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無人駕駛的分級以及產品化後會帶來的改善
引言：人工智能是時代，機器人開始作為服務的承載體出現，其中的一個具體事例就是無人駕駛的產品化。無人駕駛並不是一個單一的新技術，而是一係列技術的整合。本文將向您介紹這一技術對生活帶來的改善以及無人駕駛的分級。
本文選自《第一本無人駕駛技術書》。
正在走來的無人駕駛
無人駕駛之所以會給汽車行業帶來如此大的變革，是因為無人車帶來的影響是空前的。研究表明，在增強高速公路安全、緩解交通擁堵、減少空氣汙染等領域，無人駕駛會帶來顛覆性的改善。
1．增強高速公路安全
高速公路事故是全世界麵臨的重大問題。根據世界衛生組織統計，全世界每年有124萬人死於高速公路事故，在中國這一數字約為260000人。據估計，致命車禍每年會造成2600億美元的損失，而車禍致傷會帶來3650億美元的損失。幾乎可以肯定，在這方麵，無人車將帶來大幅改善，避免車禍傷亡。在中國，約有60%的交通事故和騎車人、行人或電動自行車與小轎車和卡車相撞有關。在美國的機動車事故中，有94%與人為失誤有關。美國高速公路安全保險研究所的一項研究表明，全部安裝自動安全裝置能使高速公路事故死亡數量減少31%，每年將挽救11000條生命。這類裝置包括前部碰撞警告體係、碰撞製動、車道偏離警告和盲點探測。
2．緩解交通擁堵
交通擁堵幾乎是每個大都市都麵臨的問題。以美國為例，每位司機每年平均遇到40小時的交通堵塞，年均成本為1210億美元。在中國，汽車數量超過100萬輛的城市有35個，超過200萬輛的城市有10個。在最繁忙的市區，約有75%的道路會出現高峰擁堵。”中國私家車總數已達1.26億輛，同比增加15%，僅北京就有560萬輛汽車。都市區30%的交通擁堵是由於司機為了尋找附近的停車場而在商務區繞圈造成的。這是交通擁擠、空氣汙染和環境惡化的重要原因。另外，根據估算，在都市中有23%~45%的交通擁堵中發生在道路交叉處。交通燈和停車標誌不能發揮作用，因為它們是靜止的，無法將交通流量考慮其中。綠燈或紅燈是按照固定間隔提前設定好的，不管某個方向的車流量有多大。一旦無人車逐漸投入使用，並占到車流量比較大的比例，車載感應器將能夠與智能交通係統聯合工作，優化道路交叉口的車流量。紅綠燈的間隔也將是動態的，根據道路車流量實時變動。這樣可以通過提高車輛通行效率，緩解擁堵。
3．疏解停車難問題
完成停車時，無人車能將每側人為預留的空間減少10厘米，每個停車位就可以減少1.95平方米，此外層高也可以按照車身進行設計。通過無人車與傳統汽車使共享車庫，所需要的車庫空間將減少26%。如果車庫直供自動泊車汽車使用，則所需的車庫空間將減少62%。節省的土地可以用於建設其他對行車和行人更加友好的街道，同時也節省了消費者停車和取車的時間。
4．減少空氣汙染
汽車是造成空氣質量下降的主要原因之一。蘭德公司的研究表明，“無人駕駛技術能提高燃料效率，通過更順暢的加速、減速，能比手動駕駛提高4%~10%的燃料效率。”由於工業區的煙霧與汽車數量有關，增加無人車的數量能減少空氣汙染。一項2016年的研究估計，“等紅燈或交通擁堵時汽車造成的汙染比車輛行駛時高40%。”無人車共享係統也能帶來減排和節能的好處。
自動駕駛的分級
美國國家公路交通安全管理局（NHTSA，製定各種監管和標準）和美國機動工程師協會（SAE）都對自動駕駛技術發布了標準。
NHTSA和SAE對自動駕駛的分級比較
NHTSA將自動駕駛功能分為5個級別：0~4級，以應對汽車主動安全技術的爆發增長。
1 . Level 0：無自動化。
沒有任何自動駕駛功能、技術，司機對汽車所有功能擁有絕對控製權。駕駛員需要負責啟動、製動、操作和觀察道路狀況。任何駕駛輔助技術，隻要仍需要人控製汽車，都屬於Level 0，包括碰撞預警、車道偏離預警，以及自動雨刷和自動前燈控製等等。
