独立功能电子控制系统,如...

    美国高速公路交通安全委员会(NHTSA)将无人驾驶技术分成了五个等级:

    L0:驾驶者拥有百分之百的控制权,车辆没有任何安全系统辅助设备,目前绝大部分车辆属此层级;

    L1:车辆拥有单个或多个独立功能电子控制系统,如自动紧急刹车系统,未来新车多属于此层级;

    L2:至少有两项控制能自动化,如结合主动车距控制巡航系统与车道维持系统;

    L3:车辆具有自动闪避障碍、自我导引、主动控制等功能,但驾驶者仍拥有操控权;

    L4:车辆全自动驾驶,使用者仅须给定相关信息,例如目的地、路径等,车辆无法任意改为手动驾驶。

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