自動駕駛基本概念

目錄

自動駕駛汽車(Autonomous Vehicles )

單車智能

車聯網

智能網聯(單車智能+車聯網)

自動駕駛關鍵技術

環境感知與定位

車輛運動感知

車輛運動感知

路徑規劃與決策

自動駕駛發展歷程

自動駕駛應用場景

自動駕駛路測牌照


自動駕駛汽車(Autonomous Vehicles )

自動駕駛一般指車輛通過車身上布置的各傳感器(雷達、攝像頭等),對周圍環境進行感知并做出決策控制,在不需要駕駛員操作的情況下駕駛車輛

一種通過計算機系統實現無人駕駛的智能汽車

Self-piloting Automobile 無人駕駛汽車 計算機駕駛汽車 輪式機器人

據世界衛生組織統計,全球每年有124萬人死于交通事故,這一數字在2030年可能達到220萬人。僅在美國,每年大約有3.3萬人死于交通意外。自動駕駛汽車可能大幅降低交通事故數量,為此可能挽救數百萬人的生命。Eno Centre for Transportation研究顯示,如果美國公路上90%的汽車變成自動駕駛汽車,車禍數量將從600萬起降至130萬起,死亡人數從3.3萬人降至1.13萬人。

自動駕駛的分級——SAEJ3016分級標準

分級

名稱

車輛橫向和縱向運動控制

目標和事件探測與響應

動態駕駛任務接管

設計運行條件

0

應急輔助

駕駛員

駕駛員及系統

駕駛員

有限制

1

部分駕駛輔助

駕駛員和系統

駕駛員及系統

駕駛員

有限制

2

組合駕駛輔助

系統

駕駛員及系統

駕駛員

有限制

3

有條件自動駕駛

系統

系統

動態駕駛任務接管用戶(接管后成為駕駛員)

有限制

4

高度自動駕駛

系統

系統

系統

有限制

5

完全自動駕駛

系統

系統

系統

無限制

AEB(Autonomous Emergency Braking,自動緊急制動)等安全輔助功能和非駕駛自動化功能都放在L0級,歸為“無駕駛自動化”

AEB等安全輔助功能和非駕駛自動化功能稱為“應急輔助”,與非駕駛自動化功能分開

在“3級駕駛自動化”中明確增加了對駕駛員接管能力監測和風險減緩策略的要求,以明確最低安全要求,減少實際應用安全風險。

單車智能

依靠車輛搭載的毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等傳感器、線控系統、計算單元硬件進行環境感知、決策、控制和執行。

車聯網

以車內網、車際網和車載移動互聯網為基礎,按照約定的通信協議和數據交互標準,在車-X(X:車、路、行人及互聯網等)之間,進行無線通訊和信息交換的大系統網絡。 通過三網融合,實現V2X之間通信的無縫連接,提高通信效率,減少通信盲區

V2X指Vehicle to Everything 主要包含: V2V(Vehicle to Vehicle,車輛對車輛) V2I(Vehicle to Infrastructure 車輛對基礎設施) V2N(Vehicle to Network 車輛對網絡) V2P(Vehicle to Pedestrian車輛對行人)

獲取實時信息更容易,提升了駕駛的效率與安全性。

依賴道路設施的智能化改造和基礎設施(如基站)的建設

中國政府大力推行5G網絡、物聯網等新型基礎設施建設,未來中國有望通過車聯網實現自動駕駛領域的“彎道超車”

智能網聯(單車智能+車聯網)

智能網聯就是指車聯網與單車智能的有機聯合,在單車智能的技術上融合現代通信與網絡技術,實現車與車、車與人、車與路、車與后臺等之間的信息交互共享。

自動駕駛關鍵技術

智能化汽車是集環境感知、規劃決策、執行控制、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統

環境感知與定位

環境感知與導航定位是自動駕駛的核心技術,這一層的主要功能和目的是利用激光、毫米波、超聲波雷達、攝像頭等車載傳感器和通過車聯網獲取的多源數據,為車輛提供規劃決策所需的必要條件。而提高信息的可靠性、安全性及高精度和可信度也需要充分考慮。

