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汽车智能化发展概述收藏版
汽车智能化发展概述
汽车智能化发展
汽车智能化技术在减少交通事故、缓解交通拥堵、提高道路及车辆利用率等方面具有巨大潜能，已成为众多企业的竞争热点。
我国发布的《中国制造2025》中明确指出将智能网联汽车作为一项重点发展对象，并定义智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车内网、车外网、车际网的无缝链接，具备信息共享、复杂环境感知、智能化决策、自动化协同等控制功能，与智能公路和辅助设施组成的智能出行系统，可实现“高效、安全、舒适、节能”行驶的新一代汽车[1][2]。
智能汽车（图1-1）是新一轮科技革命背景下的新兴技术，集中运用了现代传感技术、信息与通信技术、自动控制技术、计算机技术和人工智能等技术，代表着未来汽车技术的战略制高点，是汽车产业转型升级的关键，也是目前世界公认的发展方向[3]
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图1-1智能汽车
在智能驾驶技术的研究方面，美国起步较早，早在1939年纽约世界博览会上，美国通用汽车公司首次展出了无人驾驶概念车Futurama。
1958年，美国无线电公司（RCA，RadioCorporationofAmerica）和通用集团联合，对外展示了智能驾驶汽车原型。
依赖于预埋线圈的道路设施，车辆可以按电磁信号指示确定其位置与速度，控制方向盘、油门和刹车。
自20世纪80年代，在美国国防部先进研究项目局（DARPA，DefenseAdvancedResearchProjectsAgency）的支持下掀起了智能车技术研究热潮。
1984年由卡耐基梅隆大学研发了全世界第一辆真正意义的智能驾驶车辆，如图1-2所示。
该车辆利用激光雷达、计算机视觉及自动控制技术完成对周边环境的感知，并据此做出决策，自动控制车辆，在特定道路环境下最高时速可达31km/h。
图1-2第一辆真正意义的智能驾驶车辆
欧洲从20世纪80年代中期开始研发智能驾驶车辆，其研究不强调车路协同，而是将智能驾驶车辆作为独立个体，并让车辆混行于正常交通流。
日本智能驾驶技术研发起步较晚，且更多关注于采用智能安全降低事故发生率，以及采用车间通信方式辅助驾驶。
日本在智能安全及车联网方面的研究走在世界前列，但对完全智能驾驶技术关注较少。
汽车智能驾驶技术的内涵
汽车智能驾驶具有“智慧”和“能力”两层含义，所谓“智慧”是指汽车能够像人一样智能地感知、综合、判断、推理、决断和记忆；所谓“能力”是指智能汽车能够确保“智慧”的有效执行，可以实施主动控制，并能够进行人机交互与协同。
自动驾驶是智慧和能力的有机结合，二者相辅相成，缺一不可[3]。
为实现“智慧”和“能力”两方面内容，自动驾驶技术一般包括环境感知、决策规划和车辆控制三大部分。
类似于人类驾驶员在驾驶过程中，通过视觉、听觉、触觉等感官系统感知行驶环境和车辆状态，自动驾驶系统通过配置内部传感器和外部传感器获取自身状态及周边环境信息。
内部传感器主要包括车辆速度传感器、加速传感器、轮速传感器、横摆角速度传感器等；主流的外部传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达以及定位系统等。
通过这些传感器提供海量的全方位行驶环境信息。
不同传感器的量测精度、适用范围都有所不同，为有效利用这些传感器信息，需要利用传感器融合技术将多种传感器在空间和时间上的独立信息、互补信息以及冗余信息按照某种准则组合起来，从而提供对环境综合的准确理解。
决策规划子系统代表了自动驾驶技术的认知层，包括决策和规划两个方面。
