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日前，中国人工智能学会发布中国人工智能系列白皮书。本文将对《中国人工智能系列白皮书——智能驾驶》进行介绍和精编。

智能汽车是新一轮科技革命背景下的新兴技术，汇合运用了今世传感技术、信息与通信技术、自动节制技术、打定机技术和人工智能等技术，代表着未来汽车技术的战略制高点，是汽车产业转型进级的要害，也是如今全国公认的成长偏向。

智能汽车在镌汰交通事故、缓解交通拥堵、前进蹊径及车辆操纵率等方面具有庞大潜能。在此大背景下，中国人工智能协会出台《中国人工智能系列白皮书——智能驾驶2017》，概述汽车智能化成长，阐明国内外技术成长现状，从平安性、经济性、互联性、行业性方面详细叙述智能驾驶的社会效益与影响，并详细介绍智能驾驶的技术，包含传感感知技术、定位与导航技术、V2X网联通信技术、决定规划技术结构系统、传感信息融合、使命决定、规划规划、很是处置惩罚处罚这些要害决定规划的要害环节。此外，本白皮书还系统地介绍了自动驾驶节制的焦点技术组成部门，包含车辆的纵向节制、横向节制、自动驾驶的节制方法、自动驾驶节制技术方案。除了详细技术介绍之外，该白皮书还介绍了模拟仿真技术，包含需求阐明、技术方案、并预期未来成长的技术寻衅和趋势。

本白皮书是中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅、科大讯飞实施总裁胡郁、重庆邮电大学教授王国胤、中国科学院院士谭铁牛等产学研的专家撰写而成，引用了104篇国内外论文、著作等。

以下为白皮书的精编内容：

一、开篇

自20世纪80年月，在美国国防部前辈研究项目局（DARPA，Defense Advanced Research Projects Agency）的支撑下掀起了智能车技术研究热潮。1984年由卡耐基梅隆大学研发了全全国第一辆真正意义的智能驾驶车辆，该车辆操纵激光雷达、打定机视觉及自动节制技术完成对周边情况的感知，并据此做出决定，自动节制车辆，在特定蹊径情况下最高时速可达31km/h。

1. 汽车智能驾驶技术的内在

汽车智能驾驶具有“智慧”和“本事”两层含义，所谓“智慧”是指汽车能够像人一样智能地感知、综合、鉴定、推理、定夺和记忆；所谓“本事”是指智能汽车能够确保“智慧”的有用实施，可以实施自动节制，并能够进行人机交互与协同。自动驾驶是智慧和本事的有机团结，二者相辅相成，缺一不行。

为实现“智慧”和“本事”两方面内容，自动驾驶技术日常包含情况感知、决定规划和车辆节制三大部门。类似于人类驾驶员在驾驶过程中，通过视觉、听觉、触觉等感官系统感知行驶情况和车辆状况，自动驾驶系统通过配置内部传感器和外部传感器获取自身状况及周边情况信息。内部传感重视要包含车辆速度传感器、加速传感器、轮速传感器、横摆角速度传感器等；主流的外部传感器包含摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及定位系统等。

通过这些传感器提供海量的全方位行驶情况信息。不同传感器的量测精度、实用局限都有所不同，为有用操纵这些传感器信息，须要操纵传感器融合技术将多种传感器在空间和时间上的自力信息、互补信息以及冗余信息按照某种准则组合起来，从而提供对情况综合的正确大白。决定规划子系统代表了自动驾驶技术的认知层，包含决定和规划两个方面。决定系统定义了各部门之间的彼此关系和功能分配，决定了车辆的平安操纵模式；规划部门用以生成平安、实时的无碰撞轨迹。车辆节制子系统用以实现车辆的纵向车距、车速节制和横向车辆位置节制等，是车辆智能化的最终实施机构。 “感知”和“决定规划”对应于自动驾驶系统的“智慧”；而“车辆节制”则表示了其“本事”。

2. 汽车智能驾驶技术：分级

美国高速公路平安治理局（NHTSA）将汽车智能化水中分成五个等第：无自立节制；辅助驾驶；部门自动驾驶；有前提自动驾驶；高度自动驾驶。

《中国制造2025》将智能汽车分为DA，PA，HA，FA四个等第，并别离了各自的界限。其中，DA指驾驶辅助，包含一项或多项局部自动功能，如ACC，AEB，ESC等，并能提供基于网联的智能提醒信息；PA指部门自动驾驶，在驾驶员短时转移寄望力仍可保持节制，失去节制10秒以上予以提醒，并能提供基于网联的智能指导信息；HA指高度自动驾驶，在高速公路和市内均可自动驾驶，偶然须要驾驶员继承，可是有充分的移交时间，并能提供基于网联的智能节制信息；FA指完全自立驾驶，驾驶权完全移交给车辆。

A. 自动驾驶VS无人驾驶

自动驾驶是指可以资助驾驶员转向和保持在车道内行驶，实现跟车、制动以及变道等利用的一种辅助驾驶系统，驾驶员可以随时介入对车辆的节制，并且系统在特定情况下会提醒驾驶员介入操控。同自动驾驶汽车比拟，无人驾驶汽车也配备有各类传感器和响应的节制驱动器，可是作废了偏向盘、加速踏板和制动踏板，汽车在没有人为干预的情况下自立完成行驶使命。

1921年World Wide Wireless期刊上出版的一篇论文中提出，通过无线通信技术实现无人驾驶技术。1955年美国Barret Electronics公司研制出了第一台自动指导车辆系统AGVS(Automated Guided Vehicle System)。

