崔家悅

摘? 要：隨著智能交通、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，從而推動了自動駕駛的發(fā)展，越來越多的機構(gòu)以及企業(yè)對自動駕駛引起重視。根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者在對自動駕駛方面進行分析探討的研究現(xiàn)狀，該文對自動駕駛方面發(fā)展現(xiàn)狀以及未來趨勢進行了分析與綜述，結(jié)合市場車型的應(yīng)用，指出了目前研究中存在的問題，希望能得到很好的治理。

關(guān)鍵詞：自動駕駛? 技術(shù)動態(tài)? 研究現(xiàn)狀? 優(yōu)缺點? 高精地圖

中圖分類號：U463.6? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2021）05（a）-0083-03

Abstract： With the rapid development of intelligent transportation， Internet of things， artificial intelligence and other science and technology， it promotes the development of automatic driving. More and more institutions and enterprises pay attention to automatic driving. According to the research status of domestic and foreign scholars on automatic driving， the author analyzes and summarizes the development status and future trend of automatic driving， and points out the problems existing in the current research combined with the application of market models， hoping to get good governance.

Key Words： Automatic driving; Technology trends; Research status; Advantages and disadvantages; High precision map

1? 研究背景

2020年，交通運輸業(yè)在以習(xí)近平總書記為核心的黨中央的堅強領(lǐng)導(dǎo)下，全面貫徹黨在十九屆五中全會的精神，堅持尋求改善穩(wěn)定性的工作總基調(diào)，在新的發(fā)展階段的基礎(chǔ)上，開展新的發(fā)展理念，建立新的發(fā)展模式，以高質(zhì)量的發(fā)展為主題，深化供給結(jié)構(gòu)性改革為主線，加強疫情的預(yù)防和控制，協(xié)調(diào)經(jīng)濟和社會發(fā)展的運輸工作，加快建設(shè)一個強大的運輸能力，為扎實開展“六個穩(wěn)定”工作，全面落實“六個保證”任務(wù)，如期實現(xiàn)全面建設(shè)小康社會的目標提供了有力的交通運輸保障。

美國和德國引領(lǐng)著全球自動駕駛總體發(fā)展潮流，日本和韓國也正在迅速發(fā)展，中國正在爭取在自動駕駛領(lǐng)域取得新的突破。自動駕駛實現(xiàn)級別（SAE級別）將根據(jù)地理位置、市場、基礎(chǔ)設(shè)施和消費者準備情況錯開時間。各種先進的科學(xué)技術(shù)、完善的基礎(chǔ)設(shè)施等給我國大規(guī)模實現(xiàn)自動駕駛汽車電動汽車技術(shù)提供了有利準備。OEM的汽車開發(fā)計劃正在穩(wěn)步推進中，無需再對自動駕駛汽車的重要性和必要性進行探討，對于國家趨勢和大部分制造商來說這是一種必然的選擇，自動駕駛汽車在改善環(huán)境、保障交通安全方面起著至關(guān)重要的作用，因此對自動駕駛汽車的研發(fā)是十分迫切且必要的。自動駕駛越來越得到人們的歡迎與認可，但自動駕駛也是一把雙刃劍，它既能讓社會技術(shù)飛快進步，同時也帶來不少問題，該文通過對自動駕駛進行分析，做出了如下評價。

2? 新形勢下自動駕駛技術(shù)動態(tài)及優(yōu)缺點

2.1 自動駕駛技術(shù)動態(tài)

2.1.1 感知

自動駕駛汽車必須能夠識別交通信號和標志，以及其他汽車、自行車和行人，其還必須感知周圍物體的距離和速度，及時做出判斷和反應(yīng)[1]。

自動駕駛汽車通常依賴攝像頭和其他傳感器，如雷達和光探測和測距（激光雷達）。每種傳感器并不是十全十美的，都有自己的優(yōu)點和缺點。

傳感器收集的數(shù)據(jù)通過一種名為“傳感器融合”的技術(shù)混合在一起，以盡可能準確地描述汽車周圍的環(huán)境。

2.1.2 雷達、激光雷達和V2X

自動駕駛開發(fā)人員正在集成雷達和激光雷達傳感器，以增強相機的視覺能力。

自動駕駛系統(tǒng)使用傳感器融合軟件來處理來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，該軟件集成了所有傳感器數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建汽車周圍環(huán)境的一致視圖[2-3]。