决策体系定义了各部分之间的相互关系和功能分配，决定了车辆的安全行使模式；规划部分用以生成安全、实时的无碰撞轨迹。
车辆控制子系统用以实现车辆的纵向车距、车速控制和横向车辆位置控制等，是车辆智能化的最终执行机构。
“感知”和“决策规划”对应于自动驾驶系统的“智慧”；而“车辆控制”则体现了其“能力”。
汽车智能驾驶技术分级
美国高速公路安全管理局（NHTSA）将汽车智能化水平分成五个等级：
无自主控制；辅助驾驶；部分自动驾驶；有条件自动驾驶；高度自动驾驶。
SAE将汽车智能化水平划分为六个等级：
人工驾驶；辅助驾驶；部分自动驾驶；有条件自动驾驶；高度自动驾驶；全自动驾驶。
《中国制造2025》将智能汽车分为DA，PA，HA，FA四个等级，并划分了各自的界限[2]。
其中，DA指驾驶辅助，包括一项或多项局部自动功能，如ACC，AEB，ESC等，并能提供基于网联的智能提醒信息；PA指部分自动驾驶，在驾驶员短时转移注意力仍可保持控制，失去控制10秒以上予以提醒，并能提供基于网联的智能引导信息；HA指高度自动驾驶，在高速公路和市内均可自动驾驶，偶尔需要驾驶员接管，但是有充分的移交时间，并能提供基于网联的智能控制信息；FA指完全自主驾驶，驾驶权完全移交给车辆。
通常将自动驾驶和无人驾驶视作不同的两个概念，二者之间泾渭分明。
自动驾驶是指可以帮助驾驶员转向和保持在车道内行驶，实现跟车、制动以及变道等操作的一种辅助驾驶系统，驾驶员可以随时介入对车辆的控制，并且系统在特定环境下会提醒驾驶员介入操控。
同自动驾驶汽车相比，无人驾驶汽车也配备有各类传感器和相应的控制驱动器，但是取消了方向盘、加速踏板和制动踏板，汽车在没有人为干预的情况下自主完成行驶任务。
1.1.国内外技术发展现状
国外智能驾驶技术现状
汽车自动驾驶技术发展初期，研究者通过无线通信或在道路上铺设电缆、磁诱导设备来实现车辆的自动控制。
1921年WorldWideWireless期刊上出版的一篇论文中提出，通过无线通信技术实现无人驾驶技术。
1955年美国BarretElectronics公司研制出了第一台自动引导车辆系统AGVS（AutomatedGuidedVehicleSystem），它是一个运行在固定线路上的自动运输平台，具有无人驾驶智能车辆的基本的特征[5]。
1961年，斯坦福大学介绍了其研发的自主驾驶汽车StanfordCart，该车上装有一个摄像机，通过有线电缆控制[6]。
日本机械技术研究所在1978年进行了世界上首次基于机器视觉的自主汽车驾驶系统道路试验，速度达30km/h。
1980年，慕尼黑联邦国防军大学开发了无人驾驶汽车UniBW，车上装配有8个16位英特尔微处理器，车速可以达到90km/h[7]。
同时，美国俄亥俄州立大学的RobertE.Fenton提出了AHS（AutomatedHighwaySystems）概念，旨在促进高速自主驾驶汽车发展。
20世纪80年代，德国联邦国防军大学ErnstDickmanns开发的视觉导航汽车“Va-Mors”在没有交通流干扰的情况下车速可以得到100km/h，为汽车智能化发展奠定了重要基础。
1994年，梅塞德斯-奔驰的“VaMP”完成了1600km测试，全程有95%为自主驾驶[7]。
2004年，美国政府通过资助军事项目DemoⅠ、Ⅱ、Ⅲ推动自主驾驶技术发展。
其中最先进的DEMOIII智能车辆集成了多种子系统，包括CCD立体视觉系统、激光深度成像仪、GPS导航系统、惯性导航包及遥视机器人驱动系统，该车辆可以在多种恶劣环境下（如雨天、路面有污垢等）、多种光照条件（比如白天、黑夜和阴影等）下实现自主驾驶。
在汽车智能化技术发展历程中，美国卡内基•梅隆大学研制了NavLab系列智能车辆。