期后的半个世纪，慕尼黑联邦国防军大学、美国俄亥俄州立大学、德国联邦国防军大学都在推进无人驾驶的研究。

除高校在自动驾驶领域的努力研究外，浩繁汽车厂商也相继开展了干系研究操持。其中以特斯拉最广为人知，特斯拉开发了自动驾驶系统Autopilot，并安装在了8万辆Model S上。

此外，以谷歌为代表的IT公司在自动驾驶领域的表示也很是生动，谷歌公司于2009年最先研发无人驾驶技术。2013年，苹果公司也最先想汽车领域进军，开发了智能车载系统CarPlay。CarPlay能够支撑“电话”、“音乐”、“地图”、“信息”和第三方音频应用程序。

比拟之下，海内涵自立驾驶方面研究的起步稍晚。从80年月末最先，国防科技大学先后研制出基于视觉的CITAVT系列智能车辆。后来清华大学在国防科工委和国家“863操持”的资助下从1988年最先研究开发THMR系列智能车。吉林大学、重庆大学也在自立驾驶方面取得必定的成果。海内一汽集体、上汽集体、长安汽车等车企也纷纷涉足自动驾驶。

海内互联网百度公司也在2013年最先了百度无人驾驶汽车项目，其技术焦点是“百度汽车大脑”，包含高精度地图、定位、感知、智能决定与节制四大模块。

其中公开性智能驾驶角逐也对智能驾驶成长具有重要的鞭策作用，好比美国国防部前辈研究局所进行的DARPA寻衅赛，，掀起了智能驾驶技术研发的热潮。

3. 汽车自动驾驶产业概述

进入了21世纪后，自动驾驶产业获得了富足的重视和成长。传统的车企倾向于从辅助驾驶到自动驾驶的逐渐递进方案。图为我国学者于2012年调研获得的辅助驾驶系统的斲丧认知度情况。

4. 智能驾驶的社会效益

2012年我国匀称天天约 280人因交通事故伤亡，相当于一次巨大空难。同时，驾驶员是导致交通事故的紧张因素。

智能驾驶不受人的心理和感情干扰，坚守交通律例，按照规划蹊径行驶，可以有用镌汰人为所造成的交通事故和拥堵。同时，智能驾驶汽车能够比人类加倍精准土地算和操纵路权，通过车联网共享交通资源信息，可以最大化操纵城市的蹊径资源。

此外，智能驾驶可以有用地促进节能减排，可以更合理地操控和切换驾驶模式，节制车辆的提速和减速，禁止因为驾驶员的不良驾驶习惯导致的车辆能源斲丧和尾气排放等标题。

倘若智能驾驶汽车与智能交通、云打定相团结，将可以构建城市智能车批示调节办事中间，共享交通资源，实现最优的交通出行，将会大大地镌汰汽车的保有量，从而达到节能减排的成果。

智能驾驶将带来汽车鄙俚产业链的庞大变革，好比汽车驾校的低迷、陪练市场的萎缩、出租车行业的失业、代驾行业的彻底消失、汽车维修行业和保险行业的改变等。

智能汽车从底子上改变了传统的“人一车一路”闭环节制方式，将不行控的驾驶员从该闭环系统中请出去，镌汰了人为影响因素，由机器驾驶脑实现正确的机器节制，从而大大前进了交通系统的坚守和平安性。

5. 国内外干系政策

因为智能驾驶是新兴的技术，各国政策也在研究以致出台智能驾驶的干系政策。

美海内华达州不断带领着承诺智能驾驶汽车上路的立法工作。2011年，内华达州立法委员会通过了美国第一部承诺测试智能驾驶汽车的法案。

欧盟在顶层打算、巨大研发规划上做了许多工作，未来交通研究操持中强调了车车、车路通信，强调了人车路一体化和蹊径平安。

法国已于2016年年底前实现全国数千公里蹊径的联网，并鞭策蹊径交通法律律例的修订，满足无人驾驶汽车上路要求。此外，还将向举世汽车出产商开放蹊径进行无人驾驶汽车的试验。英国政府已表示2017年头次承诺无人车在高速公路及重要蹊径上进行试驾。为接待无人驾驶汽车的到来，英国还将修改干系的蹊径交通律例，如今已由英国科学部与交通部最先下手研究。

日本河山交通省则决定最早将于2017年秋季拟订有关在高速公路同车道行驶的自动驾驶平安律例。

如今，我国由工信部机关起草的智能网联汽车尺度系统方案已形成尺度框架系统，该尺度系统框架包含根本、通用规范、产品与技术应用、干系尺度四个紧张部门。

二、 情况感知

智能驾驶的焦点不在车而在人，是物化驾驶员在持久驾驶实践中，对“情况感知-决定规划-节制实施”过程的大白、进修和记忆。情况感知作为第一环节，处于智能驾驶车辆与外界情况信息交互的要害位置，其要害在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知本事，从而大白自身和周边的驾驶态势。

相机、雷达、定位导航系统等为智能驾驶车辆提供了海量的周边情况及自身状况数据，这些以图像、点云等形式呈现的数据包含了大量与驾驶运动无关的信息。选择性寄望作为人类自然感知的重要特征，可以资助智能驾驶车辆聚焦当前驾驶行为，确保智能驾驶的平安性和实时性。情况感知须要依照近目的优先、大尺度优先、动目的优先、不同性优先等原则，采纳干系感知技术对情况信息进行选择性处置惩罚处罚。

