一文帶你看懂自動駕駛
▌
汽車智能化發展
汽車智能化技術在減少交通事故、緩解交通擁堵、提高道路及車輛利用率等方面具有巨大潛能，已成為眾多企業的競爭熱點。我國發布的《中國製造 2025》中明確指出將智能網聯汽車作為一項重點發展對象，並定義智能網聯汽車是指搭載先進的車載感測器、控制器、執行器等裝置，並融合現代通信與網路技術，實現車內網、車外網、車際網的無縫鏈接，具備信息共享、複雜環境感知、智能化決策、自動化協同等控制功能，與智能公路和輔助設施組成的智能出行系統，可實現「高效、安全、舒適、節能」行駛的新一代汽車。
智能汽車（圖 1-1）是新一輪科技革命背景下的新興技術，集中 運用了現代感測技術、信息與通信技術、自動控制技術、計算機技術 和人工智慧等技術，代表著未來汽車技術的戰略制高點，是汽車產業 轉型升級的關鍵，也是目前世界公認的發展方向。
圖 1-1 智能汽車
在智能駕駛技術的研究方面，美國起步較早，早在 1939 年紐約世界博覽會上， 美國通用汽車公司首次展出了無人駕駛概念車 Futurama。 1958 年，美國無線電公司（RCA， Radio Corporationof America）和通用集團聯合，對外展示了智能駕駛汽車原型。依賴於預埋線圈的道路設施，車輛可以按電磁信號指示確定其位置與速度，控制方向盤、油門和剎車。
自 20 世紀 80 年代，在美國國防部先進研究項目局（DARPA， Defense Advanced Research Projects Agency）的支持下掀起了智能車技術研究熱潮。1984 年由卡耐基梅隆大學研發了全世界第一輛真正意義的智能駕駛車輛，如圖 1-2 所示。該車輛利用激光雷達、計算機 視覺及自動控制技術完成對周邊環境的感知，並據此做出決策，自動 控制車輛，在特定道路環境下最高時速可達 31km/h。
圖 1-2 第一輛真正意義的智能駕駛車輛
歐洲從 20 世紀 80 年代中期開始研發智能駕駛車輛，其研究不強 調車路協同，而是將智能駕駛車輛作為獨立個體，並讓車輛混行於正 常交通流。日本智能駕駛技術研發起步較晚，且更多關注於採用智能 安全降低事故發生率，以及採用車間通信方式輔助駕駛。日本在智能 安全及車聯網方面的研究走在世界前列，但對完全智能駕駛技術關注 較少。
▌
汽車智能駕駛技術的內涵
汽車智能駕駛具有「智慧」和「能力」兩層含義，所謂「智慧」 是指汽車能夠像人一樣智能地感知、綜合、判斷、推理、決斷和記憶；所謂「能力」是指智能汽車能夠確保「智慧」的有效執行，可以實施 主動控制，並能夠進行人機交互與協同。自動駕駛是智慧和能力的有 機結合，二者相輔相成，缺一不可 3。
為實現「智慧」和「能力」兩方面內容，自動駕駛技術一般包括 環境感知、決策規劃和車輛控制三大部分。類似於人類駕駛員在駕駛 過程中，通過視覺、聽覺、觸覺等感官系統感知行駛環境和車輛狀態， 自動駕駛系統通過配置內部感測器和外部感測器獲取自身狀態及周 邊環境信息。內部感測器主要包括車輛速度感測器、加速感測器、輪 速感測器、橫擺角速度感測器等；主流的外部感測器包括攝像頭、激 光雷達、毫米波雷達以及定位系統等。通過這些感測器提供海量的全 方位行駛環境信息。不同感測器的量測精度、適用範圍都有所不同， 為有效利用這些感測器信息，需要利用感測器融合技術將多種感測器 在空間和時間上的獨立信息、互補信息以及冗餘信息按照某種準則組 合起來，從而提供對環境綜合的準確理解。決策規划子系統代表了自 動駕駛技術的認知層，包括決策和規劃兩個方面。決策體系定義了各 部分之間的相互關係和功能分配，決定了車輛的安全行使模式；規劃 部分用以生成安全、實時的無碰撞軌跡。車輛控制子系統用以實現車 輛的縱向車距、車速控制和橫向車輛位置控制等，是車輛智能化的最 終執行機構。 「感知」和「決策規劃」對應於自動駕駛系統的「智 慧」；而「車輛控制」則體現了其「能力」。
▌
汽車智能駕駛技術分級
美國高速公路安全管理局（NHTSA）將汽車智能化水平分成五個 等級：無自主控制；輔助駕駛；部分自動駕駛；有條件自動駕駛；高 度自動駕駛。SAE 將汽車智能化水平劃分為六個等級：人工駕駛；輔 助駕駛；部分自動駕駛；有條件自動駕駛；高度自動駕駛；全自動駕 駛。
《中國製造 2025》將智能汽車分為 DA，PA，HA，FA 四個等級， 並劃分了各自的界限 2。其中，DA 指駕駛輔助，包括一項或多項局 部自動功能，如 ACC，AEB，ESC 等，並能提供基於網聯的智能提 醒信息；PA 指部分自動駕駛，在駕駛員短時轉移注意力仍可保持控制，失去控制 10 秒以上予以提醒，並能提供基於網聯的智能引導信 息；HA 指高度自動駕駛，在高速公路和市內均可自動駕駛，偶爾需 要駕駛員接管，但是有充分的移交時間，並能提供基於網聯的智能控 制信息；FA 指完全自主駕駛，駕駛權完全移交給車輛。
