自動駕駛汽車的技術(shù)發(fā)展淺析

◆文/遼寧 馬立強

近幾年，汽車新技術(shù)層出不窮，以新能源和自動駕駛技術(shù)尤為突出，新能源汽車在走進千家萬戶的時候，自動駕駛技術(shù)在生活中也會越來越普及，自動駕駛汽車是一種通過電腦系統(tǒng)實現(xiàn)無人駕駛的汽車。又稱電駕汽車或輪式移動機械人。其融和個性需求，給人全新的體驗，具有安全、舒適、便利等特點。與人工駕駛汽車的不同之處在于，自動駕駛可以通過電來實現(xiàn)對汽車的控制，就目前來看，自動駛更滿足現(xiàn)代人的追求，在近幾年呈現(xiàn)出實用化的趨勢。在2020年。自動駕駛汽車將全面就進入市場，在2025年前后，我國新生產(chǎn)汽車中配備有半自動駕駛技術(shù)的汽車占有率將達到30%，到2030年完全自動駕駛車輛的占有率將接近10%。隨著新一代科技革命的推進,全球各大整車企業(yè)、汽車零部件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、制造企業(yè)以及研究企業(yè)、高校都正在全力研發(fā)自動駕駛汽車技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)產(chǎn)品,測試技術(shù)和測試裝備,各國政府也在加快自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)布局,推進道路測試規(guī)范建設(shè)、標準測試體系建設(shè)、測試場地建沒等。其中最根本問題的是自動駕駛汽車技術(shù)中的可靠性、安全性、穩(wěn)定性、智能性是所有相關(guān)產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展的根基。本文主要介紹自動駕駛汽車前沿技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,主要分七個部分,分別就自動駕駛汽車技術(shù)概論、自動駕駛汽車技術(shù)的投入與發(fā)展情況、自動駕駛汽車的特點與功能、自動駕駛汽車的基本組成、自動駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)、自動駕駛汽車的人工智能技術(shù)、當(dāng)前自動駕駛的技術(shù)情況和存在問題等進行論述。

一、自動駕駛汽車技術(shù)概論

自動駕駛汽車在上個世紀已有數(shù)十年的發(fā)展歷史，自動駕駛行業(yè)在當(dāng)時還是受到了廣泛的關(guān)注。經(jīng)過研制開發(fā)，自動駕駛汽車在后續(xù)多年推廣，1999年，英國卡基梅大學(xué)制做的無人駛汽車 Lacuna-v完成了第一次無人駕駛試驗，許多為無人駕駛汽車開放路實驗的法規(guī)也相繼出臺。2009年，自動駕駛汽車的圖片首次曝光，自動駕駛汽車共有6個段別，0級是完全由駕駛員進行駕駛作；1級是指特定情況下汽車輔助駕駛完成某些駕駛?cè)蝿?wù)；到了2級是自動駕駛能完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，但駕駛省要時刻監(jiān)視圍環(huán)境的變化，到危險情況隨時接管，這是目前大多自動駛汽車都已做到的自動駕駛技術(shù)；3級是駕駛員幾乎不用接管，汽車可以智能的完成任務(wù)；4和5級是自動技術(shù)，汽車已經(jīng)完會不用駕駛員的控制。區(qū)別在于4級只有在高速公路等特定條件下才可完全獨立，5級則在任何條件下無人操作。自動駕駛的應(yīng)用是備受關(guān)注的熱點，當(dāng)下自動駕駛汽車技術(shù)發(fā)展的是十分快速的。人工智演算法的優(yōu)化，自動駕駛汽車技術(shù)越來越趨向商業(yè)化、實用化。

國內(nèi)早期在自動駕駛領(lǐng)域開始探索的主要是百度、華為等一些互聯(lián)巨頭，這些企業(yè)都有足夠強的技術(shù)實力和熱情，其中，技術(shù)水準發(fā)展最好的還是百度。百度早在3年前就逐漸啟動開發(fā)專案，直到2017年4月，百度宣布了一個計劃，要建立一套完整的自動駕駛系統(tǒng)。國外在自動駕駛方面領(lǐng)先的有美國的特斯拉和谷歌，特斯拉的電動汽車被一致認定為屬于自動駛3級范略，即在有條件情況下的自動化，在一定的環(huán)境中有自動駕駛的能力，退到緊急情況時還要進行管理的有人模式。