智能驾驶车辆上安装的每类传感器也都有自身的感知盲区。智能驾驶过程中，通过组合操纵多类传感器和运用时序关联的感知技术，可以缩小感知盲区的局限，日常不会影响正常驾驶。

1. 情况感知功能系统组成

智能驾驶车辆获取和处置惩罚处罚情况信息，紧张用于状况感知和V2X网联通信。V2X（即Vehicle to Everything，车辆同所有交通到场者）网联通信强调了车辆、蹊径、操纵者三者之间的联系， 紧张操纵RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）、拍照设备、云办事器等获得实时路况、蹊径信息、行人信息等一系列交通信息，从而前进驾驶平安性和驾驶坚守。

状况感知紧张通过车载传感器对周边及本车情况信息进行采集和处置惩罚处罚，包含交通状况感知和车身状况感知。V2X网联通信是操纵融合今世通信与收集技术，实现智能驾驶车辆与外界举措和设备之间的信息共享、互联互通和节制协同。

按照获取交通情况信息的途径，可将这些传感器分为两类：1）被动情况传感器，紧张包含相机等视觉传感器和麦克风阵列等听觉传感器2）自动情况传感器，紧张指激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。

2. 系统硬件配置方案

可用于智能驾驶情况感知的硬件设备有许多，紧张包含相机、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS、BDS、INS等。如今智能车上采纳的配置方案通常是多种型号或多种典范设备的组合。如下图

A. 相机

无论是单目相机、双目相机，照旧多目相机、深度相机，无论像素再清晰、采样速度再高，也无法打点所有图像采集和处置惩罚处罚的坚苦。因为蹊径情况、天气情况的多样性、复杂性以及智能驾驶车辆自己的运动特征，相机等闲受到光照、视角、尺度、阴影、污损、背景干扰和目的遮挡等诸多不确定因素的影响。

B. 雷达

雷达对光照、色彩等干扰因素具有很强的鲁棒性，可是无论安装几多数目/种类的雷达、选取多高的采样速度，都不或许彻底打点凹坑反射、烟尘干扰和雨、雪、雾等恶劣天气前提下的探测坚苦。

C. 定位系统

定位导航系统为智能驾驶提供了高精度、高靠得住定位、导航和授时办事，RTK（Real-Time Kinematic，载波相位差分技术） + INS组合更是为实时精准定位和位置精度保持奠基了重要根本。可是无论位置办事公共平台多好、陀螺精度多高，照旧存在采样频率不够、地理情况过于复杂、初始化时间过长、卫星信号失效等标题，因此定位导航系统总存在缺陷。

3. 传感感知技术

感知功能的实现既须要合适的感知设备，也离不开响应的感知技术。按照传感器获取的信号典范，可分为相机视觉、雷达传感和听觉传感。

A. 相机视觉

在智能驾驶中，相机取代人类视觉系统作为交通情况感知的传感器之一。相较于其他传感器，视觉传感器安装操纵的方法简朴、获取的图像信息量大、投入资本低、作用局限广，并且近些年更是得益于数字图像处置惩罚处罚技术的快速成长和打定机硬件机能的前进。可是在复杂交通情况下，视觉传感器依然存在目的检测坚苦、图像打定量大、算法难以实现的标题，视觉感知技术在应对蹊径结构复杂、人车混杂的交通情况时也还存在许多不够。

视觉感知技术紧张包含三种：

1）单目视觉技术，即通过单个相机完成情况感知使命，具有结构简朴、算法成熟并且打定量较小的优点，可是感知局限有限、无法获取场景目的的深度信息；

2）立体视觉技术，底子道理是采纳2个（或多个）相机从不同视点调查统一目的，并通过打定图像像素间位置弊端恢复三维场景，难点在于寻找多个相机图像中匹配的对应点；

3）全景视觉技术，成像视野较宽，但图像畸变较大、分辨率较低。

B. 雷达传感

在国内外智能驾驶车辆开发过程中，传感感知技术研究的重点除了视觉就是雷达。雷达通过对目的发射电磁波并吸取目的回波来获得目的的隔断、方位、隔断厘革率等信息。

雷达传感器日常由发射机、发射天线、吸取机、吸取天线、表示器、处置惩罚处罚部门以及电源设备、数据录取设备、抗干扰设备等辅助设备组成。按照电磁波的波段，雷达分为三类：激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。

雷达受外界情况影响小，获取的深度信息靠得住性高，测距局限和视角大、正确度高。此外，雷达每帧吸取的点云数据量远小于相机记载的图像信息，更能满足智能驾驶对实时性的需求。雷达的最大弱点在于制造工艺复杂、资本很高，在必定水平上使其普遍应用受到限制。

如今激光雷达常用的感知技术紧张有：

1）障碍物检测与跟踪，要害在于统一时辰障碍点的聚类和不同时辰障碍物的匹配，基于深度进修的雷达障碍物检测逐渐成为近年来的研究热点，雷达与图像融合的障碍物检测技术研究也取得了必定成果；

2）路面检测，紧张是为了区分路面和蹊径上的其他目的障碍物，还可以通过检测路面材质和坡度为智能驾驶车辆决定和节制提供数据参考；

3）定位与导航，基于激光雷达的SLAM在智能车定位中可以施展重要作用，智能车通过检测路边障碍物位置鉴定蹊径走向并实现基于雷达的自立导航；

4）三维重建，操纵激光雷达获取的深度信息即可以实现智能车四面情况的三维场景重建。

5）如今大部门智能驾驶车辆仅依赖视觉感知和雷达感知，已经能够完成绝大大都交通情况感知使命，因此通常忽略了听觉感知。交通情况中有许多声音也会携带重要信息，例如喇叭、警笛等智能驾驶车辆同样须要对情况中的声音有所感知并做出反应。

