自动驾驶汽车（自动驾驶汽车或无人驾驶汽车）

什么是自动驾驶汽车？

自动驾驶汽车（有时称为自动驾驶汽车或无人驾驶汽车）是一种使用传感器、摄像头、雷达和人工智能 (AI) 组合在目的地之间行驶而无需人工操作的车辆。要达到完全自动驾驶的标准，车辆必须能够在未经改装的道路上无需人工干预即可导航到预定目的地。

自动驾驶汽车有可能为未来的道路和交通运输行业带来许多变化。例如，它们可能会减少交通拥堵；降低事故数量；并实现新的自动驾驶、叫车和卡车服务。

开发和测试自动驾驶汽车的公司包括奥迪、宝马、福特、谷歌、通用汽车、特斯拉、大众和沃尔沃。 Waymo 是谷歌母公司 Alphabet Inc. 的自动驾驶汽车测试项目，涉及一支自动驾驶汽车车队，包括一辆丰田普锐斯和一辆奥迪 TT，在街道和高速公路上行驶了数十万英里。

自动驾驶汽车的工作原理

人工智能技术为自动驾驶汽车系统提供动力。自动驾驶汽车的开发人员使用来自图像识别系统的大量数据以及机器学习和神经网络来构建可以自动驾驶的系统。

神经网络识别数据中的模式，并将这些数据输入机器学习算法。这些数据来自一系列传感器，包括雷达、激光雷达（光检测和测距，一种测量范围的遥感方法）和摄像头。这些传感器收集数据，神经网络使用这些数据来学习识别交通信号灯、树木、路缘、行人、路牌和给定驾驶环境中的其他部分。

自动驾驶汽车使用一系列传感器来检测附近的汽车、行人、路缘和标志。

自动驾驶汽车会绘制其环境地图以了解其相对周围环境并开始规划路径。它必须在遵守交通规则和实施避障措施的同时确定到达目的地的最安全和最快路线。还使用了一种称为地理围栏的概念，它可以帮助具有自动驾驶功能的车辆在预定义的边界内导航。

汽车中的地理围栏是指使用全球定位系统 (GPS) 或其他基于位置的技术在特定地理区域周围创建虚拟边界或地理围栏。当车辆进入或离开定义区域时，这些边界可以触发自动操作或警报。在汽车应用中，地理围栏通常用于车队管理、车辆跟踪和驾驶员安全增强。

例如，Waymo 使用传感器、激光雷达和摄像头的组合，结合这些系统生成的所有数据来识别车辆周围的一切，并预测这些物体接下来可能做什么。这个过程只需几分之一秒。成熟度对这些系统来说很重要；系统行驶得越多，它就能将越多的数据纳入其深度学习算法，帮助它做出更细致的驾驶决策。

以下概述了 Waymo 车辆的工作原理：

• 驾驶员或乘客设定目的地。汽车软件会计算路线。
• 安装在车顶的旋转式激光雷达传感器可监测汽车周围 60 米范围内的情况，并创建汽车当前环境的动态三维 (3D) 地图。
• 左后轮上的传感器可监测侧向运动，以检测汽车相对于 3D 地图的位置。
• 前后保险杠中的雷达系统可计算与障碍物的距离。
• 汽车中的 AI 软件连接到所有传感器，并收集来自 Google 街景和汽车内摄像机的输入。
• AI 使用深度学习模拟人类的感知和决策过程，并控制驾驶员控制系统中的动作，例如转向和制动。
• 汽车软件会查阅 Google 地图，提前获悉地标、交通标志和灯光。
• 可使用覆盖功能让人类控制车辆。

具有自动驾驶功能的汽车

Waymo 项目是几乎完全自动驾驶的自动驾驶汽车的一个例子。它仍然需要人类驾驶员在场，但只在必要时超越系统。它不是最纯粹意义上的自动驾驶，但它可以在理想条件下自行驾驶，并且具有高度的自主性。

