自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑.汽车驾驶自动化也一直都在进行,其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代.智能时代下,大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇.
汽车不再是单纯的代步工具
汽车驾驶自动化覆盖了汽车、交通、互联网、电子、测绘等多个产业,集成了5G通讯、人工智能、物联网、先进机器人、大数据、云计算、智能制造等多项对未来科技和人类社会产生重大影响的颠覆性技术，是汽车产业发展的一个重要的阶段。
在智能交通和车辆智能化发展的背景下,汽车可以获取更多的外界信息,以模型预测控制为代表的先进控制方法与以深度学习、强化学习为代表的人工智能新技术将得到广泛关注.,随着云计算逐渐成熟和车辆边缘计算能力的显著提升,复杂高级算法在实车控制系统在线实现成为可能.这些技术的发展不仅增强了汽车上层驾驶决策与规划的能力,也为汽车转向、制动、驱动的新系统/新功能的衍生式发展创造了条件.
智能交通存在的问题
1.设备问题：随着车辆的增多，系统的规模会急剧扩大，相应的点位也会无限增加，设备维护任务艰巨。
2.系统可靠性：智能交通系统关乎一个城市整个交通的运行情况，情况复杂，设备众多。在复杂的信息交换的背景下，要尽可能的保证整个系统的运行平稳，但是系统还会经常出现错误，数据丢失等故障，为维护带来了很大的麻烦。
3.通信质量：整个交通系统包括信号灯控制需要实时的发送数据，信息只有及时的交换，才能发挥系统最大的效能。
4. 信息在发送、传递、收集、整理的环节都可能会出现伪造、网络攻击、信息泄露、容忍性等安全问题需要解决。
从汽车驾驶任务的角度来讲,无论是新能源汽车还是传统内燃机汽车,有人驾驶的汽车还是自动驾驶的汽车,汽车驾驶的主要任务并没有改变,即实现从起点到终点的行驶,反映在操作层面上主要是对转向、油门、制动和挡位的操作
智能汽车需要做到什么？
在汽车驾驶自动化的发展过程中,感知层面的自动化就是增强、替代驾驶员的眼睛、耳朵、大脑的感知功能,进而辅助或替代驾驶员对环境的理解,如增加车载感知的摄像头、雷达,增加V2X、GPS等。
决策与规划层面的自动化就是增强、替代驾驶员大脑的决策规划功能,比如在自适应巡航当中,车辆的辅助驾驶控制器对前车或障碍物的位置、速度、加速度进行识别,实现驱动和制动的决策与规划,其他辅助驾驶功能如自动泊车、自动超车等部分工况的自动驾驶都是在特定场景下替代或增强驾驶员的决策。
在执行层面上的增强主要体现在转向、制动、驱动、换挡控制系统功能与性能的提升.
对驾驶员感知、决策、执行各个方面的增强与替代程度其实也是驾驶自动化的分级的依据.,替代和增强程度越高,自动化程度就越高。
随着信息技术的不断转型与升级，加快了汽车设计的脚步，智能汽车技术不仅使人们日常驾驶行为习惯发生明显改变，同时使交通的安全性、可靠性得到有效保障。纵观汽车工业的发展历程,汽车驾驶的自动化进程一直都在进行,汽车智能时代的来临凸显了电控的重要性,控制决策与执行层面的自主研发能力是高度自动化汽车量产的前提和保证.智能时代下,汽车自动化进程中存在空前机遇的同时也存在极大的挑战,依然有很多未知的难题等待我们不断探索。