1.2 智能化汽车

1.2.1 智能化汽车的概念

智能化汽车是在普通汽车的基础上增加先进的传感器（雷达、摄像头等）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统的环境感知能力，能够自动地分析汽车行驶的安全及危险状态，按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的新一代汽车。图1-8所示为某智能化汽车。

1.2.2 智能化汽车的分类

业界一般把智能化汽车的发展过程划分为五个阶段：辅助驾驶（DA）阶段、部分自动驾驶（PA）阶段、有条件自动驾驶（CA）阶段、高度自动驾驶（HA）阶段和完全自动驾驶（FA）阶段。各阶段的主要区别在于运行过程中智能系统控制哪些内容、驾驶人控制哪些内容、车辆运行状态由谁进行监视、当系统失效后由谁进行干预四个方面。

1.辅助驾驶（DA）阶段

在辅助驾驶阶段，车辆智能化系统主要根据环境信息执行车辆行驶方向（车道保持）或加减速（通常特指自适应定速巡航控制功能）中的某一项操作，其他操作都由驾驶人来完成，通俗讲就是在特定的路况下可以解放驾驶人的手或脚。这个阶段的主要特点是驾驶人和系统共同控制车辆运行，但驾驶人要负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶人来做出应对，适用于车道内正常行驶、高速公路无车道干涉路段的行驶、无换道操作等工况，如图1-9所示。

2.部分自动驾驶（PA）阶段

在部分自动驾驶阶段，车辆智能化系统根据环境信息对车辆的行驶方向和加减速中的多项操作同时提供支援，其他操作由驾驶人完成。这个阶段的主要特点是驾驶人和系统共同控制，驾驶人负责监视车辆，当智能控制失效时，由驾驶人来做出应对。这个阶段的主要功能有车道保持、自适应巡航、自动泊车等，适用于高速公路及市区无车道干涉路段进行换道、泊车、环岛绕行、拥堵跟车等操作，如图1-10所示。

3.有条件自动驾驶（CA）阶段

在有条件自动驾驶阶段，所有驾驶操作由智能化系统完成，根据系统请求，驾驶人需要提供适当的干预，否则车辆将停留原地，直到环境改变允许车辆继续行驶。这个阶段的特点是车辆的运行由系统控制，同时系统负责监视车辆，当智能控制失效时，系统会请求驾驶人，由驾驶人做出应对。有条件自动驾驶适用于高速公路正常行驶工况，也适用于高速公路及市区无车道干涉路段进行换道、泊车、环岛绕行、拥堵跟车等操作，如图1-11所示。

4.高度自动驾驶（HA）阶段

在高度自动驾驶阶段，驾驶人能够完成的所有驾驶操作均由车载智能化系统完成，特定环境下系统会向驾驶人提出响应请求，驾驶人可以对系统请求做出响应，也可以不进行响应。高度自动驾驶与有条件自动驾驶的区别在于高度自动驾驶车辆提出响应要求的可能性大大减小，即使提出，驾驶人也可以不做出响应，系统终究会自我做出决策。高度自动驾驶适用于有车道干扰路段（交叉路口、车流汇入、拥堵区域、人车混杂交通等市区复杂工况）进行的全部操作，如图1-12所示。

5.完全自动驾驶（FA）阶段

在完全自动驾驶阶段，车载智能化系统可以完成驾驶人能够完成的所有道路环境下的操作，始终不需要驾驶人介入，完全自动驾驶适用于所有行驶工况下进行的全部操作。车辆的控制、监视及失效应对均由系统完成，如图1-13所示，驾驶人可以专心做自己的事情，无须留意车辆的运行。

无论怎样分级，从驾驶人对车辆控制权的角度来看，可以分为驾驶人拥有车辆全部控制权（如辅助驾驶阶段和部分自动驾驶阶段）、驾驶人拥有部分车辆控制权（例如部分自动驾驶阶段和高度自动驾驶阶段）、驾驶人不拥有车辆控制权（例如完全自动驾驶阶段）三种形式。

1.2.3 智能化汽车的关键技术

智能化汽车是一个汇集了众多高新科技的综合系统，尤其是作为智能化汽车关键环节的环境信息获取与智能决策控制系统，更是依赖于高新技术的有力支撑。图1-14所示为智能化车辆的系统构成，从中可以看出其关键技术包括环境感知技术、智能决策技术、自动控制技术三个大的方面，具体来讲，包含以下几种。

1.环境感知技术

在汽车智能化领域，环境感知包括车辆本身状态（位姿）感知和外部环境感知。在复杂的路况交通环境下，单一传感器无法完成环境感知的全部，必须整合各种类型的传感器，利用传感器融合技术，使其为智能化汽车提供更加真实、可靠的路况环境信息。环境感知过程如图1-15所示。