C. 听觉传感器

按拍照对于智能车辆位置地域的局限，听觉感知本事可分为三类：1）个域听觉感知2）局域听觉感知3）广域听觉感知。

听觉感知系统紧张涉及三种要害技术：声源定位技术、音频识别技术和软件无线电技术。

如今常用的声源定位技术按其定位道理可分为三大类：

1）基于最大输出功率的可控波束形成技术，要害在于对吸取的信号的滤波及加权求和，并节制阵列波束指向最大输出功率对应的偏向；

2）基于高分辨率谱估计的定位技术，通过求解所吸守信号与阵列间的干系矩阵确定信号源偏向和位置；

3）基于声达时间差的定位技术，紧张是操纵声源信号到每个麦克风阵元的时间差估计来实现测向和测距。

4. 定位与导航技术

智能驾驶的根本是自立导航，不单须要获取车辆与外界情况的相对位置关系，还须要通过车身状况感知确定车辆的绝对位置，因此定位与导航也是情况感知的要害技术之一。

A. 感知态势的基准

智能驾驶车辆的位置数据不或许脱离感知态势的基准，如今在智能驾驶中常用的基准包含：大地坐标系（WGS-84/ CGCS 2000）、摄像机坐标系、图像坐标系、雷达坐标系、驾驶员认知坐标系等。

如今紧张有GPS、北斗卫星导航系统、GLONASS和GALILEO四大举世卫星导航系统，我国常用的为GPS和北斗卫星导航系统。

（1）卫星导航定位技术按照定位方式分为单点定位技术和相对定位技术。

相对定位又分为静态定位和动态定位两种典范，其中实时动态定位RTK技术是一种新的常用的卫星定位测量方法。RTK是一种基于载波相位观测值的定位技术，操纵了参考站和移动站之间观测误差的空间干系性。与以前的静态定位和动态定位不同，RTK无需事后结算即可在旷野实时获得厘米级的定位精度，成为卫星定位应用的巨大里程碑。

（2）惯性导航系统

惯性导航系统（简称惯导）由陀螺仪和加速度计组成，通过测量运动载体的加速度和角速度数据，并将这些数据对时间进行积分运算，从而获得速度、位置、姿态和航向。

惯性导航系统能够提供包含水平姿态、方位、速度、位置、角速度和加速度等的周全的导航信息，并且数据更新率高、持续性好、噪点低、短期精度和稳固性高。惯导也存在其固有缺陷：定位误差会随时间而增大，数据的持久精度较低，并且无法获取时间信息。此外，惯导在每次操纵之前须要较长时间的初始化，在智能驾驶过程中如果呈现断电等突发状况，通常须要从头初始化。

交通情况复杂多变，单一的导航系统通常会受限于自身的不够而无法确保精准定位和导航，因此当前的智能驾驶车辆大多采纳GPS/BDS + INS的组合导航方式。

B. 姿态和状况感知

智能驾驶车辆情况感知系统对车体的感知包含两部门：车身姿态感知和车身状况感知。

1）车身姿态感知：紧张指对车辆航向角、侧倾角和俯仰角的感知，日常通过惯导或许陀螺仪来获取这些参数。

2）车身状况感知：紧张包含对车辆行驶速度、纵向加速度、发念头转速、偏向盘转角、节气门开度、制动主缸压力等车辆状况信息的感知。

C. 测试技术

智能驾驶对定位导航系统的机能有必定的要求，须要通过测试获得机能指标数值作为权衡依据。测试指标日常包含：

1）首次定位时间，用于测试吸取终端搜索信号的速度；

2）定位测速精度，日常包含水平和高程定位精度；

3）失锁重捕时间，能够反应吸取终端在信号失锁后恢复定位的快慢；

4）跟踪灵敏度，紧张评估定位状况下吸取机维持定位精度所需的最小信号功率；

5）捕捉灵敏度，代表了失锁状况下吸取机捕捉弱信号的本事。

现实驾驶时，车辆在不同场景下对导航系统的定位机能需求不同，因此导航系统的机能测试日常会有针对性地配置特定场景。地图也包含数字地图、驾驶地图等两种形式。

D. V2X网联通信技术

近年来，随着物联网、大数据、“互联网+”等新技术的兴起，智能交通系统（ITS，Intelligent Transport System）在智能网联、车联网方面也有了长足成长。

V2X网联是基于物联网，运用D2D（Device to Device，终端直通）以及信息通信等技术实现车辆与外界互联的无线通信技术。2017年9月19日，我国首部V2X应用层集体尺度《相助式智能交通系统 车用通信系统应用层及应用数据交互尺度》正式发布。

智能驾驶对V2X网联通信提出了以下几点技术要求：收集接入时间短、传输时延低、传输靠得住性高、干扰性低、信息平安性高、频谱可再操纵。此外，还须要对海量数据进行阐明与处置惩罚处罚，这就要求V2X技术可以合理借助各类感知传感器，并从获取的数据中摸索纪律进行有用表示。

V2X技术的实现日常基于RFID、拍照设备、车载传感器等硬件平台。V2X网联通信产业分为DSRC（Dedicated Short Range Communication，专用短程协议）和LTE-V2X两个尺度和产业阵营。

