“自动驾驶”是个啥？

最近，百度在北京试点无人驾驶出租车登上热搜。

（百度自动驾驶出租车）

有小朋友就问我说：现在到处都在说辅助驾驶、自动驾驶。这到底是一种什么样的技术呢？汽车难道能和人一样观察周围环境吗？想买一辆具有辅助驾驶或者自动驾驶功能的汽车，靠谱吗？今天我们就来讨论一下自动驾驶的话题。

01 自动驾驶的分级

L0：人工驾驶

L1：辅助驾驶

L2：高级辅助驾驶或部分自动驾驶

L3：有条件自动驾驶

L4：高度自动驾驶

L5：完全自动驾驶

02 L2级自动驾驶技术

· ACC高级自适应巡航

· 主动车道保持及偏移警示

· 一键驾驶辅助

· 变道辅助系统

· 车辆前后预碰撞系统

· 二次碰撞预刹车系统

· 方向盘离手监测系统

· 停车辅助

· 后方车流警示系统

03 自动驾驶传感器技术

· 定位传感器：卫星导航系统、高精度地图

· 雷达传感器：激光雷达、毫米波雷达

· 视觉传感器：摄像头、红外线传感器

· 听觉传感器：超声波雷达

04 FMCW技术

一、自动驾驶汽车的分级

汽车发明至今已经有至少一百多年的历史了。机动车刚刚发明的时候，开起来其实并不舒服，人们一直在通过各种方法改进汽车的舒适和安全性。

比如在十九世纪末，人们发明了化油器，它就能将燃油和空气以不同比例混合，从而在不同情况下提供合适的汽车功率，让汽车平稳顺畅的运行。化油器虽然在不停的改进，但是在汽车上一直用到了二十世纪末，也就是用了100年的时间。1980年代，汽车才逐渐从化油器汽车转化为燃料喷射方式。

（早期的化油器引擎）

其实在1930年代，人类就已经开始了自动驾驶汽车的尝试。不过真正把自动驾驶作为一种汽车的发展目标，是最近几十年的事情。现在，人们把自动驾驶技术划分为五个等级。

（2012年谷歌自动驾驶汽车）

L0：人工驾驶

二三十年前的汽车，所有驾驶操作由人类驾驶员完成，汽车完全不能帮助人类实现任何辅助驾驶功能。1990年之前的汽车基本都是这个样子。

（L0级汽车：1984年捷达2）

L1：辅助驾驶

1990年后，计算机、传感器技术越来越发达，汽车通过传感器和计算机系统，对汽车的加速、减速、方向控制等进行较小的修正，以提升驾驶的舒适性和保障驾驶安全。例如：

定速巡航功能——驾驶员在高速公路上定速巡航，脚就不用一直踩着油门了，汽车就能按规定速度行驶。

ABS防抱死系统——在刹车时驾驶员将刹车踩到底，但是车轮并不立刻抱死，而是间歇性的刹车，以保证汽车不打滑。

ESP车身电子稳定系统——ABS系统的升级版，它可以分配驱动力、刹车力在不同轮子之间的分配关系，保证汽车行驶的稳定。

从1990年到2010年之间，汽车通过更新升级，基本实现了L1系统的标配。

（L1级汽车：2008年科鲁兹）

L2：高级辅助驾驶或者部分自动驾驶

从2010年到2020年，自动驾驶的概念被提上日程，许多车辆实现了L2级辅助驾驶。它的意思是：在特定道路条件下可以实现车辆的自动加、速减速和控制方向，但是人类驾驶员要随时监测周围环境并且准备接管。

现在，许多车辆已经配备了L2级的自动驾驶系统，例如一汽大众新迈腾的IQ drive就是这样一种系统。

(L2级汽车：2020年一汽大众新迈腾)

L3：有条件自动驾驶

这是从2020年到2030年之间，无人驾驶汽车的发展目标。它表示在特定道路下，例如高速路、快速路和部分城市道路上，汽车可以实现加速、减速、刹车、变道等一系列自动驾驶功能，人类驾驶员只需要特殊情况下进行干预即可。

这实际上是辅助自动驾驶向完全自动驾驶的过渡阶段。特斯拉、奥迪的自动驾驶汽车都号称达到了L3级，不过，由于特斯拉汽车出现了几起事故，也有人认为它只有L2.5级。

（L2.5~L3级汽车：特斯拉）

L4：高度自动驾驶

在特定道路上能够实现全部驾驶功能，应对各种突发情况。人类驾驶员几乎无需进行任何干预。

L5：完全自动驾驶

在全部道路上实现全部驾驶功能，人类完全无法进行干预。L4和L5级别的自动驾驶汽车可以最大限度的解放人类，同时提升安全性。

到了这两个级别，如果出现了交通事故，那么事故的责任方就不在人类，而在车辆所属的自动驾驶系统公司了。马斯克说：年底就要推出L5级自动驾驶，不知道这个豪言壮语能否实现呢?