由于一些技术、监管和安全问题，当今许多汽车并非完全自动驾驶。例如，虽然许多人称赞特斯拉推动自动驾驶汽车，尽管许多特斯拉汽车都具有自动驾驶功能，但它们仍然面临挑战，包括技术复杂性、传感器限制和安全问题。

如今，消费者购买的许多汽车的自动驾驶水平较低，但仍具有一些自动驾驶功能。许多量产汽车都具有以下自动驾驶功能：

• 免提转向系统可让汽车居中，驾驶员无需将手放在方向盘上。但是，驾驶员仍需保持注意力。
• 自适应巡航控制 (ACC) 会自动保持驾驶员车辆与前方车辆之间的可选距离。
• 当驾驶员越过车道标记时，车道居中转向系统会自动干预，将车辆推向对面的车道标记。
• 自动泊车使用汽车的传感器自动转向、加速并引导汽车进入停车位，驾驶员几乎无需输入任何信息。
• 高速公路驾驶辅助系统结合了高速公路上的 ACC 和车道居中辅助系统。
• 车道变换辅助系统会监控车辆周围的交通状况，以帮助驾驶员安全地变换车道。此功能可提供警报或在安全时自动转向车辆。
• 车道偏离警告 (LDW) 会在车辆开始变道时向驾驶员发出警报，而无需打信号。
• 召唤是特斯拉汽车的一项功能，可以自动驾驶出停车位并到达驾驶员的位置。
• 规避转向辅助可自动转向车辆，帮助驾驶员避免即将发生的碰撞。
• 自动紧急制动 (AEB) 可检测到即将发生的碰撞并施加制动，以防止事故发生。

提供这些自动驾驶技术和驾驶辅助技术组合的汽车制造商包括：

• 奥迪的交通拥堵辅助功能通过接管转向、加速和制动来帮助交通拥堵中的驾驶员。
• 通用汽车的凯迪拉克品牌提供超级巡航，让您在交通拥堵时解放双手高速公路。
• Genesis 学习驾驶员的偏好并实现反映这些习惯的自动驾驶。
• 特斯拉的 Autopilot 功能为驾驶员提供 LDW、车道保持辅助、ACC、泊车辅助、召唤和高级自动驾驶功能。
• 大众 IQ Drive 配备 Travel Assist，包括车道居中和 ACC。
• 沃尔沃的 Pilot Assist 系统提供半自动驾驶、车道居中辅助和 ACC。

自动驾驶汽车的自主性级别

汽车工程师协会（通常称为 SAE）列出了以下六个驾驶自动化级别：

• 0 级：无驾驶自动化。驾驶员执行所有驾驶操作。
• 1 级：驾驶员辅助。此级别启用驾驶员辅助，车辆可协助转向、加速和制动，但不能同时进行。驾驶员也必须保持参与。
• 级别 2：部分驾驶自动化。此级别包括部分自动化，其中两个或多个驾驶自动化功能可以同时工作。车辆可以控制转向、加速和制动，但驾驶员必须保持警惕并随时准备重新获得控制权。
• 级别 3：有条件驾驶自动化。车辆可以在特定场景中自动驾驶。它可以在特定高速公路路段行驶等场景中执行所有驾驶任务。驾驶员仍需要在需要时接管控制权。
• 级别 4：高度驾驶自动化。车辆可以在某些情况下自动驾驶而无需驾驶员输入。在这些情况下，驾驶员输入是可选的。
• 级别 5：完全驾驶自动化。车辆可以在任何条件下自动驾驶，无需驾驶员输入。

美国国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 定义了类似级别的驾驶自动化。

汽车的自动化级别分为 0 级到 5 级，范围从驾驶员控制到完全自动驾驶。

自动驾驶汽车的用途

截至 2024 年，汽车制造商已达到 4 级。制造商必须清除各种技术里程碑，并且必须解决几个重要问题，然后才能在美国购买和在公共道路上使用完全自动驾驶汽车。尽管具有 4 级自动驾驶功能的汽车不供公众使用，但它们正在以其他方式使用。