DSRC的设备组成包含车载单元(OBU，On Board Unit)、路边单元（RSU，Road Side Unit）、节制中间等。DSRC的优势在于技术成熟靠得住，能够保证低时延和平安靠得住性，因此依然是当下市场主流的V2X尺度。DSRC能够支撑的最高车速为200km/h，数据传输速度日常为12Mbps，反应时间为100ms以内，低时延达到20ms。此外也存在一些不够，包含覆盖局限小、传输速度低、易受到构筑物遮挡、处置惩罚处罚大量数据较慢、成立资本较高等。

如今，DSRC在不绝车收费（ETC系统）、车队治理、出入节制、信息办事等领域已经有普遍应用。

E. LTE-V2X

LTE-V2X基于现有蜂窝移动通信支撑（3G/4G），拥有自立常识产权。

工信部、发改委和科技部等政府部门和高通、华为等公司也在鼎力大举大肆鞭策LTE-V2X技术的产业化成长。LTE-V2X技术按照通信方式分为汇合式（LTE-V-Cell）和分布式（LTE-V-Direct）两种，如图2-6所示。LTE-V-Cell以基站为分布中间，须要现有蜂窝收集的支撑，具有带宽大、覆盖广的通信特点，能免实现远隔断通信；LTE-V-Direct自力于蜂窝收集，是一种车辆与周边情况节点直接通信的技术，具有低时延、高靠得住的优势。

如今，LTE-V2X仍在研发测试阶段，可是已形成可运营的完整收集系统，能够在高频段（5.9GHz）、高车速（250km/h）、高车流量的情况下提供靠得住的通信本事，并且在大容量、低时延、抗干扰性以及可治理性等方面更为成熟。

三、决定规划

决定规划是自动驾驶的要害部门之一，决定规划按照别离的层面不同可分为全局规划和局部规划两种。

全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在一些特定前提下的无碰撞最优路径；局部规划则是凭据全局规划，在一些局部情况信息根本上，能禁止撞上未知的障碍物，最终达到目的点的过程。

轨迹规划是智能汽车自立驾驶行为必需涉及到的一项研究，运动轨迹规划是在静态路径规划的根本上考虑时间因素和车辆的运动学、动力学约束前提，并凭据车辆当前的位姿以及传感器收集到四面情况的状况信息，考虑智能汽车的内在约束前提( 如非完整约束) 和车辆的运动学、动力学约束前提对轨迹生成的影响，规划出可行的参考轨迹。最后将轨迹以节制量的方式供给到后续的节制系统，使得车辆可以沿着响应的轨迹行驶，禁止碰撞。

1. 决定规划技术结构系统

决定规划技术结构系统包含分层递阶式系统结构、反应式系统结构、肴杂式系统结构。以下的三张图为三种系统结构的图解。

　　2. 决定规划系统的要害环节

智能驾驶决定规划系统的开发和集成基于递阶系统的层次性特征，可分为四个要害环节，别离是信息融合、使命决定、轨迹规划和很是处置惩罚处罚。

传感信息融合是将多个传感器的输出信息统一在车辆坐标系下，创建具偶尔间标志的数据关联和融合，以保证场景数据信息的连贯性和实用性。使命决定作为智能驾驶的智能焦点部门，吸取到传感感知融合信息，通过智能算法进修外界场景信息，从全局的角度规划详细行驶使命，从而实现智能车辆拟人化节制融入整个交通流。轨迹规划是凭据局部情况信息、上层决定使命和车身实时位姿信息，在满足必定的运动学约束下，为抬举智能汽车平安、高效和惬意机能，规划定夺出局部空间和时间内容车辆渴望的运动轨迹，包含行驶轨迹、速度、偏向和状况等。

很是处置惩罚处罚作为预留的智能驾驶系统平安保障机制，一方面是在遇到不服及复杂路面易造成车辆呆板部件松动、传感部件失效等标题时，通过预警和容错节制维持车辆平安运行；另一方面是决定过程某些算法参数配置不合理、推理规则不完整等缘故因由导致智能汽车在行为动作中重复呈现某些错误并陷入死循时，能够创建错误修复机制使智能汽车自立的跳出错误死轮回，朝着完成既定使命的偏向担当前进，以镌汰人工干预来打点标题，这是前进车辆智能化水平的必需。

3. 决定规划技术方法

决定规划是智能汽车导航和节制的根本，从轨迹决定的角度考虑的，可分为全局规划和局部规划两个层次。

A. 全局规划方法

(1)基于状况空间的最优节制轨迹规划方法

在状况空间进行轨迹规划的方法紧张有最优节制方法。最优节制方法是指通过最优节制理论找到可行的节制量 ，使得系统 能够沿着可行轨迹 行驶，该轨迹能够使得评价函数 最小。将评价函数和系统的状况方程联系起来，只有系统状况方程的约束前提满足，评价函数才气置零，求得可行的轨迹 。

(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法

B样条曲线由一组称作节制点的向量来确定，这些节制点按序次连接形成一个节制多边形，B样条曲线就是迫近这个节制多边形。通过确定节制点的位置，可以节制曲线的形状。因为B样条曲线具有曲率持续的优点，在相邻曲线段的节点处曲率也是持续的[31]，且具有局部支撑性等特点，如果轨迹局部的约束前提不满足，可以通过调整响应节制点的方法来对轨迹进行批改，而不影响此外的轨迹段，具有应用性强的特点。