通常將自動駕駛和無人駕駛視作不同的兩個概念，二者之間涇渭 分明。自動駕駛是指可以幫助駕駛員轉向和保持在車道內行駛，實現 跟車、制動以及變道等操作的一種輔助駕駛系統，駕駛員可以隨時介 入對車輛的控制，並且系統在特定環境下會提醒駕駛員介入操控。同 自動駕駛汽車相比，無人駕駛汽車也配備有各類感測器和相應的控制 驅動器，但是取消了方向盤、加速踏板和制動踏板，汽車在沒有人為 干預的情況下自主完成行駛任務。
▌
國內外技術發展現狀
▌
國外智能駕駛技術現狀
汽車自動駕駛技術發展初期，研究者通過無線通信或在道路上鋪 設電纜、磁誘導設備來實現車輛的自動控制。 1921 年 World Wide Wireless 期刊上出版的一篇論文中提出，通過無線通信技術實現無人駕駛技術。1955 年美國 Barret Electronics 公司研製出了第一台自動引導車輛系統 AGVS(Automated Guided Vehicle System)，它是一個運行在固定線路上的自動運輸平台，具有無人駕駛智能車輛的基本的特徵 5。1961 年，斯坦福大學介紹了其研發的自主駕駛汽車 Stanford Cart， 該車上裝有一個攝像機，通過有線電纜控制 6。日本機械技術研究所 在 1978 年進行了世界上首次基於機器視覺的自主汽車駕駛系統道路試驗，速度達 30km/h。1980 年，慕尼黑聯邦國防軍大學開發了無人 駕駛汽車 UniBW，車上裝配有 8 個 16 位英特爾微處理器，車速可以 達到 90km/h 7 。同時，美國俄亥俄州立大學的 Robert E. Fenton 提出 了AHS(Automated Highway Systems)概念，旨在促進高速自主駕駛汽 車發展。20 世紀 80 年代，德國聯邦國防軍大學Ernst Dickmanns 開發 的視覺導航汽車「Va-Mors」在沒有交通流干擾的情況下車速可以得 到 100km/h，為汽車智能化發展奠定了重要基礎。1994 年，梅塞德斯 -賓士的「VaMP」完成了 1600km 測試，全程有 95%為自主駕駛 7。 2004 年，美國政府通過資助軍事項目Demo Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ推動自主駕 駛技術發展。其中最先進的 DEMO III 智能車輛集成了多種子系統， 包括 CCD 立體視覺系統、激光深度成像儀、GPS導航系統、慣性導 航包及遙視機器人驅動系統，該車輛可以在多種惡劣環境下（如雨天、 路面有污垢等）、多種光照條件（比如白天、黑夜和陰影等）下實現 自主駕駛。
在汽車智能化技術發展歷程中， 美國卡內基?梅隆大學研製了 NavLab 系列智能車輛。其中，NavLab-1系統於 1986 年基於雪弗蘭 的一款廂式貨車改裝而成，裝有 Sun3、GPS、Warp 等計算機硬體， 但由於軟體的局限性，直到上世紀80 年代末，它的最高速度也只有 32km/h。NavLab-5 系統是 1995 年建成的，CMU 與 Assist-Ware技術 公司合作開發研製的攜帶型高級導航支撐平台 PANS 為系統提供計 算基礎和 I/O 功能，並能控制轉向執行機構，同時進行安全報警。它 使用了一台攜帶型工作站 Sparc Lx，能夠完成感測器信息的處理與融 合、路徑的全局與局部規劃。NavLab-5以 Pontiac 運動跑車作為基礎， 在試驗場環境道路上的自主行駛平均速度達到 88.5km/h，首次進行了 橫穿美國大陸的長途自主駕駛公路試驗，自主行駛里程為 4496km， 佔總行程的 98.1%。車輛的橫向控制實現了完全自動控制，而縱嚮導航控制仍由駕駛員完成。NavLab-11系統是該系列最新的智能車平台， 車體採用了Wrangler 吉普車，最高車速達到 102km/h。裝備的感測器 包括差分 GPS、激光雷達、攝像機、陀螺儀和光電碼盤等。
斯坦福大學 Michael 基於大眾帕薩特研製出無人駕駛車輛Junio，車上裝備有五個激光雷達 (IBEO, Riegl,SICK, Velodyne) ，一個 GPS/INS 系統(Applanix)，五個 BOSCH 雷達，兩個 Intel 四核計算機，一個由大眾汽車電子實驗室開發的電傳線控介面。
