中国汽车报|精品课第24讲 || 叶凌峡：化繁为简是L3自动驾驶系统工程化的关键 | 中国汽车报
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【中国汽车报|精品课第24讲 || 叶凌峡：化繁为简是L3自动驾驶系统工程化的关键 | 中国汽车报】
“化繁为简是工程化的关键；稳定性、可靠性、可追溯性是产品落地的根本要求 ， 因此L3系统需要做到以下三点：硬件标准化、软件模块化、开发流程化 。 ”9月11日晚 ， 在《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的“2020智能网联汽车精品课”第24讲中 ， 驭势科技上海自动驾驶技术部总监叶凌峡以“基于量产的L3自动驾驶系统开发”为主题 ， 从需求及应用场景分析、L3系统架构设计及要点、L3自动驾驶系统的增强设计、迈向L3量产的工程化辅助技术等方面 ， 解读了L3自动驾驶系统开发的相关情况 。
应用场景：涵盖自主领航和自主跟随
“L3有条件的自动驾驶 ， 就是在特定驾驶模式下 ， 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作 ， 人类驾驶员需要在特殊情况发生时 ， 适时对系统提出的干预请求进行回应 。 ”叶凌峡讲到 ， 进入到L3级自动驾驶后 ， 人类驾驶员能真正脱离出来 ， 把驾驶系统的控制权交给自动驾驶系统 。 所以 ， L3级自动驾驶是真正的自动驾驶 ， 需要解决的系统问题与之前的ADAS系统、L2级系统是不一样的 。 因此 ， 具备L3级自动驾驶功能的车辆 ， 必然要兼容ADAS系统功能 。
叶凌峡表示 ， L3级自动驾驶系统的应用场景 ， 主要是高速公路自主领航（HAP）、拥堵交通自主跟随(TJP) 。
就高速公路的自主领航而言 ， 一是具备车辆识别、车道识别、道路可行驶区域识别、位置定位等能力 ， 可一键设定车辆行驶目的地 。 二是具备高速公路自主驾驶全局规划能力 ， 可实现自主变道、自主超车、自主上下匝道等操作 。 三是高速公路自动驾驶全程无需驾驶员操作 ， 仅当自动驾驶车辆到达目的地或者车辆出现故障时 ， 系统进入安全控制模式并提醒驾驶员接管 。
而拥堵交通自主跟随方面 ， 一是具备车辆识别、前车行驶路径预测、车道识别、位置定位等能力 ， 可跟随前方车流自主驾驶 。 二是具备车辆持续跟踪能力 ， 实时监测车辆四周情况 ， 与四周拥堵车辆保持安全距离 ， 实时计算前方车流的行驶路径 ， 采用自主跟随策略 。 三是拥堵路段全程无需驾驶员操作 ， 直至交通拥堵状态解除 。 四是车速提升至时速60公里以上退出自主跟随功能 ， 并在退出前主动提醒驾驶员接管 。 当驾驶员未接管或出现车辆故障时 ， 系统则进入安全控制模式并保持提醒 。
架构设计：感知+决策+执行
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“自动驾驶系统由感知+决策+执行组成 ， 架构设计也是由此展开 。 ”叶凌峡讲解 ， 感知包括视觉、毫米波雷达、激光雷达、超声波、GPS等；决策包括融合、定位、决策规划等；执行包括车辆纵横向控制 。
在冗余设计上 ， 分为对称全冗余架构、非对称主辅冗余架构 。
其中 ， 对称全冗余架构方面 ， 第一系统包括多种类感知传感器组合、感知融合模块、规划决策模块；第二系统包括多种类感知传感器组合、感知融合模块、规划决策模块 。 两个系统共同构成冗余系统管理模块 ， 成为车辆控制模块的组成部分 。
非对称主辅冗余架构方面 ， 主系统包括多种类感知传感器组合、感知融合模块、主线规划决策模块；辅系统包括AI摄像头、辅线规划决策模块 。 二者共同构成冗余系统管理模块 ， 同样成为车辆控制模块的组成部分 。
L3级自动驾驶算法组成 ， 包括感知系统开发、规划系统开发、策略逻辑开发、控制系统开发 。 其中 ， 感知数据融合的精髓是取长补短 ， 具体包括：一是毫米波雷达具有全天候工作能力 ， 较高的测量精度 ， 不会漏报；二是摄像头能够识别不同的物体 ， 但测量精度较差 ， 很少误报；三是激光雷达测量精度高 ， 但成本高 ， 计算量大 。 感知数据融合算法的常规步骤有：一是数据采集及预处理；二是统一坐标系；三是数据关联+融合 。
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