自動駕駛能解決什么問題（自動駕駛為何難以實現）
今天給各位分享自動駕駛能解決什么問題的知識，其中也會對自動駕駛為何難以實現進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
本文目錄一覽：
- 1、自動駕駛技術持續升級，遇到緊急情況自動駕駛能應對嗎？
- 2、自動駕駛技術要解決哪些問題
- 3、自動駕駛及關鍵技術難點
- 4、軟件是怎么控制汽車自動駕駛的？自動駕駛汽車需要解決哪些技術問題？
- 5、蜂巢智能轉向的SBW系統為自動駕駛解決了那些問題？
- 6、自動駕駛可以應用在什么領域
自動駕駛技術持續升級，遇到緊急情況自動駕駛能應對嗎？
6月20日，全球首個無人駕駛巴士在中國廈門首次亮相。在短短20分鐘內，就實現了在封閉區域和特定道路上的無人駕駛出租車投放。同時，還實現了全程無人駕駛?！? G+ AI”的發展，讓自動駕駛成為了可能。自動駕駛是否可以實現完全無人？
首先我們要知道，車輛是如何實現無人駕駛的。這是因為車輛上有許多傳感器和執行器。當傳感器感知到車輛周圍環境信息時，車輛會根據事先制定好的方案啟動車輛進行自動駕駛。那么車輛在沒有人類輔助駕駛的情況下，如何做到無人駕駛呢？這主要要從兩個方面考慮與解決方案。首先通過傳感器感知車輛周圍情況信息并將其發送給車輛進行處理；其次將處理后的信息進行反饋到控制系統中進行相應地控制。所以可以看到，自動駕駛與傳統車型不同之處在于更加智能化和自動化。
自動駕駛的研發不能僅僅局限于L4級,L5級無人駕駛也是需要考慮的。由于L4級自動駕駛系統中，所需傳感器數量遠大于L5級系統，所以現有的汽車傳感器種類非常多。雖然常見的傳感器種類很多，但這些傳感器并不能滿足緊急情況下自動駕駛系統的需求。需要通過智能算法實現緊急情況下自動駕駛系統對車輛環境的感知。而車輛環境感知中，自動駕駛系統必須要知道車輛周圍環境的變化情況。如果在遇到緊急情況時，仍然在危險行駛或是頻繁轉彎時則需要依靠對車輛四周情況的判斷，從而做出安全決策。
隨著自動駕駛的發展，將會給汽車行業帶來新的變革。自動駕駛會有哪些挑戰？對于這些問題，我們需要對其進行深度地研究與探討。在美國“自動駕駛挑戰賽”中，豐田、寶馬、福特等汽車巨頭都推出了自動駕駛車輛應用技術解決方案，以應對即將到來的“無人駕駛時代”。這些企業在自動駕駛技術上各有所長，未來能否解決現實中遇到的難題將是對其重要的考驗。在未來自動駕駛中能夠真正把汽車從駕駛者變成一個“完全自由”者的企業并不多，但卻是能夠真正對未來社會起到巨大作用的公司。
自動駕駛技術要解決哪些問題
在5G 和人工智能不斷發展的時代下， 無人駕駛技術已經
引起了眾多互聯網和汽車企業的重點關注， 經過多年技術的經
驗積累和不斷的追求創新， 無人駕駛汽車已經達到了一個很高
的自動化程度。但目前無人駕駛技術發展還不成熟，還有一些難題需要去解決。
? ? 首先，它需要更快速可靠的軟件作為支撐， 如果是有人駕駛汽車， 那么發生安全事故的概率不是很
高， 相對來說比較安全。 但是無人駕駛汽車除了要解放駕駛員
的雙手之外， 還需要比有人駕駛汽車更安全， 而目前的軟件還
難以達到這種水平。 例如， 所有的電子設備軟件都無法保證長
時間運行無卡頓， 這是主要的技術局限性， 如果汽車軟件發生
卡頓或錯誤， 后果會很嚴重。 因此， 軟件的設計與優化是一個
很重要的環節。
自動駕駛及關鍵技術難點
自動駕駛是汽車行業新一輪的技術革命，推動著傳統汽車行業快速轉型升級，是未來汽車的發展趨勢。自動駕駛技術有利于改善汽車交通安全、提高交通運輸效率、實現節能減排、促進產業轉型等?！吨袊圃?025》規劃中已將智能網聯汽車列入未來十年國家智能制造發展的重點領域，明確指出到2020年要掌握智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術，到2025年要掌握自動駕駛總體技術及各項關鍵技術。本文將介紹自動駕駛等級分類標準、自動駕駛軟硬件架構圖以及自動駕駛涉及到的關鍵技術等。
