综述智能汽车技术分级

崔梦洁

衡水第一中学邯郸分校 河北省邯郸市 056500

1 引言

智能驾驶这一概念对于大众而言，已不再陌生，自动驾驶车辆已经可以由实验室“行驶”到真正的道路上，并且，其优越的表现越来越值得信任。在国外，美国政府直接进行大规模投资，日本则结合汽车企业和电子产品企业等业界合力投资，芯片企业、互联网企业、汽车企业、软件企业都在通过投资并购寻求合作机会，以推进自动驾驶相关产品的开发和应用[1]。日前，深圳开通了首条自动驾驶的公交路线，四辆搭载“阿尔法巴”智能驾驶系统的公交车能够实现按站停靠，安全停车，自动转弯等操作，相信在未来，这样的情况将在很多道路上演。但是值得思考的问题是，这一类别的智能汽车的智能化到底已发展到何种地步，以及如何定义各种智能驾驶汽车的技术等级？

2 智能驾驶的分级概述

自动驾驶技术这一想法最早出现于上世纪30年代的科幻杂志中，伴随着传统车辆数十年的发展和智能汽车近年来的大力投入，这一设想早已变成现实。目前，围绕自动驾驶，已经基本形成整车企业、核心零部件企业、互联网企业以及新应用企业共同参与的自动驾驶产业生态，未来围绕几大参与方的产业生态将更加丰富[2]。当前，许多汽车厂商和互联网科技公司都开始着手研发自动驾驶技术，但各公司都处于各自研发的状态，缺少统一的标准以及合作，所以现在就需要有一定的指标来为智能驾驶技术评级。

由美国国家交通安全管理局发布的智能驾驶汽车分级情况当属目前最为权威的指标，其将自动驾驶分为5个等级，即“L0级”：无自动化的车辆，“L1级”：具备驾驶支援能力的车辆，“L2级”：有部分自动化的车辆，“L3级”：有条件自动化的车辆，“L4级”：高度或者完全自动化的车辆。目前智能汽车的发展主要集中于L2级和L3级之间，少部分公司开始投入到L4级别的研发中。例如前不久百度宣布设立L3智能汽车事业部与L4自动驾驶事业部，这意味着我国关于自动驾驶的科技水平以及研发投入一直位于前列。

3 智能驾驶等级说明

3.1 智能驾驶L0级：无自动化

智能汽车技术等级最低为L0级，完全无自动化的车辆，即大部分操作依旧需要人类驾驶员来执行，但同时在驾驶的过程中可以得到一些危险警告和对驾驶员以及乘客进行保护的措施。L0级的技术等级，一般情况下能够检测到车身周围的行人，识别出交通标志的内容，乃至汽车在行驶过程中发出车道偏离的警告。但是对于汽车的控制还是由驾驶员自己来完成，包括对方向盘的调整，刹车油门的控制，停车启动的操作等。此类技术等级下的车辆其控制性和安全性大都由人类驾驶员决定，计算机只能提供一些警告作用。

3.2 智能驾驶L1级：驾驶支援

智能汽车技术的L1级为驾驶支援，即通过机器检测周围的环境来对方向盘进行控制或者对车辆的速度进行控制，通过这种方式来支援驾驶员的操作，但是其他操作主要还是由人类驾驶员来完成的。L1级别的智能车辆一般包含多项辅助驾驶员的功能，但是需要指出，各种功能之间都是相互独立的，一般情况下，系统都是只为人类驾驶员接替一种控制，例如方向盘或者油门刹车。例如最常见的自适应巡航控制系统（ACC），刹车和油门都可以被系统接管，驾驶员只需要控制车辆整体的运行方向即可，此外还有自动紧急制动（AEB）系统，在遇到紧急情况下，系统会直接刹车以减轻伤害。

智能驾驶的L1级与L0级相比较，添加了对车辆的控制部分，例如加减速，刹车等。L0级只能为驾驶员提供警告信息，但是不能协助驾驶员对车身进行控制，L1级别则能够在收集警告信息的基础上处理这些信息。

