自动驾驶汽车现行环境报告

AutomatedVehicle自动驾驶汽车现行环境报告目录CATALOG0503010204自动驾驶定义自动驾驶汽车发展历程自动驾驶法律法规自动驾驶产业链自动驾驶发展计划06自动驾驶产品规划自动驾驶汽车定义AutomatedVehicleSAE分级命名功能区域备注驾驶主体感知接管监控干预实现功能道路环境监测人类完全人类驾驶人人人-所有所有完全没有机器辅助驾驶L0L1机器辅助驾驶人/机器人人限定限定限定简单的机械性驾驶支援，如定速巡航、紧急制动、倒车雷达等简单技术。L2部分自动驾驶机器人人限定限定限定接管了人类部分感知功能，如具备车道保持、自动变道等高级功能。机器有条件自动驾驶机器机器人限定限定限定机器已经可以完全识别出路况、交通信号、路标，和活跃着的其他车非机动车行人等障碍物，计算、处理、做出动作等机制都将由机器完成，但人仍然需要对机器状况进行实施监控，避免机器出现意外状况。L3L4高度自动驾驶机器机器机器限定限定限定驾驶员常规状况下基本不再对系统做出监控操作，只需在极端状况下对系统发出部分指令，多数情况下系统能独自应付自动驾驶。L5完全自动驾驶机器机器机器所有所有所有自动驾驶的终极形态，机器的驾驶能力将远超人类，并可以应对任何极端状况，人类不再需要对车辆做出任何多余指令。定义：自动驾驶汽车是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或自动驾驶。自动驾驶汽车发展历程-国外AutomatedVehicle2011年博世发布自动刹车系统2011年大众发布纯电动ET!Concept轻型商用车2013年博世发布交通拥堵辅助2014年Akka发布link&GO2.0自动公交车2015年Easymile发布WepodsEZ-10自动驾驶汽车2016年LocalMotors发布自动驾驶电动公交车Olli2016年奔驰发布自动驾驶巴士FutureBus2018年沃尔沃发布12米全自动驾驶巴士自动驾驶汽车发展历程-国内AutomatedVehicle2015年华为发布车联网技术LTE-V2016年金旅发布6.2米无人驾驶小巴士2017年百度发布Apollo计划2017年金龙发布阿波龙自动驾驶微循环巴士2018年金龙发布第二代无人驾驶巴士-星辰。并在武汉运营2018年上海交大发布双头无人驾驶校车2018年宇通发布自动驾驶纯电动客车2018年申龙发布自动驾驶“熊猫造型”12米纯电动城市客车世界自动驾驶汽车国家发展战略AutomatedVehicle交通部：2018年10月发布联邦自动驾驶汽车指导文件《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车3.0》众议院：2017年9月通过《自动驾驶法案（SelfDriveAct）》交通部：2016年9月颁布《联邦自动驾驶汽车政策》各州出台政策鼓励自动驾驶汽车发展日本政府提出《自动驾驶相关制度整备大纲》国土交通省：2018年9月发布《自动驾驶汽车安全技术指南》警察厅：2016年5月颁布《自动驾驶汽车道路测试指南》欧洲委员会：发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，明确到2020年在高速公路上实现自动驾驶，2030年进入完全自动驾驶社会欧盟在《阿姆斯特丹宣言》中宣布了自动驾驶汽车发展蓝图三部委：联合制订《智能网联汽车公共道路测试的管理规范》发改委：《智能汽车创新发展战略》公开征求意见工信部：发布智能网联汽车发展技术路线图工信部和标准委联合发布《国家车联网产业标准体系建设指南》2013年以来，全球很多国家陆续将发展自动驾驶汽车上升为国家战略，并不断出台政策措施支持自动驾驶汽车产业的发展，主要包括产业指导、产业规划、信息安全、配套支持等方向。从一定程度上，政策的支持推动了自动驾驶汽车产业的深化发展，推动着自动驾驶汽车技术的进步，引导着企业朝着规范有序的方向发展。我国自动驾驶汽车战略规划及政策AutomatedVehicle时间发布机构政策内容2016年5月发改委、科技部、工信部、中央网信办《“互联网+”人工智能实行三年行动实施方案》加快智能网联汽车关键技术研发，实行智能汽车试点工程，推动智能汽车典型应用，同时加强智能网联汽车及相关标准化工作。