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    • 辅助驾驶与自动驾驶的区别
    • 未来自动驾驶还有多远
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从辅助驾驶到自动驾驶究竟还有多远

2023/02/16
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现如今,自动驾驶的噱头早已被厂家们放在台面上宣传了太多,小鹏汽车更是在最近宣称要在2023年在中国率先推出全自动驾驶,此言一出更是一石激起千层浪,而业内人士表示针对此类言论早已经见怪不怪了,更何况何小鹏提到的全自动驾驶并不是真正意义上的L4甚至更高级别的自动驾驶,而是已城市NOP为代表的辅助驾驶。

事实上,早有业内人士指出目前的自动驾驶级别划分过于简单,权责认定也不够清晰,导致消费者在使用辅助驾驶功能时往往过于相信汽车智能,而忽略了辅助驾驶所提到的驾驶员在使用期间的监管职责。自动驾驶在被业界炒作多年后,产出到消费者手中的还是辅助驾驶功能,那么从辅助驾驶到真正的自动驾驶究竟还有多远,要实现还将面临怎么样的挑战呢?

自动驾驶的级别设定

自动驾驶代表着目前最高科技水平,而实现其也不是一蹴而就的,需要分级别分阶段来攻克。一般来说,L0 级就是没有任何辅助驾驶功能。L2 级是拥有部分自动化功能,针对方向盘和加减速多项提供驾驶支持。目前智能汽车上配备的辅助驾驶功能包括了车道保持系统(控制车道居中行驶)、自适应巡航系统、主动刹车(控制加减速)系统等等,一些高级别的车型还搭载了像并线辅助、交通拥堵辅助、自适应弯道巡航、转向灯控制变道、后碰撞预警等功能。因而在宣传的时候会出现 "L2+" 或 "L2.5 级 " 甚至 "L2.9 级 " 的话术,这些并不是科学的划分,可以理解为车辆的辅助驾驶配置更为丰富,但其实质还是属于 L2 级,未达到 L3 级别标准。

再往上,L3 级是有条件自动化,由系统完成所有驾驶操作,根据系统请求,驾驶者提供适当操作。尽管部分企业提出在年内实现 L3 级功能,不过受制于法律法规,完全脱手的操作还不能实现。

到了更高级别, L4、L5 高级别自动驾驶的环境监测主体和决策责任方会转移至车辆,即由系统进行环境监控,再将所感知到的信息进行处理决策,再根据决策执行相应的操作,如转向、制动、加速、超车等。即感知层与决策层系统承担的职能会逐级递增,系统构成难度及所需组件也需逐级增加。在这一层级,才到了真正自动驾驶的阶段,用户可完全将车辆控制权移交车辆而不用执行监管责任。

目前市面上量产的自动驾驶车型和功能里,还没有能到达此级别的厂家。因此消费者在听企业宣传时一定得注意辨别。

辅助驾驶与自动驾驶的区别

辅助驾驶与自动驾驶虽然在宣传时,经常被厂家不加思索的混用,但实质上的区别却非常之大。

首先,辅助驾驶的驾驶主体仍然是人,自动驾驶的主体则是汽车,这也就意味着当使用辅助驾驶功能时,驾驶员有义务对当前的车辆行驶安全负责,如果出了事故驾驶员将承担主要责任;而自动驾驶将完全有机器接管控制,出事故将有车厂负责;

其次,辅助驾驶只针对某些特定的场景试用,例如高速路,停车场等等,无法做到任意场景下都能替代人类驾驶员完成驾驶行为,这也造成了当使用辅助驾驶时,可能随时周边的环境发生变化,车辆也就无法进行合理的决策处理,就会自动退出辅助驾驶,驾驶员此时便需要立即接管车辆,而自动驾驶在任意工况都能妥善处理,智能性也更高;

最后,目前的辅助驾驶中,其核心算法部分决策模块是非常薄弱的,这也造成了实际使用中和其余人类司机比起来明显不够激进,也无法完成更加高级智慧的功能。例如在匝道汇入时会因为过于谨慎而被人类司机频繁加塞,或者堵道封路时无法合理进行绕行规划。而要想完成这些高级别的驾驶行为,需要非常强大的决策模块,这也是自动驾驶将带给乘客超越人类的驾驶体验。

未来自动驾驶还有多远

从辅助驾驶逐步过渡到自动驾驶在目前来看远远比当初设想的困难许多,现实道路上的环境千变万化,非常复杂,靠深度学习的感知模块总有未在训练集里的目标,靠规则设定的决策规划也总有未考虑到的场景,而要想实现完全的无人驾驶目前来看还有几个重要的难点需要攻克:

第一,是高精地图和纯感知的路线选择。拥有高精地图的自动驾驶无疑时配备了一把利器,可以提前知道许多因距离或遮挡无法感知到的物体,给自动驾驶车辆提供了一双超越一切的双眼,但劣势便是成本与维护,要想做到已天为单位的维护无疑是不现实的,现如今也有越来越多的企业走向了重感知而轻地图的路线,虽然技术难度更大但原理上更容易落地,未来两者的路线之争将决定了自动驾驶的发展方向;

第二,政策法规的放开管控。自动驾驶作为人命攸关的行业,在政策上受到了非常多的监管,但好在中国目前在法律法规方面在不停努力,给予自动驾驶落地更多的便利,在北京、武汉等城市已经放开了无安全员的自动驾驶车辆测试,无疑是自动驾驶走入生活的重大一步,未来随着政策法规的支持,自动驾驶将迎来技术的改革换代;

第三,基础设施的建设改造。如果自动驾驶能落地,通过路端、云端设备给予帮助将极大降低自动驾驶车辆的成本以及落地难度,同时将更有助于城市的运行效率以及车辆安全,如果城市的基础设施能够完成快速的更新改造,将极大推动自动驾驶落地的进程;

最后,便是自动驾驶车辆的量产成本。当配备了动辄十几万上下的激光雷达设备时,我们知道自动驾驶是难以普及的,也就难以真正的改变人们的出行方式。只有当自动驾驶设备包括传感器芯片域控制器等等实现量产成本的控制,让普通人能够买得起自动驾驶车,真正的交通革命才到来,而这需要一步步的跨越与实现。

总结

从以上分析我们可以看出,自动驾驶技术的突破,除了取决于硬件的配置,软件的开发水平,数据的积累,还要有最终实现量产的能力,当然也包括法律法规的保障,基础设施的建设等。当一切难题还未被解决时,实现自动驾驶也就成了一句空谈。

从目前的情况来看,到真正能够实现高度自动驾驶 L4,还有相当长的距离。最大的挑战,就是开放道路复杂的交通环境,混乱的人车混行状况。未来,自动驾驶将成为智能汽车的通用配置,会不断向安全性与可靠性趋同发展,但这个未来会是多久,也许还需要较长时间的等待。

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