深度学习-84:自动驾驶技术(L0-L5级别)

深度学习原理与实践(开源图书)-总目录, 建议收藏，告别碎片阅读！

人工智能在驾驶领域的应用最为深入。通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在无人类主动的操作下，自动安全进行操作。自动驾驶系统主要由环境感知、决策协同、控制执行组成。

加入我们，一起阅读和完善: 机器学习&深度学习原理与实践(开源图书)。告别碎片阅读，构成知识谱系。

目前自动驾驶在人工智能的应用领域中主要应用场景包括智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用等。目前领先的企业主要有谷歌、特斯拉、百度、Uber、奔驰、京东、亚马孙等。

1 汽车工业的演进和进化

• 在1886年，汽车诞生以来。
• 在1913年，汽车开始采用流水线生产。汽车工业已经逐步实现了平民化，使汽车作为交通工具真正被普及。
• 在1932年，高速公路诞生。
• 在1950年，被动安全系统(如安全带、安全气囊)。汽车普及过程中，被动式与主动式的安全系统逐步配套。
• 在1970年，福特开始使用ABS主动安全系统。汽车普及过程中，被动式与主动式的安全系统逐步配套。
• 在1995年，奔驰率先配备电子稳定系统(ESP)。汽车普及过程中，被动式与主动式的安全系统逐步配套。
• 在2009年，谷歌开始自动驾驶项目。
• 进入21世纪，汽车逐步向智能化、轻量化、电动化、 联化、出行方式共享化等方向发展；自动驾驶作为重要的发展趋势之一，将再次彻底改变出行方式。
• 我国汽车工业起步较晚，但在新能源汽车等领域进展较快，并率先赶上自动驾驶研发热潮，有望在汽车产业发挥引领作用。

• 无自动驾驶(Level-0)
  SAE定义： 由人类驾驶者全时操作汽车，在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助。目前没有辅助驾驶的车辆，认为是Level-0，Level-0车辆可能包含一些主动安全装置。

• 驾驶支援(Level-1)
  SAE定义： 通过驾驶环境信息对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援，其他的驾驶操作由人类驾驶者完成。目前辅助驾驶技术如车道保持、定速巡航、ACC自适应巡航和ESP等，中高级轿车这已经是标配了，但是辅助驾驶技术总体舒适性还存在差异。

• 部分自动化(Level-2)
  SAE定义： 通过驾驶环境信息对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，其他的驾驶操作由人类驾驶者完成。Level2的系统仅能处理少数高频通用驾驶场景，超出能力自动驾驶系统将控制权交给人类驾驶员，人类驾驶员需要实时监控并做好接管车辆的准备。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。

• 有条件自动化(Level-3)
  SAE定义： 通过驾驶环境信息对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，其他的驾驶操作由人类驾驶者完成。有条件自动驾驶是指在某些特定场景下(高速公路/道路拥塞等)进行自动驾驶，人类驾驶员还是需要监控驾驶活动。Level-3现在是2018-2020的研发重点。

• 高度自动化(Level-4)
  SAE定义： 由无人驾驶系统完成全时驾驶操作，根据系统请求，人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求做出应答，限定道路和环境条件。Level-3还未成熟，相关车型极少；Level-4预计2020-2023将成为研发重点。。Level-4的自动驾驶算法准确性和精确性需要达到，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。目前自动驾驶使用的高精度传感器(激光雷达等)和自动驾驶控制芯片价格极其昂贵，离普及还有相当的距离。

• 部分自动化(Level-5)
  可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。Level-4/Level-5逐渐普及之后，百年的汽车行业，将发生重大变革，我们的出行模式也将巨变。

3.2 SAE标准的指标解读

• DDT（Dynamic Driving Task，动态驾驶任务）：指在道路上驾驶车辆需要做的实时操作和决策行为，操作包括转向、加速和减速，决策包括路径规划等。
• DDT Fallback（动态驾驶任务支援）：自动驾驶在设计时，需考虑发生系统失效或者出现超出系统设计的使用范围之外的情况，当该情形发生时，驾驶员或自动驾驶系统需做出最小化风险的解决响应。
• OEDR（Object and Event Detection and Response，物体和事件的探测和响应）：指驾驶员或自动驾驶系统对突发情况的探测和应对，在自动驾驶模式下，系统负责OEDR，应对可能影响安全操作的其他事物，进行检测响应。
• ODD（Operational Design Domain，设计的适用范围）：将已知的天气环境、道路情况、车速、车流量等信息作出测定，给定自动驾驶系统具体的条件，以确保系统能力在安全适用的环境之内。

系列文章

• 机器学习原理与实践(开源图书)-总目录
• 深度学习原理与实践(开源图书)-总目录
• Github: 机器学习&深度学习理论与实践(开源图书)

参考文献

• [1] SAE J3016?. 标准道路机动车驾驶自动化系统分类与定义. 2016.
• [2] 亿欧智库. 2017年中国自动驾驶产业研究 告. 2017.
• [3] 焦李成等. 深度学习、优化与识别. 清华大学出版 . 2017.
• [4] 佩德罗·多明戈斯. 终极算法-机器学习和人工智能如何重塑世界. 中信出版 . 2018.
• [5] 雷.库兹韦尔. 人工智能的未来-揭示人类思维的奥秘. 浙江人民出版 . 2016.

文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Python入门技能树首页概览213223 人正在系统学习中