其中，NavLab-1系统于1986年基于雪弗兰的一款厢式货车改装而成，装有Sun3、GPS、Warp等计算机硬件，但由于软件的局限性，直到上世纪80年代末，它的最高速度也只有32km/h。
NavLab-5系统是1995年建成的，CMU与Assist-Ware技术公司合作开发研制的便携式高级导航支撑平台PANS为系统提供计算基础和I/O功能，并能控制转向执行机构，同时进行安全报警。
它使用了一台便携式工作站SparcLx，能够完成传感器信息的处理与融合、路径的全局与局部规划。
NavLab-5以Pontiac运动跑车作为基础，在试验场环境道路上的自主行驶平均速度达到88.5km/h，首次进行了横穿美国大陆的长途自主驾驶公路试验，自主行驶里程为4496km，占总行程的98.1%。
车辆的横向控制实现了完全自动控制，而纵向导航控制仍由驾驶员完成。
NavLab-11系统是该系列最新的智能车平台，车体采用了Wrangler吉普车，最高车速达到102km/h。
装备的传感器包括差分GPS、激光雷达、摄像机、陀螺仪和光电码盘等。
斯坦福大学Michael基于大众帕萨特研制出无人驾驶车辆Junio，车上装备有五个激光雷达（IBEO,Riegl,SICK,Velodyne），一个GPS/INS系统（Applanix），五个BOSCH雷达，两个Intel四核计算机，一个由大众汽车电子实验室开发的电传线控接口。
意大利帕尔玛大学VisLab实验室一直致力于ARGO项目研究。
于1998年沿着意大利的高速公路网进行了2000公里的长距离道路试验，整个试验途经平原和山区，也包括高架桥和隧道，试验车的无人驾驶里程为总里程的94%左右，最高车速达到了112km/h。
在2010年，ARGO试验车装载了5个激光雷达、7个摄像机、GPS全球定位系统、惯性测量设备以及3台Linux电脑和线控驾驶系统，同时将太阳能作为辅助动力源，沿着马可•波罗的旅行路线，全程自动驾驶来到中国上海参加世博会，行程15900km，经历了多种极端环境条件。
2013年，他们研制的智能车在无人驾驶的情况下能够实现交通信号灯识别、避开行人、安全驶过十字路口和环岛等功能。
除高校在自动驾驶领域的积极研究外，众多汽车厂商也相继开展了相关研究计划。
奥迪推出的无人驾驶系统使用两个雷达探头、八个超声波探头和一个广视角摄像机，可以在设定的时间内，按照导航系统提供的信息，在最高60km／h的速度下自主转向、加速和刹车，实现完全的自主驾驶。
特斯拉开发了自动驾驶系统Autopilot，并安装在了8万辆ModelS上。
车辆挡风玻璃中间安装有一个MobileyeEyeQ3视觉系统、前保险杠下方安装有一个毫米波雷达、车辆四周安装有12个超声波雷达。
通用于2010年推出了电动联网概念车EN-V，它能够通过对实时交通信息的分析，自动选择路况最佳的行驶路线，从而避免发生交通堵塞。
沃尔沃于2015年3月25日至28日在北京六环高速公路上进行高度自动驾驶测试和展示，测试中，自动驾驶车辆以70km/h的速度巡航，自动驾驶系统在真实的道路情况下完成了自动转弯、跟车、制动等动作，此间完全没有人为干预。
尼桑计划于8月下旬在日本上市全新Serena，该车型将配备日产ProPILOT自动驾驶系统，该系统支持车道保持和自动跟车等功能。
宝马携手大陆集团在自动驾驶领域展开了合作，共同开发驾驶辅助系统。
以谷歌为代表的IT公司在自动驾驶领域的表现也十分活跃，谷歌公司于2009年开始研发无人驾驶技术，2012年，美国内华达州机动车辆管理部门为其无人驾驶汽车颁发了首例驾驶许可证。
谷歌无人驾驶车辆搭载了雷达、车道保持系统、激光测距系统、红外摄像头、立体视觉系统、GPS以及车轮角度编码器等设备，而外部装置的核心便是车顶的64线激光雷达，它能提供200英尺以内的精细3D地图数据。
据2015年11月底谷歌提交给机动车辆管理局的报告，谷歌的无人驾驶汽车在自动驾驶模式下已经完成了130多万英里。
