自動駕駛的發展過程（自動駕駛的發展歷程）
本篇文章給大家談談自動駕駛的發展過程，以及自動駕駛的發展歷程對應的知識點，希望對各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。
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自動駕駛汽車有幾個發展階段?
據報道，當前自動駕駛汽車已進入大規模研發測試階段，給道路交通管理和法律法規、技術標準等頂層設計帶來新要求和新挑戰。
報道稱，2017年4月6日，工業和信息化部聯合國家發展改革委、科技部發布的《汽車產業中長期發展規劃》明確自動駕駛汽車，也稱無人駕駛汽車、智能網聯汽車、智能駕駛汽車，核心特點是在不完全依靠駕駛人操作甚至無駕駛人操作的情況下，機動車依靠感知、決策、控制和執行系統，能夠使機動車自動安全地在道路上行駛。
自動駕駛汽車概念非常寬泛，根據車載自動系統能否滿足無駕駛人條件下的所有操作功能為標準，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）將自動駕駛汽車分為從低到高的五個階段：輔助駕駛（L1）、部分自動駕駛（L2）、有條件自動駕駛（L3）、高度自動駕駛（L4）、完全自動駕駛（L5）。
據悉目前各國重點研發測試的是有條件自動駕駛（L3）和高度自動駕駛（L4），完全自動駕駛（L5）實現時間尚無法預測，一些企業推出了有條件自動駕駛（L3）試驗車型，大部分企業停留在部分自動駕駛（L2）、輔助駕駛（L1）測試階段，尚未投入商用。
希望自動駕駛技術可以早日成熟！
汽車是如何實現自動駕駛的？
智能車輛的控制實質上是一個多輸入、多輸出、復雜多變的過程。感知系統既要獲取環境如車道線、交通信號燈、行人等的信息，還要采集車輛如車速、加速度等信息，然后經過判斷、分析和決策，確定控制策略，使車輛處于一種相對穩定狀態繼續運行。
車輛感知系統應用兩臺攝像機進行前方信息檢測，一個攝像機對車道線和斑馬線進行邏輯檢測，另一臺進行前方車輛和交通信號燈進行智能識別，通過這兩臺攝像機感知車輛前方環境。
輔助駕駛系統利用多種傳感器對駕駛員、車輛及其周圍環境進行感知，在必要情況下根據控制邏輯關系發出警告、提醒駕駛員危險狀況，甚至對車輛進行橫向和縱向控制。
車輛運行過程中，根據駕駛員介入程度將智能車輛控制分為五個層次。
無智能化：車輛的橫縱向控制都由駕駛員來完成。
具有特殊功能的智能化：采用單一傳感器檢測單一特征，當出現危險情況時，提醒駕駛員避免交通事故發生，還是需要駕駛員車輛低層進行控制。
具有多項功能的智能化：利用多個傳感器對周圍環境進行感知，將多個功能集成到一個單元形成一個融合系統，不需要駕駛員對這些功能進行控制。這個階段汽車控制系統會介入對車輛的控制，出現危險狀況會做出響應，必要時介入控制車輛，例如緊急自動剎車系（AEB）。
具有限制條件的無人駕駛：利用傳感器融合、GPS 定位、地圖等系統，在特定區域，特定路段實現無需人為操作，智能車輛自動行駛。
全工況無人駕駛：駕駛員只需要輸入目的地，車輛就會控制車輛，感知周圍交通環境，安全精確地到達預定的地點。
三分鐘深入了解自動駕駛
自動駕駛大家或多或少都有所了解，這里就不對概念做做過多解釋，就自動駕駛的發展史、分級、組成和幾家有意思的公司做個介紹（特斯拉這種耳熟能詳的就不介紹了）以及展望一下未來，帶大家進一步了解自動駕駛。
其實早在1925年美國陸軍的電子工程師Francis P. Houdina，就通過無線電波來控制前方車輛的方向盤，離合器，制動器等部件來完成的，雖然很不完美，但被視作為人類無人駕駛汽車的雛形，來開了自動駕駛的帷幕，這2年隨著人工智能的火爆， 自動駕駛作為人工智能重要的應用場景 ，發展速度也快了起來。
接下來帶大家了解一下自動駕駛的等級劃分，有助于更好的理解自動駕駛。
NHTSA，是美國交通部下轄的美國國家公路交通安全管理局在2013年發布的分級標準。
SAE，是國際自動機工程師學會（原譯：美國汽車工程師學會）在2014年發布的分級標準。
美國交通部最終選擇了SAE作為自動駕駛的分級標準 ，主要是考慮到SAE對分級的說明更加詳細、描述更為嚴謹，且更好地預見到了自動駕駛汽車的發展趨勢。
像大家熟悉的特斯拉，它的自動駕駛級別是SAE的2級，所以大家也可以理解為什么感覺市場上的自動駕駛離我們想象中的自動駕駛有差距，因為并沒有達到高度自動化。