美國汽車工程師協會根據汽車智能化程度將自動駕駛分為L0-L5共6個等級：其中L0為無自動化（No Automation， NA），即傳統汽車，駕駛員執行所有的操作任務，例如轉向、制動、加速、減速或泊車等；L1為駕駛輔助(Driving Assistant， DA)，即能為駕駛員提供駕駛預警或輔助等，例如對方向盤或加速減速中的一項操作提供支持，其余由駕駛員操作；L2為部分自動化（Partial Automation，PA），車輛對方向盤和加減速中的多項操作提供駕駛，駕駛員負責其他駕駛操作；L3為條件自動化（Conditional Automation，CA），即由自動駕駛系統完成大部分駕駛操作，駕駛員需要集中注意力以備不時之需；L4為高度自動化（High Automation，HA），由車輛完成所有駕駛操作，駕駛員不需要集中注意力，但限定道路和環境條件；L5為完全自動化（Full Automation， FA），在任何道路和環境條件下，由自動駕駛系統完成所有的駕駛操作，駕駛員不需要集中注意力。
自動駕駛汽車的軟硬件架構如圖2所示，主要分為環境認知層、決策規劃層、控制層和執行層。環境認（感）知層主要通過激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、車載攝像頭、夜視系統、GPS、陀螺儀等傳感器獲取車輛所處環境信息和車輛狀態信息，具體來說包括：車道線檢測、紅綠燈識別、交通標識牌識別、行人檢測、車輛檢測、障礙物識別和車輛定位等；決策規劃層則分為任務規劃、行為規劃和軌跡規劃，根據設定的路線規劃、所處的環境和車輛自身狀態等規劃下一步具體行駛任務（車道保持、換道、跟車、超車、避撞等）、行為（加速、減速、轉彎、剎車等）和路徑（行駛軌跡）；控制層及執行層則基于車輛動力學系統模型對車輛驅動、制動、轉向等進行控制，使車輛跟隨所制定的行駛軌跡。
自動駕駛技術涉及較多的關鍵技術，本文主要介紹環境感知技術、高精度定位技術、決策與規劃技術和控制與執行技術。
環境感知指對于環境的場景理解能力，例如障礙物的類型、道路標志及標線、行車車輛的檢測、交通信息等數據的語言分類。定位是對感知結果的后處理，通過定位功能從而幫助車輛了解其相對于所處環境的位置。環境感知需要通過傳感器獲取大量的周圍環境信息，確保對車輛周圍環境的正確理解，并基于此做出相應的規劃和決策。
自動駕駛車輛常用的環境感知傳感器包括：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、紅外線和超聲波雷達等。攝像頭是自動駕駛車輛最常用、最簡單且最接近人眼成像原理的環境感知傳感器。通過實時拍攝車輛周圍的環境，采用CV技術對所拍攝圖像進行分析，實現車輛周圍的車輛和行人檢測以及交通標志識別等功能。攝像頭的主要優點在于其分辨率高、成本低。但在夜晚、雨雪霧霾等惡劣天氣下，攝像頭的性能會迅速下降。此外攝像頭所能觀察的距離有限，不擅長于遠距離觀察。毫米波雷達也是自動駕駛車輛常用的一種傳感器，毫米波雷達是指工作在毫米波段（波長1-10 mm ，頻域30-300GHz）的雷達，其基于ToF技術（Time of Flight）對目標物體進行檢測。毫米波雷達向外界連續發送毫米波信號，并接收目標返回的信號，根據信號發出與接收之間的時間差確定目標與車輛之間的距離。因此，毫米波雷達主要用于避免汽車與周圍物體發生碰撞，如盲點檢測、避障輔助、泊車輔助、自適應巡航等。毫米波雷達的抗干擾能力強，對降雨、沙塵、煙霧等離子的穿透能力要比激光和紅外強很多，可全天候工作。但其也具有信號衰減大、容易受到建筑物、人體等的阻擋，傳輸距離較短，分辨率不高，難以成像等不足。激光雷達也是通過ToF技術來確定目標位置與距離的。激光雷達是通過發射激光束來實現對目標的探測，其探測精度和靈敏度更高，探測范圍更廣，但激光雷達更容易受到空氣中雨雪霧霾等的干擾，其高成本也是制約其應用的主要原因。車載激光雷達按發射激光束的數量可分為單線、4線、8線、16線和64線激光雷達?？梢酝ㄟ^下面這個表格（表1），對比主流傳感器的優勢與不足。
