淺析自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀、趨勢(shì)及挑戰(zhàn)

李川鵬 郭宇辰

中汽數(shù)據(jù)（天津）有限公司 天津市 300300

1 自動(dòng)駕駛技術(shù)

自動(dòng)駕駛在汽車(chē)行業(yè)并不是很晚出現(xiàn)，一開(kāi)始在歐美和日本，近幾年得到了快速的發(fā)展，這里面也離不開(kāi)全球各個(gè)國(guó)家的立法推動(dòng)。希望通過(guò)智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的應(yīng)用能夠減緩或者降低事故的發(fā)生概率以及事故的影響。比如國(guó)家推動(dòng)相關(guān)法規(guī)的推動(dòng)，比如說(shuō)車(chē)道偏離，碰撞預(yù)警，駕駛員狀態(tài)監(jiān)測(cè)，AEB 車(chē)道保持，通過(guò)防止車(chē)道偏離和碰撞減少事故發(fā)生概率，這也來(lái)源于機(jī)器的反應(yīng)速度要比人的反應(yīng)速度更快。

圖1 自動(dòng)駕駛車(chē)硬件集成

從整體架構(gòu)上，目前國(guó)內(nèi)主流自動(dòng)駕駛主要分為感知層、決策層、控制層。各大主企業(yè)目前核心競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)在算法層面的研究?；谇度胧狡脚_(tái)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)核心算法研究主要解決障礙物檢測(cè)準(zhǔn)確度低、誤識(shí)別、誤檢測(cè)率過(guò)高問(wèn)題和無(wú)衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的異常狀態(tài)下的自動(dòng)駕駛狀態(tài)保持和路徑規(guī)劃問(wèn)題，包括基于多傳感器信息融合感知算法、多傳感器融合定位算法等。

2 自動(dòng)駕駛法規(guī)政策

自動(dòng)駕駛這個(gè)概念之所以得到快速發(fā)展，也離不開(kāi)各個(gè)國(guó)家在立法上的推動(dòng)。以美國(guó)為例，美國(guó)每年基本上都會(huì)發(fā)布一個(gè)和自動(dòng)駕駛相關(guān)的政策，2020 年發(fā)布了自動(dòng)駕駛汽車(chē)準(zhǔn)則4.0，2021 年1 月11 日發(fā)布了《自動(dòng)駕駛汽車(chē)綜合計(jì)劃》，一方面推動(dòng)技術(shù)科學(xué)的監(jiān)管，簡(jiǎn)化豁免的程序，同時(shí)也舉例說(shuō)明了一些示范營(yíng)業(yè)廳的場(chǎng)景，意在推動(dòng)自動(dòng)駕駛的示范。中國(guó)近期也發(fā)布了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理意見(jiàn)》《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)道路測(cè)試與示范運(yùn)營(yíng)管理規(guī)范（試行）》，自動(dòng)駕駛的測(cè)試和示范管理規(guī)范，解決了前期多地測(cè)試規(guī)范不統(tǒng)一，同時(shí)多地并不互認(rèn)結(jié)果，造成企業(yè)負(fù)擔(dān)比較大的問(wèn)題。這個(gè)規(guī)范發(fā)布之后部分企業(yè)在北京亦莊也通過(guò)測(cè)試拿到了自動(dòng)駕駛測(cè)試牌照。

從智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)企業(yè)及產(chǎn)品轉(zhuǎn)入管理意見(jiàn)的角度來(lái)看，中國(guó)對(duì)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的管理思路逐步清晰和規(guī)范。從原來(lái)注重汽車(chē)功能安全，到現(xiàn)在面向個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)安全都有了詳細(xì)的要求。從2016 年至今，我國(guó)在各類政策法規(guī)上都提到了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)，從《汽車(chē)產(chǎn)業(yè)中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃》到《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，使得行業(yè)快速發(fā)展。商用車(chē)智能化方面，隨著近年來(lái)國(guó)家政策以及行業(yè)法規(guī)，包括GB 7258 要求，JT/T1094，JT/T 1178 等，也推動(dòng)了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。

圖2 CATARC 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)