自動駕駛的主要由感知單元、決策單元和控制單元組成。
感知單位主要由各種傳感器和相關的智能感知算法組成，用于感知行駛路線上的實時環境情況。
決策單元主要控制機械、電路或軟硬件，用于根據環境信息決定汽車進行何種操作。
控制單元主要通過汽車的控制接口，之間或者間接的操控汽車，完成實際的駕駛工作。
谷歌的自動駕駛很早就聽過了，他們的經濟和技術實力也是全球頂尖的，那么為什么遲遲沒有商用？我們先看下谷歌自動駕駛的發展歷程：
2009年谷歌就是開始了自動駕駛汽車的項目，同年在內部舉辦的活動中，谷歌第一代自動駕駛汽車就可以圍繞谷歌總部順利的轉圈。
2012年，谷歌自動駕駛汽車正式獲得了美國歷史上為自動駕駛汽車頒發的第一張執照。
2014年谷歌研制出了完全不需要人工干預的自動駕駛汽車，沒有方向盤，沒有油門，沒有剎車踏板?？梢哉f是世界上第一輛完全意義上的無人駕駛汽車。
2016年12月13日，谷歌將自動駕駛項目分拆為單獨的公司Waymo。
2017年10月13日，Waymo首次發布無人駕駛技術的詳見安全報告，研發的車輛已經演進了四代車型，現實路測總行駛里程累計達350萬英里。
可以看到谷歌在自動駕駛上面是起了大早趕了晚集，最關鍵的原因就是他們的理念與特斯拉以及傳統汽車廠商不同，谷歌一開始認為，先天基因很重要，起點要高，像特斯拉或者傳統汽車廠商這種從2級做起的是達不到5級標準的（業內也普遍存在這個疑問）， 所以他們是直接開發第5級的產品，并且解決所有的技術問題。
依托谷歌強大的實力，技術上的問題基本解決了， 但是成本（單臺超過20萬美元）和法規問題造成了他們正式商用一再被延遲，也造成了人才的流失，做為超級公司他們可以等得起，但是其他公司顯然不可能走這條路子。
值得一提的是盡管Waymo沒有正式商用， 但是他們依然被美國媒體認為是世界排名第一的自動駕駛公司。 正式推出還需等待，依然是目前最值得期待的自動駕駛汽車。
今年馭勢科技成功展示了原型車，獨特的設計和思路引發了業內的廣泛關注。 馭勢科技是認同谷歌的理念起點要高，同時也考慮到了成本問題，將自動駕駛的級別定位在SAE的四級，即在特定環境和道路上實現自動駕駛。
他們的亮點在于對無人駕駛做出了新的嘗試，既然是自動駕駛，那么駕駛的位置就可以不要，讓乘客的座位更加舒適，馭勢第一款原型車就是將車廂建成了一個客廳。同時充分考慮到了是在特定環境和道路，對于汽車很多用不上的功能就不需要了，一定程度上來說是重新定義了自動駕駛汽車。
有興趣的朋友可以去他們的官網看一下他們的宣傳視頻，是一個很好的創新，思路很值得學習。不過個人覺得在特定環境和道路這個前提下，起碼在短期內在國內的應用的并不會太廣泛，難以達到他們想的實現最后三公里交通，畢竟像公交專用道很多城市都沒搞起來，何況是自動駕駛的專用道。
Waymo是世界第一的自動駕駛公司，那么第二是誰？特斯拉？特斯拉是第五，第二竟然是大家認為的打車應用Uber。
實際上Uber在自動駕駛領域還是處于靠前位置，2016年5月，其研發的無人駕駛汽車在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市的Uber先進技術中心正式上路測試。而2016年8月，Uber以6.8億美元的價格收購Otto，并讓Otto的創始人Levandowski負責Uber自動駕駛汽車業務。并于2016年10月完成了全球首次無人駕駛卡車送貨，卡車行駛120英里（約合193公里），運送了5萬罐啤酒。同時也獲得了沃爾沃和通用汽車聯手。
實際上Levandowski之前就是谷歌自動駕駛的核心人員，薪酬高達1.2億美元，但是由于谷歌自動駕駛遲遲沒有商用，所以自己出來創業成立了Otto，對此谷歌還是允許的，但是當被Uber收購后，谷歌就不能容忍了，2017年2月，Waymo起訴Uber，稱谷歌前員工Levandowski非法竊取了超過1.4萬份機密技術文檔幫助Uber完成快速追趕，判決結果來看，Waymo獲得了小勝，Levandowski面臨職業生涯幾乎徹底斷送的局面。2017年10月Waymo繼續以商業機密泄露向Uber提出10億美元（約合人民幣65.8億元）的天價賠償，并要求公開道歉。Waymo還要求成立獨立的監管部門，以確保Uber未來不會使用這些技術。通過這個可以看出Waymo是將Uber做為了主要競爭對手來看待的，客觀的說明Uber在自動駕駛的地位。