義大利帕爾瑪大學VisLab 實驗室一直致力於 ARGO 項目研究。 於 1998 年沿著義大利的高速公路網進行了 2000 公里的長距離道路 試驗，整個試驗途經平原和山區，也包括高架橋和隧道，試驗車的無 人駕駛里程為總里程的 94%左右，最高車速達到了 112km/h。在 2010 年，ARGO 試驗車裝載了 5 個激光雷達、7 個攝像機、GPS 全球定位 系統、慣性測量設備以及 3台 Linux 電腦和線控駕駛系統，同時將太 陽能作為輔助動力源，沿著馬可?波羅的旅行路線，全程自動駕駛來 到中國上海參加世博會，行程 15900km，經歷了多種極端環境條件。2013 年，他們研製的智能車在無人駕駛的情況下能夠實現交通信號 燈識別、避開行人、安全駛過十字路口和環島等功能。
除高校在自動駕駛領域的積極研究外，眾多汽車廠商也相繼開展 了相關研究計劃。奧迪推出的無人駕駛系統使用兩個雷達探頭、八個 超聲波探頭和一個廣視角攝像機，可以在設定的時間內，按照導航系 統提供的信息，在最高 60km／h 的速度下自主轉向、加速和剎車，實 現完全的自主駕駛。特斯拉開發了自動駕駛系統 Autopilot，並安裝在 了 8 萬輛 Model S 上。車輛擋風玻璃中間安裝有一個MobileyeEyeQ3 視覺系統、前保險杠下方安裝有一個毫米波雷達、車輛四周安裝有 12 個超聲波雷達。通用於2010 年推出了電動聯網概念車 EN-V，它能夠 通過對實時交通信息的分析，自動選擇路況最佳的行駛路線，從而避免發生交通堵塞。沃爾沃於 2015 年 3 月 25 日至 28 日在北京六環高 速公路上進行高度自動駕駛測試和展示，測試中，自動駕駛車輛以 70km/h 的速度巡航，自動駕駛系統在真實的道路情況下完成了自動 轉彎、跟車、制動等動作，此間完全沒有人為干預。尼桑計劃於 8 月 下旬在日本上市全新 Serena，該車型將配備日產ProPILOT 自動駕駛 系統，該系統支持車道保持和自動跟車等功能。寶馬攜手大陸集團在 自動駕駛領域展開了合作，共同開發駕駛輔助系統。
以谷歌為代表的 IT 公司在自動駕駛領域的表現也十分活躍，谷 歌公司於 2009 年開始研發無人駕駛技術，2012年，美國內華達州機 動車輛管理部門為其無人駕駛汽車頒發了首例駕駛許可證。谷歌無人 駕駛車輛搭載了雷達、車道保持系統、激光測距系統、紅外攝像頭、 立體視覺系統、GPS 以及車輪角度編碼器等設備，而外部裝置的核心 便是車頂的 64 線激光雷達，它能提供200 英尺以內的精細 3D 地圖 數據。據 2015 年 11 月底谷歌提交給機動車輛管理局的報告，谷歌的 無人駕駛汽車在自動駕駛模式下已經完成了 130 多萬英里。2013 年， 蘋果公司宣布向汽車領域進軍，開發了智能車載系統 CarPlay，並在 2014 年 3 月 4 日的日內瓦國際汽車展上進行了展示。CarPlay 能夠支 持「電話」、「音樂」、「地圖」、「信息」和第三方音頻應用程序。梅賽 德斯-賓士，法拉利、寶馬、福特、通用等汽車廠商也陸續展示各自車 型與 CarPlay 的整合界面。
為促進自主駕駛技術的發展， 美國國防部高級研究計劃局(DARPA)於 2004 到 2007 年共舉辦了 3 屆 DARPA 無人駕駛挑戰賽。 2004年的第一屆 DARPA 挑戰賽在美國的 Mojave 沙漠進行，道路全 長 240km，參賽隊伍共有 21 支，有 15 支進入了決賽，但卻沒有一支 隊伍完成整場比賽。第二屆DARPA 挑戰賽於 2005 年舉行，有五支 隊伍通過了全部考核項目， 其中來自斯坦福大學的 Stanley 以30.7km/h 的平均速度和 6 小時 53 分 58s 的總時長奪冠。2007 年 11月，第三屆 DARPA 挑戰賽在美國加利福尼亞州一個後勤空軍基地舉 行。比賽要求參賽車輛在 6小時內完成 96km 的城市道路行駛，同時 遵守所有交通規則。這次比賽不僅要求參賽車輛完成基本的無人行駛， 更重要的是參賽車輛要與其他車輛進行實時交流，相遇時能主動避讓。 最終來自卡內基?梅隆大學的 BOSS車輛以總時長 4小時 10 分 20秒， 平均速度22.53km/h的成績取得了冠軍。
▌
國內智能駕駛技術現狀
相比之下，國內在自主駕駛方面研究的起步稍晚。從 80 年代末 開始，國防科技大學先後研製出基於視覺的 CITAVT 系列智能車輛。 其中，在 CITAVT-Ⅰ、CITAVT-Ⅱ型無人駕駛小車的研製過程中對無 人駕駛汽車的原理進行了研究；CITAVT-Ⅲ型的研究以實現在非結構 化道路下遙控和自主駕駛為目的；CITAVT-Ⅳ型自主駕駛車基於BJ2020SG 吉普車改裝而成，該車型以研究結構化道路環境下的自主 駕駛技術為目標，空載條件下速度最高為 110km/h，車輛具有人工駕 駛、遙控駕駛、非結構化道路上的低速自主駕駛和結構化道路上的自 主駕駛四種工作模式 10。
