2020年12月举行的中心经济作业会议对下一年重点作业进行了布置。其间，强化国家战略科技力气、增强工业链供应链自主可控才能、坚持扩大内需这个战略基点三项使命居于前三位。

　　智能轿车范畴工业链条长、触及环节多、差异化消费需求激烈，是新一轮工业革命的重要抓手，是完结“需求侧变革”的重要力气。在此研判下，建投华科联合轿车点评研讨院与闻名院士专家、高校学者、工业界人士一道，经过近一年的精心打磨，终究完结了《我国智能轿车科技强国之路》的编写作业，新书已于12月26日正式发布。为更好的为智能轿车工业开展服务，咱们将接连将此书的内容进行发布，以供职业参阅学习。

　　智能车辆是一个集环境感知、规划决议方案、多等级辅佐驾驭等功用于一体的归纳体系，它会集运用了核算机、现代传感、信息交融、通讯、人工智能及主动控制等技能，是典型的高新技能归纳体。从功用角度上看，智能轿车应具有的中心功用要素包含：感知与定位体系、智能驾驭体系、车联网、车载信息文娱体系、安全防护体系（见图11）。

　　感知体系以多种传感器捕获的数据以及高清地图的信息作为输入，经过一系列的核算和处理，来预估车辆的状况和完结对车辆周围环境的精确感知，可认为下流决议方案体系模块供给丰盛的信息。智能轿车需求继续调查周围的环境，精确核算在各种范围内的方位。与轮式机器人所需求的传感器相似，主动驾驭轿车所装备的传感器可分为三大类：环境感知传感器（Surrounding-sensing）、定位传感器（Localization）、自感应传感器（Self-sensing）。智能轿车传感器如图12所示。

　　环境感知传感器运用外部感应传感器（Exteroceptive Sensors）感知交通标明、路途状况、气候状况、包含其他车辆在内的障碍物状况（方位、速度、加快度等）以及它们未来的状况。环境感知传感器决议了智能轿车与外界环境交互的才能，是主动驾驭轿车的硬件架构根底。环境感知传感器分为自主式和协同式两大类。自主式传感器一般是以电磁波的方式发射能量并丈量回来时间以确认间隔等参数，现有的自主式环境感知传感器有超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。而承受来自车联网或许车路协同网络输出感知音讯的则归于协同式环境感应，例如依据光和红外的相机。各种传感器在功用、价格、安稳性等方面各有好坏，其间雷达、毫米波雷达、摄像头市场潜力最大。激光雷达（LiDAR）能开释多束激光，接纳物体反射信号，核算方针与本身的间隔。运用较多的是运用反射信号的折返时间核算间隔（Time of Flight），也有接连波调频（CWFM）办法。与雷达和摄像头比较，激光雷达能够经过多束激光高频发射获取的反射数据构成周边物体的高清3D的 “点云”图画。尽管激光雷达本钱较高，但其杰出的成像功用，仍然使其成为了最重要的传感器。估计跟着固态激光雷达技能老练和产值进步，本钱将降低到可承当的范围内。毫米波雷达是激光雷达的弥补，毫米波雷达成像才能较低，可是穿透才能较强，所以除了在倒车提示等短距场景外，还能够在不良气候、夜晚等激光雷达功用欠安的环境下发挥作用，是激光雷达的有力弥补。摄像头也是激光雷达的弥补，由于摄像头录入的是图画信息，数据量较大，较依靠图画辨认，比较激光雷达的 “点云”，对核算机的要求高许多，这也将进步全体本钱，因而摄像头获取的图画信息将首要担任交通标志辨认等少量范畴。智能轿车常用传感器比照如表7所示。

　　定位是一台主动驾驭车辆的根底功用，需求告知车辆相对于全球和本地的精确方位。现在广泛运用的定位办法是运用GPS等外部感应传感器，精度能够从几十米到几毫米不等，详细取决于信号强度和所用设备的质量，精度越高，价格也就相对越贵重。在市区等杂乱路况场景下，所需的定位精度不超越10厘米，假如定位差错过大，那么主动驾驭轿车在城市路途行进时会由于方位信息禁绝产生剐蹭等车辆安全问题，重则引发交通事故。

　　常用的定位技能首要有卫星定位、惯性导航 （Inertial Navigation System,INS）、航迹计算（Dead-Reckoning,DR）、地图匹配 （Map Matching,MM）和传感器感知等技能 （见表8），为了取得高精度一般运用定位传感器组合， 如GPS／INS组合导航技能，GPS输出的方位和速度信息能够进步INS导航解算精度，而INS能够在GPS卫星信号掩盖欠好的区域或方位，短时间内进步组合导航体系的精度，以及GPS／INS／GIS组合导航技能，该组合导航是在GPS／INS体系获取车辆定位信息后，进一步经过GIS体系中地图匹配算法将定位数据与电子地图进行匹配，对车辆方位进行实时加权批改。该组合导航技能能有用战胜GPS信号长时间受阻、定位连续或失效时，惯性导航定位差错堆集偏大的问题，进步了导航定位的精度、扩展了运用范围。

