的国家公路交通安全管理局(NHTSA)发布一份关于自动驾驶技术现状的概述报告。
根据该报告，自动化车辆技术仍在研发阶段。下面给出的地图描绘了美国的受控测试站点。在其中自动驾驶汽车组件和使用建模，仿真和道路上的系统。
本文旨在提供有关自驾和自动驾驶汽车在现实世界中如何运行的基本信息和介绍性信息，从硬件到软件。
我们将本文分为三个部分：
- 什么构成自动驾驶汽车（自主水平）
- 自动驾驶汽车如何相互作用及其周围环境
- 谷歌的Waymo和特斯拉的Autopilot是如何运行的
对于希望实时收集更多关于自动驾驶汽车应用程序信息的读者，我们之前已经在诸如自动驾驶汽车时间表——全球前11大汽车制造商的预测和AI用于自动驾驶汽车安全 - 电流应用．
我们将首先检查自主水平：
自动驾驶汽车的自主程度
根据SAE国际，自行车有五个层次的自主：
第一级：这是一个低级自动化，系统和人类司机股票控制。例如，自适应巡航控制特征控制发动机和制动力，以便在驾驶员控制转向时进行速度变化和维护。1级系统可以随时保证全人类控制。
2级在这个层面上，虽然车辆的加速、刹车和转向等操作由系统控制，但驾驶员需要对自动驾驶系统进行持续监控。许多二级车辆要求驾驶员手持方向盘，自动驾驶系统才能持续运行。
3级：属于该类别的自动驾驶车辆允许驾驶员在系统控制大多数车辆操作的同时执行其他任务（如发短信或看电影）。但是，系统要求驾驶员在车辆制造商规定的有限时间内对某些操作进行干预。
4级：此级别支持自动驾驶，驾驶员干预最少，但仅在选定的地图位置（称为地理围栏区域）中支持自动驾驶。
5级:不需要人工干预。
宝马的自动驾驶汽车介绍视频展示了对乘客和司机来说，这五个级别中的每一个可能是什么样子，并概述了一些实现自动驾驶的技术:
虽然5级自主权是许多自驾汽车公司的共同梦想，但它们各自实现5级自主权的道路却截然不同。一些公司认为3级和4级的自主性太危险了，因为从机器到人的传递可能是不可预测和危险的（从发短信或看电影转向避开事故可能是不现实的期望）。
无人驾驶汽车如何与周围环境互动
据美国交通部称，联网和自动驾驶汽车沟通与彼此和周围环境的关系
车辆对车辆(V2V)交互
自动驾驶汽车之间的V2V交互允许信息交流路线，拥挤，障碍和危害。
例如，如果自动驾驶汽车遇到事故或大流量但缓慢的交通，它可以将信息传递给其他自动驾驶汽车，后者可以根据收到的数据调整自己的路线，从而潜在地避免事故和交通。
车辆到基础设施(V2I)交互
自动驾驶汽车能沟通通过智能停车系统等基础设施组件来规划路线和提前预留停车位。
当自动驾驶汽车到达目的地时必须决定如何停车时，此信息尤其有用：平行、垂直或角度。此外，其他无人驾驶汽车将提前“知道”某个特定停车位是否已经预订或开放。
车辆与行人(V2P)互动
V2P的相互作用主要是进行了在自动驾驶汽车和行人的智能手机应用程序之间。
根据明尼苏达大学的研究，它资助一种名为移动可达行人信号(MAPS)的V2P原型。视障行人可使用地图分别接收和提供有关十字路口和行人位置的信息。自动驾驶汽车将使用这些数据，以及汽车传感器和激光雷达提供的数据，以更准确地定位行人，并可能避免碰撞。
例子和用例
博世在以下两分钟的视频中介绍了V2V和V2I技术的一些简单使用案例：
在2018年的演示视频中，中国现已陷入困境的硬件制造商华为展示了多种潜在的“V2”用例:
虽然该技术仍处于起步阶段，但“v2”技术正在帮助铺平走向更完整的自主权的道路 - 并希望 - 为司机和行人提供巨大更安全的道路。目前尚不清楚不同的国家是否会发展完全不同的V2用例和标准，现在还为时过早，即将到来，未来几年将成为标准的v2申请，并将被遗弃。
当前无人驾驶汽车和零部件的例子
谷歌和特斯拉是当前自治车间最大的球员。为了更好地了解自动驾驶汽车的工作实时工作，本文包括谷歌的Waymo和Tesla的自动驾驶仪的工作的详细信息。
谷歌的Waymo.
