想要实现自动驾驶技术，需要具备哪些条件？

Posted 2023-03-21

自动驾驶是未来汽车的发展趋势，无论是汽车品牌还是科技科技品牌都在为研发自动驾驶而努力。目前自动驾驶级别分为 0-5 级，而只有 5 级才可以达到完全自动驾驶级别。而现在很多车企在卖车时往往会给出很模糊的宣传，是自己的车辆已经具备了自动驾驶功能， 而这些并不是真正意义上的自动驾驶。

那么真正的自动驾驶首先要具备自动驾驶的功能，而这些功能首先要有硬件作为基础，之后再有处理器、车联网等软件等更强大的数据分析能力、更有逻辑的决策管理程序，那么结合目前的半自动驾驶特点以及市面上一些主流的配置，我们先来了解下实现自动驾驶的几个必要条件。

传感器：雷达、摄像头

就目前的半自动驾驶来说，传感器是车辆必不可少的，同时在未来的自动驾驶车辆上，这也是最基础的。雷达可以检测周围的环境，就像车上的前雷达和后雷达一样。同时车辆的摄像头、扫描仪等构成了车辆的基础探测系统。

车辆雷达摄像头

车辆的雷达，可以划分为三种声波雷达、光波雷达还有毫米波雷达。

声波雷达，往往运用在倒车雷达，测量距离较短。

光波雷达，分为中外线雷达、激光雷达，红外线雷达往往用在较高端车的夜视系统上，激光雷达一般都是用在防碰撞系统。

毫米波雷达，穿透能力强，全天候都可以使用。也是自动驾驶车辆主要使用的方向。

这些雷达系统与车辆摄像头一同使用时，可以让车辆周围几乎没有死角，但探测器探测区内出现物体，系统就会报警提示驾驶者。同时通过扫描还可以建立 3D 模型，让数据更加精准。

自动控制系统

探测设备收集了数据，那么就要有电脑来进行数据分析及下达指令。这就需要车辆的 " 电脑 " 来做出判断，现在很多车都具备有电子控制系统，就好比 ABS、ESP 等主动安全设备。另外现在半自动驾驶车辆都具备自动刹车、自动跟车、安全防碰撞等一些列可以判断的配置。

就目前的半自动驾驶来说，车辆还无法做到完全的自动转向，就对于大角度的弯道来说必须要由驾驶员进行控制。就转向系统来说，目前应用最多的应属车道保持功能，车辆可以保持在车道内安全的形式，如果车辆偏移该车道就会做出警示，提醒驾驶员。

主动跟车是目前半自动驾驶最长见到的功能（ACC 自适应巡航），该功能也是日后全自动驾驶的根基，车辆可以通过雷达及摄像头捕捉车道及车辆，并且可以根据前车速度来调整自身的速度，同时驾驶员可以调整跟车距离，让车辆保持更加安全的车距。

路网重新布局

自动驾驶其实除了硬件这些条件必须具备，还要基于网络，就像互联网一样，每个设施都要作为终端，无论是建筑物还是交通设施。通过路网的建设，红路灯、马路、交通标志，甚至建筑物都要接入互联网，并且还要保证网络的联通。

另外现在就是车辆与车辆，车辆与物体的数据交换，这无疑对网络信息平台有着很高的要求。另外就是对网络的安全，如果将信息在安全的情况下进行交互，这样就就能保证车辆和人员的安全。

写在最后：自动驾驶是我们一直所想往的，驾驶员不用再随时精神集中的开着车。但要实现自动驾驶还需要很多的配置，现在车辆的配置、硬件的配置已经可以实现半自动驾驶。在有些细节方面驾驶员并不能信任车辆的该功能，驾驶员应该是占据主导地位。而自动驾驶最重要的就是路网的建设，通过道路和网络整体结合，让车辆与车辆、车辆与行人、车辆与物的数据实时交换，这样车辆的自动驾驶就离我们不远了。

参考技术A

对于自动驾驶，不同组织的分级标准各有不同：美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）把自动驾驶分为五个级别，而国际自动机械工程师学会（SAE）的标准分为L0~L5共六个级别，两者的L0、L1、L2的分类都是相同的，不同之处在于NHTSA的L4被 SAE 细分为L4和L5。国内采用SAE标准较多。

