汽車自動駕駛技術問題及優(yōu)化路徑

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摘要：自動駕駛汽車開啟了交通運輸業(yè)的新篇章，是我國互聯(lián)網(wǎng)技術和汽車制造技術相結(jié)合的重要典范，也將會是我國汽車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展的主要方向。但是在自動駕駛技術還存在一些難題需要解決，如感知系統(tǒng)存在的問題、定位技術不夠精準、決策系統(tǒng)缺乏靈敏性，導致自動駕駛技術的安全仍存在不確定性，目前還沒有真正的達到自動駕駛的級別。首先闡述了汽車自動駕駛技術存在的問題，然后對汽車自動駕駛技術的優(yōu)化路徑進行分析，提出了優(yōu)化感知技術、優(yōu)化定位技術、優(yōu)化決策系統(tǒng)、外觀設計、汽車喚醒服務等改進建議，旨在通過這些主客觀層面的針對性措施，為促進汽車產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展提供參考。

關鍵詞：自動駕駛；技術難題；定位；感知；決策

汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅代表了交通運輸業(yè)的發(fā)展水平，同時也對我國經(jīng)濟發(fā)展具有重要影響。汽車產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了一段輝煌的發(fā)展時期，傳統(tǒng)汽車迎來了衰退期。為了尋求新的突破點，在與物聯(lián)網(wǎng)技術、人工智能等技術的融合下，研發(fā)了自動駕駛技術，即在無人駕駛的狀態(tài)下，汽車可自動完成駕駛功能。目前，汽車自動駕駛技術在車道偏離系統(tǒng)和防前撞系統(tǒng)方面已經(jīng)取得了巨大進步，但是在定位、預測、決策、控制等方面還不夠完善，致使自動駕駛技術還無法真正實現(xiàn)商業(yè)化的量產(chǎn)。以自動駕駛技術中的定位為例，汽車需要對自身定位及周圍環(huán)境相對位置有一定的認知功能，這是汽車自動駕駛技術中較難解決的技術問題。汽車定位會受到城市動態(tài)性質(zhì)的影響，如道路施工、道路封閉、新標志及道路標志缺失等，這些都是動態(tài)的不確定因素，所以為汽車定位帶來了很大的難度。為了解決自動駕駛技術的難題，還需要攻克技術難關，才能夠推動汽車產(chǎn)業(yè)向智能化、網(wǎng)絡化方向發(fā)展。

１存在的問題

１.１感知系統(tǒng)存在的問題

感知技術是汽車自動駕駛技術重要組成部分，自動駕駛主要是依靠車輛配置的傳感器來獲取自身及周圍環(huán)境的信息。但是在現(xiàn)階段的傳感系統(tǒng)中，車載激光雷達是提升傳感技術的重要設備，但是可靠的車規(guī)級系統(tǒng)和高投入是其面臨的主要挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)的視覺傳感器相比，車載激光雷達在汽車自動駕駛中的投入還需要經(jīng)過不斷的創(chuàng)新和改善。

１.２定位技術不夠精準

定位是汽車自動駕駛技術中的主要難點，定位技術不僅是對車輛自身的定位，還要對車輛行駛過程中周圍環(huán)境的相對位置有一定感知，這種定位技術其實也包括了感知技術，通過傳感系統(tǒng)輔助車輛定位。在車輛行駛過程中，通過傳感系統(tǒng)獲取周圍環(huán)境及道路情況，然后通過一定的算法對感知信息進行決策，最后將決策信息傳遞給各控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)執(zhí)行命令來完成自動駕駛。但是在定位和感知的過程中，存在很多不確定性因素，影響到車輛定位和感知系統(tǒng)的信息獲取及判斷功能。例如，在城市施工道路中，出現(xiàn)道路封閉或增加新的標志，在鄉(xiāng)村道路行駛中，出現(xiàn)道路狹窄的會車、急轉(zhuǎn)彎、標志的缺失等，這些都是車輛行駛過程中可能出現(xiàn)的不確定性因素，是人為無法控制和預測的，具有很強的動態(tài)性，所以對車輛定位和感知增加了很大的技術難度。一旦車輛定位和感知功能達不到理想狀態(tài)，則車輛就無法保證自動駕駛過程中的安全性，進而就無法實現(xiàn)商業(yè)化的量產(chǎn)，對自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展就會產(chǎn)生一定的阻礙。

