简单易懂的无人驾驶科普知识

  无人驾驶从L2到L5是一个相对漫长的过程，每一级别之间具体的区别和需要克服的难点到底又有哪些？那就一级一级细细道来。按照国际惯例，谈论自动驾驶级别时必须上一张SAE的分级图。

  准确来说，现在我们已很难看到 Level 0 的汽车了。要么早已报废，要么法规都禁止其上路了。无自动化意味着诸如ABS（自动防抱死）这种现在看来最基本的配置都没有。极端一点，你可以认为Level 0的车就是四个轮子加一个沙发。

  生活中常见的车基本都属于Level 1。Level 1 称为驾驶员辅助系统，所有在驾驶员行驶过程中，对行车状态有干预的功能都叫驾驶员辅助，都属于Level 1。

  比如最基本的ABS，以及在ABS基础上升级而来的ESP，还有高速路段常用的定速巡航、ACC自适应巡航功能及LKA车道保持辅助。

  大家买车时，在底盘功能介绍中看到的各种英文缩写，或多或少都是属于SAE 规定的Level 1。

  Level 2和Level 1最明显的区别是系统能否同时在车辆横向和纵向上进行控制。

  如果一个车辆能同时做到ACC+LKA（自适应巡航+车道保持辅助），那么这辆车就跨进了Level 2的门槛。2018款的凯迪拉克CT6拥有的半无人驾驶系统“Super Cruise”就是典型的Level 2级别。

  自动驾驶话题下不得已提的特斯拉。过度夸大了他们系统所具备的能力。那为什么称 Tesla 目前的 AutoPilot 为 Level 2.5呢？

  因为特斯拉具备换道功能。驾驶员在确保安全的情况下，拨动转向灯杆，车辆即可依据该信号实现换道。也就是说，特斯拉的换道操作并不是全自动的，而是把这一块对环境感知的需求交给了人。特斯拉收到变道信号后会由车判断是否可安全变道后才会执行。比如前后车距离太近、实线都不会变道的。

  单独的横向控制（车道保持）或纵向控制（ACC等）技术已十分成熟，那么两者同时控制时，如何将舒适性做到最优，这就是当前遇到的挑战。

  Level 2的系统并不具备较高级别的无人驾驶功能，需要驾驶员实时监控并做好接管的准备。如何以最友好的和最恰当的交互方式通知驾驶员接管车辆，而不影响到驾驶员的心情，需要人机交互攻城狮费尽心思。

  有条件无人驾驶是指在某些特定场景下进行无人驾驶。比如全新奥迪A8在他们的宣传视频中就限定了十分常见的场景——堵车，该功能叫作Traffic Jam Pilot（交通拥堵巡航），功能描述如下：

  当车速小于或等于60公里/小时，用户都能够启动道路拥堵状况下的无人驾驶功能。在当地法律允许的情况下，车辆会完全接管驾驶任务，直到系统通知用户再次接管。这也是目前在全世界内，在实现量产的车型中拥有的最高级别的无人驾驶能力。

  仔细想想，这些功能特斯拉通过升级软件也能实现，为什么只有Audi A8敢宣称自己达到 L3 呢？

  因为L3 相比 L2 最大的进步在于——不需要驾驶员实时监控当前路况，只需要在系统提示时接管车辆即可。这对于无人驾驶技术来说是一个很大的跨越，这也代表着无人驾驶系统代替人类成为了Driver & monitor。驾驶员变为乘客，而乘客是不需要实时监控当前路况的。

  NTSB最近刚发布的，去年五月特斯拉撞卡车交通事故的宣判结果--特斯拉Autopilot的功能限制是导致2016年5月交通致死事故的根本原因，这里的功能缺陷实际上就是传感器感知的缺陷。AutoPilot 1.0的硬件配置很难处理特殊工况，比如交叉路口。图为特斯拉因传感器感知缺陷未正确识别卡车所导致的事故。