(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法

微分平坦法是基于系统特征的一种轨迹规划方法。微分平坦是指可以找到一组系统输出，使得所有状况变量和输入变量都可以由这组输出及其导数决定(不需积分)。不过该方法在规划轨迹的过程中没有考虑最大曲率和最大曲率厘革率的约束前提。文献针对路径规划给定的路径函数信息，通过微分平坦的方律例划出系统输入及状况的时间干系的轨迹函数，在满足车辆侧向加速度约束的情况下使得系统的某机能指标最优。

B. 局部规划方法

局部路径规划的方法紧张包含以下两个要害部门：（1）创建情况模型，即将智能汽车所处现实全国抽象后，创建打定机可认知的情况模型；（2）搜索无碰路径，即在某个模型的空间中，在多种约束前提下，选择合乎前提的路径搜索算法。

C. 路权分配技术

路权（Right of Weight，ROW），是指蹊径操纵者依据法律划定，在必定的时间对必定的蹊径空间操纵的权力。在智能驾驶中，路权可以用来描摹满足车辆当前平安行驶所须要的蹊径空间。

路权与车速强干系，可分为渴望路权和现实路权，当两者差别等时，就须要进行调节来打点辩说。自立驾驶是智能汽车在尽情时辰对路权的检测和操纵，多车交互是车群在尽情时辰对路权的竞争、占有、放弃等协同过程。自立驾驶的不确定性，表示在车辆行驶中拥有的路权在不绝地发生厘革。

四、节制工程

智能驾驶的整个流程归结起来有三个部门，首先，是通过雷达、像机、车载网联系统等对外界的情况进行感知识别；然后，在传感感知融合信息根本上，通过智能算法进修外界场景信息，规划车辆运行轨迹，实现车辆拟人化节制融入交通流中；其次，跟踪决定规划的轨迹目的，节制车辆的油门、刹车和转向等驾驶动作，调节车辆行驶速度、位置和偏向等状况，以保证汽车的平安性、操纵性和稳固性。如果能够默契地进行，那么整个智能驾驶流程就算完成了。

智能驾驶的系统将驾驶认知形式化，操纵驾驶认知的图表达语言，打算通用的智能驾驶软件架构。在这一架构中，智能决定模块基于多传感器的感知信息、驾驶地图和车联网通信等先验信息综合形成的驾驶态势完成自立决定。智能驾驶试验平台软件的架构如图所示。

1. 自动驾驶节制焦点技术

自动驾驶节制的焦点技术是车辆的纵向节制和横向节制技术。纵向节制，即车辆的驱动与制动节制；横向节制，即偏向盘角度的调整以及轮胎力的节制。实现了纵向和横向自动节制，就可以按给定目的和约束自动节制车运行。

A.车辆纵向节制

车辆纵向节制是在行车速度偏向上的节制，即车速以及本车与前后车或障碍物隔断的自动节制。巡航节制和垂危制动节制都是范例的自动驾驶纵向节制案例。这类节制标题可归结为对电机驱动、发念头、传动和制动系统的节制。各种电机-发念头-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的节制器算法团结，组成了各种各样的纵向节制模式，范例结构如图所示。此外，针对轮胎作用力的滑移率节制是纵向稳固节制中的要害部门。

B. 横向节制

车辆横向节制指垂直于运动偏向上的节制，对于汽车也就是转向节制。目的是节制汽车自动保持渴望的行车蹊径，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐惬意性和稳固性。车辆横向节制紧张有两种底子打算方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是赐与汽车横向运动力学模型的节制方法。

　　2.自动驾驶节制方法

传统的汽车节制方法紧张有：PID节制、暗昧节制、最优节制、滑模节制等，这些算法应用都较为普遍。相对于传统的节制方法，智能节制方法紧张表示在对节制对象模型的运用和综合信息进修运用上，紧张有基于模型的节制、神经收集节制和深度进修方法等，如今这些算法已逐渐在汽车节制中普遍应用。

A. 基于模型的节制

基于模型的节制,日常称为模型推测节制（Model predictive control，MPC）,又可称为滚动时域节制（Moving horizon control，MHC）和撤退时域节制（Receding horizon control，RHC），它是一类以模型推测为根本的打定机优化节制方法，在近些年来被普遍研究和应用的一种节制战略。其底子道理可概括为：在每个采样时辰，凭据当前获得的当前测量信息，在线求解一个有限时域的开环优化标题1，并将获得的节制序列的第一个元素作用于被控对象，在一个采样时辰，重复上述过程，再用新的测量值刷新优化标题并从头求解。在线求解开环优化标题获得开环优化序列是模型推测节制与传统节制方法的紧张区别。推测节制算法紧张由推测模型、反馈校正、滚动优化、参考轨迹四个部门组成，最好将优化解的第一个元素（或第一部门）作用于系统。

B. 神经收集节制

神经节制是研究和操纵人脑的某些结构机理以及人的常识和经历对系统的节制[60]。操纵神经收集，可以把节制标题看成模式识别标题，被识别的模是映射成“行为”信号的“厘革”信号。神经节制最明明的特点是具有进修本事。它是通过不绝批改神经元之间的连接权值，并离散存储在连接收集中来实现的。它对非线性系统和难以建模的系统的节制具有精巧成果。日常情况下，神经收集用于节制系统有两种方法：一种是用其建模，紧张操纵神经收集能尽情近似任何持续函数和其进修算法的优势，存在前馈神经收集和递归神经收集两种典范；另一种是直接作为节制器操纵。