盡管紛爭不斷，Uber依然建立了一個叫ALMONO的虛擬城市來進行自動駕駛汽車的測試，有望在明年在舊金山面向Uber用戶推出全自動駕駛汽車。
在戰略上看，自動駕駛技術的出現會讓司機越來越少，會讓打車應用行業被看衰，所以雖然目前公布的數據報告來看，Uber的自動駕駛技術離Waymo的還有一定差距，但無論是戰略還是市場需要，他們都會在自動駕駛上大力投入，甚至商用的比Waymo還快。
Mobileye是以色列一家自動駕駛技術的公司，早在十年前就是寶馬的供應商了。正和通用、大眾、特斯拉等全球多家汽車制造商進行半自動駕駛的合作研發。2016年，Mobileye技術已經能夠實現在高速公路上半自動駕駛
2017年3月13日，英特爾宣布將以153億美元收購全球領先的ADAS廠商Mobileye，這一收購案宣布就是立即成為了今年自動駕駛領域的焦點。眾所周知，英特爾雖貴為PC時代的霸主，但是錯過了移動互聯網的浪潮，而 收購Mobileye被看成是英特爾進軍人工智能和大數據時代的重大舉措，也意味著巨頭開始逐步進入自動駕駛市場。
個人認為基于SAE2-5級的自動駕駛汽車會不斷涌現出來，系統承擔的事情會越來越多，特別是隨著硬件的發展，以及行駛數據越來越豐富會讓自動駕駛技術很成熟，更接近生活。
需要注意的是只看單個的自動駕駛汽車還是不夠的，需充分整個環境，就拿目前人工駕駛而言，你守法駕駛了，但是別人不守法駕駛，一樣會出交通事故，何況是部分人工和部分自動，再加上復雜的環境。 如果全是自動駕駛，所有的汽車全部聯網，整個交通會更加順暢（因為機器是按指令去工作的），大家甚至能夠準確的預測出行的時間，這也是目前設想的人工智能發展到一個很高的高度后的生活。 當然，這都是比較理想的想法，實際來實現還是需要很長一段時間的。
同時自動駕駛我們也不要把眼光就局限在單純的汽車上面，實際上，美國已經有多家“飛行汽車”這種在科幻片才能看到的交通工具初創公司了，其中谷歌創始人拉里佩奇秘密地以個人名義投了兩家，分別是：Zee.Aero和Kitty Hawk，其中向Zee.Aero的投資超過了一億美元。
Zee.Aero現在共有員工近150人，目前已經開始測試“飛行汽車”的原型，而Kitty Hawk雖然據傳只有十幾人，但是他們的現任總裁正是被譽為谷歌無人駕駛汽車項目之父的Sebastian Thrun。
飛行汽車這種會更加需要自動駕駛技術 ，我相信自動駕駛僅僅只是開始，后續還有很大的發展和進步空間，讓我們拭目以待。
國內的自動駕駛技術到目前為止發展到什么階段了？
目前我國的科技水平發展，很快很多的新產品都源源不斷的生產出來，導致很多的普通民眾，甚至都覺得自己跟不上社會發展的節奏了，尤其是自動駕駛技術，目前來說的話，我國在國防技術這一方面已經運用得非常的熟練和成熟了，目前我國無人駕駛的飛機，以及很多自動駕駛的戰車都已經面世，在國慶期間也做了閱兵，我們很多普通的老百姓都已經知道了，很多戰車以及飛機的型號是運用了這項技術的，所以自動駕駛技術發展的那是非常成熟，而且在我國汽車領域都已經出現了自動駕駛的技術，可以自動泊車幫助很多不會倒車的新手駕駛員來去安全的操作，所以目前位置發展的階段還是非?？苹玫?。
一，非常成熟，并且發展迅速
目前我國自動駕駛的技術，尤其是在國防方面發展的非常迅速，甚至可以說運用的爐火純青了很多的方面都是我們想也想不到的，而且的大很多厲害的戰機上也已經運用上了自動駕駛技術，這樣就可以不用我們的飛行員去操作也避免了人員的傷亡在未來的戰場上，也能夠發揮巨大的作用。
二，自動駕駛技術發展的情況，已經接近于科幻片了
在以前我們看過的很多科幻片當中都有一些自動駕駛技術，就是自己通過一些機器操作就可以使汽車自動泊車，或者是自動進行識別障礙等等，這樣的一些技術而現在已經應用到了，現實在很多的其他品牌上面都已經看到了這些技術的蹤影，所以我覺得現在自動駕駛技術的發展已經接近于科幻片的水平了。
三，目前為止發展的速度過快，導致很多普通民眾對自動駕駛技術已經習以為常了
因為自動駕駛技術本身來說是一個非常高精尖的科技，但是目前來說的話應用的領域還是非常的廣泛，使我們很多的普通老百姓對于這項科幻的技術非常熟悉，并且甚至在日常的生活當中就已經運用到了，所以我知道科學真的讓我們越來越接近于科幻片當中的那種智能時代也推動了我們整個社會的發展。
關于自動駕駛的發展過程和自動駕駛的發展歷程的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