2 . Level 1：單一功能級的自動化。
駕駛員仍然對行車安全負責，不過可以放棄部分控製權給係統管理，某些功能已經自動進行，比如常見的自適應巡航（ACC）、應急刹車輔助（EBA）和車道保持（LKS）。Level 1的特點是隻有單一功能，駕駛員無法做到手和腳同時不操控。
3 . Level 2：部分自動化。
司機和汽車來分享控製權，駕駛員在某些預設環境下可以不操作汽車，即手腳同時離開控製，但駕駛員仍需要隨時待命，對駕駛安全負責，並隨時準備在短時間內接管汽車駕駛權。比如結合了ACC和LKS形成的跟車功能。Level 2的核心不在於要有兩個以上的功能，而在於駕駛員可以不再作為主要操作者。Tesla推送的autopilot也是Level 2的功能。
4 . Level 3：有條件自動化。
在有限情況下實現自動控製，比如在預設的路段（如高速和人流較少的城市路段），汽車自動駕駛可以完全負責整個車輛的操控，但是當遇到緊急情況，駕駛員仍需要在某些時候接管汽車，但有足夠的預警時間，如即將進入修路的路段（Road work ahead）。Level 3將解放駕駛員，即對行車安全不再負責，不必監視道路狀況。
5 . Level 4：完全自動化（無人駕駛），無須司機或乘客的幹預。
在無須人協助的情況下由出發地駛向目的地。僅需起點和終點信息，汽車將全程負責行車安全，並完全不依賴駕駛員幹涉。行車時可以沒有人乘坐（如空車貨運）。
另一個對自動駕駛的分級來自SAE，其定義自動駕駛技術共分為0~5級。SAE的定義在自動駕駛0~3級與NHTSA一致，分別強調的是無自動化、駕駛支持、部分自動化與條件下的自動化。唯一的區別在於SAE對NHTSA的完全自動化進行了進一步細分，強調了行車對環境與道路的要求。SAE-Level4下的自動駕駛需要在特定的道路條件下進行，比如封閉的園區或者固定的行車線路等，可以說是麵向特定場景下的高度自動化駕駛。SAE-Level5 則對行車環境不加限製，可以自動地應對各種複雜的車輛、新人和道路環境。
綜上所述，不同Level所實現的自動駕駛功能也是逐層遞增的，ADAS（Advanced Driving Assistant System）即高級駕駛輔助係統，屬於自動駕駛0~2級。如下表，L0 中實現的功能僅能夠進行傳感探測和決策報警，比如夜視係統、交通標識識別、行人檢測、車道偏離警告等。L1實現單一控製類功能，如支持主動緊急製動、自適應巡航控製係統等，隻要實現其中之一就可達到L1。L2 實現了多種控製類功能，如具有AEB和LKA等功能的車輛。L3實現了特定條件下的自動駕駛，當超出特定條件時將由人類駕駛員接管駕駛。SAE中的L4是指在特定條件下的無人駕駛，如封閉園區固定線路的無人駕駛等，例如百度在烏鎮景區運營的無人駕駛服務。而SAE中的L5就是終極目標，完全無人駕駛。無人駕駛就是自動駕駛的最高級，它是自動駕駛的最終形態。
全自動無人車可能比半自動駕駛汽車更安全，因為其可以在車輛行駛時排除人為錯誤和不明智的判斷。例如，弗吉尼亞理工大學交通學院的調查表明，“L3級自動駕駛車輛的司機回應接管車輛的請求平均需要17秒，而在這個時間內，一輛時速65英裏（105千米）的汽車已經開出1621英尺（494米）——超過5個足球場的長度。”百度的工程師也發現了類似的結果。司機從看到路麵物體到踩刹車需要1.2秒，遠遠長於車載計算機所用的0.2秒。這一時間差意味著，如果汽車時速是120千米（75英裏），等到司機停車時， 車子已經開出了40米（44碼），而如果是車載計算機做判斷，則開出的距離隻有6.7米（7碼）。在很多事故中，這一差距將決定乘客的生死。由此可見，站在自動駕駛最高級的無人駕駛才是汽車行業未來發展的“終極目標”。
本文選自《第一本無人駕駛技術書》。
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最後更新：2017-05-24 08:54:37