C.深度进修

深度进修源于神经收集的研究，可大白为深层的神经收集]。通过它可以获得深层次的特征表示，免去人工选取特征的繁复冗杂和高维数据的维度灾难标题。 深度进修在特征提取与模型拟合方面表示了其潜力和优势。对于存在高维数据的节制系统，引入深度进修具有必定的意义，近年来, 已有一些研究关注深度进修在节制领域的应用。如今较为公认的深度进修的底子模型包含基于受限玻尔兹曼机 (Restricted Boltzmann machine，RBM)的深度信念收集 (Deep belief network，DBN)、基于自动编码器 (Autoencoder，AE)的堆叠自动编码器 (Stacked autoencoders, SAE)、卷积神经收集 (Convolutional neural networks， CNN)、递归神经收集 (Recurrent neural networks，RNN)。无人驾驶系统须要尽管镌汰人的到场或许没有人的到场，深度进修自动进修状况特征的本事使得深度进修在无人驾驶系统的研究中具有先天的优势。奈何充分操纵和施展深度进修在无人驾驶系统中的优势并成长深度进修在环的无人驾驶系统节制是如今的研究偏向。

3. 自动驾驶节制驾驶方案

凭据从行驶情况到驾驶动作的映射过程，自动驾驶节制技术可以分为间接节制和直接节制两种不同方案。

A.基于规划-跟踪的间接节制方法

自动驾驶间接节制是一类基于规划-跟踪的主流智能驾驶车辆节制方法。凭据当前车辆行为需求，在满足车辆自身运动学和动力学约束前提下规划出一条空间上可行且时间上可控的无碰撞平安运动轨迹，然后打算恰当的节制律跟踪生成的目的轨迹，从而实现自立驾驶。如下图所示

　　B. 基于人工智能的直接节制方法

自动驾驶的直接节制是一类基于人工智能的智能驾驶车辆自立节制决定方法。自动驾驶直接节制方法采纳人工智能等本事，创建了从行驶情况到驾驶动作的直接映射过程，详细讲是在认知的领域内试图创建一种前辈的驾驶员模型以完成现实复杂驾驶过程，此外节制过程无需创建被控对象的数学模型，具有较强的灵活性和实时性。

基于人工智能决定节制模型本质上是模拟人脑对外界情况信息和车体自己信息的感知（图 4-7），同时由驾驶经历并同在线进修机制来获得持续稳固输出的过程。

五、人交互系统

人机交互系统作为智能驾驶的要害技术之一，对于智能汽车成长和应用有着很是重要的作用和意义，包含：进一步前进智能汽车的靠得住性和平安性；拥有更强的实用性和加倍精彩的用户体验；增强智能汽车的灵活性和灵活性；前进智能汽车的使命实施力。

智能汽车人机交互系统成长现状如今全国上比较主流的人车交互系统紧张有以下几种：奥迪MMI、疾驰COMMAND、宝马iDrive、丰田G-BOOK、苹果CarPlay等人机交互系统。

人机交互系统的焦点技术人机界面技术的研究紧张针对驾驶员和车辆驾驶信息的交互。

1.人机交互系统焦点技术

驾驶员信息交互的研究最先于1970s，但直到1990s车辆导航系统的呈现才真正应用到商业产品中。在过去十年间，人们通过驾驶员负荷测量技术研究了驾驶员在操纵HMI信息时的精神承担，这方面的研究成果对HMI的打算起到很是重要的作用，并且进一步鞭策了干系尺度和打算准则的拟订。

A. 人机共驾技术

人机共驾技术的研究紧张面向前辈驾驶辅助系统。对于辅助驾驶系统，人机交互是其中很重要的一环。随着越来越多的辅助驾驶系统进入产品化的阶段，系统对于车辆的节制权变得越来越大，越来越复杂。因此，奈何将多个辅助驾驶系统和驾驶员之间进行集成已经成为当前的一个研究热点。ADAS系统自己就被定义为辅助驾驶系统，这就不行禁止的须要考虑到和驾驶员行为之间的交互关系。如果辅助驾驶系统不考虑驾驶员的操纵行为反而会增加车辆行驶过程中的危险性。

B. 驾驶行为特征研究

驾驶员在真实蹊径中的驾驶行为研究是人机共驾技术中很是重要的一部门，也是智能辅助系统的研究的根本。打定机图形学和打定机能的成长使得蹊径结构和交通车行为的捏造建模成为或许，这就使得驾驶模拟器可以模拟更为普遍的蹊径和交通状况。再加上处置惩罚处罚器处置惩罚处罚本事的成长和资本的下降，驾驶模拟器再次成为驾驶员行为特征研究的有力工具。和真实蹊径试验比拟，驾驶模拟器具有可重复性好，工况设定更为灵活，耗时少，坚守高，风险低等优点。尽管驾驶模拟器如今被普遍的应用于驾驶员特征研究中，可是对于通过驾驶模拟器获得的驾驶员特征数据和真实蹊径试验获得的驾驶员特征数据比拟，其靠得住性仍然须要进一步的验证。

2. 人机交互系统成长趋势

通过对如今人机交互系统的研究现状的阐明，未来有关人机界面，人机交互和人机共驾或许的成长趋势包含：

在人机交互打算过程中，须要考虑不同人群的需求，这也是未来HMI打算尺度和准则的拟订偏向。

车辆中和驾驶员操纵输入亲近干系的部门，如转向盘力感，踏板脚杆，座椅惬意度，体感等，依然会是未来的研究偏向之一。更恰当驾驶员的操纵输入和身段感知将是一个须要持续努力的研究偏向。

对于ADAS系统，驾驶员在获得辅助驾驶的同时，也会涣散寄望力增加驾驶承担，这是ADAS系统面临的一个重要标题。奈何调和好驾驶员底子操纵行为和辅助驾驶系统之间的关系需进一步研究。

