自动驾驶常见问题解答

什么是自动驾驶？

自动驾驶，简单来说，就是车辆借助人工智能、传感器及其他先进技术，在无需人为干预的情况下实现自主行驶。车辆通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等各类传感器，像人用眼睛观察周围一样，实时感知车辆周边的环境信息，比如其他车辆的位置与速度、行人动态、交通信号灯状态、道路形状与标志等。之后，车辆搭载的强大计算平台，如同人类大脑，运用复杂算法对感知到的数据进行分析处理，从而做出合理决策，比如该加速、减速、转弯还是保持当前状态，并控制车辆的动力系统、转向系统、制动系统等执行相应动作，最终实现安全自主行驶。

自动驾驶分为哪些级别？

目前广泛采用的是国际自动机工程师学会（SAE）的分级标准，共分为 L0 – L5 六个等级。

L0 级：无自动化，驾驶员全权负责车辆的所有操作，车辆仅能提供简单的辅助功能，例如碰撞预警、车道偏离预警等。
L1 级：驾驶辅助，车辆可实现单一功能的自动化，像自适应巡航控制（ACC）能自动保持与前车的安全距离，或车道保持辅助（LKA）能辅助车辆保持在车道内行驶，但驾驶员仍需时刻监控驾驶环境并随时准备接管车辆。
L2 级：部分自动化，车辆的多个功能可协同工作，比如既能自动保持车距，又能辅助车辆在车道内居中行驶，不过驾驶员依旧要时刻关注路况，随时应对车辆突发状况。
L3 级：有条件自动化，在特定条件下，如某些特定高速公路场景，车辆可完全接管驾驶任务，但当超出特定条件时，系统会请求驾驶员接管车辆。
L4 级：高度自动化，在限定的场景，如特定的城市区域或某些高速公路路段，车辆可完全自动驾驶，无需驾驶员干预。即使系统遇到问题，也能自动采取措施达到最小风险状态。
L5 级：完全自动化，车辆在任何可行驶条件下，都能像熟练驾驶员一样完成所有驾驶任务，方向盘等传统驾驶操控装置甚至都无需配备。

当前，市面上大多数车辆的无人驾驶等级处于 L1 – L2 级别，而 L3 及以上级别的自动驾驶车辆也正逐步在一些特定场景进行试点和推广。

自动驾驶靠什么实现？

自动驾驶依靠多种关键技术协同工作来实现。

环境感知技术：是自动驾驶的基础，主要通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器来实现。摄像头能够识别交通信号灯、车道线、行人、车辆等视觉信息，成本较低且分辨率高，但在强光、夜间、雾天等特殊光线条件下性能可能受影响；激光雷达通过发射激光束并接收反射光，生成高精度的三维点云图，能精确识别物体的形状和位置，不过成本较高且受雨、雪、雾等天气影响较大；毫米波雷达则能检测物体的距离、速度和角度，穿透性强，适合在恶劣天气下工作，但精度相对激光雷达稍低。
定位技术：为车辆提供精确位置信息，通常融合卫星定位系统（如 GPS、北斗）、惯性导航系统以及高精度地图等技术。卫星定位系统能给出车辆大致位置，但在城市高楼峡谷等区域信号可能受遮挡而精度下降；惯性导航系统可通过测量车辆加速度和角速度，在短时间内维持较为准确的位置估计；高精度地图包含丰富的道路细节信息，车辆通过将自身感知到的环境与高精度地图匹配，进一步提高定位精度。
决策与规划技术：如同车辆的 “大脑”，负责综合分析感知数据并规划车辆动作。行为决策决定车辆的高层次动作，如是否超车、停车、避让行人等；路径规划则生成从当前位置到目标位置的全局路径，同时考虑实时交通信息和障碍物等因素，包括全局路径规划和根据实时路况进行的局部路径规划；运动规划精确控制车辆的行驶轨迹和速度。常用算法包括基于规则与逻辑的系统（适用于简单场景）、深度学习（用于处理复杂环境下的图像识别、行为预测等）以及强化学习（学习在动态环境中的决策策略）等，并且常采用混合方法，结合不同算法的优点。
控制技术：负责将决策规划层输出的指令转化为实际的车辆操作，实现对车辆的纵向控制（加速、减速、刹车）和横向控制（调整方向盘角度），确保车辆平稳、准确地按照规划路径行驶。常用的控制算法有 PID 控制（比例 – 积分 – 微分控制）和 MPC（模型预测控制）等。
车联网（V2X）技术：通过无线通信实现车辆与外界的连接，包括车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）以及车与网络（V2N）通信。车联网技术能为车辆提供额外信息支持，例如 V2V 通信可让车辆共享行驶状态，避免碰撞；V2I 通信可使车辆获取红绿灯状态、道路施工等实时信息；V2P 通信有助于提高车辆对行人的感知能力。