清華大學在國防科工委和國家「863 計劃」的資助下從 1988 年 開始研究開發 THMR 系列智能車。THMR-Ⅴ智能車能夠實現結構化 環境下的車道線自動跟蹤，准結構化環境下的道路跟蹤，複雜環境下 的道路避障、道路停障以及視覺臨場感遙控駕駛等功能，最高車速達 150km/h。THMR-Ⅴ智能車採用了基於擴充轉移網路的道路理解技術， 大幅度降低了道路圖像處理和車道線識別的計算量，並通過實驗測得 在車道線跟蹤階段全部計算過程的周期小於 20 毫秒，保證了實際場 景下的實時性要求 11。
吉林大學從上世紀 90 年代初開始，在智能車輛的體系結構、道路邊界識別、車輛的路徑跟蹤及車體控制等方面取得了一定成果，先 後開發了 JLUIV、DLIUV 系列智能汽車。重慶大學研製開發出 CQAC 系列視覺導航智能車輛。西安交通大學開發了基於 DSP 高速視頻處 理系統的Springrobot 智能車，可實時完成道路檢測、行人檢測、車輛 檢測等。
國內一汽集團、上汽集團、長安汽車等車企也紛紛涉足自動駕駛。 一汽集團於 2007 年與國防科技大學合作，在紅旗 HQ3 車型基礎上完 成高速公路自動駕駛樣車。2011年 7 月 14 日，紅旗 HQ3 無人車完 成了從長沙到武漢 286 公里的高速全程無人駕駛實驗，歷時 3 小時 22 分鐘；2013 年具備 PA-HA 功能的紅旗 H7 投放市場；2015 年 4 月， 一汽集團正式發布了其「摯途」技術戰略，標誌著一汽集團的互聯智 能汽車技術戰略規劃正式形成。根據該戰略的十年發展計劃，「摯途」 戰略將從當前的 1.0 發展到 4.0。目前「摯途」1.0 已經於 2013 年應 用到紅旗轎車上，具備緊急制動、防碰預警、車道偏離等駕駛輔助功 能。計劃在 2018 年前實現的「擎途」2.0 計劃，可以通過自主研發的 智能互聯駕駛系統實現手機叫車、自動泊車和編隊跟車功能，且有望 搭載於紅旗 H7 和解放商用車上。而在 2020 年實現「摯途」3.0，可 以實現 V2X 功能，能夠整合高速代駕及深度感知和城市智能技術。最終在 2025 年實現「摯途」4.0，實現高度自動駕駛技術整車產品滲 透率達 50%以上。2015 年 4 月 19 日，一汽在同濟大學舉行了「摯途」 技術實車體驗會，包含有「手機叫車、自主泊車、擁堵跟車、自主駕 駛」等 4 項智能化技術。手機叫車功能可在視距範圍內通過手機發出叫車指令，車輛自動行駛到指定地點，中途可自動躲避行人；自主泊 車可通過手機界面尋找車位，輸入停車指令，完成平行或垂直泊車任 務；擁堵跟車功能可在堵車時自動跟隨前車走停、轉彎、加減速，可 識別交通標識和車間危險，可降低擁堵駕駛的疲勞和煩躁。
2013 年，上汽集團在自動駕駛領域「結盟」中航科工，並且在 2015 年的上海車展上展示了自主研發的智能駕駛汽車 iGS。iGS 可以 通過攝像頭和雷達觀測周遭環境，再把路況數據傳達給控制軟體進行 分析，給出指令。iGS 可以初步實現遠程遙控泊車、自動巡航、自動 跟車、車道保持、換道行駛、自主超車等功能。
長安汽車在 2015 年 4 月發布了智能化戰略「6 54」，即建立 6 個 基礎技術體系平台，開發 5 大核心應用技術，分 4 個階段逐步實現汽 車從單一智能到全自動駕駛。目前長安汽車已經完成第一階段開發試 驗，即在 4 月完成的 2000 公里高速公路路試。現已進入第二階段， 將在 2018 年實現組合功能自動化，如集成式自適應巡航、全自動泊車、智能終端 4.0 等。未來在第三階段，實現有限的自動駕駛，如高 速公路全自動駕駛等；計劃在 2025 年完成第四階段，實現汽車全自 動駕駛，並進入產業化應用。當前，長安汽車已掌握智能互聯、智能 個性化、智能駕駛三大類 60 余項智能化技術，其中，結構化道路無 人駕駛技術已通過實車技術驗證。
北汽集團在 2016 年 4 月份的北京車展上，展示了其基於EU260 打造的無人駕駛汽車。車輛通過加裝毫米波雷達、高清攝像頭、激光 雷達和 GPS 天線等元器件識別道路環境，同時配合高清地圖進行路線規劃實現無人駕駛。北汽無人駕駛汽車目前搭載的無人駕駛感知與 控制元器件大部分都採用了國產化採購，目的是為未來的量產打下基 礎。在 2016 年 7 月 6 日，北汽集團新技術研究院與盤錦市大窪區人 民政府在北京市舉行無人駕駛汽車戰略合作協議簽約儀式，雙方將在 「紅海灘國家風景廊道」合資合作共同開發建設無人駕駛體驗項目。