根据谷歌的说法，Waymo是一个4级自动系统，需要最少的人工干预。
Waymo的硬件基础设施
Waymo硬件的描述性图像如下所示：
Waymo的基础设施包括各种传感器、雷达和摄像系统。
激光雷达传感器
据谷歌报道，Waymo有一个多层传感器套件，能够在不同的照明条件下运行。该传感器套件本质上是一个全向激光雷达系统，包括一个近程、一个高分辨率中程和一个远程激光雷达。这些激光雷达每秒投射数百万个激光脉冲，并计算光束从一个物体表面或一个人反射到自动驾驶汽车上所需的时间。
据报道，Waymo根据从激光雷达光束接收到的数据，创建了一张周围环境的3D地图，识别移动和不移动的物体，包括其他车辆、骑自行车的人、行人、交通灯和各种道路特征。
视野
Waymo的视觉系统是另一个全部的全向高分辨率的相机套件，声称能够在低光条件下识别颜色。这有助于检测不同的红绿灯，其他车辆，建筑区和紧急灯。
雷达
谷歌声称Waymo使用了一种雷达系统，通过“环绕”不同光线和天气条件(如雨、雪和雾)的波长来感知物体和运动。该雷达系统也是全方位的，可以360度跟踪无人驾驶汽车周围的行人和其他车辆的速度。
辅助传感器
Waymo还配备了额外的传感器，包括用于检测紧急警报的音频检测系统和用于跟踪物理位置的GPS。
Waymo无人驾驶的软件
谷歌声称，Waymo的自动驾驶软件经过了“50亿英里的模拟驾驶和500万英里的道路驾驶体验”的训练和测试。它是由机器学习算法驱动的。
以下视频详细介绍了Waymo在道路上的运行方式：
根据谷歌，Waymo的4级技术检测和“了解”对象及其行为，并因此调整自动车辆在三倍过程中的行为。
洞察力
据报道，Waymo可以检测、识别和分类道路上的物体，包括行人和其他车辆，同时测量它们的速度、方向和随时间变化的加速度。
例如，Waymo的感知软件从传感器和雷达收集数据，并创建环境的模拟“视图”。有了这一功能，Waymo就可以在绿灯亮起时判断是否可以继续前进，或者在交通锥指示的车道堵塞时调整路线。
行为预测
根据Google的说法，Waymo可以通过使用“数百万英里的驾驶体验的培训模型来推断数据来预测路线上的对象的行为。
例如，自动驾驶软件“理解”行人可能看起来像骑自行车的人，但他们的移动速度比骑自行车的人慢，而且方向变化更突然。
规划师
据报道，规划软件利用感知和行为预测软件捕捉到的信息为Waymo规划合适的路线。谷歌声称，Waymo的规划师就像一个“防御性司机”，他们选择远离盲点，给骑自行车的人和行人留有余地。
特斯拉的自动驾驶仪
根据特斯拉的说法，自动驾驶仪是2级自动驾驶汽车的一种功能。与大多数2级系统一样，自动驾驶仪要求驾驶员随时握住方向盘，随时准备接管控制。
特斯拉还警告称，在自动驾驶过程中，驾驶员必须具备充分的功能和意识。
自动驾驶仪的硬件
下图显示了自动驾驶仪的硬件组件。
特斯拉表示，2014年至2016年10月生产的自动驾驶汽车配备了有限的超声波传感器、低功率雷达和只有一个摄像头。
Those built since 2016 comprise 12 ultrasonic sensors for nearby object and pedestrian identification, a frontal radar capable of “sensing through” different weather conditions, eight external cameras that are used as feeds for Tesla’s in-house neural net and a computer system that processes inputs in milliseconds.
