自動駕駛汽車發(fā)展障礙的研究

自動駕駛汽車發(fā)展障礙的研究

是否有能力克服一些極端場景的困擾是劃分自動駕駛3、4、5等級重要依據(jù)。列舉了一些極端場景案例和相關(guān)技術(shù)，說明了自動駕駛汽車發(fā)展遇到的障礙。

（1）車道偏離預警和車道保持系統(tǒng)等技術(shù)需要在車道標線清晰的情況下應用，但有時基礎設施的標志和車道標線存在不清晰、不規(guī)范的現(xiàn)象。為了解決該問題，近年來發(fā)展了道路指示牌的檢測技術(shù)，但缺失相關(guān)標準，交通標志識別困難。

（2）自動駕駛汽車的導航地圖實時性差、信息不完善。當導航地圖出現(xiàn)問題時，車輛應該及時檢測出車道，并規(guī)劃行駛路徑，或者實時生成導航地圖。但是，存在周圍的環(huán)境可能不具備生成導航地圖的特征問題。另外，未來的無人駕駛車輛可能不再配備轉(zhuǎn)向盤等硬件。

（3）自動駕駛應用圖像處理技術(shù)來理解典型的駕駛場景。然而,實際標志與存儲標志的信息可能不同。另外，在不同的照明和天氣條件下，各種基礎設施標識也難以識別。解決方法是提高車輛的深度學習能力，但相關(guān)指標可能不符合傳統(tǒng)的感知算法。

（4）車輛傳感器在天氣狀況不良的情況下工作性能差。雖然紅外攝影機和激光脈沖雷達可以在天氣狀況不良情況下也能正常工作，但價格昂貴。提高車輛傳感器在不良天氣狀況下的工作能力是亟須解決的問題。

（5）在理解其他駕駛員和行人意圖方面，雖然實現(xiàn)車-車之間的交互相對容易，但實現(xiàn)車輛與行人互動卻十分困難。車輛之間的交互可以通過車-車（V2V）通信技術(shù)來實現(xiàn)，該技術(shù)幫助本車提醒附近的車輛,改變其行駛軌跡和行車速度，保證行車順利。

ChrisMentzeretal.SAE 2016-01-8007.

編譯：楊欣