近日,黄埔区、广州开发区与广州市公共交通集团有限公司、工业和信息化部电子第五研究所签署战略合作框架协议共建5G车联网(智能网联汽车)先导区,同时正式启动“全国首个自动驾驶综合应用示范岛”。正式启动广州国际生物岛1条自动驾驶公交应用示范线、5台自动驾驶出租应用示范车辆,标志着该区正式迈入自动驾驶MaaS(MobilityasaService)综合应用新时代。 自动驾驶领域近几年进入快速发展期,相关产业链上的核心技术和设备已经进入成熟阶段,比如融合多种传感器的感知和定位技术,高性能高可靠多功能的集成域控制器,增强网络和环境感知的V2X技术等。这些核心技术和设备是自动驾驶能够商业化落地的基础。而各大巨头也纷纷布局自动驾驶,在加上相关政策的落地,全面实现自动驾驶的目标可期!本专题将从自动驾驶的概念、技术、巨头布局和相关政策等方面介绍自动驾驶。

政策支持

交通部部长李小鹏在国新办举行的新闻发布会上表示,在自动驾驶的发展上,要加强部际协调,和相关部委建立跨部门的协同工作机制,力争在国家层面出台自动驾驶发展的指导意见。
自动驾驶是交通运输领域的一项前沿技术,交通运输部对自动驾驶技术的研发、应用高度重视。2018年4月,交通运输部和工信部、公安部联合出台了智能网联车道路测试管理规定的试行办法,第一次从国家层面就规范自动驾驶道路测试做出了规定。去年7月份,交通运输部还出台了自动驾驶封闭测试场地建设技术指南暂行办法,指导各地对封闭场地测试的建设进行指导。
自动驾驶的发展对于保证安全、提高效率、改善服务、发展产业都有重要的意义。交通运输部将加强自动驾驶与车路协同关键技术装备研发和测试验证,并且推动标准的制定和修订同时加强国际合作,和相关国家开展自动驾驶领域的技术合作,共同推动自动驾驶技术的发展。

什么是自动驾驶

汽车自动驾驶系统又称自动驾驶汽车,是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统。今天绝大多数主流自动驾驶研究者已将SAE标准当作通行的分类原则。 SAE标准将自动驾驶技术分为0级、1级、2级、3级、4级、5级,共六个级别。目前绝大多数车企都已经做到了L2级别的自动驾驶技术,比如ACC自适应巡航和拨动转向灯即可实现自动变道行驶等等。L4和L5级别的自动驾驶技术都可以称为完全自动驾驶技术,到了这个级别,汽车已经可以在完全不需要驾驶员介入的情况下来进行所有的驾驶操作,驾驶员也可以将注意力放在其他的方面比如工作或是休息。

自动驾驶是什么?

▲美国汽车工程师学会制定的自动驾驶技术标准

自动驾驶技术

高精度地图:
高精度地图是区别于传统电子地图的包含大量三维表征行车辅助信息的汽车自动驾驶专用地图。行车辅助信息主要包括路面的几何结构,周边道路环境的点云模型,车道的几何结构及坡度、曲率及限速等属性信息。但是,机器不具备人类与生俱来的视觉识别和逻辑分析能力,必须借助高精度地图扩展车辆的静态环境感知能力,为汽车自动驾驶提供全局视野。
高精度地图的构建是一个多传感器融合的过程,主要包含光学雷达(LiDAR)、全球卫星导航系统(GPS)、陀螺仪(IMU)和轮距传感器。陀螺仪和轮距传感器可以高频率稍有偏差地给出自动驾驶汽车的位置预测,再融合GPS和LiDAR的数据算出当前车的准确位置,最后根据当前的准确位置与激光雷达的扫描数据,把新的数据加入地图中以此来逐步构建高精度地图。
高精度定位技术依赖于高精度地图信息,自动驾驶系统可以通过对比当前位置的传感器获取行车环境信息和高精度地图,精确地确认位置,并能够确认当前位置一段距离内的行车环境,可进行下一步轨迹规划和决策。

▲高精度地图是什么?

