“自动驾驶的热潮依然在进行，科技永远向前。”
前言
此文主要是面向对自动驾驶汽车领域感兴趣的各位，本人作为汽车HMI从业人员，介绍并探讨了当前自动驾驶汽车的技术及对本人对未来的畅想。
Part 1 关于自动驾驶
1> 技术的革新史
人类从18世纪50年代以机械化、蒸汽化为代表的机器时代过渡到19世纪70年代以大规模生产、电力为代表的电气化时代，再到20世纪50年代至今以计算机、自动化为代表的数字化时代。从近代开始，人类每隔百年左右就会有新的技术引发时代变革，而全新的技术使得社会效率得到巨大提升。
如今，我们正在建立多维度的智能技术体系，以大数据、网络和海量计算为依托，通过核心的智能感知、分析等将计算、通信、控制融合并协同起来，使得很多领域包括人工智能、IoT、5G等实现快速发展，自动驾驶汽车成为了可能。
2> 何为自动驾驶
在了解自动驾驶技术之前，我们首先要知道自动驾驶的定义：
SAE International（国际自动机工程师学会）依据从驾驶辅助至完全自动化系统发布的对自动驾驶等级的定义，包含了L0-L5共六种等级。L0代表没有自动驾驶加入的传统人类驾驶，L1-L5则随自动驾驶的技术配置和成熟程度进行了分级。L1-L5分别为辅助驾驶、部分自动驾驶、条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶。区分了驾驶的参与者：用户、驾驶自动化系统以及其他车辆系统和组件。
SAE International定义的自动驾驶等级主要依据Operational Design Domain(以下简称ODD）和Dynamic Driving Task（以下简称DDT），分别代表设计适用范围和动态驾驶任务。
ODD: 指自动驾驶系统被设计起作用的条件及适用范围，把已知的天气环境、道路情况（直路、弯路的半径）、车速车流量等信息做出测定，以确保系统的能力在安全的环境之内。
DDT：指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能（决策类的行为），不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能
关于自动驾驶安全的问题，如果根据SAE International的规定，自动驾驶汽车只需要在限定的ODD内实现DDT的任务就可以称为狭义的自动驾驶汽车，所以脱离车辆所规定的ODD讲自动驾驶汽车安全都是在“耍流氓”。
上面这张表格表述了自动驾驶三个阶段的定义和限定要求，是由人类驾驶过渡到自动驾驶的过程，主要围绕三个关键词“容忍度”“决策”“责任归属”进行分级。
如今很多量产车都到达了L2阶段，L3还寥寥无几，虽然目前很多公司（Google、Waymo等）打算跨过L3直接进入L4阶段，但笔者认为L3是前往全自动驾驶的一个必然经历的过渡阶段，此阶段的人机交互将为以后进入全自动驾驶阶段提供重要的真实道路数据支撑（用户信任机器的过程）。
下面两个视频阐述了L3级与L4级自动驾驶的区别：
Part 2 自动驾驶需要哪些技术
如果要实现车辆的自动驾驶，我们需要哪些技术的支撑呢？
就像人类需要眼睛去看清道路一样，汽车也需要看清前方道路才能做出判断，这就涉及到了对于自动驾驶汽车很重要的“车辆感知”的部分，通过传感器和ADAS的配合可以让车辆“看清前方道路”，这也是实现自动驾驶的第一步。
-车辆感知-
1> Vehicle Sensor（车辆传感器）
目前行业内主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、视觉摄像头四类设备搭配使用，使得车辆具有感知世界的功能。
-激光雷达（laser scanner）：相对测量精度高，探测距离远且成本偏高。
-毫米波雷达（millimeter-wave radar ）：相对测量精度高，探测距离远，但是相对于激光雷达探测角度小。
-超声波雷达（ultra sensor）：低成本，但是探测距离近，精度低。
-视觉摄像头（camera）：低成本，可识别文字，颜色，图案，但是容易遮挡，强光和黑夜无法有效观测。
当车辆有了感知的能力，就需要这些其强大的能力发挥他们的作用，高级驾驶辅助系统便应运而生。
2> ADAS (高级辅助驾驶系统)
通过安装在车辆上各种各样的传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，预先为驾驶者判断可能发生的危险，保证行车的安全性。通过感知、判断、执行三个步骤达到辅助驾驶的功能。
-感知：各类传感器检测汽车状态的变量，收集数据。
-判断：算法依靠各类传感器数据做出是否安全的决策。
-执行：通过声音、图像、振动等方式对驾驶者进行警示，当与电子控制功能结合后，车辆可自我修正。
当车辆可以“看清”前方时，在规定的ODD内就可以实现自动驾驶，但是如果只是通过车辆传感器实现自动驾驶，无法解决视距短的问题，想象一下十字路口遇到突然冲出来的车辆，车辆传感器受到建筑物阻挡，无法及时判断，很容易引起事故，此时就需要车辆互联和数据互通的通信技术提前预知危险，避免事故隐患。
