第一节　什么是自动驾驶技术

当《变形金刚》中演绎“汽车人变形出发去拯救地球和人类……”这一片段时，大家会不会羡慕影视作品中的场景呢？幸运的是今天的它正在我们的实验室里，相信几年以后便会成为马路上闪亮的“明星”。那时的你正坐着酷炫的汽车回家，周围的人仔细观察会发现这是一辆没有驾驶员的汽车，那么是什么使汽车满载着科技感和未来感呢？

一、自动驾驶技术

通俗地讲，自动驾驶技术就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划以及自主控制汽车的转向和速度的功能，不依靠司机做任何操作便可实现自动驾驶汽车的技术。其中传感器和车辆控制技术分别代替人的眼睛和大脑（如图3-1所示），“眼睛”可以感知车辆周围事物的远近程度，“大脑”能实时感知环境信息、确定路线与方向以及车辆的转向并调整车辆速度。自动驾驶汽车的“眼睛”有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头及组合导航模块等；同时自动驾驶汽车的“大脑”完成它的一系列功能，先通过传感器及时观察车辆周围的环境情况，再通过高精度的地图去选择一条最优的路线，并对周边的车辆和行人进行下一步动作的预测。此外，“小脑”类似于汽车的底层控制器，如ECU、ABS、EPS控制器。

（一）自动驾驶与无人驾驶

自动驾驶等同于无人驾驶吗？

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）给出了更为详细的解释，将自动驾驶功能分为5个级别，L0～L4级[1]，目前全球也在统一使用这个标准。

L0：完全无智能化。无任何自动或辅助驾驶功能，司机对汽车的所有功能拥有绝对控制权。

L1：具有特殊功能的智能化。向司机提供基本的技术性帮助，例如自适应巡航控制系统、自动紧急制动，司机占据主导位置，可以完成除自动功能外的感知和判断。

L2：部分原始控制功能的智能化。实现数种功能的自动控制，例如自动巡航控制或车道保持功能，司机和汽车来分享控制权，不过司机必须随时待命，在系统退出的时候随时接上。

L3：有条件的自动驾驶。在有限情况下实现自动控制，系统在某些条件下可以完全操控整个车辆，但是当遇到紧急情况时，还是需要司机对车辆进行接管。

L4：完全智能化（无人驾驶）。在任何交通环境状况中，汽车都可以全面自动驾驶。这是我们想要到达的阶段。

因此，自动驾驶并不是无人驾驶，就算拥有自动驾驶功能，还是需要驾驶员按照正常的驾驶要求和标准来操作汽车，手不能离开方向盘，视线也依然要保持在前方的路况上。在自动驾驶技术还未完全过渡到无人驾驶之前，驾驶员的手需要放在方向盘上，并保持注意力的集中，这是保证我们出行安全的最后一道防线。而本章为了便于理解，则使用国际通行的称法“自动驾驶”来代替“无人驾驶”。

（二）自动驾驶的关键技术[2]

1. 感知

自动驾驶汽车需要和其他车辆、行人一样，能够识别出各种交通信号和标志。感知到一个迎面而来的物体的距离和速度，以便及时做出各种各样的反应。自动驾驶汽车通常依靠摄像头和其他传感器，如毫米波雷达和激光雷达，这些传感器收集的数据被一种叫“传感器融合”的技术组合在一起，尽可能给汽车提供周围环境最准确的情况。

2. 摄像头和计算机视觉

摄像头在自动驾驶汽车和装备ADAS功能的汽车上被普遍使用。不同于毫米波雷达和激光雷达，摄像头能够识别颜色和文字来帮助探测路标、交通信号灯和街道指示。但是，摄像头在探测深度和距离的时候与激光雷达相比有所不足。为了处理从摄像头接收到的数据，自动驾驶汽车的系统借助训练好的计算机视觉软件来识别物体和信号。这个软件应该能够识别车道线特定的细节（比如车道边界的颜色和图案）并且评估合适的交通规则。很多公司希望开发摄像头供自动驾驶汽车来尽可能提取最生动的图像。例如，Light公司公布了D系列的$121M，已经专门开发了与激光雷达的精度相匹配的摄像头。摄像头能够通过它的16个镜头来提取高精度的3D图像进行图像融合；DeepScale公司正在布置深度神经网络来提高识别能力和保持一个随时间不断优化的错误率。

3. 毫米波雷达技术

毫米波雷达通过发射一种无线电波来探测物体，汽车可以借助其来探测迎面而来的物体的距离、范围和速度。它被视为比激光雷达更可靠的技术，因为它的远距离探测能力，并且没有易损坏的旋转运动的元件。并且它的成本更低。因此毫米波雷达被广泛应用于自动驾驶汽车和ADAS功能中。其中，Lunewave公司正在使用3D打印技术来创造作用距离更远和更准确的天线系统；Metawave公司也在研究如何加强毫米波雷达的性能，现在已经开发出一种使用金属材料以达到更高和更远探测距离的模拟天线。

4. 激光雷达

激光雷达被视为最先进的传感器。激光雷达能创建车辆周围环境3D透视图的能力，能够促进对于物体的识别。传统的激光雷达系统包含一系列旋转元件来获取车辆周围360°的视角。这些元件的开发成本很高，而且往往并不比固定元件更耐用。许多公司正致力于在保持激光雷达的高精度的同时减少其成本。一种解决方法就是固态激光雷达，也就是一种没有运动元件并且制造成本更低的激光雷达。例如，以色列公司Innoviz已经将固态激光雷达缩减到几百美元以内；Avea是另一家在研发自己的固态激光雷达的公司，并宣布它的产品拥有200米的探测范围和仅有几百美元的成本；中国的固态激光雷达公司速腾聚创（Robosense）在2019年10月收获了4 330万美元的C轮融资。这轮融资的投资人包括阿里的物流子公司菜鸟智慧物流网络和汽车制造商上汽集团以及北汽集团。