3.3 智能驾驶L2级：部分自动化

智能驾驶技术L2级为部分自动化，和L1级类似也是通过检测周围环境来对方向盘或者刹车油门进行控制，但是与L1明显的差异是，该级别的智能汽车能够同时接替多种类型控制，比如说可以同时控制汽车的加减速和方向。此时，系统和驾驶员都可以参与到对车辆的完整控制中，驾驶员可以在特定情况下将控制权交付给系统，也可以自己对车辆进行控制。特别在控制权交替的时间点上，需要双方将信息完整的传递给对方，以防止事故发生。

智能驾驶技术的L2级别与前两个等级相比较，已经有了初步的汽车自动化水平，系统可以代替驾驶员对车辆进行初步的操作，而驾驶员只需要观察路况，在需要的时候再接受驾驶权即可。但是这一阶段的技术水平还不够高，一方面面对危险情况的判断还不够准确，另外处理信息的速度也需要有所提升。

3.4 智能驾驶L3级：有条件自动化

智能驾驶技术L3级别是有一定条件的自动驾驶，从这一等级起，智能汽车基本可以自主的决定驾驶状态，与前三个等级的智能驾驶技术相比较，系统的控制权有了很大的提升。系统已经不再是单纯提供警报与决策意见，而是直接根据自己的判断来对车辆进行控制。驾驶员在大部分过程中都不需要再对周围环境进行观察，这与之前的等级相比，已经是质的变化。

该技术等级的智能汽车需要配备超声波传感器，鱼眼镜头，部分地图数据和计算机系统等，其中超声波传感器用于测量车身与周围物体的距离，鱼眼镜头可以提供一个极宽广的视野，用于采集周围的图像信息，地图数据则给智能汽车提供一个地图信息，让其知道自身所处的位置以及规划到达其他地点的路线，计算机系统则是为整个车辆分析信息以及提供决策。

3.5 智能驾驶L4级：全自动化

智能驾驶技术L4级别的车辆才是真正意义的全自动化车辆，这一阶段的车辆已经不再需要人类驾驶员的参与，只需要输入目的地和运行方式，基本就可以完成整个驾驶过程，但是这一过程的真正普及可能需要等到2030年前后，当前阶段关于L4级别的车辆只是研究与测试阶段，真正的市场化还有很长的一条路要走。

对于完全自动化的智能车辆，需要配备高精度的超声波传感器或者雷达等来检测车身与其他物体的位置关系，一旦距离小于安全阈值，车辆必须做出反应以避免事故。鱼眼镜头和高精度的摄像头用于收集车辆周围的图像信息，例如车身周围的行人，障碍物，以及各种交通标志牌信号灯等。车辆上的控制系统则需要配备高性能的计算机系统，该系统能够解决信息融合，计算机视觉，控制决策，场景重建等问题以保证车辆运行过程中的安全性和可靠性。另外，计算机系统中还需要存储高精度的地图信息用于实时路径规划。研发人员当前面临的最棘手的难题是如何提高汽车的视觉能力，目前所研发的计算机视觉系统还非常的低端和原始，如何赋予计算机系统接近甚至达到人类的视觉能力是一项非常巨大的挑战[3]。

4 结语

智能汽车已经不再是科幻小说中的产物，而是科技产业方面需要解决的一个问题，近些来年，一些智能汽车的生产公司也取得了很大的进步，例如特斯拉，沃尔沃，百度等，都在各自擅长的领域发挥出色。此外，自动驾驶与共享出行的结合，将进一步降低出行成本、优化道路交通，带来出行和交通领域的深刻变革，激发更多新模式新业态[4]。但不容忽视的是，智能汽车的智能化目前都是“残缺”的，只是在某些功能上能够实现自动化，大部分的功能还是需要人类驾驶员来控制。对于智能驾驶的分级情况，我们也应该理性看待，即使达到某一级别的技术，但是其离真正的“上路”，乃至产品化都还需要付出极大的努力。