除了視線傳感器，許多初創(chuàng)企業(yè)和汽車制造商正在開發(fā)一種稱為“Vehicle-to-Everything”（V2X）的技術(shù)，該技術(shù)允許車輛與其他連接的設(shè)備進行無線通信。

2.1.3 高精地圖

在以汽車電動化、智能化、聯(lián)網(wǎng)化、共享化為特征的汽車產(chǎn)業(yè)進化趨勢下，自動駕駛汽車成為全球的重要研究熱點和汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向，并帶動智能交通、智慧城市等產(chǎn)業(yè)建設(shè)。高精地圖作為自動駕駛重要的共性基礎(chǔ)技術(shù)[4]，具備不可替代的作用。

目前，中國高精度地圖產(chǎn)業(yè)正從技術(shù)研發(fā)走向規(guī)?；?。近2年，國內(nèi)各大制圖員加大了在制圖方面的投入，開始向外界提供分米、厘米級的地圖，一批自動駕駛企業(yè)加入了地圖跟蹤[5]。

隨著5G新一代通信技術(shù)的到來，能讓高精地圖和云計算有機地結(jié)合起來，將比4G有著更快的上傳和下載體驗，信息傳輸速度也會更快，更有力地把物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、信息傳輸、車路協(xié)同和自動駕駛連接在一起，從而發(fā)揮出智能汽車、智能城市的數(shù)字化關(guān)鍵作用。

2.1.4 高精度衛(wèi)星定位

自動駕駛汽車必須高精度定位，才能保證乘客的安全性。傳統(tǒng)型技術(shù)會依賴GPS信號，但是誤差會偏離1～2 m，誤差太大[6]。因此，國外已研發(fā)出來的攝像頭和芯片結(jié)合的高精度定位技術(shù)，誤差會減少到1 m以內(nèi)，這就大大提升了其安全性。

2.2 自動駕駛的優(yōu)缺點

2.2.1 自動駕駛的優(yōu)點

（1）緩解交通擁堵。

在未來，自動駕駛汽車成功普及后，大城市的交通擁堵將會消失。對很多人來說，這樣一年可以節(jié)省40個小時。大城市車輛眾多，無法避免交通擁堵的情況。自動駕駛汽車可以自動同步交通狀況，并在第一時間選擇更順暢的路線。此外，由于人工智能的設(shè)置，擁堵等不文明的狀況將會消失。

（2）便于長途運送。

卡車送貨司機擔(dān)心超速罰單的情況將不再發(fā)生，他們也不必在路上花上幾天甚至幾周的時間[7]。因為幾乎所有的車都可以參與運輸，而且交貨會快得多。

（3）提高公路安全性。

交通事故每天都在發(fā)生，數(shù)據(jù)統(tǒng)計很是驚人，而自動駕駛擁有車道偏離警告、碰撞警告、碰撞剎車等技術(shù)會大大提升公路的安全性。如果有人橫穿馬路，車輛AI技術(shù)會提前做出警告和停車等行為，以避免碰撞發(fā)生。

2.2.2 自動駕駛的缺點

（1）持續(xù)監(jiān)控，有侵犯隱私風(fēng)險。

當(dāng)人們乘出租車或租車時，可能需要擔(dān)心是否有人在監(jiān)視自己。雖然車內(nèi)可能除了自己和司機以外沒有其他人，但因為人工智能的存在，其可以對人們個人行為舉止進行記錄和拍攝，有侵犯個人隱私的風(fēng)險。

（2）高價。

自動駕駛汽車的價格肯定比傳統(tǒng)的汽車貴很多，因為其裝滿了電子產(chǎn)品，更智能化[8]。對于平常出行不坐公交車和出租車的乘客，想擁有一輛屬于自己的車，那要花費更多金錢。