例如，Waymo 与 Lyft 合作，提供名为 Waymo One 的完全自动驾驶商业拼车服务。乘客可以叫一辆自动驾驶汽车将他们送到目的地并向 Waymo 提供反馈。汽车仍然包括安全驾驶员，以防需要覆盖 ADS。该服务在凤凰城大都会区、旧金山、洛杉矶和德克萨斯州奥斯汀提供。

中国湖南省也在生产自动驾驶街道清扫车，满足 4 级要求，可以在熟悉的环境中独立导航，但新情况有限。

制造商对 4 级和 5 级汽车何时能广泛普及的预测各不相同。成功的 5 级汽车必须能够像人类一样甚至比人类更好地应对新的驾驶情况。同样，大约 30 个美国州已经通过了有关自动驾驶汽车的立法。各州的法律范围各不相同，但它们往往涵盖自动驾驶汽车的测试、部署、责任和监管等方面。

自动驾驶汽车的利弊

自动驾驶汽车是不同技术复杂性和成就的结晶，随着时间的推移不断改进。它们还带来了许多预期和意想不到的好处和挑战。

自动驾驶汽车的好处

自动驾驶汽车支持者吹捧的最大好处是安全性。美国交通部和国家公路交通安全管理局对 2022 年交通死亡人数的统计预测估计，当年机动车交通事故中死亡人数为 40,990 人——其中 13,524 人与酒精有关。自动驾驶汽车可以消除醉酒或分心驾驶等风险因素。但自动驾驶汽车仍然容易受到导致撞车事故的其他因素的影响，例如机械问题。

理论上，如果道路上大部分都是自动驾驶汽车，交通就会顺畅，交通拥堵也会减少。在完全自动驾驶的汽车中，乘客可以在上下班途中进行生产活动。由于身体限制而无法驾驶的人可以通过自动驾驶汽车获得新的独立性，并有机会在需要驾驶的领域工作。

美国和欧洲已经对自动驾驶卡车进行了测试，让司机可以在长距离上使用自动驾驶仪，让司机有时间休息或完成任务，同时提高司机的安全性和燃油效率。这项名为卡车排队的计划由 ACC、防撞系统和车对车通信提供支持，以实现合作 ACC。

自动驾驶汽车的缺点

自动驾驶技术的缺点可能是，乘坐没有驾驶员在方向盘后面的车辆可能会令人不安，至少一开始是这样。但随着自动驾驶能力变得司空见惯，人类驾驶员可能会过度依赖自动驾驶技术，将他们的安全交给自动化，即使他们应该在软件故障或机械问题发生时充当后备驾驶员。

话虽如此，福布斯的一项调查发现，与其他车辆相比，自动驾驶汽车目前每英里发生的事故是其他车辆的两倍。

在 2022 年的一个例子中，特斯拉因一段特斯拉汽车在自动刹车测试中撞上儿童测试假人的视频而受到批评。此外，还有大量报道称特斯拉汽车在完全自动驾驶的情况下发生撞车事故。一个例子发生在 2023 年，当时一名学生从公交车上下来，被一辆完全自动驾驶的特斯拉 Model Y 撞倒。虽然这名学生最初受伤严重，有生命危险，但在事故发生几天后，他的状况得到了改善。

自动驾驶汽车的其他挑战还包括生产和测试这些车辆的成本，以及在不同情况下对它们进行特定反应的编程所涉及的道德问题。

天气条件也可以被视为一项挑战。一些车辆上用于收集环境数据的传感器可能会被泥土遮挡，或者被​​大雨、大雪或大雾遮挡视线。

自动驾驶汽车的安全性和挑战

自动驾驶汽车必须学会识别车辆行驶路径上的无数物体，从树枝和垃圾到动物和人。道路上的其他挑战包括干扰 GPS 的隧道、导致车道变更或复杂决策的施工项目，例如在哪里停车以让紧急车辆通过。