自動駕駛環境感知通常采用“弱感知+超強智能”和“強感知+強智能”兩大技術路線。其中“弱感知+超強智能”技術是指主要依賴攝像頭與深度學習技術實現環境感知，而不依賴于激光雷達。這種技術認為人類靠一雙眼睛就可以開車，那么車也可以靠攝像頭來看清周圍環境。如果超強智能暫時難以達到，為實現無人駕駛，那就需要增強感知能力，這就是所謂的“強感知+強智能”技術路線。相比“弱感知+超強智能”技術路線，“強感知+強智能”技術路線的最大特征就是增加了激光雷達這個傳感器，從而大幅提高感知能力。特斯拉采用“弱智能+超強智能”技術路線，而谷歌Waymo、百度Apollo、Uber、福特汽車等人工智能企業、出行公司、傳統車企都采用“強感知+強智能”技術路線。
定位的目的是獲取自動駕駛車輛相對于外界環境的精確位置，是自動駕駛車輛必備的基礎。在復雜的地市道路行駛，定位精度要求誤差不超過10 cm。例如：只有準確知道車輛與路口的距離，才能進行更精確的預判和準備；只有準確對車輛進行定位，才能判斷車輛所處的車道。如果定位誤差較高，嚴重時會造成交通完全事故。GPS是目前最廣泛采用的定位方法，GPS精度越高，GPS傳感器的價格也越昂貴。但目前商用GPS技術定位精度遠遠不夠，其精度只有米級且容易受到隧道遮擋、信號延遲等因素的干擾。為了解決這個問題，Qualcomm開發了基于視覺增強的高精度定位（VEPP）技術，該技術通過融合GNSS全球導航衛星、攝像頭、IMU慣性導航和輪速傳感器等多個汽車部件的信息，通過各傳感器之間的相互校準和數據融合，實現精確到車道線的全球實時定位。
決策規劃是自動駕駛的關鍵部分之一，它首先是融合多傳感器信息，然后根據駕駛需求進行任務決策，接著能夠在避開存在的障礙物前提之下，通過一些特定的約束條件，規劃出兩點之間多條可以選擇的安全路徑，并在這些路徑當中選擇一條最優的路徑，作為車輛行駛軌跡，那就是規劃。按照劃分的層面不同，可以分為全局規劃和局部規劃兩種，全局規劃是由獲取到的地圖信息，規劃出一條在特定條件之下的無碰撞最優路徑。例如，從上海到北京有很多條路，規劃處一條作為行駛路線即為全局規劃。如柵格法、可視圖法、拓撲法、自由空間法、神經網絡法等靜態路徑規劃算法。局部規劃的則是根據全局的規劃，在一些局部環境信息的基礎之上，能夠避免碰撞一些未知的障礙物，最終達到目的目標點的過程。例如，在全局規劃好的上海到北京的那條路線上會有其他車輛或者障礙物，想要避過這些障礙物或者車輛，需要轉向調整車道，這就是局部路徑規劃。局部路徑規劃的方法包括：人工勢場法、矢量域直方圖法、虛擬力場法、遺傳算法等動態路徑規劃算法等。
決策規劃層是自主駕駛系統，智能性的直接體現，對車輛的行駛安全性和整車起到了決定性的作用，常見的決策規劃體系結構，有分層遞進式，反應式，以及二者混合式。
分層遞進式體系結構，就是一個串聯系統的結構，在該系統當中，智能駕駛系統的各模塊之間次序分明，上一個模塊的輸出即為下一模塊的輸入，因此又稱為感知規劃行動結構。但這種結構可靠性并不高，一旦某個模塊出現軟件或者硬件故障，整個信息流就會受到影響，整個系統很有可能發生崩潰，甚至處于癱瘓狀態。
