智能汽車無人駕駛資料調研（一）

　　1.提出無人駕駛演進的五個維度：消費者接受度、技術整合度、生態體系、立法、基礎設施投資；

　　2.無人駕駛的關鍵技術：環境感知技術、定位導航技術、路徑規劃技術和決策控制技術。（分類有待商榷，好比V2X通訊技術等未包括）

 

　　給出SAE給的最新L0-L5的無人駕駛定義：

自動駕駛分級		名稱（SAE）	定義（SAE）
NHTSA	SAE
0	0	無自動化	無自動駕駛，由人類駕駛員全權操控汽車，能夠獲得警告或干預系統的輔助；
1	1	駕駛支援	經過駕駛環境對方向盤和加減速中的一項操做提供駕駛支持，其餘的駕駛動做都由人類駕駛員進行操做；
2	2	部分自動化	經過駕駛環境對方向盤和加減速中的多項操做提供駕駛支持，其餘的駕駛動做都由人類駕駛員進行操做。
3	3	有條件自動化	由自動駕駛系統完成全部的駕駛操做。根據系統要求，人類駕駛者須要在適當的時候提供應答。
4	4	高度自動化	由自動駕駛系統完成全部的駕駛操做。根據系統要求，人類駕駛者不必定須要對全部的系統請求作出應答，包括限定道路和環境條件等。
	5	徹底自動化	在全部人類駕駛者能夠應付的道路和環境條件下，都可以由自動駕駛系統自主完成全部的駕駛操做。

　　2.1 環境感知

　　環境感知技術一般是利用傳感器感知周邊環境。經常使用的傳感器包括攝像頭、激光雷達、超聲波雷達、GPS、陀螺儀等等。最主要的兩種傳感器就是攝像頭和激光雷達。如 tesla autopilot 採用了攝像頭、雷達、超聲波傳感器等：https://www.tesla.cn/autopilot

• 激光雷達（主流廠商有Velodyne、Quanergy、Ibeo 等公司）：激光光束從兩側透鏡發出，遇到障礙物折返後通過中間透鏡被抓取，接收器處理分析後判斷障礙物位置。Google 無人駕駛原型車、Uber 無人駕駛測試車、百度無人駕駛測試車都採用了 Velodyne。

　　2.2 定位導航

• 【定位】高精度地圖層：提供道路的斜率和曲率、車道標誌和路邊物體的標註；提供一個高精度的車道模型，協助車輛間距調整、安全換道、速度管理、超車等等；實現車與車之間的水平和垂直方向的精肯定位。（主流廠商 HERE、Tomtom 等）
• 【道路環境】實時道路層：現場道路層動態地跟蹤道路上的事件，提供在車輛傳感器範圍以外的時的信息；提供與建築物、交通擁堵、交通事故、天氣災害等等有關的動態事件；遙感數據在雲中進行彙總和處理，受影響的層進行更新，使得車輛能夠啓用主動戰略規劃。
• 【自動化】駕駛層：基於真正的人類學習駕駛模式，分析了大量的車輛傳感器數據，提取合適的車輛行爲配置規範；提供符合當前駕駛環境的速度規範；有助於把「機器感受」的車輛自動化，以幫助增長駕駛員的信任。

　　2.3 規劃決策

　　路徑規劃技術能夠爲無人駕駛提供最優的行車路徑。無人駕駛車在行駛過程當中，行車路線的肯定、如何躲避障礙物、路口轉向等問題都須要經過路徑規劃技術完成。

　　經常使用的路徑規劃算法包括了柵格法、人工勢場法、VFH 類方法、神經網絡法等。

• 谷歌無人駕駛：（可參閱 http://www.ithome.com/html/auto/269035.htm）
  • 2009 年，Google 開始了無人駕駛汽車的項目。在加州的公路上用豐田普銳斯測試無人駕駛技術。

  • 谷歌的無人駕駛汽車配備有大約價值$150,000 的設備，包括價值$60,000-70,000 的激光雷達（LIDAR）系統。安裝在頂部的測距儀是 Velodyne 的 64 線激光雷達。它能夠一邊旋轉一邊不間斷的發射 64 束最遠射程可達 120 米的激光束，並接收反射回來的光束，依據返回時間的差異計算出物體與汽車之間的距離，從而繪製出汽車周圍實時的 3D 地圖。

  • Google 無人駕駛車有一對向前的攝像頭，其之間有着必定的距離。從兩個攝像頭傳回的畫面的視差就像人的兩隻眼睛同樣，能夠幫助車輛判斷本身的位置、行進的速度等信息。