未来车辆以及交通领域不单仅是驾驶员和车之间关系的研究，这一领域所面临的标题或许会是更为普遍的社会标题，须要更多领域的研究人员到场进来，如城市规划师，社会学家，人类学家等。

如今各国当然都获得大量的驾驶员行为信息的数据库，可是奈何将这些数据应用于工程系统中仍有待研究。

六、测试验证

自动驾驶将历经4至5个阶段才气进入完全无人驾驶的时代。如今可以实用化的技术是高级辅助驾驶（ADAS），而高级自动驾驶、完全无人驾驶等技术正在实施室和封闭、半封闭测试区紧锣密鼓的进行。只有经过持久的测试验证，自动驾驶车辆才气为民众提供平安靠得住的出行办事。详细的讲，自动驾驶测试包含软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、车辆在环（VIL）、场测、路测等环节，测试内容包含传感器、算法、实施器、人机界面等等各个环节，测试目的从应勤劳能、机能、稳固性和鲁棒性、功能平安、形式认证等等。

自动驾驶汽车的开发测试，须要大量的操练数据采集和标注工作。奈何有用采集数据，以及奈何标志数据，是当前自动驾驶领域的一个热点话题。测试数据的简朴标注可以自动化，复杂标注仍然须要大量人力。首先要有标志和操练进修的工作，把情况要害因素提取出来，然后要用图像处置惩罚处罚等方式提取与情况其他要素之间的时空关系，这样形成的数据就可以拿来阐明建模，包含后续的算法开发和功能测评都可以用。除了操练数据采集，一个周全的评测数据集和合理的评测指标也很是要害。对于不同的使命，不同的技术阶段，须要有不同的评测指标和方法。

在智能驾驶领域，技术的每一步成长都必需以保障个人平安为测量，于是它的成长除了将带给人们高兴鼓舞的便利之外，也激发了对其平安性的担忧。自动驾驶汽车的现实蹊径测试有很大的局限性，须要用模拟仿真测试来增补。谷歌、特拉斯、Zoox等许多公司借助模拟仿真的方法力求使无人驾驶车的行驶里程尽快达到十亿英里。从软件到硬件的模拟仿真被合理建模时，就会为公司实施和测试他们的无人驾驶汽车模式提供了或许性。它包含各种各样的应用场景，实时交通、司机行为、天气以及蹊径情况等。

1. 技术方案

A. Waymo的自动驾驶模拟仿真软件Carcraft

最初开发Carcraft是作为一种“回放”无人车在公共蹊径行驶经历场景的方式，之后逐渐成长成了仿真，并在Waymo自动驾驶项目中施展了巨大作用。Waymo可以在一天内沿着一条出格复杂的蹊径模拟行驶数十万次，总行驶里程达到800万英里左右。2016年，与谷歌IRL自动驾驶汽车在现实公共蹊径上运行的300多万英里比拟，Waymo已经行驶了25亿英里的捏造旅程。

仿真测试是Waymo自动驾驶汽车研发中的一部门，仿真将Waymo自动驾驶原型车在现实蹊径中的测试与中间谷地一个叫做「城堡」（Castle）的秘密基地进行的“结构化测试”项目紧密团结在了一路。Waymo 此前从未宣布过「城堡」的内部运作细节。在现实公共蹊径上进行的测试能够闪开辟人员知道须要在哪种地形进行额外操练。随后他们将这种地形在秘密基地「城堡」中复刻，使得测试车辆能够在不同的场景中进行操练。在这两种实体测试中，Waymo的自动驾驶原型车捕捉了富足数据，未来可以在任何时间进行全数字化的仿真模拟测试。

　　2.未来成长的技术寻衅和趋势

对于模拟的里程效用真的有用吗？大家所持观点不一。支撑一方觉得，模拟可以用来模拟有数情况和基线数据，有数的情况是指难以重现或富足随机的场景。如果无人驾驶能够提供99%的靠得住性，因为大部门场景已经通过模拟得以优化。而AI或ML的一些未来技术迭代则承诺我们在没有事先数据预备的情况下，对极端情况做出反应。扫除出格情况之外，仿真对于构建根本数据集也很是有用，并且在此根本上不绝进行进一步的测试。反对一方则觉得与此相对应的是：模拟情况不够好以至于不能高效地生成模型。每每，这是一个情况与车辆交互的场景，并且很难在现实场景中复现。此外，还存在着图像保真度过低的情形等等。

为了资助打点有关数据质量的一些标题，研究人员正在测试将捏造图像输入转化为现实模型的或许性，以改进模拟实施。谷歌曾放出新闻，当然许多政府机构还不愿意将模拟英里数作为划定中的自立驾驶测试所需里程的一部门，但随着对模拟的监管变得加倍大白，这种情况或许会发生厘革。

如果正确度富足高，那么模拟是有价格的。诚然，模拟或许不会打点的最后1%的自立驾驶标题。但如果技术靠得住，那么在未来可以让模型完成更好的场景识别或应对更大局限的场景。许多公司对此表示拥护，包含特斯拉，Zoox，Comma.ai，Drive.ai等。

模拟仿真技术的操纵还能够扩展到无人驾驶领域之外。好比，我们可以借此大白无人机奈何感知四面的全国，也能更好地大白交通、驾驶行为，以致是行人行为的潜在逻辑。一个模拟情况中，存在富足多的特定模型和动态生命，因此我们还可以更好地大白机器人，它们将与我们的真实全国和数字全国发生交互。

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