AI赋能自动驾驶:智能导航与安全

新能源汽车基础知识PDF课件

自动驾驶汽车（Autonomous Vehicles, AV）指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能的新一代汽车，又称为智能网联汽车、无人驾驶汽车。

自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。该标准将自动驾驶的概念分为L0-L5，其中L1-L3主要起到辅助驾驶功能。当达到L4级别时，车辆控制权可完全交给系统。从L3开始自动驾驶的主角切换到车辆自动驾驶系统上，可以看出，L3是自动驾驶人机角色重要的分水岭。

环卫作业：随着城市化进程的加速，环卫工作的需求也在不断增长。在环卫工人老龄化的趋势下，传统的环卫工作方式已经无法满足现代城市的需求，科技化成为了解决环卫工老龄化、效率低等难题的最佳途径。宇通环卫肩负行业引领者的责任和担当，率先研发L4级自动驾驶环卫产品，为破局行业难题探索了新路径。

矿区开采：目前矿山开采主要分为露天开采和地下开采两种，国内外无人驾驶矿山卡车的场景几乎都集中在露天采矿运输。露天采矿的本质是大型地面上土方剥离工程，通过无人驾驶矿卡或无人驾驶宽体车，将土方从开采点运输至排土场，将矿石运输到选矿厂、破碎站或贮矿场。

自动驾驶是一个复杂的软硬件综合系统，典型的自动驾驶系统架构主要包括感知和定位、决策规划、以及控制执行三大部分。

感知层：车辆对周围环境进行感知识别。一般包括传感器、传感器数据处理、以及多传感器数据融合三个子系统。设备主要包括主动式的探测元件与协同式的全局数据辅助。主动式的探测元件：传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视等）、GPS、以及IMU等。协同式的全局数据辅助：高精度地图、V2X等。

决策层：是车辆人工智能真正发挥作用的部分。广义上可划分为车辆路径寻径、行为决策、动作规划等几个部分。

执行层：通过线控技术完成执行机构的电控化，实现电子制动、电子驱动、电子转向等。

在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：第一种是“渐进演化”的路线，即在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，主要利用传感器，通过车车通信（V2V）、车云通信实现路况的分析。第二种是“革命性”的路线，即从一开始就是彻底的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。

自动驾驶软硬件激光雷达

激光雷达是构成主流L4级无人驾驶系统中的核心传感器硬件之一，目前是被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂（平均价格在8万美元一台）导致量产汽车中难以使用该技术。

根据Velodyne预测，2022年激光雷达市场规模将达到119亿美元，其中约72亿美元来自汽车领域的应用，占比约60%。根据沙利文的研究报告，至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率，其中车载领域即无人驾驶和高级辅助驾驶是主要组成部分。同时全球车载激光雷达2025年预计达到69亿美元，2019-2025年CAGR约达60.7%。

自动驾驶软硬件毫米波雷达与摄像头

由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商Mobileye等也采用类似技术。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360°视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。

自动驾驶软硬件传感器对比

当前激光雷达在自动驾驶领域的应用更被看好，激光雷达具有探测精度高、探测范围广及稳定性强等优点，在精确度方面，毫米波雷达的探测距离受到频段损耗的直接制约（想要探测的远，就必须使用高频频段雷达），也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。

自动驾驶软硬件高精地图

自动驾驶技术对于车道、车距、路牌等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础。随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。

四维图新在车载导航领域市占率约40%，稳居行业首位，是中国第一、全球前五大导航电子地图厂商。通过一系列外延合资+并购的方式开启多元化扩张，当前公司业务涵盖导航、车联网、汽车电子芯片、自动驾驶和位置大数据服务等五大块业务，实现“五位一体”的业务布局。

自动驾驶软硬件V2x

V2X指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。

自动驾驶软硬件Al算法+芯片

智能驾驶的实现需要强大的算力支撑。算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量的数据是机器学习以及人工智能算法的基础，通过此前提到的传感器、V2X设施和高精度地图信息所获得的数据，以及收集到的驾驶行为、驾驶经验、驾驶规则、案例和周边环境的数据信息，不断优化的算法能够识别并最终规划路线、操纵驾驶。