自动驾驶综述

农东乐

摘 要：随着科技不断发展，未来人类世界所发展的方向必然是向智能化进行发展，自动驾驶汽车，也称无人驾驶汽车应时代潮流而兴起，这将是未来汽车所追求智能化方面的最终目标。本文将对世界自动驾驶汽车的发展历史，原理，基本构成及有关安全问题和ADAS系统进行详细论述。

关键词：自动驾；ADAS系统；人体姿态识别；头部姿态识别；视线跟踪

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）20-0236-03

1 自动驾驶的发展历史

自动驾驶这一概念是怎么来的呢？它是由一名美国工业设计师，诺曼·贝尔格·迪斯（Norman Bale Geddes，1893～1958）在1933年提出的，然后在英、美等国家先后开始进行自动驾驶实验[1]。

互联网企业龙头—谷歌首先提出并倡导了对自动驾驶技术的研究，它代表了目前自动驾驶的最高水平。谷歌从2009年起开始了对自动驾驶技术的研发，2011年10月，谷歌在内华达州和加州的莫哈韦沙漠进行自动驾驶的测试，并于2012年4月宣布自己测试的自动驾驶汽车已经开了20万公里且已经申请和获得了多项相关专利。目前正在测试的无人驾驶汽车已累计行驶超过160万千米[2]。谷歌在每个月都会在自己的网站上公开团队自动驾驶研究项目的发展报告，不仅会透露无人驾驶每次事故的详细内容，还会分享无人车遇到的有趣的事。

随着科技的不断进步，越来越多的国家加入了开发自动驾驶技术的潮流之中。我国也应时代潮流的号召加入其中。

在国内，2014年4月份百度公司正式开启对自动驾驶的研究项目。百度所研发的自动驾驶汽车已经可以在环城、城市路以及高速公路的混合路况下完成汽车的自动驾驶。百度将AI与互联网作为自动驾驶技术的核心，并且在2017年12月2号当天，国内第一辆自动驾驶客运巴士正式在深圳进行试运。百度公司取得的成就也代表着我国在高新技术方面的成就。

2 自动驾驶的基本原理及构成

自动驾驶汽车在运行过程中，车载显示器上的电子地图会标出目的地并根据资料库的信息设计好大致的行驶路线，并将做好的电子地图导入车上搭载的CPU（中央处理器）中，CPU则根据地块边界进行规划，选出最合适的行驶路径。同时车载雷达上的DGPS（Differential Global Positioning System，差分全球定位系统）导航系统会检测汽车的实时数据，并通过无线通讯手段发送给汽车的CPU，将补偿得到后的位置信息与电子地图规划好的路径进行对比，通过自动变速转向功能来控制无人驾驶汽车的行驶速度和方向。汽车中的距离传感器、红外线传感器和视频摄像头则将采集到的信息传给CPU进行判断决策，并且构成紧急避险系统。

如图1所示是谷歌研发的自动驾驶汽车，它通过使用雷达、红外照相机，以及激光定位器来了解周围的交通状况，并通过GPS全球定位系统对前方的道路进行导航。最后，这些采集到的数据会传到主控电脑中进行分析并给出优化方案。

3 自动驾驶存在的相关安全问题与ADAS系统

3.1 自动驾驶的相关安全问题

自动驾驶作为一种智能化交通工具，能够代替人类完成一系列的驾驶行为。自动驾驶技术的发展无疑会给我们的生活和出行带来更多便利。自动驾驶的应用和推广可使高效率的出行成为可能，并且可以推动电能、太阳能、风能等清洁新型的能源发展，改善空气质量，优化我们的生活环境。

然而从100多年前汽车革命的推动开始，人们对于汽车带来的社会变革颇有争议，自动驾驶作为一种新型驾驶方式，由于技术还未成熟，目前尚未能被大众所接受。

如表1所示，2009年到2015年的6年时间内，在谷歌自动驾驶汽车的测试中，汽车自动行驶了274公里，共发生了11次事故，其中包括7次追尾事故和4次侧面刮蹭，没有造成人员死亡。谷歌研究院调查表明，这些事故都是其他车辆驾驶员操作不当撞上了谷歌试验车。