反應式體系結構采用并聯的結構，控制層都可以直接基于傳感器的輸入進行決策，因此它所產生的動作就是傳感數據直接作用的一個結果，可以突出感知動作的特點，適用于完全陌生的環境。反應式體系結構中的許多行為主要涉及成為一個簡單的特殊任務，所以感覺規劃控制可以緊密的結合在一塊，占用的儲存空間并不大，因而可以產生快速的響應，實時性比較強，同時每一層只需要負責系統的某一個行為，整個系統可以方便靈活的實現低層次到高層次的一個過渡，而且如若其中一個模塊出現了預料之外的故障，剩下的層次，仍然可以產生有意義的動作，系統的魯棒性得到了很大的提高，難點在于，由于系統執行動作的靈活性，需要特定的協調機制來解決各個控制回路，同意執行機構爭奪之間的沖突，以便得到有意義的結果。
分層遞階式系統的一個結構和反應式體系的結構，都各自有優劣，都難以單獨的滿足行駛環境復雜多變的使用要求，所以越來越多的行業人士開始研究混合式的體系結構，將兩者的優點進行有效的結合，在全局規劃的層次上生成面向目標定義的分層式遞階行為，在局部規劃的層面上就生成面向目標搜索的反應式體系的行為。
自動駕駛的控制核心技術就是車輛的縱向控制，橫向控制，縱向控制及車輛的驅動和制動控制，而橫向控制的就是方向盤角度的調整以及輪胎力的控制，實現了縱向和橫向自動控制，就可以按給定目標和約束自動控制車運行。
車輛按照縱向控制是在行車速度方向上的控制，即車速以及本車與前后車或障礙物距離的自動控制。巡航控制和緊急制動控制都是典型的自動駕駛縱向控制案例。這類控制問題可歸結為對電機驅動、發動機、傳動和制動系統的控制。各種電機-發動機-傳動模型、汽車運行模型和剎車過程模型與不同的控制器算法結合，構成了各種各樣的縱向控制模式。
車輛的橫向控制就是指垂直于運動方向的控制，目標是控制汽車自動保持期望的行車路線，并在不同的車速、載荷、風阻、路況下有很好的乘坐舒適和穩定。車輛橫向控制主要有兩種基本設計方法，一種是基于駕駛員模擬的方法（一種是使用用較簡單的動力學模型和駕駛員操縱規則設計控制器；另一種是用駕駛員操縱過程的數據訓練控制器獲取控制算法）；另一種是給予汽車橫向運動力學模型的控制方法（需要建立精確的汽車橫向運動模型。典型模型如單軌模型，該模型認為汽車左右兩側特性相同）。
除上述介紹的環境感知、精準定位、決策規劃和控制執行之外，自動駕駛汽車還涉及到高精度地圖、V2X、自動駕駛汽車測試等關鍵技術。自動駕駛技術是人工智能、高性能芯片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體，落地技術難度大。除此之外，自動駕駛技術落地，還要建立滿足自動駕駛要求的基礎交通設施，并考慮自動駕駛方面的法律法規等。
參考文獻：
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軟件是怎么控制汽車自動駕駛的？自動駕駛汽車需要解決哪些技術問題？
自動駕駛，其實簡而言之就是一臺機器人，它主要是通過高智能的水平控制汽車的運作。機器人的作用是不言而喻的，而掌握機器人的核心價值，將成為人工智能機器的領先者。自動駕駛技術的發展離不開核心技術的創新。
1、硬件技術。
身上所需需要的傳感器是無限多的，因為傳感器的存在與否，主要取決于這輛車想要完成什么樣的任務。而每一種傳感器它所涉及到的任務是各不相同的。比如你想要完成路段的自動駕駛沒有激光傳感器，僅靠視覺是不能夠完成的。自動駕駛需要工程師以汽車需要完成的目標為任務。對硬件進行選擇和控制，以及對硬件進行創新。資中間涉及到的克服困難并不是很容易就能完成的。
2、控制器。
在推動汽車行走的過程當中還需要控制器。只有嵌入一個穩定可靠的控制器，才能夠使汽車正常的在路上行駛。目前應用最廣泛的控制器是a8。汽車從a點開到B點，需要知道ab2點之間的地圖。之后才能夠確定位置。比如行駛到路口是需要左轉彎還是右轉彎或者是直行。無人駕駛汽車也一樣需要依靠GPS的模式進行運作。