二、自動駕駛汽車技術(shù)的投入與發(fā)展情況

近三年全球自動駕駛技術(shù)總投資達到80億美元，其中商業(yè)巨頭和汽車廠商，都是自動駕駛方面的大財團。自動駕駛汽車的交易涉及汽車系統(tǒng)的各個方面，自動駕駛汽車技術(shù)已上升為國家戰(zhàn)略。2018年開始正式發(fā)放了全國首批網(wǎng)聯(lián)汽車開放道路測試號牌，意味自動駛汽車可在上中國合法上路，我國無人駕駛行業(yè)，又邁出一大步。同時，日本、新加坡等國家相繼批準自動駕駛技術(shù)的相關(guān)企業(yè)在條件可行條件下進人道路實驗。

自動駕駛自動駕駛汽車技術(shù)是可實現(xiàn)更安全高效駕駛的單車基礎(chǔ)技術(shù)，使車輛具備駕駛?cè)说难勰X手等功能,提高車輛自主識別規(guī)劃控制能力。所以,自動駕駛汽車技術(shù)是逐步從傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中解放駕駛?cè)耍_始以智能化汽車為主體，構(gòu)建新型智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)。目前就行業(yè)內(nèi)自動駕駛汽車的智能化技術(shù)路徑主要有兩個,其區(qū)別主要在感知技術(shù)路線。一類是輔以毫米波雷達等的多傳感器融合方案,以傳統(tǒng)廉價的攝像機為主導(dǎo),以特斯拉、福特、沃爾沃等傳統(tǒng)整車企業(yè)為代表；另一類是依賴于高精度地圖并輔以攝像機、毫米波雷達、超聲波傳感器等的技術(shù)方案,以性優(yōu)價高的三十二線或六十四線鐳射雷達為主導(dǎo),主要以谷歌、百度等企業(yè)為代表?，F(xiàn)有的智能駕駛系統(tǒng)大都以鐳射雷達作為主傳感器,但其成本居高不下,因此得益人工智能技術(shù)發(fā)展的成本較低，自動駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)以攝像機為主傳感器的技術(shù)方案成為新的研究熱點，從自動駕駛汽車的功能層角度可分為感知層、決策層、控制層。其中的人機交互技術(shù)、感知融合技術(shù)、智能輔助技術(shù)、智能駕駛技術(shù)、智能決策技術(shù)等等都需要車載計算平臺來完成協(xié)同控制、智能決策、高速計算、數(shù)據(jù)融合,為決策和控制提供即時回應(yīng),從而完成汽車行駛和信息交互過程中多源海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高速計算處理,實現(xiàn)汽車的自動駕駛。

三、自動駕駛汽車的特點與功能

1.自動駕駛汽車的特點

(1)安全性：通過數(shù)位化，智能的信息化運行，自動駕駛能精確能做出反應(yīng)。發(fā)生安全事故的概率大大降低。自動駕駛汽車可以檢測人類的狀況，當(dāng)無人駕駛時，自動駕駛汽車就會自動代替人類的駕駛，避免發(fā)生事故。

(2)便利性：不需要駕駛員控制，自動駕駛汽車解放了人類的雙手，能方便通過自身導(dǎo)航到達目的地。

(3)智能化：到達目的地，汽車會到停車位自動停車，當(dāng)選定目的地后，自動駕駛汽車會利用導(dǎo)航系統(tǒng)選擇一條最合理路線。

2.自動駕駛汽車的功用

(1)代替駕駛者進行駕駛。選定目的地后，就可以完全讓自動駕駛車自動駕駛，與普通汽車相比便利太多。

(2)最優(yōu)路線選擇。利用導(dǎo)航系統(tǒng)進行，可以避免交通擁堵或路線過長的問題。以最快最安全的方式達目的地。

(3)自動駕駛汽車能夠分析駕駛者及乘客的狀態(tài)：當(dāng)駕駛員疲勞駕駛時，自動駕駛汽車會接替駕駛員進行自動駕駛。如乘客把手和頭伸到窗外，自動駕駛汽車會提醒大家，防止意外事故的發(fā)生。

四、自動駕駛汽車的基本組成

1.中央處理系統(tǒng)

中央處理器包括運算器、控制部件和寄存器等，是整個自動駕駛汽車的主要組成部分，對收集的各種信息進行總匯與處理，包括信息的輸入、信息整理和輸出。在自動駕駛汽車中，中央處理器顯得極為重要，為了對周圍環(huán)境及時地做出判斷，中央處理器要求運算速度極高，秒的誤差都可能出現(xiàn)安全事故。同時對中央處理器的精確度有更高的要求，當(dāng)車輛通過障礙物時，處理器先收集到信息，并執(zhí)行相應(yīng)動作。若是遇到交通燈，處理器的信息判斷能否通行。

