自动驾驶等级划分及技术路线分析

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近年来，自动驾驶成为汽车行业热点，但是事故频发，商业化落地困难阻碍了自动驾驶技术快速发展。文章以驾驶安全为核心，提出了新的自动驾驶等级划分方法并对不同等级内容进行详细阐述。基于此方法，指出当前自动驾驶技术发展路线弊端并规划了一种在量产车上逐级释放自动驾驶功能的技术路线，供行业参考。

前言

汽车自发明以来，经历一百多年的发展，已经成为人们生活中不可或缺的一部分。年，世界范围内销售汽车万辆[]，年底，中国汽车保有量达到2.4亿辆[2]。庞大的汽车存量造成日益严重的交通拥堵，环境污染，能源消耗等社会问题。自动驾驶技术被认为是解决这些问题的有效方法，但近几年，自动驾驶汽车事故频发，如：年5月7日，特斯拉一辆开启“自动辅助驾驶”的轿车撞上一辆货柜车，驾驶员身亡[3]；年3月8日晚，美国亚利桑那州一名女子被Uber自动驾驶汽车撞伤之后，不幸身亡[4]。这引起人们对自动驾驶安全性的担忧，并迫使我们重新审视和思考自动驾驶技术的发展。

通常，企业在研发自动驾驶产品时，会根据自动驾驶技术等级进行产品定位并制定技术路线图，所以合理的自动驾驶等级划分可有效促进产业政策制定，引领技术发展方向。当前，业界广泛采用国际自动机工程师学会（SAE）的6级划分方法（JTM）[5]，该标准依据动态驾驶任务定义自动驾驶级别，但缺少了对驾驶安全的考量。本文参考JTM，根据当前自动驾驶技术发展现状，以驾驶安全为核心，提出一种新的自动驾驶等级划分方法和技术发展路线。

.自动驾驶等级划分基本原则

..安全优先

汽车驾驶是非常复杂的过程，从自动驾驶汽车事故统计[6]中可以分析出，自动驾驶系统（以下简称系统）在感知和决策方面仍然存在缺陷。虽然系统可以避免人类误操作，并且不知疲倦，但是面对紧急意外情况，仍然无法正确处理。在整个行驶域中，人类驾驶事故和自动驾驶事故关系可以用图表示。我们希望，即使是第三方责任，自动驾驶事故的范围和数量都远低于人类。只有系统成熟到一定程度，能有效避免事故时，人类才能放心地把驾驶控制权交给系统。所以实现自动驾驶的首要目标是解决安全问题，实现“0”事故，次要目标才是代替人。

图人类驾驶事故与自动驾驶事故关系图

..2逐步接管驾驶权

自动驾驶是一项多学科融合、多技术集成的新技术，系统控制器多采用人工智能技术，是自动驾驶最核心部分。人工智能水平决定了系统的“智力”水平，目前，人工智能只达到婴儿阶段[7]，它不具有根据逻辑推理掌握新知识的能力。“监督学习”是迄今为止最成功的机器学习方式[8]。对于自动驾驶系统，人类驾驶员是最好的老师。系统需要在人类驾驶员参与下，进行海量的学习和训练，才能不断完善成熟。也就是说，系统需要在人类的监督和帮助下，逐步接管驾驶权。自动驾驶成熟的过程也是人工智能迈向更高阶段的过程。

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