  • 位置傳感器：Google 無人駕駛車的車胎輪轂上一樣帶有位置傳感器，用於探測車輪轉動，也能幫助車輛進行定位，同時與 GPS 得出的數據進行整合。

  • Google 無人駕駛車上的各類傳感器綜合起來的數據流量是很是大的，能夠達到每秒 1GB，由車輛後方的強大計算性能的計算機處理。有一些計算是在車載的計算機（on-board systems）完成，有一些計算在遠程的雲（clouds）中完成。

• Mobileye
  • 是一家基於人工視覺技術的全球領先的ADAS 和無人駕駛技術服務提供商，擁有全球最大的人工視覺研發中心。Mobileye 用十幾年的積累完成了可靠的單攝像頭信息採集技術。
  • 主打 EyeQ 視覺處理芯片。Mobileye 最大的優點就在於全部應用只使用一個攝像機就可將多個路況探測應用捆綁起來，在一個攝像機內的芯片中同時運行，大大節省了在車體內的佔用空間和成本。

　　總結來講，即分類爲以 google 爲表明的徹底無人駕駛路線（智能化、激光雷達、高精度地圖）和以 mobileye 和車企合做爲表明的 ADAS 漸進式無人駕駛路線（攝像頭、駕駛輔助）

3.2-3.9 招商證券 2016/7-2017/3

• 　　英特爾正與以色列汽車技術公司 Mobileye 合做爲寶馬研發無人駕駛汽車：Mobileye 的 ADAS 技術已經成爲主流。：Mobileye 從攝像頭的圖像識別演進，是一種漸進式的無人駕駛路線，先期減小汽車的擁有成本；
• 無人駕駛+共享經濟能夠下降70%的出行成本；
• 更高的安全冗餘須要智能+網聯：即須要對外界感知技術+V2X通訊技術；

• 國家發改委、交通部聯合印發《推動「互聯網+」便捷交通 促進智能交通發展的實施方案》；

• 特斯拉官網公佈了新的 Autopolit 升級方案。將把毫米波雷達做爲汽車感知的主力，攝像頭做爲輔助。毫米波雷達的侷限性：大雨天氣受干擾、毫米波的頻段易受干擾。

• CES2017：英偉達在前兩屆 CES 推出了 DrivePX、DrivePX2 計算平臺以後，在本屆 CES 推出人工智能汽車超級計算機 Xavier 和以此建立的自動駕駛汽車 BB8，用強硬的底層核心技術打造完整的人工智能汽車生態；英特爾推出首款全球通用的 5G 調制解調器和業內首款面向無人駕駛的 5G 平臺，用於填補車載通訊的空白。

• Intel 斥資 153 億美圓收購 Mobileye。

3.8 招商證券：從CES看無人駕駛大變革  2017/1

　　1、IT廠商

　　1. Nvidia

　　在過去兩屆 CES 上，Nvidia 對投身自動駕駛表現出強烈的興奮，分別推出了 DrivePX、DrivePX2 這兩個計算平臺，而且試圖統一自動駕駛的底層平臺。在今年的CES 上，Nvidia 推出了功能超強的車載超級計算機 Xavier，而且發佈了一個強大且完整的人工智能汽車平臺(AI Car Platform)，它包括最底層的 DrivePX 計算平臺，上層是深度神經網絡支持的應用層 Auto-Pilot(自動駕駛神經網絡)、協同駕駛系統 Co-Pilot 等。

• 英偉達人工智能汽車超級計算機 Xavier
• 英偉達使用Xavier 建立了本身的無人駕駛車 BB8

• 除了自動駕駛功能，BB8 還配置了新一代協同駕駛系統 AI Co-Pilot。AI Co-Pilot 包括面部識別、頭部追蹤、視線追蹤以及讀脣技術（以上皆是針對自車駕駛員）

• 英偉達自動駕駛汽車 BB8 的一切都創建在 DRIVE PX 計算平臺上：將外部傳感器獲取的數據加工，製成單個的高精度點雲並上傳雲端服務器，由超級計算機 DGX-1 融合成高精度地圖.

• MapWorks : 將與世界上的全部地圖公司進行合做和交互，專一於四件事：調查以及收集路況數據，構建雲端 GPU 超級計算機，進行數據處理和交換，雲端實時更新地圖；這四個功能對自駕車的工做相當重要。在本屆 CES 大會上，英偉達還進一步公佈了已經達成合做的地圖公司夥伴，包括百度，Tomtom，Zenrin，還有HERE。