2016年5月7日，美国佛罗里达州的一名司机在启用特斯拉自动驾驶模式时发生事故并当场死亡。

这些事故表明，自動驾驶并不能完全避免事故的发生，如何在提高出行和驾驶效率的同时，确保自动驾驶的安全，这还有待进一步研究与探讨。

3.2 ADAS系统

ADAS英文全称为Advanced Driver Assistant System，即先进驾驶辅助系统，也称为主动安全系统。

如图2所示，ADAS系统的L0阶段是由人类全权驾驶，系统在驾驶中主要起到提醒驾驶员的作用：当驾驶员存在不良驾驶行为时，ADAS系统就会对驾驶员发出警告提醒驾驶员目前处在“危险驾驶行为”[3]。这里需要运用到人体姿态识别技术，该技术通过先对人体进行检测，得出边界框，再对每一个边界框中检测人体的关键点连接成人形，从而判断人的行为。

当驾驶员注意力不集中，行驶时左顾右盼，部分酒驾司机在驾驶过程中眼神会偏离不定，这时ADAS系统也会发出警告，提示驾驶员目前正处在“危险驾驶行为”。

这里需要用到头部姿态识别技术和视线跟踪技术：首先头部姿态识别技术是通过摄像头获取位置信息。通过计算五官在图片上的几何相对位置，得出人脸当时相对于摄像头的旋转角度。通过现需判断头部三个方向（yaw方向，pitch方向，roll方向）的角度，可自动判断出头部运动的状态，从而判定驾驶员是否在规定位置操作头部转动[4]。最后结合车辆位置信息达成自动评判车辆在通过规定位置时驾驶员是否对道路两侧进行左右查看的规则；其次是视线跟踪技术，该技术通过测量人眼的凝视点和相对头部的运动程度的技术。该技术需要到眼动仪进行测量人眼的角膜反射，眼睛旋转情况，瞳孔中心，从而计算出人眼当时的聚焦点，最终判断出驾驶员的注意力是否集中。

如图2所示，L1——L3的自动驾驶主控制权由人逐渐转移到车辆，L1级别是辅助驾驶，也就是由车辆代替人类驾驶员完成一些简单的驾驶操作，例如减速加速等，这解放了驾驶员的双脚，实现了Feet off；L2级别是部分自动驾驶，车辆接着控制了方向盘，使人类驾驶的手得以解放，做到了Hand off；L3级别的自动驾驶是条件自动驾驶，系统掌握了环境感知技术，可以在满足条件的情况下实现由汽车全权掌控驾驶操作，不需要由人类驾驶员进行对环境的判断来决定汽车的驾驶，做到了Eyes off。

L4级别的自动驾驶是高度自动驾驶，已经属于真正的自动驾驶了，行驶路途中由车辆全权把控操作，人类驾驶员不需要保持注意力，实现了Minds off。但该级别的自动驾驶只限定于某些场景，未能完全实现由汽车完全接管驾驶权。

L5级别的自动驾驶是完全自动驾驶，是完善的自动驾驶，是全世界的研发团队所追求和探索的。该级别的自动驾驶不需要人类驾驶员的操作，完全由汽车全权接管，由汽车自行判断所处场景应采取的驾驶操作，而且克服了场景的限制，不在受到特定场景的限制。只有在这一级别的自动驾驶技术才是完美的自动驾驶技术，如果人类驾驶员所使用的自动驾驶技术未能达到L5级别的要求，就有可能发生事故。

4 结语

在当今信息化时代，传统机电系统的信息化和智能化是国家综合国力的重要标志之一。作为机电系统代表的汽车驾驶系统进行自动化和智能化是当今世界科技竞争的重要领域，且这项技术会在交通安全、国防建设等有着良好而广泛的应用前景，为人们的生活提供便利和保障。

参考文献

[1]王芳，陈超，黄见曦.无人驾驶汽车研究综述[J].中国水运，2016，（12）：126-128.

[2]王钦普，赵佳，赵浩.无人驾驶汽车发展面临的挑战与建议[J].客车技术与研究，2016，（6）：2-6.

[3]王楠，刘卫国，张君媛，等.基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J].交通信息与安全，2015，（01）：41-46.

[4]张波，王文军，成波.基于人脸3D模型的驾驶人头部姿态检测[J].汽车工程，2016，（01）：53-60.