无人驾驶的6个级别及何时能实现无人驾驶

无人驾驶是一种不需要人工操作的,汽车自己感知、决策、执行的AI智能自动驾驶系统,它使用激光雷达、超声波雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器和GPS,北斗等定位技术,能360度感知路上物体的远近深浅,并识别环境变化来调整速度、距离和路线的驾驶。
国际上把自动驾驶分为6个级别,分别是:
L0级别
L0传统意义上的驾驶,代表车辆没有自动化,完全由司机驾驶。
L1级别
协助司机驾驶。车辆可以基于外部感知来加速或者减速,车辆仍然由司机驾驶。
L2级别
车辆能同时控制转向和速度,仍然是协助司机驾驶,司机要时刻关注路况。
L3级别
汽车在特殊路况,可以自动驾驶,司机手仍然不能离开方向盘。
L4级别
L4在大多数情况下可以自动驾驶,但当特殊情况,如雨雪天气,山路等,要驾驶员自己驾驶。
L5级别
不论天气、路况,汽车都可以完全自动驾驶。
L3级别的自动驾驶,驾驶员的手,仍然离不开方向盘,L4、L5才好说是真正的无人驾驶。而现在的车辆还很难达到L4级别,尽管他们自己宣称自己是L4级别无人驾驶
数据是驱动自动驾驶技术发展的燃料。自动驾驶需要各种各样的驾驶情况,路况,就是大数据,大数据越多,越复杂,系统积累的经验越多,自动驾驶越成熟。目前特斯拉有超过90万辆的车搭载了AUTOPILOT,行驶在各式各样的路上,所以现在得到的路况数据和驾驶场景是最多的。
但是特斯拉是不用激光雷达的,而国内的百度Apollo无人驾驶系统和谷歌旗下的WAYMO都是主张装激光雷达的。激光雷达是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器,其探测距离较远,探测精度高,测距精度可达厘米级。但是在雨雪雾等恶劣天气下精度会下降得厉害,同时它非常笨重,并且破坏了汽车的整体外观,有个大盒子放在汽车顶部影响了汽车的美观,当然激光雷达的价格非常高。特斯拉在AUTOPILOT 硬件中没有选择激光雷达,而是用了更为便宜的毫米波雷达,毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,缺点在于无法完成障碍物的形态识别,对障碍物无法进行精准的建模。同时特斯拉结合摄像头,成本低,但是摄像头受制于阴暗光线,同时难以呈现进行三维图像。
综上,无人驾驶AI系统还要花时间进行驾驶场景大数据积累学习优化,现在积累的数据还不够。众多传感器的综合运用后,仍然有许多场景识别不了,还有系统大脑运算决策要快,一旦信息传递处理慢了,车已经开出去一段距离,遇到的是新的环境。所以真正的自动驾驶大约还需要10年,既遥远又很近。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注