　　2. Intel

• CES2017 大會上，英特爾和寶馬、Mobileye 正式宣佈40 輛寶馬無人駕駛汽車將於2017年下半年開始路測。這是三家公司攜手全面實現無人駕駛的重要里程碑。這距離英特爾要在2021 年推出寶馬第一款全無人駕駛汽車 BMW iNEXT 的目標又近了一步。
• 推出 5G 調制解調器：它是世界上首款全球通用的 5G 調制解調器，搭載了一個可以同時支持 6GHz 如下頻段和毫米波頻段的基帶芯片，可與諸如英特爾 LTE 調制解調器如 XMM™ 7360 等配合使用，支持 4G 回落以及 4G/5G 的互操做。此款調制解調器是專爲具備早期 5G 部署需求的應用領域設計，適用於汽車、家庭寬帶和移動設備等領域的早期 5G 部署，對於無人車、無人機以及打造智能城市具備重要意義。
• 推出 5G 車載通訊平臺，是業內第一個面向無人駕駛的 5G 平臺和完整的可擴展端到端系統，可以讓汽車製造商開發並測試各類使用場景，例如把汽車傳感器數據上傳到機器學習系統、實時下載高清地圖、進行空中固件和軟件升級。
• intel 已於 2017/3 收購 Mobileye

　　2、技術提供商（第三方供應商）

　　1. Mobileye：以人工視覺技術爲汽車廠商提供自動駕駛服務

• 在去年的 CES 大會上，Mobileye 強調在以車載攝像頭記錄的畫面爲基礎，分析車道線、交通標識以及道路基礎設施，藉助具備深度學習功能的圖像識別系統繪製高精度地圖。

• 在今年與寶馬、英特爾的合做中，Mobileye 貢獻了其專有的 EyeQ5 高性能算機視覺處理器。EyeQ5 獨有的優化的加速器內核可執行各類計算機視覺、信號處理和機器學習任務，包括深度神經網絡。EyeQ5 集成四種徹底可編程的異構加速器，每種加速器各自優化執行專用算法集。該處理器將負責處理和分析來自 360 度全景視覺傳感器的信息，以及本地化處理。同時其結合英特爾 CPU 和 FPGA 技術構成的中央計算平臺，將集成到每一輛自動駕駛汽車中。

　　2. 德爾福 delphi：德爾福是全球最大的汽車線束系統製造廠商。

　　本屆 CES 大會上，德爾福與 Mobileye 展現了合做開發的中央傳感定位規劃（CSLP）自動駕駛解決方案，並在複雜路段（包含信號不佳的隧道）進行 10km 的路測。雙方爲技術互補型合做，德爾福提供了雷達、激光雷達以及激光雷達系統等傳感器組件，而 Mobileye 則負責頂級視覺（攝像）系統以及實時地圖檢制與車輛定位系統。

　　3. 博世：概念車搭載語音識別技術，天然語言識別是亮點

　　3、整車廠

　　1. 寶馬：推出全新5系自動駕駛原型車

　　2. 奧迪：發佈交通燈輔助系統，聯手英偉達打造自動駕駛車

　　本屆 CES 大會上，奧迪和英偉達重磅宣佈將來擴大合做範圍，聯手打造下一代 AI 車。此前雙方已聯手開發名爲交通堵塞導航 (traffic jam pilot) 的半自動駕駛系統，該系統將在今年晚些時候裝配在奧迪 A8 車型上。該系統使用的是英偉達的硬件和軟件，容許司機在某些狀況下讓汽車以不超過 35 英里的時速自動駕駛。奧迪是七年前來到 CES 的第一家汽車公司，和英偉達已經合做十年。奧迪與英偉達的最新合做正是基於英偉達的新一代人工智能超級計算機 Xavier。奧迪表示，裝載了 Xavier 的奧迪 Q7 只經過 AI 學習了 3 天就已經能夠自主行駛，3 年後該項合做下的車輛就能夠達到 L4 級別的徹底自動駕駛。奧迪計劃明年將自動駕駛測試擴大到加利福尼亞州等一些州的公共道路， 2020 年前讓他們的人工智能汽車馳騁在路上。

　　3. 福特：環保+智能，新一代 Fusion 自動駕駛車　　

　　福特也推廣了全新的 SYNC3 系統，提高了科技含量，包括自動泊車在內的基礎功能也都隨之提高。從宣傳上看，今年福特更多的把亞馬遜的 Alexa 語音助手放在了重要層面，而且已經打算把 Alexa 語音助手集成到 SYNC 3 系統當中。據瞭解，福特自動駕駛汽車項目目前在美國亞利桑那、加利福尼亞和密歇根三地展開，共有30 輛測試車輛，到了明年預計將會擴展至9 0 輛以收集更多的道路數據。同時，福特還宣稱於2 021 年推出量產版的徹底自動駕駛汽車用於商業運營。

 

　　這以上我是目前調研的關於智能汽車的無人駕駛技術的一部分，摘自招商證券。