１.３決策系統(tǒng)缺乏靈敏性

決策系統(tǒng)是汽車自動駕駛技術中較為核心的組成部分，其主要是依靠定位和感知系統(tǒng)獲取的信息，做出綜合判斷，向各控制系統(tǒng)發(fā)出指令。決策系統(tǒng)相當于人的大腦，需要對獲取的各種信息進行計算，然后經(jīng)過系統(tǒng)性的規(guī)劃形成指令，而且還需要在較短的時間內(nèi)做出決策才能保證車輛自動駕駛的安全性。例如，車輛行駛過程中前方道路上出現(xiàn)未知屬性的雜物后，如果是駕駛員操作，駕駛員會根據(jù)物體的大小、重量和密度等進行風險計算，然后對停止、轉(zhuǎn)彎或者駛過可能發(fā)生的風險做出綜合判斷，大多數(shù)駕駛員都能夠做出正確的抉擇。對于自動駕駛技術而言，在面對雜物時，需要經(jīng)歷以下幾個階段，識別、分類、了解物品、開過、避開或停止。但是在此過程中，自動駕駛中的決策系統(tǒng)需要在很短的時間內(nèi)做出決策。對于雜物的屬性判斷，會增加決策系統(tǒng)的難度，因為這不僅需要定位系統(tǒng)和感知系統(tǒng)的技術支持，同時還需要決策系統(tǒng)在現(xiàn)有技術基礎上進行計算和預測，才能夠最終做出正確的決策［１］。

２汽車自動駕駛技術的優(yōu)化路徑

汽車自動駕駛技術的優(yōu)化，可以從車輛自身、駕駛技術和公路智能化這幾個方向展開。只有因時制宜，采取有針對性的優(yōu)化措施，才能從真正意義上拓寬自動駕駛技術的應用范圍和發(fā)展道路，才能迎來長久的發(fā)展。本研究從優(yōu)化感知技術、優(yōu)化定位技術、優(yōu)化決策系統(tǒng)、強化安全駕駛提醒和緊急停靠服務、外觀設計作特殊識別、公路的智能化改造等６個方面展開討論。

２.１優(yōu)化感知技術

不斷提升傳感和判斷系統(tǒng)，是降低自動駕駛汽車發(fā)生事故的關鍵技術。在垂直腔表面激光發(fā)生器底層技術的基礎上，可開發(fā)出純固態(tài)的視覺掃描，有效提升車載激光雷達的應用水平。隨著網(wǎng)絡技術、電子技術和信息技術的發(fā)展，自動駕駛汽車的傳感技術還會不斷提升。車載激光雷達成本高是制約汽車自動駕駛技術水平提升的重要因素，導致自動駕駛汽車無法達到“親民”的普及化。為了促進車載激光雷達能夠被廣泛應用于自動駕駛技術中，汽車制造企業(yè)及零部件制造企業(yè)應該進一步完善產(chǎn)業(yè)鏈的融合，通過合作、互助等方式共同研發(fā)車載激光雷達技術，以此來降低研發(fā)和制造費用［２］。

２.２優(yōu)化定位技術

定位是汽車自動駕駛技術中最難解決的問題，可從以下兩方面對自動駕駛定位技術進行優(yōu)化分析。２.２.１基于視覺的ＳＬＡＭ定位技術這一定位技術主要是通過視覺傳感器來獲取周圍環(huán)境的實時圖像，然后將圖像處理和機器學習結(jié)合起來實現(xiàn)定位。這種定位技術不完全依靠事先錄制好的地圖，對于歷史數(shù)據(jù)的依賴性不強，所以會避免因為地圖出錯而產(chǎn)生的風險。ＶＳＬＡＭ定位技術的實現(xiàn)主要是在自動駕駛的車輛上配備單目、雙目、ＲＧＢＤ傳感器，通過不同位置不同角度的傳感器來實時獲取周圍的圖像。自動駕駛汽車在一個未知環(huán)境的未知地點出發(fā)，車輛在運動的過程中，通過視覺傳感器來觀測和定位自身的位置、姿態(tài)和運動軌跡，然后根據(jù)自身的位置進行增量式的地圖構(gòu)建，這種方式能夠?qū)⒌貓D構(gòu)建和定位同時進行，二者是一個相輔相成的過程。地圖能夠為定位提供更精準的參考，而定位又會進一步擴建地圖。相對于利用激光雷達建立的虛擬高精地圖而言，這種定位技術更在意傳感器獲取的現(xiàn)實物理數(shù)據(jù)，車輛不會受到周圍環(huán)境的影響，還能夠隨時學習，以及與其他車輛進行分享［３］。２.２.２通過激光雷達或ＧＰＳ預先制作的高精地圖進行定位激光雷達是一種較為傳統(tǒng)的定位傳感器，可以提供車輛本身與周圍環(huán)境障礙物之間的距離信息。這種定位方式主要是依賴于車輛中預先記錄好的３Ｄ高分辨率地圖，這些地圖都是車輛配備的雷達預先捕獲的。車輛在自動駕駛過程中利用自身配備的激光雷達獲取周圍環(huán)境的信息，然后與預先制作的高精地圖進行比對，以此來判斷周圍的環(huán)境是否發(fā)生改變，車輛會在地圖覆蓋范圍內(nèi)行駛。這種定位技術需要對大量的數(shù)據(jù)信息進行處理和計算，所以對數(shù)據(jù)處理能力有較高的要求。同時，還需要對高精地圖實時更新，才能夠保證車輛雷達獲取的環(huán)境信息與高精地圖的信息保持同步［４］。

２.３優(yōu)化決策系統(tǒng)

