干货回放！公益讲座第十八弹：算法与应用，智能网联汽车关键点 | 中国汽车报

发布时间：2020-07-05 20:20:39来源：中国汽车报

智能网联汽车的主要目标是不断完善自动驾驶功能，其发展目前存在两大路径，一种是以谷歌为代表的互联网创新势力，以开放、大胆和全新思路去研发自动驾驶车辆，它们的产品甚至去除了传统汽车中的油门、方向盘等部件。另一种是在传统汽车基础上研发智能网联汽车，更趋近于智能化改造，使得车辆具有自动驾驶能力，并通过OTA方式不断实现更新迭代。

“实现高阶自动驾驶的难点在于安全性和稳定性，目前已经实现了自动驾驶的基本功能，但把车辆完全交给系统，对于人们来说还存在着可靠性方面的顾虑。在复杂的交通环境下，自动驾驶应对突发情况的能力是未来自动驾驶领域需要重点关注的。”7月3日，《中国汽车报》公益直播讲座再次开讲，4.3万多人在线关注并分享了智能网联汽车的发展与趋势。

自动驾驶解决方案已进化了三代，其中，第一代为基于机械改装的解决方案，可实现自动驾驶基本功能性要求，包括车辆横纵向自动控制、障碍物识别及紧急停障，固定路线自动驾驶。第二代解决方案基于线控改装，优化了感知层多传感器融合算法、决策层局部路径规划算法，提升了算法稳定性和高效性，去除了冗余算力的浪费，设计了一体化的自动驾驶解决方案。第三代自动驾驶解决方案基于低成本、高集成度和网联化三个层面进行了优化，对自动驾驶系统算法架构进行调整，降低了感知、决策、控制三层间的耦合性。本次公益直播讲座中，演讲嘉宾，CATARC培训云平台首席培训师、中汽数据（天津）有限公司智能业务本部高级技术经理谢蓉女士详细阐述了“智能网联汽车解决方案及发展趋势研判、自动驾驶系统研发关键技术分析、网联协同各阶段关键问题聚焦、智慧生态体系的融合构建”等内容。

架构设计至关重要

智能网联汽车自动驾驶系统架构设计分为三大部分，硬件平台、软件平台和网联平台。硬件平台包含自动驾驶所需的一些传感器和相应设备，软件平台需要以硬件平台的数据作为输入，通过数据解析、处理融合、路径规划等算法设计，输出相应控制信息，去控制整个车辆的自动行驶。网联平台主要结合通信技术，建立车辆的数据互通，实现相关应用功能。架构设计需要考虑三个平台的协同融合，建立整体的研发体系。

在直播中，谢蓉说：“智能网联汽车开发过程中，系统架构设计至关重要，架构决定功能。”自动驾驶系统架构研发过程中应关注三点：一是系统各项指标平衡性；二是冗余安全设计；三是更新机制。同时也应重点关注算法设计和应用软件两个关键点，进行深度的设计研究；而自动驾驶与V2X的无缝结合，将是未来智能网联汽车的发展趋势。

在系统架构中，硬件平台、软件平台和网联平台都发挥着重要作用。其中，硬件平台从两个方面关联信息和设备：从车辆运动方面会考虑到车的速度、转角以及横滚，俯仰、航向等信息；从环境感知方面考虑激光雷达、超声波、摄像头、毫米波雷达等传感器设备。谢蓉指出：“不同的自动驾驶等级对应不同的传感器布设，如激光雷达虽然稳定性较好，但成本较高，以激光雷达为感知单元的自动驾驶还难以在产品中真正体现。目前，各大车企为在自动驾驶中抢得先机，更趋向于采用摄像头为感知单元的路线，一些传统车企通过摄像头感知单元就可实现L3级产品落地和L2级产品的量产。”

软件平台一般划分为三个层，感知层、决策层和控制层。感知层输入传感器数据，通过融合计算得到精准障碍物信息。决策层用感知层的结果作为输入，结合算法得出车辆下一步所需的纵向和横向控制。控制层则以决策层的输出作为输入，去执行相应的制动、转向、油门动作。三个层次不断递进，实现车辆自动驾驶功能。

同时，谢蓉强调：“要针对自动驾驶系统研发中相关的研发工具链进行设计研发及标准化，确保研发的效率和系统的性能。”

感知算法品类多

感知作为自动驾驶的基础，承担着十分重要的作用。

对于一辆智能网联汽车来说，其自动驾驶算法分为感知类、决策类和控制类三种算法。其中，感知类又分为识别算法、交通标志、点云识别、传感器融合、精准定位和实时定位等多个子项。

