汽车：有限无人驾驶体验提升，完全无人驾驶成为可能

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来源：中为咨询www.zwzyzx.com 【日期：2016-08-11 17:45:17】【打印】【关闭】

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人工智能与汽车产业的融合，经历ADAS到AV的阶段。无人驾驶技术分五个阶段，依次从完全不具备自动驾驶功能的汽车，发展到完全自动驾驶汽车。L1阶段和L2阶段为有限无人驾驶（ADAS），而L3阶段和L4阶段为完全无人驾驶（AV），当前绝大多数无人驾驶汽车尚处于ADAS阶段。

L0阶段：驾驶员自始至终完完全全操控汽车，电脑不控制驾驶操作。
L1阶段：电脑控制一项或多项驾驶操作（例如行驶稳定性控制），驾驶员能够相对更快地重新控制汽车。
L2阶段：电脑控制多项驾驶操作（例如自适应巡航控制），驾驶员的压力能暂时获得缓解。
L3阶段：电脑能够实现完全自动驾驶，同时也需要驾驶员在必要的时候接管汽车的驾驶权。
L4阶段：电脑能够实现完全的自动驾驶，不需要驾驶员。

ADAS是从自动驾驶迈向无人驾驶的阶梯

有限无人驾驶：图像识别保障驾驶安全，语音识别改变人车交互模式，提升有限无人驾驶体验。丰田汽车于2015年9月30日宣布，将实现760MHz频带车车间通信技术的实用化。这项名叫“ITSConnect”的车车间通信技术可在多辆车之间进行无线数据通信，能以无线方式接收本车看不到的车辆和行人的位臵信息等，为实现安全驾驶发挥作用。2016年1月，乐视车联网团队设计并实施对阿斯顿·马丁RapideS的工程改造。该车配备了乐视最新语音识别技术，改变其原有的人车交互方式。

完全无人驾驶：概念兴起，两种实现路径并存。2012年4月谷歌展示了它们的无人驾驶汽车，引发轰动。无人驾驶技术现在被各大汽车厂商和互联网企业确立为未来重要的技术发展方向。隶属于GoogleX项目的谷歌无人驾驶汽车，核心设备是激光雷达。谷歌无人驾驶技术的解决方案是高精度的地图，可以精确到2cm，这样它就不再需要识别交通标志牌，识别车道线来实现无人驾驶。但是，谷歌的无人驾驶只能在它当前的城市测试，切换到其他城市就不能使用，需要重新绘制地图。与之相比，Mobileye单目摄像头的环境感知与廉价的优势显而易见，可以识别交通标志牌，可以识别车道线，而这些激光测距仪都不能识别。

完全无人驾驶的两种实现路线

高精度地图采集和图像识别各有瓶颈，但整体技术不断进步。高精度地图的采集是路线一的瓶颈。无人驾驶需要精确的周边环境，准确的坡度、斜率、加速点和刹车点，精度需要达到0.1米，而目前的导航软件精度只能达到10米。路线二图像识别也面临多项瓶颈。目前能够正确识别物体的概率最高仅96.5%，识别时间最快为0.25秒，而实现无人驾驶，识别时间需要小于0.07秒，这二者对于实现无人驾驶均远远不够。但令人欣喜的是完全无人驾驶领域技术进步不断，2014年第4季度，谷歌无人驾驶汽车每行驶785英里就会出次故障。一年之后，谷歌无人驾驶汽车每行驶5，318英里才出故障，无故障行驶里程提高了577%。

谷歌无人驾驶算法可靠性正在提高