（3）失去駕駛的樂趣。

隨著自動駕駛的普及，有很多人就會失去享受駕駛的速度與激情，在旅途過程中，開著車，聽著動聽的音樂，觀賞優(yōu)美的風(fēng)景，這種感覺將會有所改變，剝奪了喜歡玩車者的權(quán)利。

3? 自動駕駛不足的應(yīng)用

自動駕駛給人們帶來了快樂和便捷，同時也引發(fā)了不少事故。在2016年1月，一輛特斯拉轎車和一輛道路清掃車發(fā)生追尾事件，該車主因事故死亡。據(jù)新聞報道，2017年8月26日，Google自動駕駛汽車也發(fā)生了很多次交通事故，事故沒有造成人員傷亡。自動駕駛事故的不斷發(fā)生，所面臨的問題總結(jié)如下。

3.1 依賴大量數(shù)據(jù)信息

主流的視覺感知算法需要大量帶注釋的數(shù)據(jù)（數(shù)量級為幾萬幀到幾十萬幀）進行模型訓(xùn)練。只有當(dāng)足夠多的汽車、行人和騎自行車者的樣本輸入到模型中，它才能在復(fù)雜的道路場景中檢測和區(qū)分目標[9]。一旦某樣?xùn)|西在標簽樣本集中很少或沒有出現(xiàn)（如滿載的快遞三輪車），就很難做出正確的測試。

2020年6月，一輛開啟autopilot自動車輔助駕駛系統(tǒng)功能的特拉斯model3轎車，因為特斯拉感知算法樣本集中缺少白車的數(shù)據(jù)，直接撞上了一輛躺在路中間的大卡車。原因是白色卡車目標不能被歸類為汽車、自行車、行人或動物。所以，算法傾向于確定目標不是障礙物，不施加減速制動，從而造成事故。

3.2 歸納能力不足

與人腦相比，目前的視覺感知算法演繹能力不足。人的大腦只需要幾張圖片或視頻就能認識事物的本質(zhì)。比如當(dāng)人們認識到卡車的目標時，各種各樣五顏六色的改裝卡車或者倒在地上的卡車，即使自己以前沒見過，但看到它們還是能做出快速判斷，而這就是人腦的演繹能力。

3.3 感知精細程度不足

開車時，人類的大腦對周圍環(huán)境信息的處理更加精細。人眼可以從兩輛車之間的空隙看到是否有一輛車在阻塞區(qū)域內(nèi)行駛。除了觀察車身和車輪的細微變化外，其還可以通過擋風(fēng)玻璃觀察其他駕駛員的表情和動作，這個信息對于判斷駕駛是非常重要的。但是，目前的視覺感知算法還不能做到如此細致，還有很長的路要走。

4? 結(jié)語

該文提出了自動駕駛的動態(tài)技術(shù)和應(yīng)用不足。隨著5G時代的到來，自動駕駛是未來發(fā)展進步的趨勢，其具有緩解交通擁堵、減少環(huán)境污染、便于長途運送等優(yōu)點。運用激光雷達、雷達、高精地圖和高精定位系統(tǒng)等先進技術(shù)實現(xiàn)自動駕駛，能夠極大地促進智能交通的發(fā)展;自動駕駛技術(shù)與智能交通管理相結(jié)合，將有效改善城市的交通擁堵狀況，降低空氣污染，提高用車效率。但自動駕駛技術(shù)還不夠完善，還存在意外的交通事故，還應(yīng)采取措施進一步完善。自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用將有效地解決當(dāng)前城市交通中的許多問題。然而，中國在自動駕駛領(lǐng)域部分方面的研究相對較為落后。未來，國家應(yīng)加大重視，加強核心技術(shù)的研究，掌握關(guān)鍵設(shè)備和關(guān)鍵技術(shù)，在全球自動駕駛領(lǐng)域占據(jù)一席之地，讓自動駕駛技術(shù)盡量減少失誤，早日運用于全球化。

參考文獻

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