3 自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景

自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景眾多，呈現(xiàn)百花齊放的景象，有專注于礦山場(chǎng)景的，專注于環(huán)衛(wèi)的，包括港口和干線物流。目前行業(yè)普遍認(rèn)為，自動(dòng)駕駛一定會(huì)從封閉區(qū)域逐步向半封閉區(qū)域最后向城市復(fù)雜路況演進(jìn)。技術(shù)上從易到難，從更容易落地到更廣闊的市場(chǎng)演進(jìn)。區(qū)域化特定場(chǎng)景對(duì)于自動(dòng)駕駛的需求是提高其性價(jià)比及可靠性，可能并不需要一個(gè)全能的車(chē)，而是作為一個(gè)特種裝備，像港口的塔吊一樣，通過(guò)持續(xù)可靠的運(yùn)行，不斷提高它的效率和性價(jià)比。

（1）園區(qū)物流。中國(guó)的物流樞紐有23 個(gè)，1600 多家物流園區(qū)，整體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)千億級(jí)別，同時(shí)該場(chǎng)景也是一個(gè)相對(duì)容易實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景，它的特點(diǎn)是運(yùn)行路線、載重載貨類型相對(duì)固定的，運(yùn)行速度基本在30km 以下，人車(chē)分離，有固定車(chē)道，并可進(jìn)行適當(dāng)改造，非常適合自動(dòng)駕駛落地的場(chǎng)景。當(dāng)然這里面也會(huì)涉及到一些特殊化的作業(yè)要求，比如說(shuō)自動(dòng)駕駛輕卡需要在?？繒r(shí)保證精準(zhǔn)度，保證接貨時(shí)的銜接，同時(shí)還需要有遠(yuǎn)程的監(jiān)控，在發(fā)生擁堵的時(shí)候云端能夠?qū)λM(jìn)行調(diào)度，比如說(shuō)繞過(guò)障礙、超車(chē)等，這樣的場(chǎng)景一般會(huì)用在智慧工廠、智慧園區(qū)。

（2）園區(qū)接駁。該場(chǎng)景一般設(shè)置循環(huán)運(yùn)行的路線，并且它設(shè)有固定的站點(diǎn)接駁。從技術(shù)實(shí)現(xiàn)上存在部分難點(diǎn)，比如說(shuō)載人則需要考慮駕乘舒適性，同時(shí)還需要考慮行人和要接的人旁邊的駕駛行為或者他動(dòng)作的預(yù)判。同時(shí)通過(guò)APP 調(diào)度進(jìn)行定制接駁服務(wù)。目前園區(qū)接駁對(duì)智能化程度要求越來(lái)越高，比如說(shuō)在一些景區(qū)或者在園區(qū)，需要實(shí)現(xiàn)紅綠燈，V2X 的交互等功能。

（3）港口。從數(shù)據(jù)上來(lái)看，全國(guó)有87 個(gè)港口，有145 億噸的吞吐量，這個(gè)市場(chǎng)還是非常重要的場(chǎng)景。交通參與者都會(huì)有嚴(yán)格的通行管理要求，因?yàn)橐踹M(jìn)行協(xié)同，對(duì)其定位精度的要求也是特別高的。比較大的港口還會(huì)涉及到多類型的路口需要交叉通行，優(yōu)先級(jí)如何設(shè)定，以及自動(dòng)駕駛車(chē)輛和人工駕駛車(chē)輛混行的情況。自動(dòng)駕駛車(chē)輛一定要融入到生產(chǎn)作業(yè)系統(tǒng)，在港口就需要生產(chǎn)管理系統(tǒng)TOS 或者ECS，很多大的港口已經(jīng)在做智能化改進(jìn)了。如何在港口里面進(jìn)行車(chē)輛調(diào)度、路徑規(guī)劃，包括平臺(tái)的管理以及數(shù)據(jù)監(jiān)控等，這都是未來(lái)港口未來(lái)的智能化改造思路。