2.視頻采集器

視頻采集器是將收到的視頻信號等混合輸入電腦，并且轉(zhuǎn)換成讓電腦可識的數(shù)字數(shù)據(jù)，儲在于電腦中。通過采集器，自動駕駛汽車可以獲取周圍的信息，如駕駛者要停車時，系統(tǒng)會采集停車環(huán)境，停放位置及行人的狀態(tài)等信息，傳給中央處理器，確保周圍安全后，汽車執(zhí)行停車動作。

3.雷達傳感器

雷達傳感器是一種用于測量距離的儀器，通過量參數(shù)算距離，利用發(fā)射率與時間的相關(guān)函數(shù)，得到平均值。計算公式可以算出物體與物體間的距離。它使用于測量車輛之間、車輛與行人之間的距離，作為輸入信息，傳給中央處理器，判斷是否要實施制動或加速等動作。

五、自動駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)

智能化關(guān)鍵技術(shù)是自動駕駛汽車的最核心技術(shù),主要包括高精度定位技術(shù)、高精度地圖構(gòu)建、控制執(zhí)行技術(shù)、規(guī)劃決策技術(shù)、多傳感器融合技術(shù)。其中技術(shù)的控制、感知、決策技術(shù)是核心基本功能,高精度定位技術(shù)和高精度地圖是行駛過程的基礎(chǔ)性關(guān)鍵支撐技術(shù),無論是感知決策規(guī)劃還是控制執(zhí)行都需要車輛自身和周邊其他動靜態(tài)物體的位置速度等信息。

1.感知數(shù)據(jù)融合技術(shù)

環(huán)境感知主要包括動態(tài)物體和路面、靜態(tài)物體幾個方面,感知數(shù)據(jù)的融合包括對多個傳感器獲取的動靜態(tài)物體的檢測識別定位信息、跟蹤預(yù)測信息等的融合處理與反饋。其中對行人,非機動車輛和其他機動車等動態(tài)物體的運動行為做出預(yù)測,并能夠根據(jù)當(dāng)前運動速度計算出安全空間，對智能汽車的自主決策是極其重要的。多傳感器信息融合技術(shù)，主要有神經(jīng)網(wǎng)路融合法、卡爾曼濾波融合方法、貝葉斯信息融合方法。神經(jīng)網(wǎng)路方法通過大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，來消除多傳感器協(xié)同工作中產(chǎn)生的交叉影響效果，卡爾曼濾波方法可以從有限的、有雜訊的觀察序列中預(yù)測糾正進而推算出物體的位置等信息,貝葉斯信息融合方法是基于概率統(tǒng)計的推理方法。

2.規(guī)劃決策技術(shù)

規(guī)劃決策技術(shù)主要包括駕駛動作決策、全局路徑規(guī)劃、局部行為決策。其中駕駛動作決策主要根據(jù)局部行為決策信息將當(dāng)前規(guī)劃路徑分為多個小范圍路徑,生成多個短距離路徑的中間路徑點,主要包含到達這些路徑點時自動駕駛汽車應(yīng)當(dāng)具備的速度、加速度、車輪轉(zhuǎn)向等具體指標信息。局部行為決策主要是依據(jù)當(dāng)前行車環(huán)境下的感知信息和定位信息等作出巡航、換道、轉(zhuǎn)彎、掉頭等決策。全局路徑規(guī)劃是依賴于高精度地圖的目的地間可選路徑的規(guī)劃過程。規(guī)劃決策技術(shù)與感知融合技術(shù)的核心是人工智能演算法與計算平臺,數(shù)據(jù)導(dǎo)入計算平臺后由不同的晶片進行計算?，F(xiàn)有的計算方案有基于GPU、DSP、FPGA、ASC的解決方案,還有其他晶片方案。晶片方案主要有谷歌的TPU晶片、 Mobileye8 Eye ex、 NVIDIA Drive PX晶片等，同時,多家研發(fā)機構(gòu)也在設(shè)計和探索，能夠使用移動處理器完成計算任務(wù)的高效計算平臺。

3.控制執(zhí)行技術(shù)