特斯拉联网汽车软件一直在“空中”更新。
自动驾驶仪软件
- 交通感知巡航控制保持速度，以响应周围的交通。
- 司机协助的“自动驾驶”范围内的良好标记的车道
- 车道之间过渡的自动车道变化
- 驾驶员辅助的“自动驾驶仪导航”，用于引导车辆从公路入口匝道驶入出口匝道，包括建议和进行车道变更、在公路立交桥上导航和驶出。
- 自动停车，可自动平行或垂直停车
- 召唤汽车从它的停车位“召唤”汽车
下面简要说明上述功能的工作原理:
自动驾驶仪导航
自动驾驶仪上的导航功能允许驾驶员将目的地输入到车辆的导航系统中，从而启动“360度可视化”，显示计划的路线。为了安全起见，每次行程都必须启用这个功能。据特斯拉表示，它不会在默认模式下运行。
汽车道改变
自动驾驶仪上的导航功能包括两种类型的车道改变:基于路线的和基于速度的。前者允许车辆无论速度如何都能坚持航行路线。后者基于一些设置，建议切换到车道，根据设定的巡航速度，车辆的移动速度比自动驾驶仪快或慢。
当驾驶员选择离开换道确认通知时，自动换道进入模式。然而，特斯拉警告驾驶员，该功能不是完全自主的，需要驾驶员完全注意并控制方向盘。特斯拉声称驾驶员可以随时手动覆盖该功能。
Autopark和召唤
当汽车低速行驶时，驾驶员可以启动Autopark，以检测合适的停车位。然而，在汽车开始独立控制速度、换挡和转向角度之前，这需要手动干预，将汽车置于倒车和按下启动键。
自动驾驶仪还有一个“召唤”按钮，当乘客想“呼叫”汽车时，通过一系列前进和后退按钮的点击来引导它。
下面的视频展示了特斯拉自动驾驶仪在道路上的实时演示:
自治障碍
尽管自动驾驶汽车的投资在过去五年中飞速增长，但仍有一些重要的挑战阻止5级自动驾驶成为现实:
- 发展中国家的道路规则- 加利福尼亚高速公路与开罗或班加罗尔的交通不同的驾驶环境。除非制定自主系统以处理其独特的情况和道路规范，否则发展中国家可以在自主车辆采用方面留下（在安全，降低排放量和增加的工人生产力方面）留下。这可能涉及在这些国家的驾驶习惯和规范中的意义改变，或者“测试领域”，其中不同的道路规则适用以及可以测试自动驾驶技术的地方。
- 统一标准-为了让车辆与自身或基础设施进行通信，必须开发新的通信渠道。这些渠道应该允许不同品牌和车型的车辆进行交流，而且应该尽可能安全，不受黑客攻击和欺骗。而我们而其他国家正在努力进一步开展这些标准，有很多工作要做，以确保安全性，并在车辆和基础设施之间创建统一的智能层。
- 安全阈值–2000年至2010年间，美国商业航空公司每乘客英里的死亡人数约为每100亿乘客英里0.2人(维基百科）。似乎可以安全地说自驾驶车辆的标准将更加严格，但它并不清楚截止的地方。不同国家的政府必须确定可接受的死亡率，以及不同种类的自治车辆的安全标准和指导方针。
- 天气和灾难–暴风雪、洪水或损坏街道标志和“V2”技术可能使自动驾驶汽车面临严重错误和致命危险。建设道路基础设施以应对灾害，建设车辆以应对异常或不太理想的条件（能见度、轮胎牵引力等），这比在加利福尼亚州山景城的晴天简单地让汽车上路更具挑战性。
标题图像信用：nvidia
