《自動駕駛》課件 第1章 自動駕駛概論

·學院：XX自動駕駛概論第一章主講人：XX04自動駕駛應用場景01自動駕駛基本概念02自動駕駛關鍵技術03自動駕駛發展歷程CONTENTS目錄05自動駕駛路測牌照01自動駕駛基本概念自動駕駛一般指車輛通過車身上布置的各傳感器(雷達、攝像頭等),對周圍環境進行感知并做出決策控制,在不需要駕駛員操作的情況下駕駛車輛。Self-pilotingAutomobile無人駕駛汽車計算機駕駛汽車輪式機器人自動駕駛汽車（AutonomousVehicles）一種通過計算機系統實現無人駕駛的智能汽車自動駕駛的定義自動駕駛（AutonomousDriving）345自動駕駛的優勢12提高駕駛安全性減小駕駛者勞動強度降低駕駛者門檻緩解交通擁堵減少空氣污染降低駕駛人力成本提供移動空間67自動駕駛的優勢提高駕駛安全性據世界衛生組織統計，全球每年有124萬人死于交通事故，這一數字在2030年可能達到220萬人。僅在美國，每年大約有3.3萬人死于交通意外。自動駕駛汽車可能大幅降低交通事故數量，為此可能挽救數百萬人的生命。EnoCentreforTransportation研究顯示，如果美國公路上90%的汽車變成自動駕駛汽車，車禍數量將從600萬起降至130萬起，死亡人數從3.3萬人降至1.13萬人。自動駕駛的優勢降低駕駛者門檻提供移動空間自動駕駛的分級——SAEJ3016分級標準自動駕駛的分級——SAEJ3016分級標準日常生活中你所見到的車屬于哪一分級？中國工信部《汽車駕駛自動化分級》分級名稱車輛橫向和縱向運動控制目標和事件探測與響應動態駕駛任務接管設計運行條件0級應急輔助駕駛員駕駛員及系統駕駛員有限制1級部分駕駛輔助駕駛員和系統駕駛員及系統駕駛員有限制2級組合駕駛輔助系統駕駛員及系統駕駛員有限制3級有條件自動駕駛系統系統動態駕駛任務接管用戶(接管后成為駕駛員)有限制4級高度自動駕駛系統系統系統有限制5級完全自動駕駛系統系統系統無限制AEB(AutonomousEmergencyBraking，自動緊急制動)等安全輔助功能和非駕駛自動化功能都放在L0級，歸為“無駕駛自動化”。AEB等安全輔助功能和非駕駛自動化功能稱為“應急輔助”，與非駕駛自動化功能分開。SAE中國在“3級駕駛自動化”中明確增加了對駕駛員接管能力監測和風險減緩策略的要求，以明確最低安全要求，減少實際應用安全風險。兩種分級區別在“3級駕駛自動化”中無右述要求缺點：成本高（硬件、高精地圖采集）優點：不依賴外部網絡系統依靠車輛搭載的毫米波雷達、激光雷達、車載視覺攝像機等傳感器、線控系統、計算單元硬件進行環境感知、決策、控制和執行。單車智能激光雷達視覺攝像機線控系統谷歌特斯拉在車輛搭載激光雷達、毫米波雷達、車載視覺攝像頭等感知硬件多個感知硬件的協同，也使得自動駕駛安全性增大成本過高，商用化的可能性較低通過車載視覺攝像頭和軟件協同實現自動駕駛相對來說成本較低，可商用化的可能性較高僅基于車載視覺攝像頭實現自動駕駛，信息源獲取較少，安全性無法足夠保證單車智能典型代表以車內網、車際網和車載移動互聯網為基礎，按照約定的通信協議和數據交互標準，在車-X（X：車、路、行人及互聯網等）之間，進行無線通訊和信息交換的大系統網絡。通過三網融合，實現V2X之間通信的無縫連接，提高通信效率，減少通信盲區。車聯網V2X指VehicletoEverything主要包含：V2V(VehicletoVehicle，車輛對車輛)V2I(VehicletoInfrastructure車輛對基礎設施)V2N(VehicletoNetwork車輛對網絡)V2P(VehicletoPedestrian車輛對行人)獲取實時信息更容易，提升了駕駛的效率與安全性。優點依賴道路設施的智能化改造和基礎設施（如基站）的建設。缺點中國政府大力推行5G網絡、物聯網等新型基礎設施建設，未來中國有望通過車聯網實現自動駕駛領域的“彎道超車”。車聯網智能網聯就是指車聯網與單車智能的有機聯合，在單車智能的技術上融合現代通信與網絡技術，實現車與車、車與人、車與路、車與后臺等之間的信息交互共享。智能網聯（單車智能+車聯網）智能網聯（單車智能+車聯網）02自動駕駛關鍵技術Texthere關鍵技術智能化汽車是集環境感知、規劃決策、執行控制、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統。核心構件環境感知與定位12路徑規劃與決策控制執行3關鍵技術環境感知與導航定位是自動駕駛的核心技術，這一層的主要功能和目的是利用激光、毫米波、超聲波雷達、攝像頭等車載傳感器和通過車聯網獲取的多源數據，為車輛提供規劃決策所需的必要條件。而提高信息的可靠性、安全性及高精度和可信度也需要充分考慮。環境感知與定位Texthere環境感知環境感知是無人駕駛的重要組成部分。通過傳感器，采集周邊和自身信息，實時發送給處理器，識別周邊的車輛、障礙物、行人、可行使區域和交通規則等各種路況信息，確保自動駕駛汽車對環境的理解和把握。性能激光雷達毫米波雷達超聲波雷達攝像頭紅外線成本很高適中很低適中適中探測角度約15o~360o約10o~70o約120o約30o約30o遠距離探測強弱弱弱一般夜間環境強強強弱強全天候弱強弱弱弱溫度穩定性強強弱強一般車速測量能力弱強一般弱一般路標識別×××√×