-通信技术-
1> V2X智联网
V2X即Vehicle-to-Everything，车辆与一切可能影响车辆的实体实现信息交互，达到减少事故发生，减缓交通拥堵，降低环境污染并且可以提供其他相关的信息服务。
V2X的两个发展阶段：
从DSRC（Dedicated short range communication）到C-V2X（Cellular V2X）。
- DSRC：即专用短距离通信技术，通过车辆的车载单元（OBU）和道路基础设施的路边单元（RSU）组成，联网的汽车直接与接收器形成通信信道，更好的监测交通。
- C-V2X：即是用蜂窝通信技术的V2X，通过蜂窝电话基站技术链接生态系统内的所有车辆、道路基础设施、行人和网络。
从以前的DSRC技术发展到现在C-V2X技术，正在逐步往能力更强，范围更大，应用领域更广的趋势发展，目前主流蜂窝技术是4G LTE通信技术，速率低、网络延迟依然是最大的问题，5G通信技术的到来将全面解决这个问题。
2> 5G通信
5G即第五代移动通信技术（5thgeneration mobile networks）是目前（2019年）最新一代的蜂窝移动通信技术，是4G（LTE-A，WiMAX-A）、3G（UMTS）和2G（GSM）技术的延伸。
1G时代：模拟信号，小时候看到的港片里的大哥大就是模拟信号的产物；
2G时代：开始进入数字化通信时代，此时手机可以上网，文字信息的传输开始了；
3G时代：移动多媒体到来了，数据传输的速度加快，人们可以在手机上浏览网页，进行视频通话等，此时第一代iphone诞生了；
4G时代：移动互联网来临，传输速度得到极大提升，可以在手机上观看非常流畅的视频，微博，微信，视频等成为生活的必须；
5G时代：万物互联的时代，通信系统带宽显著增加，不同于前几代移动通信带来的变革，5G将是一个多业务多技术融合的网络，面向所有设备及用户的智能网络。
5G具有高数据速率（峰值速率大于20Gbit/s，4G的20倍）、低网络延迟（从4G的50毫秒减少到1毫秒）、支持大规模设备连接（满足1000亿量级的连接）和低功耗（基站节能，终端省电）等。
ps.自动驾驶汽车为什么需要5G通信呢？
汽车在民用级工业产品中属于最复杂的产品之一，其动态速度能到达120Km/h以上即每秒30m以上，在人们一眨眼的功夫，汽车已经行驶了十几米了，车辆与外界需要最短时间的信息互换，4G的50毫秒的网络延迟显示满足不了这个需求，5G的低时延将使得信息互换达到1毫秒，将最大限度的使得自动驾驶汽车作出最快的决定，保证行驶安全。
当有了摄像头、雷达组成的“视觉”系统，以及有了5G通信技术加持的V2X“听觉”系统后，自动驾驶汽车还需要高精度地图和定位的位置感知系统，使得车辆系统做出更精准的判断。
-位置感知-
1> 高精度地图
高精度地图是精度更高、数据维度更多的电子地图，可以为车辆提供车道厘米级的导航信息和更丰富的道路信息及周边静态信息，主要服务于车辆系统。
传统导航地图是以人对环境的理解能力为设计基础，主要对驾驶行为起到参考作用，主要服务与人的视觉系统。
高精度地图可以提供厘米级区域地图，将既定路线沿线相关道路网络的实时信息发送到车辆，使车辆间达到通信共享，告知对方交通、道路标志等方面的信息变化，并且“看清”道路，配合车载传感器达到精准感知。
2> 全球定位系统
即我们所熟知的GPS（Global Positioning System），目前大家讲的GPS是1950s由美国研发的一套基于人造卫星网络的定位系统，由空中的24颗卫星组成。
定位系统，是重要的战略资源，拥有自身定位系统也是自动驾驶普及的大前提之一。
所以各个地区也都在建立自己定位系统，欧盟的GALILEO、俄罗斯的GLONASS以及中国自己的北斗导航系统。
对于自动驾驶汽车来讲，前期的各种数据，需要找到强大的计算中枢去处理相关数据，软硬件计算平台便是它的“心脏”与“大脑”。
- 软硬件计算平台 -
当硬件传感器接收到环境信息后，数据会被导入到计算平台，进而由不同芯片进行运算，自动驾驶计算平台是由多种技术、多个模块的集成，其包含了传感器平台，算力平台以及控制平台。
计算平台需要具备强计算能力、可靠性、最低延迟和高度的扩展性，是自动驾驶汽车的“心脏”，汇集所有的车辆数据、用户数据、道路数据等相关数据进行整合与分析，为车辆的安全行驶提供必要的算力支持。
结语
自动驾驶作为当今热门话题及趋势，必然会成为下一个时代的“代言技术”之一，自动驾驶汽车的实现需要多方技术共同合作，一起推动，每一环节都不可或缺；想象一下，当人在一个速度为100km/h的盒子里移动时，任何一个微小的细节都可能酿成不可挽回的结果，所以自动驾驶汽车必然要经历不断的验证与改进。
在当今各大车企不断公布全面自动驾驶实现的时间点时，笔者认为L3级自动驾驶将在很长一段时间持续，需要经过多年的道路验证与测试，人们才能信任这项技术，而这需要相关从业者共同的努力。