長城汽車在 2012 年成立了專業團隊，對汽車無人駕駛等智能技 術進行研發。目前哈弗 H8、H9 及部分後續車輛已經完成了駕駛輔助 （ADAS）階段的開發。預計在2020 年，將會推出能夠在高速公路上實現自動駕駛的車輛。長城無人駕駛技術通過多種感測器的應用，可 實現對道路情況與周圍環境的全方位探測，並經過內部智能電子控制 單元高速運算，直接控制車輛的電子轉向系統、發動機管理系統及制 動系統等機構，實現車輛加減速、變換車道、跟隨車輛以及超車等動作。
百度公司於 2013 年開始了百度無人駕駛汽車項目，其技術核心 是「百度汽車大腦」，包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制 四大模塊。2015 年百度無人駕駛汽車在國內首次實現了城市、環路和 高速公路混合路況下的全自動駕駛，測試時的最高速度達 100km/h。 樂視超級汽車公司於 2015 年 1 月 20 日在北京成立，發布了智能系統「LeUI」，將貫穿汽車、手機、TV 等所有樂視智能終端。LeUI Auto 版能夠通過語音與乘員進行交互，可以通過揮手、輕點、指向和抓取 等手勢進行人機交互，同時內嵌了地圖導航功能。
▌
公開性智能駕駛比賽
進入 21 世紀後，美國國防部先進研究項目局於 2004、2005、2007年舉辦了三屆 DARPA 挑戰賽，掀起了智能駕駛技術研發的熱潮 12。
首屆比賽於 2004 年在美國莫哈韋沙漠舉行，全長240 公里，21 支車隊報名參賽，15 支通過資格測試，所有車隊均未能完成首屆比賽 的測試。完成程度最高的來自卡耐基梅隆大學的 SandStorm 也僅僅跑完了 11.78 公里，不足全程的 5%。
第二屆比賽於 2005 年舉行，全長 212 公里，仍側重於考察車輛 在非結構化道路自動駕駛的能力，全程無人、車干擾。23 支車隊報名 參賽，5 支跑完全程。斯坦福大學的 Stanley 和卡耐基梅隆大學的 SandStorm、Highlander 獲得前三名。
第三屆比賽於 2007 年舉行，全長 89 公里，側重於考察車輛在城區結構化道路的自動駕駛能力，有少量行人及車輛干擾，53 支隊伍報 名，11 支通過資格測試，6 支車隊跑完全程。卡耐基梅隆大學的 Boss、斯坦福大學的 Junior 和弗吉尼亞理工的 Odin 獲得前三名，如圖 1-3 所示。
圖1-3 三屆 DARPA 挑戰賽冠軍 SandStorm、Stanley、Boss
2006年起，歐洲開始舉辦陸地機器人測試（ELROB，European Land-Robot Trial），在真實場景下測試包括智能駕駛汽車在內的陸地 機器人性能。共舉行了三屆軍事場景和兩屆民用場景測試，軍事主題 包括偵察監測、自主導航、編隊運輸等，民用場景包括安全、消防、 災難控制等。18 支隊伍參加首屆測試，大部分採用無線遙控方案，機 械故障頻發。後幾屆測試中，自主車輛佔比和任務完成度逐年提高。 ELROB 測試對歐洲智能駕駛技術研發起到了積極促進作用。
2005 年， Vislab 實驗室智能駕駛車輛TerraMax 參加第二屆 DARPA 挑戰賽，完成全程，獲得第五名，如圖 1-4 所示。2010 年， 其智能駕駛車輛歷時 3 月橫跨 9 國，完成從帕爾馬到上海共13000km 的智能駕駛試驗。2013 年，其智能駕駛車輛完成了包括環島行駛、交 通信號燈、躲避行人在內的城市智能駕駛環境測試。
圖1-4 Vislab 實驗室 TerraMax 智能駕駛車輛
2011 年在荷蘭舉行的第一屆合作駕駛挑戰賽（GCDC: Grand Cooperative Driving Challenge）旨在加速 CACC 系統的實現，緩和世 界各地的交通問題，為各國的研究團隊提供了展示先進的 CACC 技 術的平台。2016 年 5 月第二屆 GCDC 比賽在荷蘭海爾蒙德舉辦，由 歐洲的項目 i-GAME（2013 年十月份啟動）支撐，來自六個歐洲國家 的十個學生團隊參加，在海爾蒙德到埃因霍溫的高速公路上測試（圖 1-5），測試場景包括：兩車隊匯合，十字路口穿越，轉向和自動讓道 等。
圖 1-5 GCDC 比賽
2015年 6 月 9 日，在美國加州舉行的美國國防部高等研究計劃 署（DARPA）機器人挑戰賽日前落下帷幕，此次比賽要求參賽隊伍建造可以執行核清理等相關任務的機器人，包括駕車、拆卸和開門、使 用標準電動工具在牆上切割孔洞、連接消防栓以及旋轉打開閥門等。