高精地圖面向自動駕駛汽車的一種新的地圖數據范式。高精地圖絕對位置精度接近1m相對位置精度在厘米級別，能夠達到10-20cm。車輛運動感知

GNSSGNSS是能在地球表面或近地空間的任何地點為用戶提供全天候的3維坐標和速度以及時間信息的空基無線電導航定位系統車輛運動感知

慣性導航是利用汽車的初始速度、加速度和初始位置計算汽車位置和速度的系統，其核心是名為三軸加速計的傳感器和陀螺儀。車輛運動感知Texthere路徑規劃與決策

路徑規劃與決策是汽車實現自主駕駛的核心部分，其目的是對采集的信息進一步處理，根據所獲取的信息進行規劃和決策，實現輔助駕駛和自主駕駛。Texthere路徑規劃與決策

路徑規劃結果對車輛行駛起著導航作用，它引導車輛從當前位置行駛到達目標位置。路徑規劃主要包含兩個步驟：①建立包含障礙區域與自由區域的環境地圖；②在環境地圖中選擇合適的路徑搜索算法，快速實時地搜索可行駛路徑。Texthere控制執行

執行規劃決策模塊下發的期望速度和期望轉向角度，使汽車能夠按照目標軌跡準確穩定行駛，并在不同的車速、載荷、風阻、路況下有好的駕乘體驗和穩定性。03自動駕駛發展歷程20世紀科技發達國家開始率先進行無人駕駛汽車的研究。1998意大利帕爾馬大學的ARGO試驗車進行了2000公里的長距離實驗，其中94％路程使用自主駕駛，平均時速為90公里，最高時速123公里。2009互聯網公司巨頭谷歌宣布正式進軍自動駕駛領域，自動駕駛迎來爆發期。20181984美國國防高級研究計劃署(DARPA)與陸軍合作，發起自主地面車輛(ALV)計劃。2004DARPA舉辦了3屆DARPA無人駕駛挑戰賽。DARPA挑戰賽是世界上第一個自動駕駛汽車長距離比賽。2016傳統汽車制造廠商美國通用公司收購無人駕駛技術初創公司CruiseAutomation，正式進入自動駕駛領域。新款奧迪A8是全球首款量產搭載Level3級別的自動駕駛系統的車型。國外自動駕駛發展歷程

