自动驾驶汽车发展障碍的研究

自动驾驶汽车发展障碍的研究

是否有能力克服一些极端场景的困扰是划分自动驾驶3、4、5等级重要依据。列举了一些极端场景案例和相关技术，说明了自动驾驶汽车发展遇到的障碍。

（1）车道偏离预警和车道保持系统等技术需要在车道标线清晰的情况下应用，但有时基础设施的标志和车道标线存在不清晰、不规范的现象。为了解决该问题，近年来发展了道路指示牌的检测技术，但缺失相关标准，交通标志识别困难。

（2）自动驾驶汽车的导航地图实时性差、信息不完善。当导航地图出现问题时，车辆应该及时检测出车道，并规划行驶路径，或者实时生成导航地图。但是，存在周围的环境可能不具备生成导航地图的特征问题。另外，未来的无人驾驶车辆可能不再配备转向盘等硬件。

（3）自动驾驶应用图像处理技术来理解典型的驾驶场景。然而,实际标志与存储标志的信息可能不同。另外，在不同的照明和天气条件下，各种基础设施标识也难以识别。解决方法是提高车辆的深度学习能力，但相关指标可能不符合传统的感知算法。

（4）车辆传感器在天气状况不良的情况下工作性能差。虽然红外摄影机和激光脉冲雷达可以在天气状况不良情况下也能正常工作，但价格昂贵。提高车辆传感器在不良天气状况下的工作能力是亟须解决的问题。

（5）在理解其他驾驶员和行人意图方面，虽然实现车-车之间的交互相对容易，但实现车辆与行人互动却十分困难。车辆之间的交互可以通过车-车（V2V）通信技术来实现，该技术帮助本车提醒附近的车辆,改变其行驶轨迹和行车速度，保证行车顺利。

ChrisMentzeretal.SAE 2016-01-8007.

编译：杨欣