巨头争先抢夺的焦点。关于无人驾驶你了解多少？本文将详解不同分级无人驾驶技术的意义。

  自动驾驶系统要进行分级，从细节上去考虑，目前美国已形成了统一，以SAE International关于自动化层级的定义为准，如下：

  L2 ：自动系统能完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现一些明显的异常问题，随时进行接管。在这个层级，自动系统的错误感知和判断有驾驶员随时纠正，大多数车企都能提供这个系统。L2能够最终靠速度和环境分割成不同的使用场景，如环路低速堵车、高速路上的快速行车和司机在车内的自动泊车；

  L3 ：自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权（自动系统发出请求时）。所以在该层级下，驾驶者仍没有办法进行睡觉或者深度的休息。在L2完成以后，车企的研究领域是从这里延伸的。由于L3的特殊性，目前看到比较有意义的部署是在高速L2上面做升级；

  L4 ：自动系统在某些环境和特定条件下，能完成驾驶任务并监控驾驶环境；L4的部署，目前来看多数是基于城市的使用，可以是全自动的代客泊车，也可以是直接结合打车服务来做。此阶段下，在无人驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系了，感知外界责任全在无人驾驶系统，这里就存在着不同的设计和部署思路了；

  我们所说的无人驾驶系统，通常是在3～5层级，随着层级的提高，对系统的要求也随之提高。由于目前自动驾驶的分级，特别是L3和L4处在还没有大规模应用在实际生活之中，我们对待这个需求就存在着一些认知上的争议。

  动态驾驶任务（DDT）：是指在道路上驾驶车辆需要做的操作和决策类的行为；

  车辆执行：包括通过方向盘来对车辆进行横向运动操作 、通过加速和减速来控制车辆；

  感知和判断（OEDR）：对车辆纵向运动方向操作、通过对物体和事件检测、认知归类和后续响应，达到对车辆四周环境的监测和执行对应操作、车辆运动的计划还有对外信息的传递。

  动态驾驶任务支援（DDT Fallback）：无人驾驶在设计时候，需要仔细考虑系统性的失效（导致系统不工作的故障）发生或者出现超过系统原有的运行设计范围之外的情况，当这两者发生的时候，需给出最小化风险的解决路径。

  设计运行范围（ODD）就是一组参数，把我们大家都知道的天气环境、道路情况（直路、弯路的半径）、车速、车流量等信息作出测定，以确保系统的能力在安全的环境之内。

  驾驶员和汽车来分享控制权，系统同时具有纵向和侧向的自动控制，且具备两项以上。在整个开启的过程中，驾驶员可以不操作方向盘、油门和刹车（放弃主要控制权），但需要观察周围情况，并提供安全操 作 。

  对执行器的要求可以看出来，是需要对纵向的动力总成和刹车系统，横向的转向系统来进行融合控制。

  我们在现实中看到的L2系统，既有单个摄像头实现的TJA，也有很多差异化设计。这里由于有着驾驶员随时监控环境这条要求区分，车企可以再一次进行选择做得少也可以再一次进行选择做的多一些，因为不管是感知还是驾驶决策，完全依照车企对L2无人驾驶的需求不同来调整。

  既有拿一个LRR、5个SRR、2个Camera来做的，也有拿单摄像头来做处理的低成本方案。

  既可以仅靠车道识别来进行车辆居中保持，也可以依靠高精度定位和高速道路地图来实现车道的匹配和居中，提高横向控制特性。

  我们在把这些拿出来讨论的时候，其实是可优先考虑做一份工程的规范，然后根据各个车企的配置情况来来测试和对标的。所以总的来说，这个L2是所有车企在积累和提高特性的必争之地。

  在某些环境允许的条件下，驾驶员可以完全放弃操控，交给自动化系统来进行操控。如果系统出现一些明显的异常问题，是不能完全自主进入安全状态的，需要驾驶人员来接管，但这一段时间一般较短。虽然这个看上去不大实用，但是确实是德国三家豪车企业目前在自身系统演进过程中比较看重的点。这些发表的研究性的配置，都是基于L2的演进来考虑的。

  感知系统要有冗余性要求，既有融合情况，也有单个感知单元失效诊断之后fail-operational的要求，也要独立能运行。

  因为L3没有进入产品化，所以这些研究阶段的配置可能会进一步做调整，能够准确的看出，L3阶段是之前L2顶级配置性能上面再进行演化。由于在运行中失去了驾驶员的监控，任何运行中的感知错误都是不能接受的（没看到车就会产生错误决策，就会出现一些明显的异常问题）。

  在福特明白准确地提出要做L4的无人驾驶和无人驾驶服务之前，没有哪个车企这么敢来做，因为这里一旦启动，已经对驾驶者没有要求。在之前看到的更多的，还是基于机场小型低速摆渡车、市区低速巴士之类的有限制的运行。

  系统在自身出问题和外界环境变化的时候，要考虑冗余的策略，保证车内和车外安全

  现阶段，L4的设计考虑还配置个安全驾驶员，这里的情况相对来说比较微妙，先做性能，再做冗余，下个阶段就完全考虑实现L4，到了这里就不打折扣了。

  声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。举报投诉

  部署的准备情况。此次选取30个国家和地区，通过政策和立法、技术和创新、基础设施和消费的人接受度四个

  场景下的应用，他表示，百度将从产品、技术、服务等多维度为合作伙伴提供智能

  渗透率分别将达 70%和 18%。从产业链上看，仅上游（感知层、传输层、决策层、执行层）和中游平台层，到 2025 年新增市场空间达 3088 亿元，2030 年