  • 5G:
    5G推动自动驾驶技术快速发展

    • 5G网络具有空口传输低时延和大带宽特性,可以保证自动驾驶车辆与云端数据通信的及时性和可靠性需求,可以充分利用云端资源弥补车载决策系统的运算力不足的资源瓶颈。 通过5G蜂窝网络下的车车通信、车路通信、车云通信等数据交互融合为自动驾驶车辆提供广域的环境感知数据,满足全天候全路况自动驾驶需求。
      根据5G标准研究规划,后续5G网络将提供高精度定位能力,满足自动驾驶需求,弥补当前GNSS定位精度不足、RTK定位覆盖不足和IMU定位高成本等问题。
  • 人工智能技术:
    汽车自动驾驶的关键技术研究

    • 人工智能技术在汽车自动驾驶上的应用主要在环境感知、规划决策与控制这三大功能的算法程序上,即运用深度学习、模糊逻辑、专家系统和遗传算法等方法,通过大数据的自主学习和训练,使汽车自动驾驶具备一定程度的智能水平。
      计算机视觉在汽车自动驾驶上的应用有静态物体分类与交通信息识别、动态物体轨迹跟踪与行为预测,以及基于不同算法的车辆自身定位等方面。模式识别、卷积神经网络等方法可以用于计算机获取的大量图像视频信息处理,融合运动预测算法来实现运动物体的识别跟踪。
      增强学习可以有效地解决环境中存在的特殊情况,是通过和环境的交互来学习在对应的场景下进行规划和决策以达到最优驾驶行为的方法。其目的是在给定的任意环境下,通过对环境的探索学习到最佳的策略,采取最优化行为。 人工智能在车辆控制中的应用主要在自动控制技术方面,主要集中在模糊控制和专家系统控制,主要通过控制器中的程序实现对电气系统的控制。
  • 激光雷达:
    深度分析LiDAR技术

    • 激光雷达是无人驾驶汽车的关键核心部件之一,有效提供车辆决策与控制系统所需的高精度地图和定位避障功能,具有不可替代的作用。激光雷达即激光探测及测距系统LiDAR(Light Detection and Ranging),是一种通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。 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。 相对于传统测距传感器,激光雷达在测量精度、测量距离、角分辨率、抗干扰能力等方面具有巨大的综合优势。激光雷达技术难点集中在光学系统设计、成像扫描、控制系统、多线单元装调、信号/数据校准等环节。
巨头纷纷布局

自动驾驶技术这个想法首次出现是在20世纪30年代的一本名为《Air Wonder Stories》的月刊科幻杂志上。但直到1986年,卡内基·梅隆大学制造出的NavLab 1才算得上第一辆由电脑驾驶而非人类驾驶的汽车。自那时开始,像奔驰、宝马、奥迪、大众、福特等全球知名的汽车巨头们就开始着手研发自动驾驶技术,特别是最近10年,连谷歌、英特尔、苹果等科技厂商也加入了自动驾驶的研究之中。
华为也在年初发布了一款全新的5G多模终端芯片巴龙5000,该芯片是全球首个支持V2X(车与外界的信息交换)的车载多模芯片,支持自动驾驶。而且华为正在申请高精地图绘制甲级资质,这也是自动驾驶技术中V2X的一部分,一旦获批,华为将会成为第一个横跨5G+鸿蒙+巴龙5000芯片+高精地图的自动驾驶解决方案供应商。
苹果公司之前也调整了研发战略,从研发自动驾驶汽车成品车(同时也是电动车)调整为研发自动驾驶技术,在技术成熟之后,苹果也希望整合到其他汽车企业的产品中,苹果甚至有可能在未来将iOS移动互联网生态系统嫁接到自动驾驶汽车中。

商用可期

5G的商用促成新一轮的科技革命和产业变革兴起,智能网联汽车已成为未来汽车产业发展的战略制高点。随着国内外巨头对自动驾驶的纷纷布局和相关政策支持,5G的商用更为智能驾驶的发展插上了翅膀,加速进入到真正意义上的“无人驾驶”时代。