目录

自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles ）

单车智能

车联网

智能网联（单车智能+车联网）

自动驾驶关键技术

环境感知与定位

车辆运动感知

车辆运动感知

路径规划与决策

自动驾驶发展历程

自动驾驶应用场景

自动驾驶路测牌照

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自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles ）

自动驾驶一般指车辆通过车身上布置的各传感器(雷达、摄像头等),对周围环境进行感知并做出决策控制,在不需要驾驶员操作的情况下驾驶车辆

一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车

Self-piloting Automobile 无人驾驶汽车 计算机驾驶汽车 轮式机器人

据世界卫生组织统计，全球每年有124万人死于交通事故，这一数字在2030年可能达到220万人。仅在美国，每年大约有3.3万人死于交通意外。自动驾驶汽车可能大幅降低交通事故数量，为此可能挽救数百万人的生命。Eno Centre for Transportation研究显示，如果美国公路上90%的汽车变成自动驾驶汽车，车祸数量将从600万起降至130万起，死亡人数从3.3万人降至1.13万人。

自动驾驶的分级——SAEJ3016分级标准

分级	名称	车辆横向和纵向运动控制	目标和事件探测与响应	动态驾驶任务接管	设计运行条件
0级	应急辅助	驾驶员	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
1级	部分驾驶辅助	驾驶员和系统	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
2级	组合驾驶辅助	系统	驾驶员及系统	驾驶员	有限制
3级	有条件自动驾驶	系统	系统	动态驾驶任务接管用户(接管后成为驾驶员)	有限制
4级	高度自动驾驶	系统	系统	系统	有限制
5级	完全自动驾驶	系统	系统	系统	无限制

AEB(Autonomous Emergency Braking，自动紧急制动)等安全辅助功能和非驾驶自动化功能都放在L0级，归为“无驾驶自动化”

AEB等安全辅助功能和非驾驶自动化功能称为“应急辅助”，与非驾驶自动化功能分开

在“3级驾驶自动化”中明确增加了对驾驶员接管能力监测和风险减缓策略的要求，以明确最低安全要求，减少实际应用安全风险。

单车智能

依靠车辆搭载的毫米波雷达、激光雷达、车载视觉摄像机等传感器、线控系统、计算单元硬件进行环境感知、决策、控制和执行。

车联网

以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X（X：车、路、行人及互联网等）之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。 通过三网融合，实现V2X之间通信的无缝连接，提高通信效率，减少通信盲区

V2X指Vehicle to Everything 主要包含： V2V(Vehicle to Vehicle，车辆对车辆) V2I(Vehicle to Infrastructure 车辆对基础设施) V2N(Vehicle to Network 车辆对网络) V2P(Vehicle to Pedestrian车辆对行人)

获取实时信息更容易，提升了驾驶的效率与安全性。

依赖道路设施的智能化改造和基础设施（如基站）的建设

中国政府大力推行5G网络、物联网等新型基础设施建设，未来中国有望通过车联网实现自动驾驶领域的“弯道超车”

智能网联（单车智能+车联网）

智能网联就是指车联网与单车智能的有机联合，在单车智能的技术上融合现代通信与网络技术，实现车与车、车与人、车与路、车与后台等之间的信息交互共享。

自动驾驶关键技术

智能化汽车是集环境感知、规划决策、执行控制、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统

环境感知与定位

环境感知与导航定位是自动驾驶的核心技术，这一层的主要功能和目的是利用激光、毫米波、超声波雷达、摄像头等车载传感器和通过车联网获取的多源数据，为车辆提供规划决策所需的必要条件。而提高信息的可靠性、安全性及高精度和可信度也需要充分考虑。

环境感知是无人驾驶的重要组成部分。通过传感器，采集周边和自身信息，实时发送给处理器，识别周边的车辆、障碍物、行人、可行使区域和交通规则等各种路况信息，确保自动驾驶汽车对环境的理解和把握。

性能	激光雷达	毫米波雷达	超声波雷达	摄像头	红外线
成本	很高	适中	很低	适中	适中
探测角度	约15o~360o	约10o~70o	约120o	约30o	约30o
远距离探测	强	弱	弱	弱	一般
夜间环境	强	强	强	弱	强
全天候	弱	强	弱	弱	弱
温度稳定性	强	强	弱	强	一般
车速测量能力	弱	强	一般	弱	一般
路标识别	×	×	×	√	×

车辆运动感知

高精地图 面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式。高精地图绝对位置精度接近1m 相对位置精度在厘米级别，能够达到10-20cm。

GNSS

GNSS是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的3维坐标和速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统

车辆运动感知

是利用汽车的初始速度、加速度和初始位置计算汽车位置和速度的系统，其核心是名为三轴加速计的传感器和陀螺仪

路径规划与决策

路径规划与决策是汽车实现自主驾驶的核心部分，其目的是对采集的信息进一步处理，根据所获取的信息进行规划和决策，实现辅助驾驶和自主驾驶。

  路径规划结果对车辆行驶起着导航作用，它引导车辆从当前位置行驶到达目标位置。路径规划主要包含两个步骤： ①建立包含障碍区域与自由区域的环境地图； ②在环境地图中选择合适的路径搜索算法，快速实时地搜索可行驶路径。

 执行规划决策模块下发的期望速度和期望转向角度，使汽车能够按照目标轨迹准确稳定行驶，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有好的驾乘体验和稳定性。

自动驾驶发展历程

自动驾驶应用场景

中高速场景的特点在于结构化道路，路面平整，车道线、交通标志非常清晰规范，动态障碍物种类单一，多为其他车辆，且对其运动状态的预测较为稳定

场景实例	场景特点	场景效益
自动驾驶出租车(Robo-taxi）	(1)城市开放道路 (2)路况复杂 (3)交通参与者多样	(1)降低人力成本，缓解用工短缺 (2)避免人为因素引发事故 (3)共享化+电动化，减少尾气排放
干线物流	(1)结构化道路 (2)交通参与者少 (3)商业需求明确	(1)提高安全性 (2)降低人力成本 (3)提高运输效率
无人公交	(1)载人场景 (2)路线固定 (3)开放路段	(1)解决公交司机招聘难的问题 (2)降低人力成本

低速场景多为半结构化道路，如城市道路、 企业园区、机场、大型停车场和景区内的 道路等。

场景实例	场景特点	场景效益
无人配送	(1)低速公开场景 (2)线路固定	(1)降低人力成本 (2)提高效率
无人环卫	(1)速度低 (2)舒适度无要求 (3)人机交互简单	(1)技术成熟 (2)产品安全 (3)成本低
封闭园区物流	(1)低速封闭 (2)环境艰苦 (3)不受交规限制	(1)解决招工短缺问题 (2)降本增效，延长工作时间 (3)降低油耗和部件损耗
自主代客泊车	(1)低速封闭场景 (2)法律法规限制小	(1)提升停车场利用率 (2)缩短寻车位时间 (3)减小交通拥堵

自动驾驶路测牌照

2018年4月全国性政策出台，工信部、公安部、交通运输部三部委联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》（现已废止，由《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》（工信部联通装〔2021〕97号）取代），对测试主体、测试申请及审核程序、交通违法和事故处理等进行了具体的规范。