自动驾驶的技术原理包括哪些专业知识?

汽车

智能驾驶、自动驾驶到无人驾驶是技术层层递进、范围层层缩小的关系。

无人驾驶

汽车在无驾驶员介入的情况下，能在限定环境乃至全部环境下完成全部驾驶任务。

手机

自动驾驶

指汽车至少在某些或者全部具有关键安全件的控制功能方面（如转向、油门、制动），无需驾驶员直接操作即可自动完成。包括无人驾驶以及辅助驾驶。

智能驾驶

包括自动驾驶以及其他辅助驾驶技术，例如语音预警提醒、人机智能交互等，能够在某一环节辅助甚至替代驾驶员，优化驾车体验。 自动驾驶分级标准

SAE（国际汽车工程学会）J3016 文件提出的五级自动驾驶分级方案，是当前被自动驾驶领域与国际社会普遍认可采用的标准。该标准分为五级。

L1、L2 称为辅助驾驶，其汽车驾驶的主体及负责方是驾驶员，自动驾驶系统辅助承担部分驾驶任务。L1 在适用的实际范围内，自动驾驶系统可持续执行横向（如方向盘）或纵向（如油门、刹车）的车辆运动控制的某一子任务（不可同时执行）。L2 中自动驾驶系统可同时执行横向或纵向的车辆运动控制任务。

L3 到 L5 自动驾驶系统可执行全部动态驾驶任务，车辆驾驶的主体及责任方为自动驾驶系统。L3 中驾驶员在有需要时作为备用参与驾驶任务。到 L5，自动驾驶系统承担所有驾驶任务，驾驶员无需参与驾驶。

以上分级场景中 L3 仍有待商榷，是否存在解放双眼却需要驾驶员随时准备参与驾驶任务的场景。就用户角度而言，L3 场景能否做到用户友好。例如当用户在 L3 级别场景下在车内玩手机，而系统突发事件要求用户在 10 秒内接手驾驶操作。就技术角度而言，交通环境中时间即是生命，即使在很短时间内也存在事故发生的可能性。要求系统在 10 秒或更短时间内做出判断与反应，或许已经超出 L3 级别的技术能力。

以上自动驾驶分级标准可以从另一个角度进行理解，如下图所示。L1、L2 解放驾驶员双手双脚，无需操作方向盘、油门等，只需要监视驾驶场景。L3 解放驾驶员双眼，但是要在特殊需要时响应系统需求。在 L4、L5，驾驶员完全无需参与驾驶。

2 企业发展路线不同

根据不同企业的商业模式与其技术优势的不同，不同企业发展自动驾驶技术的定位等级不同，采用的整体技术发展路线也不同。

目前以特斯拉为代表的车企多采用渐进发展路线，利用 L1、L2 自动驾驶技术辅助驾驶员优化驾驶体验。以 Google 等为代表的互联网或高科技企业更多面向 L4、5 方向进行自动驾驶技术的研发工作。

对于互联网等科技企业而言，辅助驾驶技术对算法要求较低，更多以硬件为主，创造的价值不高。因此互联网企业研究 L4 自动驾驶技术，尅占据更多创新技术优势。车企注重硬件基础，从 L1、L2 逐渐起步，逐步提高自动驾驶能力等级，更符合企业发展需求。

另外，不同企业在传感器方案技术路线、决策算法技术路线等的不同选择，即为细分领域技术未定型而导致的分歧，同样基于整体发展策略的大背景。目前发展无人驾驶技术还存在很多挑战。 3 自动驾驶技术原理以及技术大图

不同级别自动驾驶技术的框架是相似的，因其对精度要求、功能覆盖度要求的不同而发展出不同功能。其技术框架核心分为环境感知、决策规划、控制执行三部分，与人类驾驶过程类似。

环境感知

人类驾驶员通过耳朵和眼睛观测环境、了解自己与周围环境中交通参与者的位置与状态。自动驾驶技术的环境感知技术通过感知算法与传感器得到相似信息，包括定位与感知环境。

决策规划

得到环境信息后，通过决策算法和计算平台规划驾驶路径等信息，同时保障安全性。

控制执行

通过控制算法与线控系统控制车辆按照规划的路径执行行驶操作。

如上图所示，上述三部分核心技术涉及到诸多模块。

算法

包括控制算法、定位算法、感知算法与决策算法。就其成熟度而言，控制算法基本可以满足技术要求。就阿里巴巴当前实践而言，定位算法在多数情况下能够满足精度要求。期待感知算法做到精确识别周围环境中物体的类别、位置、运动速度、方向等，目前还存在噪声影响等问题。决策算法需要处理噪声等问题，并且高效地规划出可执行路径。感知算法与决策算法模块作为自动驾驶技术的瓶颈，还有待优化。

传感器

可以根据不同方案、层级选择不同的传感器方案。例如 L2 技术更多使用摄像头与毫米波雷达，L4 技术需要使用激光雷达。激光雷达传感器还存在许多问题，例如稳定性方面的问题。目前主要使用机械的激光雷达，虽然固态激光雷达进展快速，但是实践证明固态激光雷达还不能满足自动驾驶技术的稳定性要求。

计算平台

既需要能力强，又要求低功耗。由于上层算法还未定义好，难以针对性制作或优化出适合算法的芯片。

测试手段

包括真实道路测试、仿真回归测试。仿真回归测试是自动驾驶领域的热门问题，关于如何模拟驾驶环境及驾驶员的真实行为等方面，存在许多技术问题有待突破。