系统需要立即决定何时减速、转向或继续正常加速。这对开发人员来说是一个持续的挑战，有报道称，当在道路上或附近检测到物体时，自动驾驶汽车会犹豫和不必要地转向。

这个问题在 2018 年 3 月的一起致命事故中显而易见，该事故涉及一辆由 Uber 运营的自动驾驶汽车。该公司报告称，该车的软件识别出了行人，但将其视为误报，因此未能转向避免撞到她。此次事故导致丰田暂时停止在公共道路上测试自动驾驶汽车，但继续在其测试设施中对其进行评估。丰田研究院在密歇根州一个占地 60 英亩的场地上建立了一个新的测试设施，以进一步开发自动驾驶汽车技术。

事故也带来了责任问题，立法者尚未确定自动驾驶汽车发生事故时谁应承担责任。人们还严重担心用于操作自动驾驶汽车的软件可能被黑客入侵，汽车公司正在努力解决网络安全风险。

在美国，汽车制造商受联邦机动车安全标准的约束，该标准由国家公路交通安全管理局发布和监管。

在中国，汽车制造商和监管机构正在采用不同的策略来满足标准并使自动驾驶汽车成为日常生活的现实。中国政府正在重新设计城市景观、政策和基础设施，以使环境对自动驾驶汽车更加友好。这包括制定关于人类如何移动的规则，并招募移动网络运营商承担部分处理工作，为自动驾驶汽车提供导航所需的数据。中国政府的专制性质使这成为可能，绕过了美国测试所经历的诉讼民主。

自动驾驶汽车的历史

2000 年之前，自动驾驶汽车的发展始于为了安全和方便而逐步增加的自动化功能，包括巡航控制和防抱死制动系统。进入千禧年后，车辆开始配备先进的安全功能，包括电子稳定控制、盲点检测、碰撞和车道偏移警告。根据 NHTSA 的数据，2010 年至 2016 年间，出现了后视摄像头、自动紧急制动和车道居中辅助等先进的驾驶辅助功能。

自 2016 年以来，自动驾驶汽车已转向部分自动驾驶，其功能包括帮助驾驶员保持在车道内以及 ACC 技术和自动停车功能。

2019 年 9 月，特斯拉发布了智能召唤功能，该功能使特斯拉汽车能够在车内无人的情况下导航停车场并到达车主所在地。 2022 年 11 月，特斯拉宣布其全自动驾驶功能处于测试阶段。 虽然现在已完成测试并仍称为全自动驾驶，但它并不是真正的自动驾驶功能，因为它只是一个 2 级自动驾驶系统。 它提供了高级驾驶辅助功能，但仍然需要驾驶员始终保持注意力。

如今，现代汽车的功能包括 ACC、AEB、LDW、自动停车、免提转向、车道居中、车道变换辅助和高速公路驾驶辅助。 全自动汽车尚未公开上市，可能还需要很多年。在美国，NHTSA 为在公共道路上引入新的 ADS 提供联邦指导。随着自动驾驶汽车技术的进步，该部门的指导也将随之进步。

2011 年 6 月，内华达州成为世界上第一个允许在公共道路上测试无人驾驶汽车的司法管辖区。此后几年，加利福尼亚州、佛罗里达州、俄亥俄州和华盛顿特区也纷纷效仿。目前，美国大约有 30 个州通过了有关自动驾驶汽车的立法。

然而，从技术上讲，无人驾驶汽车的历史可以追溯到更久远的时期。列奥纳多·达·芬奇在 1478 年左右设计了第一辆原型车。达芬奇的“汽车”被设计成一个由弹簧驱动的自推进机器人，具有可编程转向和运行预设路线的能力。

自动驾驶汽车非常复杂，包含许多相互关联的系统。了解人工智能如何协助自动驾驶汽车驾驶。