2013年，苹果公司宣布向汽车领域进军，开发了智能车载系统CarPlay，并在2014年3月4日的日内瓦国际汽车展上进行了展示。
CarPlay能够支持“电话”、“音乐”、“地图”、“信息”和第三方音频应用程序。
梅赛德斯-奔驰，法拉利、宝马、福特、通用等汽车厂商也陆续展示各自车型与CarPlay的整合界面。
为促进自主驾驶技术的发展，美国国防部高级研究计划局（DARPA）于2004到2007年共举办了3届DARPA无人驾驶挑战赛。
2004年的第一届DARPA挑战赛在美国的Mojave沙漠进行，道路全长240km，参赛队伍共有21支，有15支进入了决赛，但却没有一支队伍完成整场比赛。
第二届DARPA挑战赛于2005年举行，有五支队伍通过了全部考核项目，其中来自斯坦福大学的Stanley以30.7km/h的平均速度和6小时53分58s的总时长夺冠。
2007年11月，第三届DARPA挑战赛在美国加利福尼亚州一个后勤空军基地举行。
比赛要求参赛车辆在6小时内完成96km的城市道路行驶，同时遵守所有交通规则。
这次比赛不仅要求参赛车辆完成基本的无人行驶，更重要的是参赛车辆要与其他车辆进行实时交流，相遇时能主动避让。
最终来自卡内基•梅隆大学的BOSS车辆以总时长4小时10分20秒，平均速度22.53km/h的成绩取得了冠军。
国内智能驾驶技术现状
相比之下，国内在自主驾驶方面研究的起步稍晚。
从80年代末开始，国防科技大学先后研制出基于视觉的CITAVT系列智能车辆。
其中，在CITAVT-Ⅰ、CITAVT-Ⅱ型无人驾驶小车的研制过程中对无人驾驶汽车的原理进行了研究；CITAVT-Ⅲ型的研究以实现在非结构化道路下遥控和自主驾驶为目的；CITAVT-Ⅳ型自主驾驶车基于BJ2020SG吉普车改装而成，该车型以研究结构化道路环境下的自主驾驶技术为目标，空载条件下速度最高为110km/h，车辆具有人工驾驶、遥控驾驶、非结构化道路上的低速自主驾驶和结构化道路上的自主驾驶四种工作模式[10]。
清华大学在国防科工委和国家“863计划”的资助下从1988年开始研究开发THMR系列智能车。
THMR-Ⅴ智能车能够实现结构化环境下的车道线自动跟踪，准结构化环境下的道路跟踪，复杂环境下的道路避障、道路停障以及视觉临场感遥控驾驶等功能，最高车速达150km/h。
THMR-Ⅴ智能车采用了基于扩充转移网络的道路理解技术，大幅度降低了道路图像处理和车道线识别的计算量，并通过实验测得在车道线跟踪阶段全部计算过程的周期小于20毫秒，保证了实际场景下的实时性要求[11]。
吉林大学从上世纪90年代初开始，在智能车辆的体系结构、道路边界识别、车辆的路径跟踪及车体控制等方面取得了一定成果，先后开发了JLUIV、DLIUV系列智能汽车。
重庆大学研制开发出CQAC系列视觉导航智能车辆。
西安交通大学开发了基于DSP高速视频处理系统的Springrobot智能车，可实时完成道路检测、行人检测、车辆检测等。
国内一汽集团、上汽集团、长安汽车等车企也纷纷涉足自动驾驶。
一汽集团于2007年与国防科技大学合作，在红旗HQ3车型基础上完成高速公路自动驾驶样车。
2011年7月14日，红旗HQ3无人车完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶实验，历时3小时22分钟；2013年具备PA-HA功能的红旗H7投放市场；2015年4月，一汽集团正式发布了其“挚途”技术战略，标志着一汽集团的互联智能汽车技术战略规划正式形成。
根据该战略的十年发展计划，“挚途”战略将从当前的1.0发展到4.0。
目前“挚途”1.0已经于2013年应用到红旗轿车上，具备紧急制动、防碰预警、车道偏离等驾驶辅助功能。