5. 车联万物（V2X技术）

除了视距传感器，很多公司正致力于一种能让汽车与其他相连物体进行无线通信的技术，也就是V2X技术。这种技术仍处于研发阶段，但是它已经拥有让不论是否处于视野内的车辆、非机动车和行人保持不间断通信的潜力。目前，以色列公司Autotalks正与韩国现代公司合作来为市场量产它的V2X传感器。这家公司已经收到了现代和三星的投资。

6. 驾驶数据和仿真

路测的驾驶数据和仿真对于自动驾驶开发是非常关键的，给算法训练提供了指导方向。根据兰德公司的报告，自动驾驶需要驾驶数亿甚至数十亿英里来验证其安全性，自动驾驶的开发人员利用车队完成这个距离的数据收集需要花费数年时间。因此，开发者利用仿真技术来积累虚拟里程。仿真公司和自动驾驶开发者利用人工智能来生成测试数据训练自动驾驶车辆。该项技术特别有利于在危险或不常见的场景中训练自动驾驶车辆，例如刺眼的阳光或突然出现的行人。NVIDIA（英伟达）公司是仿真技术领先的主要公司之一，可以在数十亿英里的定制场景中训练其算法。此外，中国科技巨头百度也开发了自己的语义分割软件ApolloScape，用于自动驾驶的开源数据集，百度公司的技术可实现多达26种分类的图像注释，包括汽车、行人、自行车、建筑物和路灯，以帮助自动驾驶汽车识别道路上的可驾驶区域和迎面而来的危险。

7. 预建地图

当车辆自动导航时，它们将周围环境与存储在记忆中的数字地图进行比较。这些高清地图比用于个人导航软件的数字地图更精确。它们包含基于道路的信息，如车道大小、人行横道和道路标志，并通过车辆外部的传感器收集的数据进行增强。例如，Civil Maps公司在为全自动车辆开发3D地图技术。利用人工智能，该公司将原始传感器的数据转换为有意义的地图信息。地图领域主要参与者有HERE Maps公司和TomTom公司。

二、自动驾驶汽车的发展历程

自动驾驶汽车作为人工智能和汽车工业结合的产物，无疑是当今的热门话题，但自动驾驶技术并不是新时代的智能产物。在我们畅想自动驾驶未来发展前景的同时，不妨追溯一下自动驾驶技术在国内外的发展历程。

1985年，美国ALV计划在美国丹佛市落基山脉的山路上将一辆装有8个轮胎，顶部配备一个闭路摄像头的自动驾驶汽车成功地完成了它的自主陆地载具的测试。

1989年，国防科技大学研制出我国首辆智能小车。之后在1992年，国防科技大学制造出了我国第一辆真正意义上的自动驾驶汽车。

2000年，美国卡内基梅隆大学也生产出了一辆通过磁气传感器及红外摄像机实现自动驾驶的公共汽车。同年，国防科技大学研制试验成功了我国第四代自动驾驶汽车。

2007年，在美国举办的自动驾驶汽车挑战赛上展示出一批自动驾驶汽车，它们是由一些美国企业和高校共同研发的。

2009年，谷歌正式启动了自动驾驶汽车的项目。

2010年，国防科技大学和一汽集团联合研制出一辆只装有摄像机、雷达的红旗旗舰自动驾驶轿车，这辆汽车可以自己导航，不需要人做任何的控制与操作。

2012年，谷歌获得了美国首个自动驾驶车辆路测许可证。

2013年，百度开始着手自动驾驶汽车的项目。

2014年，谷歌推出了一款无油门、无方向盘和只有一个启动键的车型，并且在2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试。同年，百度研制的自动驾驶汽车也将其成功行驶于城市、高速和环路混合路况，这也是国内首次完成。

2016年，优步也推出了自动驾驶的载客模式。

2017年，特斯拉推出自动驾驶系统Autopilot 8.1，并且它已达到有条件的自动驾驶水平（L3）。

2018年，深圳市向腾讯公司核发了智能网联汽车道路测试通知书和临时行驶车号牌。百度Apollo自动驾驶全场景车队在长沙高速上测试性行驶。

2019年，长沙市人民政府颁布了《长沙市智能网联汽车道路测试管理实施细则（试行）V2.0》，并颁发了49张自动驾驶测试牌照。其中百度获得了45张自动驾驶测试牌照，百度在长沙正式开启大规模测试。同年，由百度和一汽集团联手打造的中国首批量产L4级自动驾驶乘用车——红旗EV，获得了5张北京市自动驾驶道路测试牌照。国家智能网联汽车（武汉）测试示范区正式揭牌，百度、海梁科技、深兰科技等企业获得武汉市交通运输部门颁发的全球首张自动驾驶车辆商用牌照。同时，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。首批45辆百度与一汽红旗联合研发的“红旗EV”Robotaxi车队在长沙部分已开放测试路段。新华社记者试乘了一辆自动驾驶汽车，怀着忐忑不安的心情进入了繁忙的以色列特拉维夫街道，在整个试乘过程中，记者总体感觉安全、平稳和舒适。