2016年8月发改委、交通运输部《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》提出了我国智能交通（ITS）总体框架和实施举措。2017年4月工信部、发改委、科技部《汽车产业中长期发展规划》以智能网联汽车为突破口之一，引领整个产业转型升级。2017年4月科技部《国家重点研发计划新能源汽车试点专项实施方案》重点布局了电动汽车智能化技术任务。2017年7月国务院《新一代人工智能国家发展规划》将智能网联汽车自动驾驶应用放到重要地位2018年1月发改委《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》将智能汽车发展提升至国家战略层面。我国自动驾驶汽车标准及法律法规AutomatedVehicle时间发布机构标准法规主要内容2016年工信部、公安部、交通部《智能网联汽车公共道路适应性验证规范》对测试车辆、测试道路、测试驾驶人、路试申请、路试信息记录等相关要素提出了基本要求。2016年中国汽车工程学会、智能交通联盟启动ADAS相关标准研究与制定工作主要包括AEB、LKA、DSB、自动泊车等标准，并颁布了C-NCAP的2018版的详细试验及评分方案2016年交通部《营运客车安全技术条件（JT/T1094-2016）》要求9米以上的营运客车加装车道偏离预警系统（LDWS）以及符合标准的自动紧急制动系统（AEBS）功能2017年中国智能网联汽车产业联盟《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》中国汽车工程学会的团体标准，填补了国内V2X应用层标准的空白。2017年工信部、国家标准委《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》明确智能网联汽车标准体系建设的指导思想、基本原则、建设目标和标准体系框架2018年4月工信部、交通部、公安部《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》明确道路测试的管理要求和职责分工，规范和统一各地方基础性检测项目和测试规程2018年6月工信部车联网（智能网联汽车）直连通信使用5905-5925MHz频段的管理规定（征求意见稿）拟规划5905-5925MHz作为LTE-V2X技术的车联网（智能网联汽车）直连通信的工作频段2018年6月工信部、国家标准委《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》等系列文件全面推动车联网产业技术研发和标准制定，促进自动驾驶等新技术新业务加快发展2018年7月交通部《自动驾驶封闭场地建设技术指南（暂行）》国家部委出台的第一步关于自动驾驶封闭测试场地建设技术的规范性文件自动驾驶汽车产业链AutomatedVehicle执行系统决策系统通信系统感知系统智能驾驶舱自动驾驶解决方案智能网联汽车整车出行服务物流服务数据增值上游中游下游智能网联汽车产业链基础层网络通讯、计算机技术、光学技术、测控技术与仪器、电子电器、云计算、微电子、集成电路技术层算法、汽车电子、机器人工程、计算机视觉、车联网、自动化、人机交互、机器学习、数据挖掘应用层自动化、机电一体化、汽车工程、计算机应用技术、汽车电子电器、数据处理核心技术AutomatedVehicle自动驾驶汽车核心技术自动驾驶汽车技术架构AutomatedVehicle感知层决策层执行层高精度传感器：激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达导航定位：高精度地图+传感器，GNSS;决策+规划：中央处理器+算法电子驱动、电子制动、电子转向车载传感器+高精度地图全局路径规划点到点粗略路径规划局部路径规划根据局部环境规划无碰撞理想局部路径根据路径规划和动作决策信号，结合车辆自身状态，输出车辆控制信号，完成刹车、加速、转向等动作自动驾驶汽车-感知系统AutomatedVehicleKHzGHzTHz频率50M100M150M200M探测距离博世、法雷奥、日本村田制作所、尼赛拉同致电子、航盛电子、豪恩、辉创电子超声波雷达大陆、奥托立夫、电装华域汽车、苏州毫米波、纳雷科技、24GHz毫米波雷达松下、索尼、大陆、法雷奥、Mobileye、麦格纳、镜泰、海拉、日立欧菲科技、舜宇光学摄像头Velodyne、Quanergy、IBEO、英飞凌巨星科技、北醒光子、北科天绘、中海达、禾赛科技激光雷达博世、大陆、德尔福、电装、富士通天行易道、承泰科技、纳雷科技、智波科技77GHz毫米波雷达感知系统直接影响车辆的安全性和稳定性，是指车辆利用自身搭载的传感器，探测和监控车辆驾乘人员、车辆自身运营情况及周围环境（包括道路、交通设施、其他车辆、行人等交通参与者）等与驾驶相关的信息。感知系统主要包括摄像头、雷达、高精地图和高精定位。传感器类型优点缺点摄像头技术成熟、成本低、采集信息丰富。三维立体空间感不强受环境影响大，黑夜、雨雪、大雾等能见度低的情况，识别率降低毫米波雷达导引头体积小、质量轻和空间分别率高穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远。元器件成本高，加工精度相对要求高。探测角度小。雨、雾和湿雪等潮湿环境的衰弱、树丛穿透能力差激光雷达分辨率高、精度高、抗干扰能力强、3D云技术。工艺要求高，造价高昂。无法识别颜色团、文字等标识。需要很高的计算能力。自动驾驶汽车-决策系统AutomatedVehicle决策系统是自动驾驶汽车的大脑，通过感知识别端从外部获取环境信息后,将信息进行集成处理,传送到决策端,车辆决策端需要依靠这些信息做出正确精准的控制决策,并将决策下达至执行端以完成自动驾驶,而这个环节中最核心的决策则依赖于决策芯片与精密的算法。信息融合完成多传感器的数据关联和融合建立周边环境模型任务决策完成智能汽车的全局路径规划任务轨迹规划在不同的局部环境下进行智能驾驶车辆的运动轨迹状态规划异常处理负责智能汽车的故障预警和预留安全机制算法的工作流程自动驾驶汽车-决策系统AutomatedVehicle企业计算平台收购企业合作企业英特尔IntelGo、AutonomousDrivingPlatformMobileye、Altera、Yogitech、Arynga、Itseez、Moviduis等宝马、长安、Waymo、大陆、德尔福等英伟达DrivePX、DrivePX2、DrivePXXavier、DrivePXPegasusDeepInstinct特斯拉、奥迪、沃尔沃、梅赛德斯奔驰、丰田、大陆、奇点、博世、蔚来等恩智浦BlueBoxFreescale百度、Quanergy、Elektrobit、松下、大众等赛灵思ACAP深鉴科技、AuvizSystems戴姆勒、Xylon、百度、海康威视、博世、麦格那、大陆等德尔福CSLPnuTonomy、HellermannTyton、Innoviz、Quanergy奥迪、英特尔、Ottomatika、黑莓、菲亚特—克莱斯勒等三星DrvlineKngine、Fluenty、哈曼国际英飞凌、TTTech、Almotive、HellaAglaia、RenovoAuto、Graphcore、Quanergy、Innoviz等瑞萨RenesasAutonomyIntersil、IDTTTTech、麦格纳、GreenHills丰田、电装、东软、百度德州仪器JacintoTDAxADASsoc美国国家半导体、Chipcon通用、福特、大众、摩托罗拉、亚马逊国际先进企业布局车载智能计算平台计算平台需要在极短的时间内对传感器收集的大量数据进行处理、分析并给车辆执行层下达操作指令以保证自动驾驶车辆的安全。计算平台需要融合多种专用芯片和处理器，技术门槛极高，当前各大科技公司都在布局该领域的技术研发。自动驾驶汽车-执行系统AutomatedVehicle执行系统直接决定了自动驾驶汽车行驶的安全性和舒适性，包括对加速、制动、转向等功能的控制。线控制动是执行系统的核心功能也是难度最高的。线控油门即电子油门，相对简单，已经得到大量使用线控转向已得到实际应用，目前电子助力转向（EPS）已经非常接近线控转向线控制动难度较大，底盘