计划在2018年前实现的“擎途”2.0计划，可以通过自主研发的智能互联驾驶系统实现手机叫车、自动泊车和编队跟车功能，且有望搭载于红旗H7和解放商用车上。
而在2020年实现“挚途”3.0，可以实现V2X功能，能够整合高速代驾及深度感知和城市智能技术。
最终在2025年实现“挚途”4.0，实现高度自动驾驶技术整车产品渗透率达50%以上。
2015年4月19日，一汽在同济大学举行了“挚途”技术实车体验会，包含有“手机叫车、自主泊车、拥堵跟车、自主驾驶”等4项智能化技术。
手机叫车功能可在视距范围内通过手机发出叫车指令，车辆自动行驶到指定地点，中途可自动躲避行人；自主泊车可通过手机界面寻找车位，输入停车指令，完成平行或垂直泊车任务；拥堵跟车功能可在堵车时自动跟随前车走停、转弯、加减速，可识别交通标识和车间危险，可降低拥堵驾驶的疲劳和烦躁。
2013年，上汽集团在自动驾驶领域“结盟”中航科工，并且在2015年的上海车展上展示了自主研发的智能驾驶汽车iGS。
iGS可以通过摄像头和雷达观测周遭环境，再把路况数据传达给控制软件进行分析，给出指令。
iGS可以初步实现远程遥控泊车、自动巡航、自动跟车、车道保持、换道行驶、自主超车等功能。
长安汽车在2015年4月发布了智能化战略“654”，即建立6个基础技术体系平台，开发5大核心应用技术，分4个阶段逐步实现汽车从单一智能到全自动驾驶。
目前长安汽车已经完成第一阶段开发试验，即在4月完成的2000公里高速公路路试。
现已进入第二阶段，将在2018年实现组合功能自动化，如集成式自适应巡航、全自动泊车、智能终端4.0等。
未来在第三阶段，实现有限的自动驾驶，如高速公路全自动驾驶等；计划在2025年完成第四阶段，实现汽车全自动驾驶，并进入产业化应用。
当前，长安汽车已掌握智能互联、智能个性化、智能驾驶三大类60余项智能化技术，其中，结构化道路无人驾驶技术已通过实车技术验证。
北汽集团在2016年4月份的北京车展上，展示了其基于EU260打造的无人驾驶汽车。
车辆通过加装毫米波雷达、高清摄像头、激光雷达和GPS天线等元器件识别道路环境，同时配合高清地图进行路线规划实现无人驾驶。
北汽无人驾驶汽车目前搭载的无人驾驶感知与控制元器件大部分都采用了国产化采购，目的是为未来的量产打下基础。
在2016年7月6日，北汽集团新技术研究院与盘锦市大洼区人民政府在北京市举行无人驾驶汽车战略合作协议签约仪式，双方将在“红海滩国家风景廊道”合资合作共同开发建设无人驾驶体验项目。
长城汽车在2012年成立了专业团队，对汽车无人驾驶等智能技术进行研发。
目前哈弗H8、H9及部分后续车辆已经完成了驾驶辅助（ADAS）阶段的开发。
预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。
长城无人驾驶技术通过多种传感器的应用，可实现对道路情况与周围环境的全方位探测，并经过内部智能电子控制单元高速运算，直接控制车辆的电子转向系统、发动机管理系统及制动系统等机构，实现车辆加减速、变换车道、跟随车辆以及超车等动作。
XX公司于2013年开始了XX无人驾驶汽车项目，其技术核心是“XX汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。
2015年XX无人驾驶汽车在国内首次实现了城市、环路和高速公路混合路况下的全自动驾驶，测试时的最高速度达100km/h。
乐视超级汽车公司于2015年1月20日在北京成立，发布了智能系统“LeUI”，将贯穿汽车、手机、TV等所有乐视智能终端。
LeUIAuto版能够通过语音与乘员进行交互，可以通过挥手、轻点、指向和抓取等手势进行人机交互，同时内嵌了地图导航功能。
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