环境感知主要包括以下几方面：

1）车辆本身状态感知，包括行驶速度、行驶方向、行驶状态、车辆位置等。

2）道路感知，包括道路类型检测、道路标线识别、道路状况判断、是否偏离行驶轨迹等。

3）行人感知，主要判断车辆行驶前方是否有行人，包括白天行人识别、夜晚行人识别、被障碍物遮挡的行人识别等。

4）交通信号感知主要是自动识别交叉路口的信号灯、如何高效通过交叉路口等。

5）交通标志感知主要是识别道路两侧的各种交通标志，如限速标志、弯道标志等。

6）交通状况感知主要是检测道路交通拥堵情况、是否发生交通事故等，以便车辆选择通畅的路线行驶。

7）周围车辆感知主要检测车辆前方、后方、侧方的车辆情况，避免发生碰撞，也包括交叉路口被障碍物遮挡的车辆。

2.智能决策技术

智能决策技术是智能网联汽车领域的重要技术分支，其应用领域较宽，如自适应巡航、车道偏离预警、防碰撞、路径规划、车道保持、导航等。它是在环境感知技术积累的基础上，利用后台丰富的大数据以及车辆监测的道路反馈信息形成合力、智能决策并做出控制执行。智能决策过程包括信息融合技术、危险态势分析（运动预测）技术、路径及轨迹规划技术、行为决策技术、危险预警技术等。如图1-16所示，车辆感知到前面的三个行人后，系统需要计算以确定车辆下一步的行驶轨迹，避免对行人构成威胁。

3.控制执行技术

图1-17所示为某品牌车辆的线控底盘。决策系统的结论无法直接控制车辆的运行，需要根据智能决策系统的指令对线控底盘进行控制，包括基于驱动、制动系统的车辆纵向运动控制，基于转向系统的横向运动控制，基于悬架系统的垂向运动控制，基于驱动、制动、转向、悬架的底盘一体化控制，以及利用通信及车载传感器的车队列协同和车路协同控制等。

4.V2X通信技术

所谓V2X（Vehicle to Everything），即车辆对外界的信息交换，如图1-18所示。车联网通过整合全球定位系统（GNSS，如GPS或北斗）的导航技术、车与车交流技术、无线通信及远程感应技术，奠定了新的汽车技术发展方向，实现了手动驾驶和自动驾驶的兼容。简单来说，搭配了该系统的车型，在自动驾驶模式下，能够通过对实时交通信息的分析，自动选择路况最佳的行驶路线，从而缓解交通堵塞。

5.云平台和大数据技术

数据平台技术是智能网联汽车的基础支撑技术，包括云计算、大数据的关联分析和深度挖掘、数据高效存储和检索、数据交换共享等。数据平台技术主要应用于车联网系统、实时交通系统等。

6.信息安全技术

信息安全是智能控制最基本的出发点，如果信息遭受破坏，那么车辆的性能根本无法得到保障。信息安全技术是指信息系统（包括硬件、软件、数据、人、物理环境及其基础设施）受到保护的技术，使信息不因偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改和泄露，系统能连续、可靠、正常地运行，信息服务不中断，最终实现业务的连续性，在智能化汽车领域，就是保证信息的准确性和连续性，从而保证交通的安全和可靠性。

7.同步定位与地图构建技术

同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）可以描述为将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图。所谓完全的地图是指不受障碍，可以行进到环境可达的每个角落。即时定位与地图构建是智能化汽车运行的基础，没有高精度地图，自动驾驶无法谈起。常用的即时定位与地图构建有激光SLAM和视觉SLAM。图1-19所示为用激光雷达构建的地图。

1.2.4 智能化汽车的系统组成

与传统车辆相比，智能化汽车在构成上主要增加了环境感知和定位系统、智能决策系统、控制和执行系统。而智能化汽车如果需要发挥其最佳性能，还需要强大的网、智慧的路和共享的云，否则只有智能的车，其智能化的程度也会受到限制，甚至发生危险。智能化汽车工作过程是按照获取高清地图、实时定位、环境感知、运动预测、行动规划和车辆控制的线路进行。图1-20所示为智能化汽车的系统构成。

1.2.5 智能化汽车的行业现状

近年来，随着电子信息领域新技术的发展，物联网、云计算、大数据、移动互联等新技术正在向传统行业渗透。在汽车行业，与此相关的智能化汽车、车路协同、出行智能化、便捷服务、车联网等，都已成为目前的技术热点，并且正在引起行业的巨大变革。多方合作成为这个阶段智能化汽车发展的一个主要的特征。