L0-无自动辅助功能；

L1-转向或者加减速实现一条，驾驶员要时刻关注驾驶过程；

L2-转向和加减速都实现，驾驶员要时刻关注驾驶过程；

L3-不需要驾驶员监督，但在出问题时需要驾驶员介入；

L4-不需要驾驶员监督，但在出问题时能自动靠边；

L5-全自动驾驶，只要在地球上有地图的地方，全部都能自动驾驶；

以目前的技术发展水平来看，我们正处于坐2望3的阶段。

自动驾驶需要什么技术？要回答这一部分，其实没必要翻开书本，只需要回想一下平时咱们是怎么开车的：

眼睛的环境感知：车道在哪？红灯还是绿灯？唉哟，怎么突然窜出个电瓶车？哎呀，离大货车有点太近了！这些工作，都是由超广角、快速对焦、无级调光圈、双目即时测距、损伤自修复[1]的超高性能仿生摄像头——眼睛来完成的。更为重要的是，此仿生摄像头自带极强的(人工)智能处理器，自动完成图像处理(剔除毛细血管的遮挡、插帧补全盲点像素等)、对象识别（红绿灯、车道）、轨迹预测(电瓶车将要冲出来)等功能之后，再将这些信息上报给“上层意识”。

大脑的行为决策：通过环境感知的信息，来判断车辆需要执行的控制策略：前面没车，赶紧加油跑；电瓶车冲出来了，赶紧踩刹车。还要提到的是，像“今天走不走高速”的路径规划也属于广义的决策功能。

手脚的车辆控制：收到大脑的决策指令后，驾驶员的神经、四肢，以油门刹车与方向盘作为人车交互的两大媒介，与整个汽车系统一起承担着车辆控制的功能。

什么是自动驾驶？就是全部或部分替代这些本来由人来执行的功能。自动驾驶需要哪些技术？自然而然地，需要环境感知、行为决策(广义)与车辆控制技术。那么，哪项技术在当下的技术门槛最高、最关键呢？

首先，我们可以将车辆控制技术排除在外。这并不是说车辆控制技术简单，L1级自动驾驶只能帮驾驶员自动加减速或自动转向，进步到L2级的“同时实现加减速和转向”，也是花了汽车行业好长时间。

但是，它总体上是一个机电控制的工程问题，相关技术与供应链基本成熟；虽然高阶自动驾驶出于安全性考虑，未来还会有制动和转向的冗余备份要求，总归是逃不出工程领域，而工程问题终究是能解决的。



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其次，至于行为决策(广义)，像路径规则这种功能，导航软件已经做得比人还好了；在环境感知做到绝对正确的情况下，什么时候加速、什么时候刹车、什么时候转向的决策，也并不难(可能还涉及到一些法律与伦理问题，不属于技术领域)。

如此一来，剩下的就是环境感知了。环境感知对于汽车行业是一个新的挑战，也是实现自动驾驶最关键的一步，是最重要的环节。

参考技术B 1、环境感知
自动驾驶汽车对于环境的感知靠两个东西：高精度地图，高精度传感器。通过高精度地图知道“在哪里”，通过高精度传感器“看”到周围路况环境。
2、行为决策
开车是一个充满不确定性的行为，无限多的随机状况，需要超出人类反应速度的深度学习机器，这就需要有极强鲁棒性的算法和稳定的计算平台，确保即使遇到突发情况也能应对自如，这是智能手机不能比的。
3、车路协同（V2X）
传感器无法应对所有极端情况，人工智能即使具备深度学习能力，也还做不到媲美人类大脑的智能化水平。但是我们可以建设一种“智慧道路”，突破环境感知层面的遮挡物、视野盲区、死角，通过算法预测信息，而且不受天气状况影响，通过车路协同赋能自动驾驶，这对实现真正的无人驾驶是不可或缺的条件。 参考技术C

基础的标注数据集需要更加精准化与场景化。

随着自动驾驶汽车开始从实验室走向现实，相关汽车厂商对于标注场景的要求越来越精细化，一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等出现的频率开始增多，这就需要数据平台提供高质量的标注数据。

车道线标注

参考技术D 需要精确度很高的定位系统，还需要灵敏的刹车系统等等条件。