  技术是怎么回事，是用什么板子开发的需要应用哪些技术和知识。提问题提得不是很好请各位见谅

  共享服务车队，还有什么新模式？比如和无人机结合。今天的日内瓦车展上，路虎发布了一款特种车辆

  事故，和最近在Defcon上演示的如何干扰传感器，都充分说明了传感器在

  实现的基础，若无法正确地感知周围环境，那么接下来的认知、决策与控制，都是空中楼台。

  到万物（V2X）技术。这项前沿技术将允许车辆之间实现互通，且掌握周边真实的路况，从而确保最佳的行车安全

  对环境和拥堵产生积极影响。市场调查与研究公司ABI Research预测：到2030年，道路上四分之一的

  ，但配的传感器很糟糕的话，同样还是会碰到问题，因为如果传感器不灵的话，

  概念想必大家并不陌生，但对于其中发挥“眼睛”作用，眼观六路耳听八方的各种传感器，可能大家未必很熟悉。通常而言，为获得良好的路况检测结果，一辆

  ;某些高科技公司则希望能够通过各种外部传感器实时采集海量数据，处理器经过数据分析然后

  ”技术和百度无人车技术相提并论并不合适，二者存在概念到实质上的明显不同，甚至还引用了

  领域那句颇为著名的话：如果你要造一架飞机，那就直接去造一架飞机，而不是考虑给

  (ADAS)的复杂芯片(SoC)的开发和验证是一片雷区，无论是车内还是无法预知的道路条件，都构成了一个难点。芯片设计人员经常在完成错综复杂的

  芯片设计之后，又意识到他们必回头重新编写，有时甚至需要不停地重复，直到得到满意的结果。但是稍不注意，就会触雷。

  化、人工智能等技术的快速的提升，预计到2021年市场上会出现第一批绝对没方向盘等

  LG电子（LG Electronics）宣布，在其年底进行业务重组期间，将成立两个新部门，机器人和

  部门，两部门都由该公司首席执行官直接管理。据羿戓信息所了解，该家韩国科技巨头表示，成立

  ，目前来看成本还是非常高的。若干车企宣布了2020-2021年左右实现L3

  2个足球场远的物体——这中间还包括人、车辆、施工区、鸟、骑车人等。2010年，谷歌

  申请理由：很喜欢硬件功能完善的机器人，这款机器人上面的多种传感器及器件均用过，超声波传感器和巡线传感器还未接触过，想了解下这种传感器的灵敏度和精度，而且近年来

  据外媒报道，苹果公司一项最新专利申请近日曝光，该公司正在研发一种灵巧的虚拟现实(VR)

  ，缓解乘员的晕车症状。在最近几周里，美国专利和商标局公布了苹果的多项虚拟现实技术专利，但

  的冬天来了？“一个致命的事故一定是由多个小的错误组成的。”7月初，特斯拉发表博客叙述了NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）正在着手调查第一起Tesla

  还需要能够“看到更远”。这就需要C-V2X闪亮登场。C-V2X能做什么？C-V2X，C即Cellular，V2X就是

  电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。近期以来，谷歌母公司Alphabet旗下的

  研发团队的联合调试打磨，RS-LiDAR-Algorithms 目前已能驾驭常见的大部分

  要有可靠性、安全性做保证。现在一些企业往往以市场推广宣传为主，真正技术上能抵达安全可靠的是比较少。实现真正意义上的

  具有创造创新性社会价值的潜力，从而深刻影响人们的生活。 发展目的和表现不同：辅助

  的累计销量。在最近的大部分部署中，Xilinx设备正被第1层用于为先进的

  ，而通用子公司Cruisre Automation在这其中发挥了举足轻重的作用。他们负责研发了Bolt

  员坐在方向盘后面（当然，也许会有一个，但并不是从传统的角度实际使用操控机制）。与之相反，相当于人类

  测试和研究的枢纽，硅谷目前已有六十家公司获得测试许可，能够在加州道路上

  、三台监控萤幕，车上再安装几个基本硬体设备，以及 4G LTE 的网路连线

  ）用到的技术重迭。自驾车如何看见世界为何需要这么多种传感器？优缺点互补目前多数车商在量产车中配备的“

  ”功能，包含特斯拉、Volvo、Mercedes－Benz、奥迪等，事实上就是搭载

  ：依托车辆自身智能化水平，依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位

  ，而这些充电设备将会被安装在停车场和道路上。Derek Aberle认为，虽然这项技术还需要很长一段时间才能成为现实，但是它能够让

  公共车辆——出租车、拼车或公交车，能够将我们从公共交通站、市中心或办公区域带到想去的地方(最后一公里)。有没有更好的ADAS

  高阶版本的增强和补充，通过车与车、车与人、车与交通基础设施、车与网络的互联互通，让对环境已经具备感知能力的

  本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出

  之路”。研讨会吸引了来自联邦、州和当地的交通组织机构等160位参会者。David目前为Eno Center for Transportation (以下简称Eno

  的 TDA4VM Jacinto™ 处理器TDA4VM88TGBALFRQ1，适用于 ADAS 和

  的高精地图，语义地图的实现需要以几何地图为基础。在这篇文章中，将要讲述