　　自感应传感器较为群众了解，一般包含路程表、惯性丈量单、陀螺仪和来自控制器局域网（CAN）总线的信息等，运用本体感应传感器 （Proprioceptive Sensor）能够丈量车辆其时的状况，包含速度、加快度、角速度和转向角。

　　其时由于主动驾驭方案尚处于探究期，因而各家厂商的感知体系也没有统一标准。比方主动驾驭两大巨子特斯拉Autopilot和Google 的感知方案具有显着差异：特斯拉感知方案由盘绕车身的8个摄像头、1个毫米波雷达和12个超声波传感器组成。而谷歌Waymo的感知方案以激光雷达为主，采用了三种不同的激光雷达，摄像头仅仅辅佐。尽管各家感知方案各有特色，可是传感器交融是职业一起认可的趋势，感知传感器交融能够改善来自传感器的 两个或多个数据源的丈量成果，发挥各个分立传感器的优势，供给冗余、齐备、精确、时效的环境方针信息，然后进步体系决议方案的正确性和安全性。

　　智能驾驭与主动驾驭常常相伴呈现，可是两者是不同的概念，智能驾驭 更为广泛，它指的是机器协助人进行驾驭，以及在特别情况下彻底取代人驾驭的技能，主动驾驭能够理解为是高等级的智能驾驭。推进其时智能轿车浪 潮的首要技能推进力便是后者——主动驾驭。人们对主动驾驭的巴望诞生良久。20世纪70年代末，筑波大学机械工程实验室的工程师们在日本的路途上测试了世界上第一辆主动驾驭乘用轿车。20世纪80年代，这一举动搬运到了欧洲，西德武装部队大学教授恩斯特·迪克曼斯 （Ernst Dickmanns）用自己规划的主动驾驭设备改装了一辆梅赛德斯-奔驰卡车。20世纪90年代，美国开端参加这个范畴，卡耐基梅隆大学带头开端研讨主动驾驭。进入21世纪，五角大楼对这一新式技能越来越感兴趣，美国国防高档研讨方案局（美国军方最独立的研讨赞助组织，DARPA）在2004年、2005年和2007年组织了一系列揭露比赛——DARPA城市挑战赛，百万美元的丰盛的奖金和无价的威望，招引了来自学术界和工业界的数十支团队，尽管气势胜于以往，但对主动驾驭仍然是个小众线年，Google Aloha Go的横空出世，将人工智能带入群众视界，明显的技能进步为主动驾驭带来了新打破。2004年第一届DARPA挑战赛，路程全长100千米，其时没有完结调整，而现在无人驾驭出租车运营公司Waymo行进路程已超3220万千米。不得不让人感叹，16年间技能进步是多么的敏捷。

　　尽管主动驾驭现已取得了实质性打破，可是间隔大规模商用尚存在必定间隔，还处在攻坚探究期。依据智能驾驭完结功用和运用场景，我国将智能驾驭分为六级：0~5级。L0到L5（0~5级）能够分为两个阵营：L0、L1 和L2需求驾驭者时间调查路况，无法做到主动驾驭；而L3、L4和L5在主动驾驭时，驾驭者无须接收轿车，因而精确来说，L0、L1和 L2称为驾驭辅佐愈加适宜。L0～L2级功用技能完结难度相对而言要简略，比方许多车有主动刹车设备，其技能原理十分简略，便是在轿车前部装上雷达和红外线探头，当探知前方有异物或许行人时，会主动协助驾驭员刹车。另一种技能与此十分相似，即在路况安稳的高速公路上完结自适应性巡航，也便是与前车坚持必定间隔，前车加快时本车也加快，前车减速时本车也减速。这种智能驾驭尽管技能并没有巨大上的玄机，但能够在极大程度上削减交通事故，然后削减交通丢失。

　　其时大部分轿车公司处于L0～L2，特斯拉和奥迪能够完结L3级，Google Waymo一骑领先已完结L4级驾驭，而且驾驭路程超越3200万千米。我国现在国内的主动驾驭职业呈现出 “一超+多强+创业公司”的局势，其间 “一超”指的是百度的Apollo，其在技能储备、实验路程、无人驾驭车牌数量等方面具有绝对优势。而“多强”指的是某些车企和科技类公司，比方长安和广汽都方案在2025年完结 L4等级无人驾驭，阿里和腾讯也都在无人驾驭范畴早早布局。

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