（4）干線物流。全國(guó)高速公路大概有13 萬(wàn)公里的路長(zhǎng)，加上72 條國(guó)道，整個(gè)里程大概30 萬(wàn)公里左右。對(duì)于這樣一個(gè)相對(duì)容易落地的場(chǎng)景，不光是主機(jī)廠，各大商用車(chē)自動(dòng)駕駛公司頭部企業(yè)都會(huì)去積極搶占。但是也有比較難落地的地方，比如在長(zhǎng)隧道中，包括隧道光線的間斷遮擋，逆光等。開(kāi)高速的時(shí)候也會(huì)發(fā)現(xiàn)，有很多路線設(shè)置的時(shí)候也有不太盡如人意的地方，包括剛出隧道就要下匝道，這對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)也是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。同時(shí)該場(chǎng)景場(chǎng)景對(duì)于傳感器、控制器、執(zhí)行器的要求也比較高，需要做到控制器的功能安全，做到傳感器的可靠性。機(jī)廠在干線物流這塊的開(kāi)發(fā)也是從易到難，先從L2+開(kāi)始，未來(lái)逐漸根據(jù)資源成熟度和硬件成熟度往L3 甚至多車(chē)協(xié)同進(jìn)行演進(jìn)。

（5）礦區(qū)。我國(guó)是資源大國(guó)，已探明有儲(chǔ)量的礦產(chǎn)159 種，礦山十萬(wàn)多處，目前主板上市的采礦公司有60 多家。礦山的開(kāi)采及運(yùn)輸主要依靠國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)，環(huán)境、安全、效率等問(wèn)題一直是制約采礦業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要難題。為提高生產(chǎn)率、降低成本和應(yīng)對(duì)勞動(dòng)力短缺，急需智能化無(wú)人化技術(shù)提升行業(yè)能力。該場(chǎng)景通過(guò)搭建一套包括地面控制中心系統(tǒng)、車(chē)地?zé)o線通信系統(tǒng)、車(chē)載控制系統(tǒng)等完整的無(wú)人駕駛控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)礦用自卸車(chē)“裝、運(yùn)、卸”典型作業(yè)過(guò)程的完全無(wú)人自主運(yùn)行。同時(shí)在5G 網(wǎng)絡(luò)的支持下，可實(shí)時(shí)對(duì)無(wú)人駕駛卡車(chē)、輔助車(chē)輛、智能化調(diào)度中心之間高速通信，在保證安全的前提下，縮短車(chē)輛編組之間的安全間距，提高整體運(yùn)行速度與運(yùn)行效率。

4 自動(dòng)駕駛技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

（1）軟件架構(gòu)層。從站在主機(jī)廠的角度，軟件架構(gòu)至關(guān)重要?，F(xiàn)在行業(yè)普遍認(rèn)為電子電器架構(gòu)一定會(huì)從分布式到域控制再到中央集中式發(fā)展。而至今為止很多都還是分布式架構(gòu)，很快會(huì)向域控制發(fā)展，那么分布式架構(gòu)也有他的用武之地，在傳統(tǒng)重卡行業(yè)，目前普遍認(rèn)為這是一個(gè)生產(chǎn)作業(yè)工具，需要更高的性價(jià)比，需要更多功能能夠減配，這就造成了模塊化的設(shè)計(jì)思路以及分布式的架構(gòu)。而越來(lái)越多智能化功能進(jìn)來(lái)之后會(huì)造成一個(gè)問(wèn)題，也就是控制器越布越多，布置越來(lái)越復(fù)雜，車(chē)重有所增加，同時(shí)各個(gè)傳感器、控制器之間不能做到算力統(tǒng)籌調(diào)度資源浪費(fèi)。這也就是說(shuō)我們認(rèn)為中央集中式一定是方向，但還需要一點(diǎn)時(shí)間。

從主機(jī)廠來(lái)講E/E 架構(gòu)轉(zhuǎn)變對(duì)能力的重心也不一樣，分布式階段可能更加關(guān)注各種原理和整車(chē)的物理拓?fù)?，總線協(xié)議等等。隨著域集中式到來(lái)更加關(guān)注的是功能如何進(jìn)行分配？軟硬件架構(gòu)及算力如何設(shè)計(jì)？功能安全和信息安全如何分解和考慮？以及OTA 數(shù)據(jù)安全的考慮，而隨著架構(gòu)到中央計(jì)算平臺(tái)階段，可能會(huì)更加考慮車(chē)路協(xié)同等更為復(fù)雜的問(wèn)題。