2022L4級自動駕駛出租車開啟了無人化商業運營探索，Waymo從區域道路到機場場景，快速拓展自動駕駛應用。2023特斯拉公司最新版本的全自動駕駛系統（FSD）V12即將開始試用。FSDV12是特斯拉首次使用神經網絡來控制車輛轉向、加速和制動的技術。國外自動駕駛發展歷程DARPA無人駕駛挑戰賽意大利帕爾馬大學ARGO試驗車20世紀80年代國防科技大學開始研制基于視覺的CITAVT系列智能車輛。2011年一汽集團與國防科技大學共同研制的紅旗HQ3無人駕駛汽車完成了286km的面向高速公路的全程無人駕駛試驗。2003年清華大學研制成功THMR-V(TsinghuaMobileRobot-V)型無人駕駛車輛，能在清晰車道線的結構化道路上完成巡線行駛，最高車速超100km/h2016年百度宣布與安徽省蕪湖市聯手打造首個全無人車運營區域，這也是國內第一個無人車運營區域。2018年國內自動駕駛初創企業北京新石器在雄安市民服務中心開始投放運營L4級無人車。我國自動駕駛發展歷程

2020年新型冠狀病毒疫情期間，新石器公司投入18輛L4級無人車在武漢參加了抗擊疫情的戰斗，落地在醫院和社區。用于防疫、消殺和無人配送。2022年北京發放無人化載人示范應用通知書，百度、小馬智行成為首批獲得無人化載人示范應用通知書的企業。我國自動駕駛發展歷程04自動駕駛應用場景中高速場景的特點在于結構化道路，路面平整，車道線、交通標志非常清晰規范，動態障礙物種類單一，多為其他車輛，且對其運動狀態的預測較為穩定

自動駕駛出租車

中高速場景自動駕駛巴士自動駕駛物流實例對照表中高速場景場景實例場景特點場景效益自動駕駛出租車(Robo-taxi）(1)城市開放道路(2)路況復雜(3)交通參與者多樣(1)降低人力成本，緩解用工短缺(2)避免人為因素引發事故(3)共享化+電動化，減少尾氣排放干線物流(1)結構化道路(2)交通參與者少(3)商業需求明確(1)提高安全性(2)降低人力成本(3)提高運輸效率無人公交(1)載人場景(2)路線固定(3)開放路段(1)解決公交司機招聘難的問題(2)降低人力成本無人配送低速場景多為半結構化道路，如城市道路、企業園區、機場、大型停車場和景區內的道路等。低速場景無人環衛無人零售低速場景場景實例場景特點場景效益無人配送(1)低速公開場景(2)線路固定(1)降低人力成本(2)提高效率無人環衛(1)速度低(2)舒適度無要求(3)人機交互簡單(1)技術成熟(2)產品安全(3)成本低封閉園區物流(1)低速封閉(2)環境艱苦(3)不受交規限制(1)解決招工短缺問題(2)降本增效，延長工作時間(3)降低油耗和部件損耗自主代客泊車(1)低速封閉場景(2)法律法規限制小(1)提升停車場利用率(2)縮短尋車位時間(3)減小交通擁堵05自動駕駛路測牌照路測牌照2018年4月全國性政策出臺，工信部、公安部、交通運輸部三部委聯合印發《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》（現已廢止，由《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）》（工信部聯通裝〔2021〕97號）取代），對測試主體、測試申請及審核程序、交通違法和事故處理等進行了具體的規范。發放情況各省市自動駕駛牌照發放情況北京截至2022年底，已為28家企648輛車發放了道路測試牌照。上海截至2023年4月，向29家企業624輛車發放了道路測試和示范應用牌照。廣州截至2022年底，廣州市累計向308輛測試車輛發放道路測試許可。深圳截至2023年4月，已為14家企業發放194張路測牌照通知