圖 1-6 韓國 Hubo 機器人贏得 DARPA 冠軍
2015 年自動駕駛汽車挑戰賽 Autonomous Vehicle Competition （AVC），由電子產品廠商 SparkFun 在其位於科羅拉多州博爾德市 的總部所在地主辦，挑戰賽的規則是：開發一款機器人，機器人本身 能夠自行在該公司的停車場辨識方向。在所有參賽的 71 支隊伍中， 有一半隊伍都能順利完成AVC 挑戰賽的第一個彎道。但只有少數的 自動駕駛汽車能夠度過所有的難關——躲避木桶、跳躍坡道等。
2017 年 2 月首場電動無人駕駛比賽 Roborace 在布宜諾斯艾利斯 舉行，所有參賽車輛都採用相同設計，完全比拼軟體設計能力。兩輛 DevBot 無人駕駛電動賽車（圖 1-7）， 在布宜諾斯艾利斯的 ePrix Formula E 賽道上展開比拼。不幸的是，失敗的一方因為事故而中途退賽。中途撞車賽車的「勝利者」最高時速達到 115 英里（約合 185 公里）。
圖1-7 參賽中的DevBot 無人駕駛電動賽車
▌
國內智能駕駛比賽
為促進我國無人駕駛技術發展，國家自然科學基金委於 2008 年 提出了「視聽覺信息的認知計算」重大研究計劃，並於 2009 年起主 辦中國智能車未來挑戰賽，截止目前已舉辦 7 屆賽事。
第一屆比賽於 2009 年在西安舉辦，包括機械性能測試、交通信 號燈識別、交通標誌識別和交通標線識別等基本能力測試，以及自主 駕駛測試。共有 10 支隊伍參賽，最終湖南大學取得冠軍。
第二屆比賽於 2010 年在西安舉辦，比賽內容仍然包括基本能力 測試和自主駕駛測試，同上屆內容相比，基本能力測試中增加了沿錐 形標曲線行駛和定點泊車。共有 10 支隊伍參賽，最終中國科學院合 肥物質研究院的「智能先鋒」無人駕駛車輛獲得冠軍。
第三屆比賽於 2011 年在鄂爾多斯舉行，比賽要求參賽車輛完成 約 11 公里的真實道路環境行駛，全程包括交通標識和信號燈識別、 動靜態障礙物識別、路口通行、U 形掉頭、停止線停車等科目，國防 科技大學的「開路雄獅」無人駕駛車輛獲得了冠軍。
第四屆比賽於 2012 年在赤峰舉辦，比賽內容包括城區道路測試 和鄉村道路測試，重點考察車輛的安全性、智能性、平穩性和速度。 共有 15 支隊伍參加了此次比賽，軍事交通學院的「猛獅 3 號」取得 了冠軍。
第五屆比賽於 2013 年在常熟舉辦，包括環湖公路測試和城市道 路測試，全程 18 公里，共有 18 支隊伍參賽，最終北京理工大學獲得 冠軍。
第六屆比賽於 2014 年在常熟舉辦，比賽內容包括通過拱橋、駛 入/駛出高架橋匝道、交叉路口通行等科目，共有 22 支隊伍參賽，軍 事交通學院取得了冠軍。
第七屆比賽於 2015 年也在常熟舉辦，此次比賽主要側重於真實 道路環境測試，共有 20 支隊伍參加比賽，軍事交通學院的猛獅車隊 奪冠。
2016 年第八屆「中國智能車未來挑戰賽」在常熟舉行（圖 1-8）， 本次比賽包括真實綜合道路環境測試和認知能力離線測試兩部分。其 中道路環境測試分為真實高架快速道路測試（約 22 公里）和城區道 路測試（約 6 公里），考察在遵守道路交通法規、減少交通事故前提下無人駕駛車輛的交通場景識別能力及不同道路環境的適應性和正 常行駛 4S 性能（即安全性（Safety）、舒適性（Smoothness）、敏捷性 （Sharpness）和智能性（Smartness），也是首次提供真實高架快速道 路、城區道路的測試環境與條件；認知能力離線測試是首次在真實道 路交通場景資料庫基礎上，通過模擬環境評估無人駕駛車輛的視覺信 息環境認識基礎能力。另外，本屆比賽首次實現無人機與無人駕駛車協同。
圖1-8 比賽中的智能汽車
2016年 12 月中國智能汽車大賽（CIVC）在上海國際汽車城國家 智能網聯汽車(上海)試點示範區封閉測試區舉行（圖 1-9）。大賽定位 於行業高端交流平台和技術實踐測評標尺，旨在通過汽車智能化功能 測試、汽車自動駕駛測試和汽車智能互聯測試等一系列立體化、實踐 性、全方位的測評，促進中國智能汽車行業發展進步
圖 1-9 來自國內部分院校、研究機構及汽車製造商的 19 支參賽隊伍