目前、视觉障碍物检测/识别算法多采用深度学习的方法，利用端到端的方式，输入原始的摄像头图像数据，输出障碍物检测/识别结果。由于交通标志在图像中占据像素较少，交通标志的识别需要网络模型满足对细小目标检测的特殊要求。通过多传感器深度融合，传感器之间便能够取长补短，帮助整个感知系统效果的提升。

谢蓉谈到：“自动驾驶汽车的基础是精准导航，不仅需要获取车辆与外界环境的相对位置关系，还需要通过车身状态感知确定车辆的绝对位置与方位。”高精度定位是自动驾驶的必要前提，目前策略主要通过融合定位的方法来提高自动驾驶汽车的定位精准性，拟结合其他系统或者方法形成一个大规模，低延迟，具有一定稳定性和精准性的可用实时定位系统。

自动驾驶汽车的决策与规划依托于环境感知和导航子系统的输出信息，并通过一些特定约束条件（如无碰撞、安全到达终点等），规划出汽车的行车路径。自动驾驶汽车的车辆控制系统包括车辆的纵向控制和横向控制。即车辆的驱动与制动控制，以及通过方向盘角度的调整，实现自动驾驶汽车路径跟踪。

提升驾乘质量的应用软件

在自动驾驶应用软件中，许多与提升驾乘质量与愉悦感息息相关。如一键叫车、自动泊车、HMI交互、语音交互、身份认证等。

智能网联汽车可将实时位置，实时速度及实时油门等信息推送至平台和APP端进行显示，APP端与车端对接完成，具备一键叫车，临时停车等功能。

自动泊车系统通过探测车辆周围环境信息来找到合适的泊车位，从而控制车辆的转向和速度，使得车辆能够自主驶入相应车位。

HMI是HumanMachineInterface的缩写，即人机接口也称人机界面，是车辆与用户之间进行交互和信息交换的媒介，实现信息的内部形式与人类可接受形式之间的转换。

语音识别较语音合成而言，技术上要复杂，但应用却更加广泛。语音识别ASR(AutomaticSpeechRecognition)的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。

作为防护网络资产的第一道关口，身份认证有着举足轻重的作用。身份认证保证以数字身份进行操作的操作者就是这个数字身份合法拥有者，即保证操作者的物理身份与数字身份相对应。在身份认证应用中，人脸识别是技术关键点。

网联协同与智慧生态体系

对于网联化，谢蓉把其发展分为三级。“第一级是网联辅助信息交互，仅是远程通讯类的信息服务和提醒，时效性、可靠性没有太高的要求。第二级是网联协同感知，既目前的V2X类技术，要做信息准确的传输，为车辆做决策和控制服务。该阶段下智能网联汽车开始与外界数据进行大量交互，信息安全成为亟需解决的问题之一。第三级是网络系统决策控制的联网，可以支撑公共云平台的决策或局域网的决策，可以通过网联来实时的控制汽车。”

谢蓉坦承：“网联化最关键是V2X技术”。我国目前在天津和无锡已经建立了两个国家级别的车联网先导区。布设了相应网联化的设备，也进行了网联化的验证。她表示：“网联化比较依赖于对基础设施的改造，这方面我国有相当优势。”

智慧生态体系未来将结合智慧汽车、智慧交通和智慧生活的协同，实现车、路、人、生活等相融合的智慧新体验。智慧生态中各类智慧体环环相扣，智慧交通为智慧城市的主要子系，紧抓智慧交通发展，才能在未来竞争中占据主动权。

为优化提升新型智慧化建设评价工作，可以利用自身优势和行业资源整合建成数字化城市管理平台，增强城市管理综合统筹能力，助力中国智慧化产业健康蓬勃发展。

最后，谢蓉总结道：“智慧生态应当建立在多个产业的协同合作基础上，共同研发应对如此规模和复杂度的工程。”以建设核心共性技术赋能与应用支撑平台为契机，帮助智慧生态上下游参与者进行算法协同研发、算法库建设、数据资产管理等统筹规划和沟通调节等事务，助力智慧化产业迅速健康发展。

公益讲座回看方法：

关注《中国汽车报》微信公众号，点击左下角菜单栏“公开课”即可观看；也可登录中国汽车报网、汽车发布APP点击观看。

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文：林扬编辑：黄霞版式：蒙轩

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