控制執(zhí)行技術(shù)主要借助于車載控制平合實現(xiàn)自動駕駛汽車的橫馭向控制。核心任務(wù)是經(jīng)過一系列結(jié)合車身屬性和外界物理因素的動力學(xué)計算，通過CAN匯流獲取規(guī)劃決策層輸出的多個中間路徑點軌跡信息后，轉(zhuǎn)換成對車輛線控的油門量，轉(zhuǎn)向的橫向控制命令和車的縱向控制命令用來完成相連信息的執(zhí)行。車載控制平臺是車輛的核心控制部件，主要包括通信匯流、電子控制單元ECU兩方面。ECU主要實現(xiàn)演算法控制，通信匯集流向完成ECU和集成部件間的通信功能。汽車自動駕駛的車載控制平臺與傳統(tǒng)汽車的不同在于可根據(jù)需要改寫ECU．主要有改變內(nèi)部程序的改裝和直接改變ECU運算器硬體的改裝。后者主要是通過原ECU程序即運行法則來改善發(fā)動機的運行和改變處理向題的演算法。

4.高精度地圖構(gòu)建與高精度定位技術(shù)

高精度地圖是區(qū)別于電子地圖的，車的幾何結(jié)構(gòu)及度、由率、限速等屬性信息行車助信息的自動駕駛汽車專用地圖行車助信息主要包括路面的幾何構(gòu)，周邊道路環(huán)的點云模型。機器不具備人類與生俱來的邏輯分析能力和視覺識影。必須借助高精度地圖擴展車輛的靜態(tài)環(huán)境感知能力，為自動駕駛汽車提供全局觀察窗口。高精度地圖的構(gòu)建是一個多傳感器融合的過程，主要包含輪距傳感器、陀螺儀MU、全球衛(wèi)星號導(dǎo)航系統(tǒng)GPS、光學(xué)雷達LDAR。輪距傳感和陀螺儀可以高頻率稠有偏差地給出自動駕駛汽車的位置預(yù)調(diào)，測量量后根據(jù)當(dāng)前的準確位置與激光雷達的掃描數(shù)，再融合LDAR、GPS的數(shù)據(jù)算出當(dāng)前車的準確位置，把新的數(shù)據(jù)加入地圖中以此來逐步構(gòu)建高精度地圖。高精度定位技術(shù)依賴于高精度地圖信息，精確地確認位置，自動駕駛系統(tǒng)可以通過對比當(dāng)前位置的傳感獲取行車環(huán)境信息和高精度地圖，并能確認當(dāng)前位置一段距離內(nèi)的行車環(huán)境，可進行下一步軌跡規(guī)劃和決策。

六、自動駕駛駛汽車的人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)在汽車自動駕駛駛上的應(yīng)用有規(guī)劃決策與控制、主觀環(huán)境感知這三大能的演算法程序上，即學(xué)習(xí)模糊邏輯、專家系統(tǒng)、傳演算法等方法，通過大數(shù)據(jù)的自主訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，使汽車自動具備一定程度的智能水準。

1.人工智能在環(huán)境感知中的應(yīng)用

電腦視覺在自動駕駛駛汽車上的應(yīng)用有靜態(tài)物體分類與交通仿息識別，動態(tài)物體軌跡跟蹤行為干預(yù)。以及基于不同演算法的車輛自身定位等。模式識別、神經(jīng)網(wǎng)路等方法可以用于電腦獲取的大量圖像視頻信息處理，融合運動預(yù)測演算法來實現(xiàn)運動物體的識別跟蹤。運動測算法：主要有底層的 Optical Flow與立體視覺技術(shù)，和基于馬爾科夫決策過程的多個運動目標識別追蹤算法等。Optical Flow是基于單個播像頭的連續(xù)時刻圖像或視頻序列中的像素級密集對應(yīng)關(guān)系，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過對獲取圖像的訓(xùn)練得到場景的多維深度或距離估計，立體視覺是基于多個攝像頭的同一時刻圖片，從而預(yù)測目標的運動軌跡。

基于定位演算法：主要是基于拓撲與地標的演算法和基于幾何的視覺里程計算法?；趲缀蔚囊曈X里程計算法分雙目和單目兩種。雙目視覺里程計算法遇過左右兩幅圖的視差圖和攝像機的幾何特性計算出特征點的度，找出幀與幀之間的特征點對應(yīng)關(guān)系。推算出兩幀之間車輛的運動，再依據(jù)之前車輛的位置計算得到最新的車輛位置。單目視覺里程計算法的主要問題是無法推算出觀測到的物體大小，需與其他傳感器的結(jié)合才能進行準確定位。基于拓撲與地標的演算法把所有的地標組成一個拓撲圖。自動駕駛汽車檢測到某個地標時就可以大致推斷出自身所在的位置，但該方法需要預(yù)先建立精準的拓撲圖。

