汽车自动驾驶系统层级定义详解

CES2017正在美国拉斯维加斯举行，自动驾驶技术无疑成为了各大汽车和科技巨头争先抢夺的焦点。关于自动驾驶你了解多少？本文将详解不同分级自动驾驶技术的意义。

自动驾驶系统需要进行分级，从细节上去考虑，目前美国已形成了统一，以SAE InternaTIonal关于自动化层级的定义为准，如下：

L0 ：驾驶员完全掌控车辆；

L1 ：自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务；

L2 ：自动系统能够完成某些驾驶任务，但驾驶员需要监控驾驶环境，完成剩余部分，同时保证出现问题，随时进行接管。在这个层级，自动系统的错误感知和判断有驾驶员随时纠正，大多数车企都能提供这个系统。L2可以通过速度和环境分割成不同的使用场景，如环路低速堵车、高速路上的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车；

L3 ：自动系统既能完成某些驾驶任务，也能在某些情况下监控驾驶环境，但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权（自动系统发出请求时）。所以在该层级下，驾驶者仍无法进行睡觉或者深度的休息。在L2完成以后，车企的研究领域是从这里延伸的。由于L3的特殊性，目前看到比较有意义的部署是在高速L2上面做升级；

L4 ：自动系统在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境；L4的部署，目前来看多数是基于城市的使用，可以是全自动的代客泊车，也可以是直接结合打车服务来做。这个阶段下，在自动驾驶可以运行的范围内，驾驶相关的所有任务和驾乘人已经没关系了，感知外界责任全在自动驾驶系统，这里就存在着不同的设计和部署思路了；

L5 ：自动系统在所有条件下都能完成的所有驾驶任务。

我们所说的自动驾驶系统，通常是在3～5层级，随着层级的提高，对系统的要求也随之提高。由于目前自动驾驶的分级，特别是L3和L4处在还没有大规模应用在实际生活之中，我们对待这个需求就存在着一些认知上的争议。

分类方法：以DDT、DDT的任务支援和设计运行范围来区分；

动态驾驶任务（DDT）：是指在道路上驾驶车辆需要做的操作和决策类的行为；

车辆执行：包括通过方向盘来对车辆进行横向运动操作 、通过加速和减速来控制车辆；

感知和判断（OEDR）：对车辆纵向运动方向操作、通过对物体和事件检测、认知归类和后续响应，达到对车辆周围环境的监测和执行对应操作、车辆运动的计划还有对外信息的传递。

动态驾驶任务支援（DDT Fallback）：自动驾驶在设计时候，需要考虑系统性的失效（导致系统不工作的故障）发生或者出现超过系统原有的运行设计范围之外的情况，当这两者发生的时候，需给出最小化风险的解决路径。

设计运行范围（ODD）就是一组参数，把我们知道的天气环境、道路情况（直路、弯路的半径）、车速、车流量等信息作出测定，以确保系统的能力在安全的环境之内。

图1 设计适用范围的对比

L2 组合驾驶

驾驶员和汽车来分享控制权，系统同时具有纵向和侧向的自动控制，且具备两项以上。在整个开启的过程中，驾驶员可以不操作方向盘、油门和刹车（放弃主要控制权），但需要观察周围情况，并提供安全操 作 。

驾驶员必须随时待命，在系统退出和系统出错的情况下随时接上。

自动驾驶系统：我们从控制和感知进行分解

对执行器的要求可以看出来，是需要对纵向的动力总成和刹车系统，横向的转向系统进行融合控制。

图2 L2的工作方式

解析L2的感知需求，是需要把整个场景考虑清楚

低速自动泊车场景：感知车位、行人、车辆

低速环路堵车辅助场景：识别车辆、摩托车、车道线

高速封闭道路场景：识别车辆、车道线

我们在现实中看到的L2系统，既有单个摄像头实现的TJA，也有很多差异化设计。这里由于有着驾驶员随时监控环境这条要求区分，车企可以选择做得少也可以选择做的多一些，因为不管是感知还是驾驶决策，完全依照车企对L2自动驾驶的需求不同来调整。

既有拿一个LRR、5个SRR、2个Camera来做的，也有拿单摄像头来进行处理的低成本方案。

既可以仅靠车道识别来进行车辆居中保持，也可以依靠高精度定位和高速道路地图来实现车道的匹配和居中，提高横向控制特性。

这里的核心区别，就是对以下的内容进行限制：

对不同的道路、基础设施的可容忍性

车速的运行范围

对感知错误（误识别率）的容忍性

对自动驾驶系统在不同流量环境下的改进可行性，往L3进化可能性

对车主的使用的判研以评估综合风险性

我们在把这些拿出来讨论的时候，其实是可以考虑做一份工程的规范，然后根据各个车企的配置情况来进行测试和对