3、感知傳感器。
傳感器可以說是汽車身上最主要的一款設置，因為如果沒有感知汽車就變成無頭蒼蠅四處亂竄。而傳感器的效果好壞，同樣也影響著汽車是否能順暢進行形式。雷達傳感器在汽車的運用上已經得到廣泛的運用。
當然汽車的行駛不僅包括硬件上的技術，還包括軟件上的技術。軟件的技術包括了編寫代碼以及去實現轉化更加細化的分類。從港之城到榮和城到威化城最后的控制城，層層之間是相互遞進的。
蜂巢智能轉向的SBW系統為自動駕駛解決了那些問題？
1、提供更大的空間。自動駕駛的情況下，方向盤可以折疊收回。2、個性化路感反饋。路面信息完全通過軟件模擬實現，通過駕駛模式及駕駛員自主選擇的路感反饋等級，實現個性化路感反饋；3、提高汽車的安全性能。無轉向中間軸，完全避免碰撞過程中對駕駛員的傷害；4、改善駕駛特性，增強操作性?轉向比率(方向盤轉角和車輪轉角的比值)可隨速變化，車輛可實現高速穩定、低速輕便；5、易于底盤平臺化。因無轉向中間軸，利于實現整車布置，車輛左右舵對轉向系統無影響；6、利于實現人機共駕。因無轉向中間軸，線控轉向系統實現人機解耦，便于整車實現人機共駕，如：緊急避讓、車輛極限工況限制。
自動駕駛可以應用在什么領域
【太平洋汽車網】自動駕駛汽車的設計制造面臨著諸多挑戰，如今，各大公司已經廣泛采用機器學習尋找相應的解決方案。汽車中的ECU（電子控制單元）已經整合了傳感器數據處理，如何充分利用機器學習完成新的任務，變得至關重要。潛在的應用包括將汽車內外傳感器的數據進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類。
車載信息***系統所運行的應用，能從傳感器數據融合系統中獲取數據。舉個例子，如果系統察覺駕駛員發生狀況，有能力把車開到醫院?；跈C器學習的應用，還包括對駕駛員的語言和手勢識別以及語言翻譯。相關的算法被分類為非監督和監督算法。它們兩者的區別在于學習的方式。
監督學習算法使用訓練數據集學習，并且能夠持續學習直到達到設定的置信水平（最小化出錯概率）。監督學習算法分為回歸、分類和異常檢測以及數據降維。
無監督學習算法，則嘗試挖掘有限數據的價值。這意味著，算法會在可用數據內建立關系，以檢測模式或者將數據集分成子類（取決于之間的相似度）。從廣義上，無監督算法可以可分為關聯規則學習和聚類。
增強學習算法是另外一種機器學習算法，介于非監督學習和監督學習之間。對于所有訓練的例子，監督學習中有目標標簽，無監督學習中卻完全沒有標簽。強化學習有延遲的、稀疏的標簽——未來的獎勵。
根據這些獎勵，智能體學習做出恰當行為。去理解算法的局限性和優點，開發更加高效的學習算法，是增強學習的目標。增強學習可以解決大量實際應用，從AI的問題到控制工程或操作研究——所有這些都與開發自動駕駛汽車相關。這可以被分為間接學習和直接學習。
在獨自動駕駛汽車上，機器學習算法的一個主要任務是持續渲染周圍的環境，以及預測可能發生的變化。這些任務可以分為四個子任務：目標檢測目標識別或分類目標定位運動預測機器學習算法可以簡單地分為4類：決策矩陣算法、聚類算法、模式識別算法和回歸算法?？梢岳靡活悪C器學習算法來完成兩個以上的子任務。例如，回歸算法能夠用于物體定位和目標識別或者是運動預測。
決策矩陣算法決策矩陣算法系統地分析、識別和評估信息集和值之間關系的表現。這些算法主要用于決策。車是否需要剎車或者左轉都是基于算法根據識別、分類和預測對象的下一個動作給出的置信水平。矩陣決策算法由各種獨立訓練的決策模型組合而成。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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