自动驾驶系统_一种列车操作系统

自动驾驶系统

一种列车操作系统

自动驾驶是指通过人工智能、传感器和其他技术实现车辆在没有人为干预的情况下自主行驶的能力。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

简介

自动驾驶是指通过先进技术，使车辆能够在没有人类干预的情况下自主完成驾驶任务。该技术依赖于多种传感器，如激光雷达、摄像头和雷达，以实时感知周围环境，并通过复杂的算法进行决策。自动驾驶系统通常分为多个级别，从完全手动驾驶到完全自动驾驶，最高级别的自动驾驶车辆能够在任何情况下自主行驶。

国际自动机工程学会关于自动化层级的定义已经成为自动化/自动驾驶车辆的全球行业参照标准，用以评定自动驾驶技术级别。2021年8月，中国国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布《汽车驾驶自动化分级》，级别定义如下：

L0：系统会提供警告，或者是短暂的控制。驾驶员是车辆持续性行为的唯一决策者，需要控制方向盘，油门，刹车等一切控制装置。典型功能：车道偏离预警，自动紧急刹车，,BSD盲点预警等。

L1：系统会提供横向（转向）或者纵向（制动和加速）的车辆控制。可以辅助驾驶员进行横向或者纵向的驾驶辅助控制。如车道保持辅助自适应巡航控制等。

L2：系统可以主动保持和前车距离的同时，纠正车辆在车道内的横向位置，保持在车道中间行驶。如：车道居中辅助(LCC)，自动辅助驾驶（AP）。L2系统只提供辅助功能，驾驶员需始终对车辆的行驶安全负责。

L3：在一定条件下，系统驾驶权与责任全部交给自动驾驶系统。不符合条件时，系统报出接管请求，由驾驶员接管车辆。该等级下事故责任可能归于厂商，然而，当系统提示驾驶员接管，但驾驶员未能及时反应导致事故时，责任仍可能由驾驶员承担。

L4：系统几乎不需要驾驶员监控路面和系统状况。当系统出现不能满足自动驾驶条件的工况时，若驾驶员无反应，可以自动执行动态驾驶任务接管，系统具备自动达到最小风险状态的能力。在该等级下，无人驾驶汽车的事故责任一般由厂商负责。

L5：系统在任何可行驶条件下都能完成所有驾驶任务。

当前大部分厂商的汽车无人驾驶等级位于L1/L2。

发展历史

起源及发展历程

实现无人驾驶是人类一直以来的梦想，自上个世纪七十年代开始, 国外就已开始无人驾驶汽车技术的研究。美国最早提出的是ALV(自主地面车辆) 计划, 同时各大高校也开始有关无人驾驶技术的研究。但技术较为复杂, 且受到应用条件的限制, 成果极为有限。在2000年之前,美国卡内基·梅隆大学研制的NavLab系列智能车和意大利的ARGO实验车最具代表性,德国的VaMoRs-P系统也应用了很多无人驾驶车辆技术。

中国无人驾驶汽车的研究始于20世纪80年代。1989年国防科技大学研制出中国首辆智能小车。1992年中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车在国防科技大学诞生。2000年6月中国第四代无人驾驶汽车在国防科技大学研制试验成功,最高时速76km/h。

发展现状

随着人工智能技术的兴起，无人驾驶在21世纪迎来了长足的发展。2005年,美国斯坦福大学推出的多功能车,实现了在崎岖道路上的长途穿行。2016年,福特Fusion迎来了无人驾驶汽车的载客“首秀”。在同一年，Google创建独立的自动驾驶汽车公司Wavmo,Google研发的自动驾驶汽车的实际测试里程已达到200多万英里。2016年10月,特斯拉在新车上都已安装Autopilot2.0“完全自动驾驶功能”的硬件系统 (软件部分包括多项辅助功能),且成本并未增加多少。2017年3月,特斯拉宜布推出Autopilot 8.1系统,大大提升了无人驾驶汽车的等级。据统计,特斯拉在Autopilot模式下已行驶超过2.22亿英里。 2021年12月，德国联邦汽车运输管理局（KBA）批准了奔驰的L3级自动驾驶系统，意味着奔驰L3级自动驾驶车辆能够上路，甚至能远销海外市场。

2010年国防科技大学和一汽成功联合研制出红旗旗舰无人驾驶轿车,该车装备了摄像机、雷达,可以自己导航,不需要人做任何干预操作,在高速公路上行驶的最高稳定速度为130km/h,最高峰值速度为170km/。2015年,百度实现了无人驾驶汽车的道路测试,同时宣布创建自动驾驶事业部,计划尽快完成商用化。2022年11月7日举行的第二届智能交通上海论坛上，上海市交通委员会等部门宣布上海首批自动驾驶高速公路开放。2022年12月30日，百度“萝卜快跑”首批获准在京开展全无人自动驾驶测试。 2023年10月，全国首条满足车路协同式自动驾驶等级的全息感知智慧高速公路测试路段在苏州投入使用。 2023年12月，宝马集团搭载L3级别自动驾驶功能的车辆在上海市正式获得高快速路自动驾驶测试牌照。 7月4日，在2024世界人工智能大会上，上海正式发放了首批无人驾驶智能网联汽车示范应用许可，也就是俗称的“完全无人载人车牌照”。