2017年 6 月 28 日至 30 日，世界智能駕駛挑戰賽(WIDC)在天津舉行（圖 1-10）。賽事由無人駕駛組、智能輔助組、信息安全組三個組別組成，其中無人駕駛組有 19 支車隊參賽，智能輔助組有 20 支車 隊參賽，信息安全組有 24支車隊參加。無人駕駛組比賽設置初賽和決賽，共測試 15 個場景；智能輔助組比賽包含自動泊車（AP）、自動 緊急制動（AEB）、車道偏離預警與保持（LDW&LKA）三個測試項 目，主要針對裝有智能輔助駕駛系統的量產車進行測評，從而為消費 者提供汽車智能化水平的信息；信息安全組比賽主要針對具有智能化 功能的汽車進行信息安全的攻防測評，從而推動全球汽車信息安全技 術進步和發展。
圖 1-10 參加世界智能駕駛挑戰賽的車輛通過非機動橫穿測試項目點
▌
汽車自動駕駛產業概述
傳統車企一般採取從輔助駕駛到自動駕駛的逐步遞進方案，20 世 紀 90 年代已經出現了能夠批量生產裝車的輔助駕駛系統。2000 年之 後，輔助駕駛得到了越來越多的關注，各車企也都投入了大量的研究 資源，與此同時，越來越多的輔助駕駛系統出現在了高端車型上。近年來，輔助駕駛逐漸過渡到中低端車型。圖 1-11 為我國學者於 2012 年調研得到的輔助駕駛系統的消費認知度情況，可以看出此時輔助駕 駛系統已經得到了較為廣泛的關注。
圖 1-11 輔助駕駛系統認知度
▌
國內外相關政府政策
世界各國都在積極制定自動駕駛普及路線圖，放寬無人駕駛汽車與無人機相關法律法規。
▌
國外情況
美國
2012 年 5 月 8 日，谷歌的智能駕駛汽車在美國內華達州上路測 試。內華達州是允許谷歌智能駕駛汽車上路測試的第一個州，該州的 機動車輛管理局(DMV)向谷歌發出首張許可證，測試的內容是檢測谷 歌的智能駕駛汽車如何在擁擠的街道和高速公路上行駛及做出各種 反應。內華達州一直領導著允許智能駕駛汽車上路的立法工作。2011 年，內華達州立法委員會通過了美國第一部允許測試智能駕駛汽車的 法案。據該法案規定，在對智能駕駛汽車進行測試時，車內必須搭載 兩名測試人員，一人坐在駕駛位，另一人坐在副駕駛位。2012 年 9 月， 由美國谷歌公司注入智能駕駛技術的汽車已獲美國加利福尼亞州法 案通過，2015 年起可以在加州內的道路上行駛，這標誌著智能駕駛汽 車已被合法化。
美國通過立法的形式，制定《聯邦機動車輛安全標準》；推動車 輛強制安裝 DSRC；高速公路安全管理局制定自動駕駛汽車指導方針 和政策框架；成立交通變革研究中心，推進示範測試，從戰略、立法、 測試層面上都有全面的布局。
歐盟
2015 年 2 月，歐盟攜歐洲十幾家整車製造商和零配件供應商共同推出 「 Adaptive 」 項目（ Automated Driving Applications & Technologies for IntelligentVehicles，「智能車輛自動駕駛應用和技術」），旨在開發能在城市道路和高速公路上行駛的部分或完全自動化汽車。該項目預計持續 3 年半時間，將獲得歐盟 2500 萬歐元資金支持。「Adaptive」項目總部設在德國大眾汽車集團總部所在地——沃爾夫 斯堡。參與該項目的整車製造商有大眾、寶馬、標緻雪鐵龍、雷諾、 沃爾沃、福特、菲亞特、歐寶、戴姆勒等，零配件供應商有博世、大 陸、德爾福等，其他項目參與方還包括研究中心、大學和一些歐洲的 中小企業。歐洲部分國家因受《維也納協定》（道路交通公約部分） 的限制，目前無法實現無人駕駛汽車的應用。因此，除進行技術研發 外，「Adaptive」項目還將研究與無人駕駛汽車匹配的標準和道路交通 法律法規。
德國
德國汽車廠商早於幾年年前就推出了無人駕駛汽車概念車。去年年開始，德國無人駕駛汽車的應用邁出了階段性一步：博世公司首先在德國高速公路路上進行了無人駕駛汽車測試；隨後，梅德賽斯-賓士公司在高速公路路、城市交通和鄉間道路路上進行了無人駕駛汽車的實地測試。隨著測試的成功，德國開始對無人駕駛汽車的研究更更進一步。2014 年年 6 月開始，德國汽車業界展開了對是否需要在無人駕駛汽車上安裝匣子的討論。在一些德國廠商看來，類似航空業使?用的「黑匣子」設備可幫助保險公司和汽車製造商藉助採集行行車速度、感測器?、駕駛者狀況等數據進?行行調查，分清車禍責任方在汽車、駕駛人還是其他第三方因素。
法國
法國為實現工業復興，曾於2013 年推出了《新工業法國》戰略， 著重培育發展 34 個工業部門，無人駕駛汽車就是其中的一項內容。 2014 年 2 月，法國公布了無人駕駛汽車發展路線圖，投資 1 億歐元， 利用三年時間重點研發無人駕駛汽車，2015 年開始進行無人駕駛汽 車實地測試。法國的重要汽車生產企業和零配件供應商，如標緻雪鐵 龍、雷諾、瓦雷奧等都參與了這一項目。法國政府看好無人駕駛汽車 前景。一方面，法國政府認為，無人駕駛汽車有助於提高道路安全（90% 的交通事故都是人為造成）、提高駕駛者生活質量（平均每人每天開 車時間達 78 分鐘）、改善公共交通；另一方面，法國政府預計未來十 年，無人駕駛汽車市場將達數十億歐元，頗具發展潛力。法國汽車業 界預計於 2020 年向市場推出第一批無人駕駛汽車。為保證無人駕駛 汽車的順利發展，法國已於 2016 年年底前實現全國數千公里道路的 聯網，並推動道路交通法律法規的修訂，滿足無人駕駛汽車上路要求。 此外，還將向全球汽車生產商開放道路進行無人駕駛汽車的試驗。