二、L2级自动驾驶技术

最近几年，随着技术的进步和对可靠性的实践验证，大家身边一些比较熟悉的车，也具有了L2级辅助驾驶系统。我们就以新迈腾的辅助驾驶技术IQ.Drive为例，来介绍它的主要功能。

1、ACC高级自适应巡航

在高速或者快速路上，设定好车速和车距，系统就会自动跟随前车加速和减速甚至停车，与前方车辆处于安全距离且车辆静止不超过3秒的情况下还可以自动起步。但驾驶员需要把双手摸在方向盘上，随时准备在出现状况时进行接管。

（ACC高级自适应巡航）

2、主动车道保持及偏移警示

含两种车道保持模式，可以帮助驾驶员使得车辆保持在车道范围内，也可以一直保持在车道正中央，如果车辆出现无意中偏离当前车道线的迹象，系统将控制方向盘以反向进行修正，自动控制纠正将车辆归位。还能辅助驾驶员让车辆顺利通过一些不是很急的弯道。

（主动车道保持及偏移警示）

3、一键驾驶辅助

IQ.Drive的核心功能，可以在高速或快速路上实现全速域（0-160km/h）的车道内自动跟车、停车和再次跟车，将ACC和车道保持功能进行统筹控制，只需要按一次方向盘左侧的Travel assist按键便可轻松激活，简单快捷。

4、变道辅助系统

—般小轿车侧后方45度角有盲区。有了变道辅助系统后，当打转向而侧后方有车时，系统会发出警报，通过对应侧后视镜旁的警示灯提醒驾驶员。相比一般的盲点监测，不但警示标志更明显，而且探测盲区的范围更大，达到110°，距离也更远，达70米。

（盲点监测）

5、车辆前后预碰撞系统

如果车辆探测到前方出现障碍物或后方车辆快速接近，并判断即将碰撞时，车辆会发出警示声音和灯光提醒驾驶员，同时电动安全带自动拉紧，把乘员固定，最大程度提升气囊和安全带的保护效果，同时关闭滑动天窗及车窗，防止外界异物进入车内，防止乘员甩出车外，将伤害降到最低，同时双闪灯高频点亮，警示其他交通参与者。

6、二次碰撞预刹车系统

车辆发生第一次碰撞后，系统会给予车辆额外制动力，辅助车速降低至驾驶员可控状态，防止发生二次碰撞。

7、方向盘离手监测系统

系统发现驾驶员双手离开方向盘一段时间，就会通过声音、图像警示驾驶员，提醒其重新把握控制方向盘。如果驾驶员无反应，车辆会缓慢停车，并开启双闪待援。

8、停车辅助

在停车位附近按下自动泊车按键，车辆能自动控制方向盘，驾驶员只要控制挡位、油门和刹车，就能将车停在车位上。

9、后方车流警示系统

如果在倒车出车位过程中，后方或后侧方突然出现车辆，系统将会自动将车刹停，避免碰撞。

这些功能也许对一个老司机来讲都比较融会贯通，但是它的确可以增加驾驶的舒适感并提高安全性。就好像以前人们开手动挡汽车，后来开自动挡汽车，幸福感提升了许多。

自动驾驶技术其实也是这样的汽车驾驶方式的进步，会让人们更加舒适和安全。

三、自动驾驶传感器技术

那么，计算机系统是如何像人类甚至超越人类驾驶汽车的呢？我们来介绍一下自动驾驶技术的原理。笼统的讲，自动驾驶技术应该分为三个部分：感知层面、决策层面和执行层面。

感知层面：通过各种各样的传感器，让车辆感知到外界环境，就好像人有眼睛和耳朵，可以观察周围环境，车辆也需要有眼睛和耳朵，这就是各种各样的传感器，它们负责收集周围的信息。