環境感知是無人駕駛的重要組成部分。通過傳感器,采集周邊和自身信息,實時發送給處理器,識別周邊的車輛、障礙物、行人、可行使區域和交通規則等各種路況信息,確保自動駕駛汽車對環境的理解和把握。

性能

激光雷達

毫米波雷達

超聲波雷達

攝像頭

紅外線

成本

很高

適中

很低

適中

適中

探測角度

約15o~360o

約10o~70o

約120o

約30o

約30o

遠距離探測

一般

夜間環境

全天候

溫度穩定性

一般

車速測量能力

一般

一般

路標識別

×

×

×

×

車輛運動感知

高精地圖 面向自動駕駛汽車的一種新的地圖數據范式。高精地圖絕對位置精度接近1m 相對位置精度在厘米級別,能夠達到10-20cm。

GNSS

GNSS是能在地球表面或近地空間的任何地點為用戶提供全天候的3維坐標和速度以及時間信息的空基無線電導航定位系統

車輛運動感知

是利用汽車的初始速度、加速度和初始位置計算汽車位置和速度的系統,其核心是名為三軸加速計的傳感器和陀螺儀

路徑規劃與決策

路徑規劃與決策是汽車實現自主駕駛的核心部分,其目的是對采集的信息進一步處理,根據所獲取的信息進行規劃和決策,實現輔助駕駛和自主駕駛。

? 路徑規劃結果對車輛行駛起著導航作用,它引導車輛從當前位置行駛到達目標位置。路徑規劃主要包含兩個步驟: ①建立包含障礙區域與自由區域的環境地圖; ②在環境地圖中選擇合適的路徑搜索算法,快速實時地搜索可行駛路徑。

?執行規劃決策模塊下發的期望速度和期望轉向角度,使汽車能夠按照目標軌跡準確穩定行駛,并在不同的車速、載荷、風阻、路況下有好的駕乘體驗和穩定性。

自動駕駛發展歷程

自動駕駛應用場景

中高速場景的特點在于結構化道路,路面平整,車道線、交通標志非常清晰規范,動態障礙物種類單一,多為其他車輛,且對其運動狀態的預測較為穩定

場景實例

場景特點

場景效益

自動駕駛出租車(Robo-taxi

(1)城市開放道路

(2)路況復雜

(3)交通參與者多樣

(1)降低人力成本,緩解用工短缺

(2)避免人為因素引發事故

(3)共享化+電動化,減少尾氣排放

干線物流

(1)結構化道路

(2)交通參與者少

(3)商業需求明確

(1)提高安全性

(2)降低人力成本

(3)提高運輸效率

無人公交

(1)載人場景

(2)路線固定

(3)開放路段

(1)解決公交司機招聘難的問題

(2)降低人力成本

低速場景多為半結構化道路,如城市道路、 企業園區、機場、大型停車場和景區內的 道路等。

場景實例

場景特點

場景效益

無人配送

(1)低速公開場景

(2)線路固定

(1)降低人力成本

(2)提高效率

無人環衛

(1)速度低

(2)舒適度無要求

(3)人機交互簡單

(1)技術成熟

(2)產品安全

(3)成本低

封閉園區物流

(1)低速封閉

(2)環境艱苦

(3)不受交規限制

(1)解決招工短缺問題

(2)降本增效,延長工作時間

(3)降低油耗和部件損耗

自主代客泊車

(1)低速封閉場景

(2)法律法規限制小

(1)提升停車場利用率

(2)縮短尋車位時間

(3)減小交通擁堵

自動駕駛路測牌照

2018年4月全國性政策出臺,工信部、公安部、交通運輸部三部委聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規范(試行)》(現已廢止,由《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范(試行)》(工信部聯通裝〔2021〕97號)取代),對測試主體、測試申請及審核程序、交通違法和事故處理等進行了具體的規范。

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