（2）感知層。對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言，環(huán)境感知技術(shù)是非常重要的，之前國(guó)外出現(xiàn)的多起事故的出現(xiàn)就或多或少跟環(huán)境感知相關(guān)。因?yàn)樗枰钶d各種各樣的傳感器，各類傳感器數(shù)據(jù)同步、融合，以及能否生成一個(gè)可持續(xù)跟蹤的穩(wěn)定的目標(biāo)。另外，站在定位角度來(lái)講，定位少不了的是衛(wèi)星定位，但是衛(wèi)星定位受電離層誤差等各個(gè)方面的影響，本身的定位精度就不夠高，這就需要結(jié)合星基增強(qiáng)或者地基增強(qiáng)來(lái)進(jìn)行精度的提升，同時(shí)還要解決定位喜好受到干擾或者定位信號(hào)受到遮擋等情況，我們還需要IMU 介入以進(jìn)行航跡推算，還需要多傳感器融合進(jìn)行及時(shí)定位的處理，最終形成高精度的定位。

（3）決策層。決策方面一般來(lái)說(shuō)有兩類思路，一類是傳統(tǒng)的解決方法，從感知到融合到?jīng)Q策到控制，決策方法會(huì)涉及A*、D*、MPC、LQR 等等，另外一類是AI 的方法，端到端決策系統(tǒng)感知數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái)之后直接可以給出控制指令，這個(gè)方法目前還比較初步，現(xiàn)有應(yīng)用影子模式方法進(jìn)行AI 訓(xùn)練，在有駕駛員的時(shí)候也會(huì)有模式在后面進(jìn)行持續(xù)的對(duì)抗訓(xùn)練，不過(guò)這里面還有一個(gè)問(wèn)題是司機(jī)的駕駛行為是否足夠好。

（4）決策層?？刂茍?zhí)行方面是自動(dòng)駕駛一項(xiàng)非常重要的環(huán)節(jié)，這也決定了未來(lái)自動(dòng)駕駛的精度或者自動(dòng)駕駛可靠性，這里面也經(jīng)常會(huì)用到PID、MPC、模糊控制等常見(jiàn)的算法，需要把制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、動(dòng)力上的精度不斷提高，降低延遲。跟乘用車(chē)不同，商用車(chē)的底盤(pán)系統(tǒng)比較復(fù)雜，控制起來(lái)仍需要很多安全策略以及各系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)度。舉例來(lái)講制動(dòng)系統(tǒng)包括ABS、EBS、ESC、緩速器等等，如何提供一個(gè)高可靠、高執(zhí)行效率且低延遲、精度較高的制動(dòng)呢？目前各大主機(jī)廠都在進(jìn)行此類技術(shù)的攻關(guān)，確保線控底盤(pán)的可靠性、穩(wěn)定性。同時(shí)，作為自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，各個(gè)系統(tǒng)之間的協(xié)同以及冗余安全設(shè)置也十分重要。

（5）車(chē)路協(xié)同。我們國(guó)家將自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線定義為智能+網(wǎng)聯(lián)，那么不得不提的是V2X，廣義的網(wǎng)聯(lián)化，一般按照三個(gè)階段，信息交互、協(xié)同感知、協(xié)同控制，從硬件平臺(tái)來(lái)講有幾大部分，車(chē)路協(xié)同管理平臺(tái)，車(chē)載終端系統(tǒng)等等，它能夠帶來(lái)整個(gè)交通效率的提升以及信息服務(wù)。另外值得一提的是V2X 還能夠提供超視距的感知，自動(dòng)駕駛單車(chē)系統(tǒng)的感知距離畢竟是有限的，同時(shí)也會(huì)收到各類環(huán)境的影響，那么通過(guò)車(chē)路協(xié)同技術(shù)以及路端感知系統(tǒng)能夠極大的提升感知的魯棒性。

其實(shí)自動(dòng)駕駛的落地仍面臨很多挑戰(zhàn)，有技術(shù)上的、基礎(chǔ)設(shè)施、標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)等等，涉及到芯片，算力，計(jì)算平臺(tái)，人機(jī)交互，功能安全，信息安全，預(yù)期功能安全，標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)以及駕駛員的培訓(xùn)等等，隨著標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)的不斷完善，技術(shù)方面的持續(xù)進(jìn)步，相信自動(dòng)駕駛技術(shù)將會(huì)最終改變我們的生活。