對于汽車自動駕駛技術在決策系統(tǒng)方面的技術難題，可以從以下幾個方面嘗試解決。隨著科學技術的不斷發(fā)展，在定位技術、感知技術及計算機技術等方面的提升，為決策系統(tǒng)的升級提供更多助力，在決策判斷方面會更加成熟，決策的結(jié)果會更加準確，為推進自動駕駛技術的發(fā)展創(chuàng)造有利條件。對于識別和分類而言，雖然存在一定的挑戰(zhàn)，但是可利用在現(xiàn)實世界中經(jīng)過識別大量物體訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)，經(jīng)過大量的物體識別，神經(jīng)網(wǎng)絡會將這些物體的特征進行記憶，同時還可以通過關聯(lián)等方式進行學習和識別。識別對于決策系統(tǒng)的判斷非常關鍵，而且識別的時間越早，對于后續(xù)決策的操作就越有利，可以為后續(xù)操作留出更多時間進行判斷［５］。為了進一步強化識別和分類技術，除了日常訓練外，還應該對不經(jīng)常遇到的物體進行分類，不斷完善數(shù)據(jù)庫，為物體的識別和分類提供更多參考依據(jù)。在識別和分類之后，還需要對物體的具體狀態(tài)進行了解，這就需要通過傳感器技術的信息融合來實現(xiàn)，然后建立完整的物體圖片信息。例如，在汽車行駛過程中，車輛前方遇到障礙物，在識別出為桶型物體后，則需要了解這一桶型物體是由什么材質(zhì)制作的，是空的還是滿的，如果行駛過去，是否會有其他因素對桶型物體的運行軌跡造成干擾，如果撞擊之后可能對車輛產(chǎn)生什么樣的后果。經(jīng)過一系列的判斷后，才能夠做出最終的決策。關于這些問題，可以借鑒行人軌跡預測建模技術來完善，經(jīng)過科學的判斷后，做出正確的決策判斷［６］。

２．４強化安全駕駛提醒和緊急停靠

目前，自動駕駛技術還不夠成熟，駕駛員不能完全依賴機器智能。這一現(xiàn)實情況對汽車設計提出了安全訴求。除了傳統(tǒng)汽車的氣囊彈出和緊急停靠外，設計者還應考慮對緊急情況下操作響應方面做出優(yōu)化。例如，當汽車控制系統(tǒng)長時間無操作時，汽車安全系統(tǒng)可通過喚醒技術改變操作，設置定時或自定義彈出提醒，溫馨提示駕駛員是否需要選擇就近安全區(qū)域停靠。這一設計對于高速長途駕駛或疲勞駕駛是非常有益的改進。

２．５外觀設計作特殊識別

自動駕駛技術是未來汽車市場發(fā)展的重要方向，但在技術還不夠成熟的當下，無法大量投入市場，而市場又確實存在自動駕駛需求。除了優(yōu)化自動駕駛技術本身，還可通過為配備自動駕駛技術的汽車改變外觀來實現(xiàn)，對開啟自動駕駛模式的汽車提供個性化的外觀，設置業(yè)內(nèi)統(tǒng)一認可的標志，這樣可以使周邊駕駛?cè)藛T迅速注意到此類車輛，從人為角度自主規(guī)避風險，減少違法、違章等駕駛行為的出現(xiàn)。這也是一項能極大降低自動駕駛汽車事故的措施。

２．６公路的智能化改造

以往的研究較側(cè)重自動駕駛技術自身的改進。事實上，一項技術得以廣泛應用，其應用場景的實時改進也是相當重要的。自動駕駛技術對公路的各項設置也相當依賴。公路的智能化改造如能適應自動駕駛技術的應用環(huán)境，也能極大地減少交通事故的發(fā)生。具體來說，可針對自動駕駛汽車的技術特點，為其提供特殊的公路智能化路線規(guī)劃、交通環(huán)境監(jiān)測和公路信息實施分享服務，從客觀環(huán)境與自主技術等多方面展開優(yōu)化，為自動駕駛汽車保駕護航。

３結(jié)語

汽車自動駕駛技術的研發(fā)是我國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的里程碑，是推動汽車產(chǎn)業(yè)進入新的發(fā)展階段的重要動力。在物聯(lián)網(wǎng)技術、人工智能技術的輔助下，自動駕駛技術水平不斷提升。由于自動駕駛技術還處于研發(fā)的初始階段，還有很多技術不夠成熟，無法真正保證汽車駕駛的安全性，所以導致自動駕駛汽車還無法實現(xiàn)大規(guī)模的生產(chǎn)。在汽車行駛的過程中，存在很多不確定性因素，有些因素通過現(xiàn)有的技術是無法判斷和預測的，這就對汽車自動駕駛造成了一定的威脅，存在安全隱患。為了促進汽車自動駕駛技術水平的提升，應繼續(xù)加強對自動駕駛技術的研發(fā)，以促進汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

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［６］楊振凱，華一新，訾璐，等．淺析高精度地圖發(fā)展現(xiàn)狀及關鍵技術［Ｊ］．測繪通報，２０２１（６）：５４－６０．

作者：周淑娟 單位：河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學院