决策层面：需要对收集的信息进行整理，例如：特斯拉汽车会对摄像头收集的信息进行人工智能机器学习，判断前方到底是什么物体，是高悬在空中的广告牌子，还是蓝天白云？还是一辆停着的汽车。然后做出相应的指令——继续行驶还是刹车或者变道。

执行层面：控制车辆进行加速、减速或者转向的行为。

对于后两个层面——机器学习、汽车原理，涉及的问题过于深奥，我也不懂。

今天我们就来讨论一下自动驾驶技术的第一层次——汽车传感器，它能手机周围环境的信息，并将信息送到计算机系统中进行处理。

完全实现自动驾驶所需要的传感器非常多，例如：

1、定位传感器——包括卫星导航系统、高精度地图等。

自动驾驶技术需要比普通导航系统更加精确的导航和地图，通常要达到毫米精度。

2、雷达传感器——包括激光雷达、毫米波雷达等。

毫米波雷达是最近L2级别自动驾驶汽车全力发展的传感器。它会向外发射波长在mm量级的电磁波，并且接收障碍物反射的回波，通过计算机分析获知障碍物的距离、速度和角度。

它的测量范围可以达到200米. 毫米波比可见光波长长，根据瑞利散射原理，这样的波不容易被空气中的杂质散射，云雾天气也能清楚的看到前方的物体，这一点就比较摄像头更有优势。

同时，毫米波是电磁波，波速是光速，可以探测高速运动的物体，也比超声波雷达有优势. 所以L2级别自动驾驶系统中的自适应巡航、车辆碰撞预警系统，多数都是使用的这种雷达。例如新迈腾就配备了3个毫米波雷达，一个在前，两个在侧后方。

不过，毫米波雷达波长相对较长，如后文所述的原因，有时会出现判断失灵。比毫米波雷达性能更好的是激光雷达，利用短波长的激光，几乎可以如蝙蝠一般在计算机中画出外界三维图像。

现在许多概念车——例如百度自动驾驶出租车顶棚上可以旋转的装置，就是激光雷达。

（激光雷达勾画的周围物体）

不过，激光雷达造价高出毫米波雷达数十倍，这也限制了它的应用范围。

3、视觉传感器——摄像头、红外线传感器等。

摄像头模拟人眼，被动接收光信号。这种传感器的优点在于可以对物体的几何形状、颜色进行分析，通过一定算法判断物体种类、大小和距离，探测范围可以达到500米左右。

比如特斯拉，全车配备了8个摄像头，3个向前，2个侧向，两个侧后方，还有一个后方。这些摄像头随时观察周围的景物，并且通过机器学习识别物体，实现自动驾驶。

不过，摄像头受光线影响很大，而且在特斯拉的几起自动驾驶事故中，都是因为摄像头发现了障碍，却做出了错误的判断，比如把一个白色的厢式货车误判为蓝天白云，造成了事故。

（2020年6月1日，在台湾嘉义县的高速公路上特斯拉汽车事故）

4、听觉传感器——超声波雷达

超声波传感器。传感器发出超声波，遇到障碍物反射后探知物体的距离。这种技术已经非常成熟，价格也很便宜，普遍用于汽车的倒车雷达之中。

但是，它只能对近距离的物体进行探测，而且探测范围很近，一般在3米以内。例如新迈腾的停车辅助系统就是使用的超声波传感器。

（汽车的超声波雷达）

四、FMCW技术

如果我们再具体一点：毫米波雷达到底是如何工作的呢？怎么就能知道障碍物的距离、速度和角度呢？这就需要介绍一种技术了： FMCW调频连续波技术。

首先，雷达会产生一个随着时间连续变化的信号，它的频率会随着时间变化。比较典型的是三角波的情况。在一个周期T内，这个信号的频率首先升高，随后再下降恢复到原来的频率，如此往复，一个周期大约几十微每秒。

随后，这个信号被天线发射出去，成一定的角度向外辐射电磁波信号。电磁波遇到障碍物后会反弹回来，形成一个滞后的回波。系统根据发射波与回波的情况，计算机系统就能计算出障碍物的距离、速度和方向了。