2.人工智能在規(guī)劃決策中的應(yīng)用

人工智能就學(xué)習(xí)可以有效地解決環(huán)境中存在的特珠情況，是通過和環(huán)境的交互式學(xué)習(xí)在對應(yīng)的場景下進行規(guī)劃和決策以達到最優(yōu)駕駛行為的方法。行為決策與路徑劃是人工智能在自動駕駛駛汽車領(lǐng)域中的另一個重要應(yīng)用。其目的是在給定的任意環(huán)境下，通過對環(huán)境的探索學(xué)習(xí)到最佳的策略，然后取最優(yōu)化行為。常用的增強學(xué)習(xí)演算法有Deep ＆-learning演算法和 REINFORCE演算法?；谒阉氐难菟惴ê突谠鰪妼W(xué)習(xí)演算法的結(jié)合，一方面能夠通過搜索獲取復(fù)雜決策場景的最憂策略，一方面又能通過加強學(xué)習(xí)加快搜索的過程，該方法在解決涉及長期規(guī)劃問題方面具有巨大潛力。對于復(fù)雜決策的場景無法通過短期的效果得到最優(yōu)決策略，此時必結(jié)合基于搜索的演算法來解決問題。

3.人工智能在車輛控制中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)控制主是應(yīng)用某一特定領(lǐng)域內(nèi)大量的專家知識和推理方法解決間距的過程，其研究目標是學(xué)習(xí)模擬人類專家的推理處理過程，實現(xiàn)對車的控制。自動駕駛汽車是未來汽車發(fā)展的方向，是將精確采集、識別、判斷、決策、優(yōu)化、執(zhí)行和反饋和糾控功能融為一體，集微電腦、微電機、綠色環(huán)保動力系統(tǒng)、新型結(jié)構(gòu)材科等尖端科技成果為一體的智能型汽車。自動駛汽車的控制是指當(dāng)收到控制指令后，控制系統(tǒng)調(diào)取車的參數(shù)使其達到控制目標的過程。人工智能在車輛控制中的應(yīng)用主要在自動控制技術(shù)方面，主要集中在模糊控制和專家系統(tǒng)控制，主要通過控制器中的程序?qū)崿F(xiàn)對電氣系統(tǒng)的控制。模糊控制在車輛控制中的應(yīng)用主要體現(xiàn)對行為與動作的智能處理，如對障礙物體的躲避處理、行進速度的調(diào)整以及對移動目標追蹤等方面。車載傳感器在完成信息采集后，會對信息進行融合處理作出判斷。在推理演算法下，對優(yōu)先順序行為進行確定，然后通過汽車平臺實現(xiàn)各項操作。

七、當(dāng)前自動駕駛駛的技術(shù)情況和存在問題

1.自動駕駛駛汽車基本情況

(1)如何改善精度

慣性測量單元IMU是一種測量手段，通過計算加速度和速度來定位，這技術(shù)的更新率較高，但是即時定位又會存在誤差積累，相反，衛(wèi)星定位GPS和我國北斗的更新率較低，在定位上基本不會出現(xiàn)誤差積累。另外再加上路面基站也能增加信號，因此GPS+IMU+路面基站的組合的實現(xiàn)了互補，可以為車輛提供準確的定位。

(2)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷促進自動駕駛技術(shù)

一方面，在人工智能等新一代信息技術(shù)的融合優(yōu)勢下，能夠快速應(yīng)用到自動駕駛中。促技術(shù)升級；另一方面。其能夠更加提速整合跨行業(yè)資金，人才等促進自動駕駛汽車的快速推廣與創(chuàng)新應(yīng)用。

2.自動駕駛汽車存在的問題

(1)自動駕駛汽車產(chǎn)量的最大問題是成本，處理器價格昂貴，而且在運作后期會有消耗。維修是一大筆費用。因此，現(xiàn)階段普及自動駕駛汽車還需要考慮輕費問題。

(2)當(dāng)自動需汽車以100km/h的速度行駛，留給中央處理器出來數(shù)據(jù)的時間就不多了，這就需要中央處理器具有極高的處理運行速度。

(3)自動駕駛汽車上路，技術(shù)不斷完善后，交通事故責(zé)任的界定也是一個比較大的問題。需要汽車行業(yè)與國家交通部門、公安部門聯(lián)合制定契合實際的法律規(guī)定。

總體看，我國自動駕駛汽車的發(fā)展還要多方面共力。汽車供應(yīng)商對于各種車駕輔功能的科研和投入是無人駛汽車技術(shù)不斷向前發(fā)展的源動力：政策與法律的制定與實施。又是無人駕駛汽車直正上路的前提。