自动驾驶有哪些应用场景？

共享无人车（Robotaxi）：以 Waymo 和百度 Apollo 的自动驾驶出租车服务为代表，为乘客提供无驾驶员的共享出行服务。乘客通过手机应用下单，车辆自动行驶至乘客所在位置，将其送达目的地，可有效缓解城市交通拥堵，降低出行成本，提升出行效率。
自动驾驶卡车（物流运输）：应用于长距离货运场景，像 TuSimple 和 Embark 等企业致力于此领域。自动驾驶卡车能够优化物流效率，减少人力成本，避免驾驶员疲劳驾驶带来的安全风险，同时可根据实时路况规划最优运输路线，降低燃油消耗。
城市自动驾驶巴士：用于城市内固定线路的公共交通服务，例如 Navya 的自主巴士。它可以按照预设路线在城市道路上行驶，为乘客提供便捷的出行方式，尤其适合在一些封闭园区、景区或特定的城市公交线路运营，有助于提高公共交通的运营效率和服务质量，减少人为驾驶的失误。
无人配送车：主要适用于末端物流配送，京东、亚马逊等都在开展相关应用。无人配送车可从配送站点出发，根据规划路径将货物自动送达客户指定地点，能够解决 “最后一公里” 配送难题，提高配送效率，降低人力成本，并且在疫情等特殊时期，还能减少人员接触，保障配送安全。
自动泊车系统：车辆可在停车场内实现自主泊车，驾驶员只需将车辆停放在指定区域，系统就能自动控制车辆完成寻找车位、倒车入库等一系列泊车操作，大大提升停车场的空间利用率，减少驾驶员寻找车位和停车的时间与精力消耗，提升驾驶便利性。
农业与矿业自动驾驶：在农业领域，如 John Deere 的自动驾驶拖拉机，可按照预设程序进行耕地、播种、施肥等农业作业，提高作业精度和效率，减少人工劳动强度；在矿业中，无人驾驶车辆可在矿区内运输矿石等物资，适应恶劣、危险的工作环境，降低人员安全风险，同时提高生产效率。

自动驾驶目前面临哪些挑战？

技术挑战：
复杂场景感知难题：在恶劣天气（如暴雨、暴雪、浓雾）下，传感器性能会受影响，导致对环境感知能力下降；在拥挤交通中，车辆、行人等目标众多且运动复杂，增加了感知和识别难度；对于一些没有清晰标记或新出现的道路场景，系统也可能难以准确理解和应对。
长尾问题处理困难：长尾问题指的是那些发生概率低但一旦出现可能导致严重后果的极端驾驶场景，如动物突然闯入车道、行人做出异常行为等。由于这些场景难以在训练数据中充分覆盖，当前的自动驾驶算法在遇到时往往难以有效处理。
高精地图动态更新不易：高精度地图对于自动驾驶至关重要，但现实道路环境变化频繁，如道路施工、交通标志更新等，要实现高精地图的实时、准确更新面临技术和成本方面的挑战，地图数据若不能及时更新，可能误导自动驾驶车辆。
伦理与法规问题：
责任归属界定模糊：当自动驾驶车辆发生交通事故时，难以明确责任主体，是车辆制造商、软件开发者，还是在某些情况下需要驾驶员承担责任，目前缺乏清晰统一的法律规定。
伦理决策困境：在面临紧急情况时，如必须在碰撞行人或碰撞障碍物之间做出选择，自动驾驶系统应遵循怎样的伦理准则来做出决策，这是一个存在广泛争议的伦理难题。
法规障碍：不同国家和地区的交通法规存在差异，自动驾驶汽车的合法化进程受到各地法规限制，制定适用于自动驾驶的统一、完善法规体系仍需时间和努力。
成本问题：
硬件成本高昂：自动驾驶所需的关键硬件，如激光雷达、高性能计算芯片等，目前价格昂贵，导致整车成本大幅增加，限制了自动驾驶车辆的大规模普及。
地图维护成本高：高精度地图的制作和持续更新需要投入大量人力、物力和财力，高昂的地图维护成本也成为自动驾驶发展的一大阻碍。
网络安全风险：自动驾驶系统高度依赖电子设备和网络连接，容易受到网络攻击。一旦遭受攻击，可能导致车辆失控、数据泄露等严重安全问题，保障系统的网络安全是自动驾驶发展必须解决的重要课题。
社会接受度问题：部分公众对自动驾驶技术的安全性和可靠性存在担忧，担心将生命安全交给机器不可靠，这种观念在一定程度上影响了自动驾驶技术的推广和应用。

自动驾驶的未来发展趋势如何？

技术融合创新：激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器将进一步深度融合，发挥各自优势，提升对复杂环境的感知能力；人工智能模型也将不断优化，提高决策的准确性和鲁棒性，更好地应对各种复杂驾驶场景。
共享出行成为主流应用：Robotaxi 有望在城市出行中占据重要地位，随着技术成熟和成本降低，共享无人车服务将更加普及，改变人们的出行方式，缓解城市交通拥堵和停车难题。
自动驾驶芯片持续发展：为满足自动驾驶对大量数据快速处理的需求，专用自动驾驶芯片的性能将不断提升，算力更强、功耗更低，推动自动驾驶技术向更高等级发展。
法规逐步完善：越来越多的国家和地区将加快制定和完善支持自动驾驶发展的法律框架，明确责任归属、安全标准等关键问题，为自动驾驶的商业化和大规模应用创造有利的法律环境。
无人化物流加速发展：无人配送车和自动驾驶卡车在物流领域的应用将不断拓展，实现从仓库到配送点的全流程无人化物流运输，提高物流效率，降低物流成本，推动物流行业的变革。
与其他领域深度融合：自动驾驶技术将与智能城市建设、新能源汽车发展等领域紧密结合，共同构建更加高效、绿色、智能的未来交通和城市生态系统。