自動駕駛分級

自動駕駛分級解讀

國際汽車工程師學會(SAEInternational)于2014年發布了自動駕駛的六級分類體系。

自動駕駛,無人駕駛
隨著汽車時代的來臨,我們對汽車的需求也越來越強烈,尤其是對其性能方面,比如自動駕駛級別,全自動的意思就是汽車能在任何地理和交通條件下完成自主駕駛,完全不需要人類干預。今天小編就來給大家講解一下自動駕駛級別。大家一起來跟這個問題談談。
 
前不久,百度宣布設立L3智能汽車事業部,與L4自動駕駛事業部。據媒體資料,這里的L3、L4是根據美國NHTSA的標準來劃分的。
 
其實,關于汽車智能化的分級,業界有兩套標準。第一是由美國交通部下屬的NHSTA(國家高速路安全管理局)制定的;第二是由SAE International,即國際汽車工程師協會制定的。
 
兩個機構的標準都把自動駕駛分為了L0~L5,其中L0指的是人工駕駛。要注意的是,其實NHTSA早在2016年9月份,就統一采用了SAE International的分類標準。
 
所以,這兩套標準的差異主要是對于L4、L5的定義:
 
在NHTSA的老分類中,L4就已經是全自動駕駛,工況具有局限性;而L5則指的是車輛的智能化,已經達到了人類駕駛的水平,可以處理所有的工況。
 
問題就出在對于L4的定義上:NHTSA規定,L4雖然叫做“全自動駕駛”,但局限于車輛的ODD(Operational Design Domain),即設計適用范圍。也就意味著,只有在HAV(Highly Automated Vehicles,即高度自動化的車輛)被設計適用的場景下,才能實現全自動駕駛。
 
這個設計適用的范圍,其參數包括道路類型、地理區間、速度區間、環境、氣候等。
 
而SAE International的標準,就更加簡潔一些。他們規定:
 
注意,這里的L5,是規定車輛必須可以應對所有工況,包括在激烈駕駛(即極限情況)下,也能夠順利過關。
 
自動駕駛級別
 
其實,全自動駕駛這個叫法,存在一個理解上的分歧:究竟能否完全取代人類?解決這個問題的關鍵,在于對于激烈駕駛的處理。
 
這個叫做Fallback設計,在上表中對應的是“激烈駕駛的應對”,也叫做“風險最小化退出機制”。它是指,在一些極端情況下,尤其是超過ODD范圍外的工況中,車輛要選擇風險最小化的應對方案。
 
SAE International解釋:對于激烈駕駛(極限情況)的應對,是指機器從操作(轉向、加減速、監控環境)、戰術(應答事件、變道判斷、轉彎以及轉向燈的使用等)這兩個方面評判的,但不包括對于戰略上的決策,比如決定目的地和途徑點。
 
而他們標準下的L4、L5,在Fallback設計上,都是由系統來應對,非人工接手。這說明智能化程度已經相當高。其中,L5已經可以覆蓋所有工況,即ODD的范圍無限大(由機器學習不斷改善駕駛技能,嚴格來說智能程度是99.99999...%)。
 
所以,百度L4自動駕駛事業部在做的事情,按照NHTSA的標準來解讀,也就是在特定的ODD范圍內,實現全自動駕駛。
 
關于這一點,早在2013年,奔馳的S500 Intelligent Drive就已經實現了。當時,這款車在德國沿著世界上第一輛車(也是奔馳)行駛過的路線,全自動化行駛了103km。
 
百度的L4雖然叫做自動駕駛事業部,但ODD范圍是多大不得而知。但可以肯定,這不是部分人認為的那種“無人車”。
 
此前,百度、寶馬和中科院聯合研發的自動駕駛寶馬3系GT,在北京五環上到高速,就屬于一種局限性很大的ODD范圍。

難點:Level 1~Level 2
 
1.汽車橫向控制和縱向控制配合的舒適性
 
單獨的橫向控制(車道保持)或縱向控制(ACC等)技術已經十分成熟,那么兩者同時控制時,如何將舒適性做到最優,這就是當前遇到的挑戰。
 
2.通知駕駛員接管車輛的時機選擇
 
Level 2的系統并不具備較高級別的自動駕駛功能,需要駕駛員實時監控并做好接管的準備。如何以最友好的和最恰當的交互方式通知駕駛員接管車輛,而不影響到駕駛員的心情,需要人機交互攻城獅費盡心思。
 
Level 3:有條件自動駕駛
 
有條件自動駕駛是指在某些特定場景下進行自動駕駛。比如全新奧迪A8在他們的宣傳視頻中就限定了十分常見的場景——堵車,該功能叫作Traffic Jam Pilot(交通擁堵巡航),功能描述如下:
 
當車速小于或等于60公里/小時,用戶可以啟動道路擁堵狀況下的自動駕駛功能。在當地法律允許的情況下,車輛會完全接管駕駛任務,直到系統通知用戶再次接管。這也是目前在全球范圍內,在實現量產的車型中擁有的最高級別的自動駕駛能力。
 
仔細想想,這些功能特斯拉通過升級軟件也能實現,為什么只有Audi A8敢宣稱自己達到L3呢?
 
因為L3相比L2最大的進步在于——不需要駕駛員實時監控當前路況,只需要在系統提示時接管車輛即可。這對于自動駕駛技術來說是一個很大的跨越,這也意味著自動駕駛系統代替人類成為了Driver&monitor。駕駛員變為乘客,而乘客是不需要實時監控當前路況的。
 
難點:Level 3~Level 4
 
1.傳感器成本
 
激光雷達的成本短期內還降不下來,這也是L4自動駕駛汽車還未普及的重要原因之一。Waymo在今年年初宣布將激光雷達成本降低90%,希望低成本激光傳感器早日到來。
 
2.極高魯棒性的自動駕駛算法及穩定的計算平臺
 
Level 4的自動駕駛算法準確性和精確性需要達到,甚至超過人類的認知水平,這就需要的是極具魯棒性的算法和穩定的計算平臺。確保自動駕駛汽車即使遇到突發情況也能較好應對。
 
3.高精度地圖采集資質
 
這一項難點國外并不存在,但是國內確實是一個很大的壁壘(國防考慮)。除了大家耳熟能詳的BAT有地圖測繪資質外,國內有測繪資質的圖商寥寥無幾。近幾年隨著自動駕駛的發展,想在國內發展自動駕駛技術,圖商說不定會成為稀缺資源。可以的話,推薦大家自己去調研國內有測繪資質的幾家圖商,買點他們的股票,看漲~
 
4.乘坐人員接納度
 
現在讓你去乘坐一輛沒有方向盤,隨時都無法接管的汽車,心里多少會有些忐忑吧。因此人類的接納程度也是自動駕駛普及的一個大難點,需要時間建立信任。
 
Level 5:完全自動駕駛
 
相信很多人都會對L4和L5感到困惑,其實兩者很容易區分,觀察他們的可行駛范圍即可。
 
以上就是小編給大家介紹的自動駕駛級別,可見現在汽車行業的發展,小編也是很激動啊,以上的車型也是一個比一個優秀,雖然有幾款還只是概念型,不過我相信在未來的不久,這些都會實現,而且還會有更多優秀的全自動駕駛汽車的出現。

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文章來源:自動駕駛之家 / 文章作者:自動駕駛之家
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