英國
英國研究無人駕駛汽車已有幾年時間，牛津就有企業開發了一款 半自助的智能汽車，允許乘客在需要的情況下自主駕駛。根據英國科 學部部長的描述，這款汽車比谷歌的無人駕駛汽車造價低。英國政府 已表示 2017 年首次允許無人車在高速公路及重要道路上進行試駕，其中沃爾沃於 2017 年初在英國測試無人駕駛汽車。根據 HIS 調研公 司的報告，到 2035 年，全球道路上約有5400 萬輛無人駕駛汽車。為 迎接無人駕駛汽車的到來，英國還將修改相關的道路交通法規，目前 已由英國科學部與交通部開始著手研究。
日本
早在 2015 年 10 月，日本政府就醞釀針對自動駕駛汽車啟動立 法。2016 年上半年，日本經濟貿易產業省成立了一個研究小組，決定聯手車企在地圖、通訊、人類工程學及其他領域展開合作，以實現到 2020 年在公共道路上測試自動駕駛汽車。2017 年 5 月，日本已經制 定了自動駕駛普及路線圖，表明自動駕駛汽車（有司機）將在 2020 年 允許上高速公路行駛。在最新發布的規劃里，已經把聯網、智能化、 道路安全概念融合在一起，規劃分成輔助駕駛、V2X 和更高級的道路 安全三個階段 16。
法規方面，日本首相安倍晉三曾聲明，將放寬無人駕駛汽車與無 人機的相關法律法規，在 2017 年允許純自動駕駛汽車進行路試。而 日本國土交通省則決定最早將於2017 年秋季制定有關在高速公路同 車道行駛的自動駕駛安全法規。
目前，針對自動駕駛汽車引發事故的責任所屬問題，日本警視廳 已經開始進行法律層面的探討，同時日本政府正在著手修訂《道路交 通法》和《道路運輸車輛法》等相關法規，並計劃展開關於自動駕駛 汽車發生事故的賠償機制的討論。提到自動駕駛汽車發生事故的賠償 機制，日本的東京海上日動火災保險已經明確，從 2017 年 4 月起， 把自動駕駛期間的交通事故列入汽車保險的賠付對象，據悉這是日本 國內首例以自動駕駛為對象的保險。
▌
國內情況
2015年，國務院印發了《中國製造 2025》，將智能網聯汽車列入 未來十年國家智能製造發展的重點領域，明確指出到 2020 年要掌握 智能輔助駕駛總體技術及各項關鍵技術，到 2025 年要掌握自動駕駛 總體技術及各項關鍵技術。同年，《中國智能網聯汽車標準體系建設 方案》（第一版）出台 17。
2016 年 6 月，中國汽車技術研究中心黨委書記於凱在第二屆智 能網聯汽車技術及標準法規國際研討會透露，全國汽車標準化技術委 員會已經完成《先進駕駛輔助系統術語和定義》ISO 標準草案的準備工作。8 月，工信部網站發布了「三部門關於印發《裝備製造業標準 化和質量提升規劃》的通知」，「規劃」要求開展智能網聯汽車標準化 工作，加快構建包括整車及關鍵系統部件功能安全和信息安全在內的 智能網聯汽車標準體系。10 月底，《中國智能網聯汽車技術發展路線 圖》發布，以引導汽車製造商的研發以及支持未來政策制定。
目前由工信部組織起草的智能網聯汽車標準體系方案已形成標 准框架體系，該標準體系框架包括基礎、通用規範、產品與技術應用、 相關標準四個主要部分，其中基礎和通用規範涉及網聯化共性的基礎 標準；產品與技術應用涉及具體的設計標準，是該框架的主幹部分， 包含信息採集、決策報警、車輛的控制等方面的細則。而相關標準則 涉及到信息交互、通訊協議、接連介面等。
同時，智能網聯汽車分技術委員會也在申請成立，計劃吸納相關 領域專家共同研究制定相關技術標準；智能輔助技術信息安全等具體 標準制定工作也在加快推進。今年年底，通用汽車攜手清華大學和長 安汽車一起牽頭擬定的中國網聯汽車技術(V2X)應用層標準也將發布 第一版標準。
2017 年 6 月 7-8 日，由全國汽車標準化技術委員會主辦的「第三 屆智能網聯汽車技術及標準法規國際研討會（ICV 2017）」在上海揭 開帷幕。來自工業和信息化部、國家發展和改革委員會等政府主管部 門、聯合國等國際組織、國內外汽車及相關產業的技術機構和骨幹企 業的專家、學者及行業精英共計 300 多人出席會議。
參考文獻：
中國人工智慧系列白皮書-智能駕駛 2017