基本原理

自动驾驶技术作为一个复杂的软硬件结合技术，可分为环境感知、定位、路径规划三个部分。

环境感知

环境感知在自动驾驶技术中至关重要，主要负责实时监测和分析车辆周围的环境。该系统依赖多种传感器，包括激光雷达（LiDAR）、摄像头和雷达，来收集数据。这些传感器各有优势，LiDAR能够提供高精度的三维地图，而摄像头则在识别交通标志和车道线方面表现出色。雷达则在恶劣天气条件下仍能有效工作。

数据收集后，环境感知系统利用深度学习和计算机视觉算法对数据进行处理，以识别和分类不同的物体，如行人、车辆和障碍物。这一过程不仅需要快速准确的判断，还需实时更新，以确保驾驶决策的安全性与准确性。最终，这些信息被整合到车辆的控制系统中，使其能够做出相应的导航和操控决策。

为了提高环境感知的可靠性，许多自动驾驶系统还采用了传感器融合技术，将来自不同传感器的数据结合起来，以获得更全面的环境视图。这种多模态感知能力对于应对复杂的交通情况和动态环境尤为重要。

定位

自动驾驶技术中的定位系统是确保车辆在道路上精确导航的关键组件。其主要任务是确定车辆在环境中的位置，以便与周围环境进行有效交互。定位系统通常结合多个技术，包括卫星定位系统（GPS、北斗等）、惯性导航系统（INS）、地图匹配等。

卫星定位系统提供车辆的基本位置，但在城市峡谷或隧道等信号弱的地方，其精度可能不足。因此，自动驾驶车辆常常使用惯性导航系统，通过测量车辆的加速度和角速度来补偿GPS的不足。这种方法可以在GPS信号丢失时维持较为准确的位置估计。

地图匹配技术则利用高精度的高清地图，将车辆当前感知到的环境与地图数据进行比对，进一步提高定位精度。这种方法能帮助车辆识别其在道路上的具体位置，甚至包括车道信息。

路径规划

在自动驾驶技术中，路径规划与决策部分可以细分为路由寻径、行为决策和动作规划三部分。每一部分在车辆的自主驾驶过程中扮演着不同的角色，确保车辆能安全、高效地完成从起点到目的地的任务。

路由寻径是全局层面的规划，负责为自动驾驶车辆找到从起点到目的地的整体行驶路线。这一过程基于高清地图、卫星定位以及实时的交通信息等，选择最优的行驶路径。其目标是确定最佳的道路和路线，同时避免交通拥堵、施工区域等潜在问题。算法如A*算法、Dijkstra算法以及启发式搜索算法常用于路由寻径部分。

行为决策是车辆在具体场景下的战术性决策，它决定车辆的行为，例如是否需要变道、减速、跟车、避障或超车。行为决策必须根据当前的环境信息（如其他车辆、行人、交通信号等）来选择合适的策略。该部分相当于高层次的行动规划，指导车辆在不同的场景中采取哪些操作。

动作规划是将行为决策转化为具体的物理操作，确保车辆能够按照规划好的路径和行为策略进行安全驾驶。它生成细致的轨迹和操作指令，例如控制加速、刹车、转向的时机和幅度，保证车辆在实际驾驶过程中平稳执行任务。动作规划需要考虑车辆的物理特性和动态限制，如加速度、转弯半径等，同时确保在复杂和动态的环境中能够有效避障。

发展前景

自动驾驶的发展前景广阔，涉及多个行业和领域，带来了颠覆性变革。随着人工智能、传感器技术、5G网络和计算能力的进步，L4级和L5级的全自动驾驶将成为现实。未来几年，L2和L3级别的自动驾驶功能可能会逐步普及，而完全无需人类干预的L5级自动驾驶技术仍处于研发阶段。未来无人驾驶将改变出行方式，自动驾驶出租车和共享无人驾驶汽车将成为主流。个人车辆拥有率可能会下降，出行将转向按需服务。这不仅能减少交通负担，还会减少城市空间占用。

自动驾驶汽车的市场规模也有巨大的提升前景。根据中国信息通信研究院的预测，到2030年，中国的自动驾驶市场规模将突破5000亿元人民币（约合700亿美元）。世界级领先的全球管理咨询公司麦肯锡的报告指出，全球无人驾驶市场预计将在2030年达到6万亿美元，这包括自动驾驶汽车、智能出行服务、车联网技术以及相关的基础设施建设等领域。全球知名经济咨询机构IHS预测，到2040年，全球将有超过3300万辆自动驾驶汽车上路。