  正是因为传感器感知缺陷这种客观因素的存在，整车厂做无人驾驶时就显得很保守，要么增加传感器以加强感知能力，比如全新奥迪A8加的四线激光雷达；要么就通过监视驾驶员的面部状态，确保驾驶员实时观测着前方路况，比如凯迪拉克CT6。

  上次Apollo发布会，百度当着全中国的面在开放道路测试无人驾驶技术，被请喝茶了。目前中国还是不允许无人驾驶车在开放及高速道路测试的，所以在法规正式对外发布之前，无人驾驶还只能到封闭的试车场中测试。这一点国外走在前列。

  无论是国外的Waymo、Uber还是国内的Baidu L4事业部做的都是Level 4无人驾驶技术的研究。它们的无人驾驶汽车有一个很明显的共同点，就是头上顶着一个大大的激光雷达。如下：

  激光雷达提供了极高精度和极其丰富的感知信息，这使无人驾驶车自如处理极端工况成为可能。激光为主，视觉为辅，再加上车上各种功能冗余的传感器及高精度电子地图，在开放道路上实现A点到B点的无人驾驶不再遥远。

  激光雷达的成本短期内还降不下来，这也是 L4 无人驾驶汽车还未普及的重要原因之一。Waymo在今年年初宣布将激光雷达成本降低90%，希望低成本激光传感器早日到来。

  Level 4的自动驾驶算法准确性和精确性要达到，甚至超过人类的认知水平，这就需要的是极具鲁棒性的算法和稳定的计算平台。确保无人驾驶汽车即使遇到突发情况也能较好应对。

  这一项难点国外并不存在，但是国内确实是一个很大的壁垒（国防考虑）。除了大家耳熟能详的BAT有地图测绘资质外，国内有测绘资质的图商寥寥无几。近几年随着无人驾驶的发展，想在国内发展无人驾驶技术，图商说不定会成为稀缺资源。可以的话，推荐大家自己去调研国内有测绘资质的几家图商，买点他们的股票，看涨~

  现在让你去乘坐一辆没有方向盘，随时都无法接管的汽车，心里多少会有些忐忑吧。因此人类的接纳程度也是无人驾驶普及的一个大难点，需要一些时间建立信任。

  相信很多人都会对 L4 和 L5 感到困惑，其实两者很容易区分，观察他们的可行驶范围即可。

  图中的大圆弧是无人驾驶 Level 4 所限定的区域，小圆圈是汽车的感知范围。

  只要给出一个GPS坐标点，L5的无人驾驶车就能到你指定的地方，无论这地方的法规是靠右行驶还是靠左行驶，无人驾驶车都能轻松应对。即全工况、全区域的无人驾驶。

  无人驾驶技术十分依赖高精度电子地图，所用到的电子地图一定要确保实时且易于更新。未来每一辆在路上行驶的无人驾驶车，不仅是用于正常通勤，同时也是地图信息的采集车，实时将当前地图信息反馈至云端供其他自动驾驶汽车使用。

  以上内容就是自动驾驶研究所需要攻破的难点，暂列这么多，以后想到继续更新。

  在这个做预测随时都可能会被打脸的时代，仅做一个保守估计：L4会在2025年前普及。

  长沙智能驾驶研究院（以下简称“CIDI”）是一家智能驾驶技术研发商，利用多传感器融合、深度学习、自主决策、高精度定位等技术，研发能落地的智能物流重卡、专用车、智能车路协同系统、以及有关技术产品。

  据了解，CiDi于2017年10月正式注册成立，由香港科技大学著名创业导师李泽湘教授领衔创办，以智能驾驶科学技术创新及应用为导向，致力于城际物流重卡的智能驾驶核心技术和创新产品的研发。与许多主机厂专注于L4研发不同，CiDi是以L4技术出发做能落地的智能驾驶产品，不是还有较大政策法规风险的无人驾驶。

  公司智能驾驶重卡L4/L3已在定制开发、L2/L2+已经定制量产；车联网V2X产品成功实现；无人驾驶大巴的开发服务+后装已实现；CiDi智能冷链车进入路试量产销售阶段。在一年多的时间，有关技术测试超十万公里，智能驾驶测试超五万公里。