具体来讲：当电磁波遇到障碍物之后反射回来，被接收天线接收。如果毫米波雷达距离障碍物为s，光速为c，那么回波滞后的时间为

如果能测量这个滞后时间，就能知道物体的距离了。

但是，这个滞后的时间非常短，不好测量，所以系统会把接收到的信号和此刻正在发射的信号输入一个差频装置，通过计算机系统计算出二者的频率差Δf₁，显然，这个频率差与信号的斜率k和回波滞后时间差Δt有关。

假如物体是静止不动的，联立 (1) 和 (2) 就能计算出障碍物的距离了。

如果障碍物运动起来，情况就要复杂一些，我们首先要回顾一下多普勒效应。当火车朝我们开过来的时候，我们会感觉火车发出的声音音调高，火车开走的时候，会感觉火车的音调低。这就是声音的多普勒效应。

（声波的多普勒效应）

其实，电磁波信号也有多普勒效应。光源相对于观察者运动时，观察者接收到的光波频率会发生变化。如果恒星朝我们运动，我们会感觉恒星的光波长变短了，频率变大了，这就是蓝移现象；恒星远离我们时，我们会感觉恒星的光波长变长了，频率变小了，这是红移现象。

（电磁波的多普勒效应）

我们曾经给黑洞拍摄照片，黑洞周围的吸积盘颜色不同，其实是因为吸积盘在运动，我们看上去两侧的频率不同。

（下方在朝向我们运动，频率变大；上方远离我们运动，频率变小）

如果两个物体相互靠近相对速度是v，而光速是c，由于多普勒效应以及狭义相对论的影响，出现的频率差为

大家注意看：此时反射波的信号已经有了两个移动，其一是因为往返造成的时间滞后的水平移动，其二是因为多普勒效应造成的上下移动，二者分别造成了Δf₁，Δf₂的频率差。而且，在上升沿和下降沿，差频装置中获得的信号频率分别是

测量上升沿和下降沿的发出的信号与回波的频率差，联立这个方程，既能够求出障碍物的距离，也能够求出障碍物的速度。

那么，毫米波雷达又如何知道物体的方位角呢？

其实，毫米波雷达的接收装置是一个阵列。如果回波与阵列平面不垂直，那么两个接收器接收到的回波就会有一个时间差。如下图所示：如果两个接收器相距为d，回波方向角为θ，那么两列波到达的时间就会相差

这个时间差并不是发射信号与回波的时间差，而是不同接收器接收到的回波的时间差。根据这个时间差以及系统已经知道的d和光速c信息，就能计算出回波的角度θ了。

实际上，在计算角度时，系统并不是通过测量时间获得，而是通过测量两个接收器接收到信号的相位差，我们利用时间来说明，方便大家理解。

由此，毫米波雷达就能实现障碍物距离、速度、角度的全面测量。将这些信号送入计算机系统，通过各种算法就能控制车辆的各种行为了。

不过，毫米波雷达也还有一些局限性。如果只有一个障碍物，毫米波雷达完全可以处理。可是如果有多个障碍物，反射波彼此混合，雷达就会出现混乱，它只能获得障碍物大致的信息。

不过这时候也有些补充的解决办法，比如新迈腾上除了毫米波雷达，还会有摄像头进行辅助配合，二者与行车处理器每秒进行多次的数据交换，行车电脑综合雷达信息和图像信息进行判断，调整车辆的行驶状态。规避单雷达传感器，或单图像传感器的可能遇到的问题。

自动驾驶汽车相比与人类驾驶员来讲，有许多优势。例如：

它有超越人类的感知能力。人类的视觉和听觉受到很大的限制，但是通过各种传感器，汽车能够探知更大范围的障碍物情况。
它通过互联网，汽车之间、汽车和交通系统之间共享信息，可以预知前方道路的情况，提前做出判断。
它可以避免人类驾驶员的错误。例如酒后驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶等等。
它还可以缓解城市拥堵。除了可以通过计算机和互联网系统选择最佳道路以外，在人类驾驶员离开后，还可以自动驶离拥堵区，寻找停车位等等。

也许在几十年后，我们不再需要自己的汽车，任何人随时随地都可以拦下一辆无人驾驶汽车，像坐出租车一样随心所欲的去城市里的任何角落。甚至于，无人驾驶技术也可以用在未来的城市飞机运输之中。科学技术正在改变我们的生活方式。

（未来自动驾驶汽车想象图）

美提课堂

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