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中国智能驾驶白皮书中国人工智能学会二一五年十一月中国智能驾驶白皮书1中国人工智能系列白皮书编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺中国智能驾驶白皮书编写组李德毅张新钰刘玉超郑思仪陈桂生郭沐高洪波李国朋赵建辉韩威中国智能驾驶白皮书2目录第1章战略发展篇.11.1机器人时代已经到来.11.2汽车制造业发展历程.21.3颠覆性技术.31.4智能驾驶.31.4.1智能交通.41.4.2智能驾驶研究起源.51.4.3智能驾驶关注度.61.4.4信息技术倒逼汽车产业：智能驾驶.71.4.5智能驾驶的渐进式发展路线：主动安全.81.4.6智能驾驶的颠覆性发展路线：轮式机器人.81.4.7智能驾驶时代人与汽车关系：双驾双控.91.4.8智能汽车系统架构.101.4.9驾驶辅助系统与智能驾驶.111.4.10智能驾驶相关技术领域.111.4.11智能驾驶科学问题.121.5智能驾驶技术现状.121.5.1国外研究机构智能驾驶技术现状.121.5.2国外主要公司智能驾驶技术现状.151.5.3国内研究机构智能驾驶技术现状.161.5.4国内主要公司智能驾驶技术现状.181.6智能驾驶比赛.191.6.1国外智能驾驶比赛.191.6.2国内智能驾驶比赛.21中国智能驾驶白皮书31.7智能驾驶社会效益与影响.241.7.1智能驾驶减少交通事故.241.7.2智能驾驶促进节能减排.241.7.3智能驾驶将推动社会变革.251.7.4智能驾驶改变传统汽车产业发展.261.8智能驾驶相关法律问题、政府态度和政策.261.8.1智能驾驶相关法律问题.261.8.2政府对智能驾驶的态度和政策.261.8.3智能驾驶政策法规和标准分析与建议.29第2章感知工程篇.312.1智能驾驶感知任务.312.2智能驾驶的感知盲区.312.3环境信息感知传感器.312.4传感器配置方案.322.5传感器的不完美性.322.6视觉传感器及技术.332.6.1机器视觉.332.6.2视觉传感器.332.6.3全景视觉技术.342.7雷达传感器.352.7.1雷达传感器及优缺点.352.7.2激光雷达的感知技术.372.7.3毫米波雷达及类型.372.8听觉传感器技术.382.8.1智能驾驶听觉感知技术.382.8.2超声波感知技术.402.9位姿传感器.40中国智能驾驶白皮书42.9.1智能驾驶感知态势的基准.402.9.2GPS和北斗.412.9.3RTK差分.422.9.4惯性导航.422.9.5智能车姿态感知.432.9.6智能车状态感知.432.10驾驶地图.432.10.1驾驶地图.432.10.2城市驾驶地图的组成要素.442.10.3驾驶地图是传感器.442.10.4驾驶地图对感知的作用.442.10.5驾驶地图服务.452.11汽车辅助驾驶传感器.462.11.1汽车自适应巡航控制系统.462.11.2汽车车道保持系统.472.11.3汽车自动泊车系统.482.11.4汽车并线辅助系统.492.11.5汽车Mobileye智能行车预警系统.50第3章认知工程篇.513.1驾驶行为的不确定性.513.2感知无法替代认知.513.3驾驶过程中的选择性注意.523.4多传感器融合.523.5路权.533.6智能车编队.543.7智能驾驶的一次规划与二次规划.543.8智能驾驶中的SLAM和逆向SLAM.55中国智能驾驶白皮书53.9驾驶脑.553.10驾驶态势CT图簇.583.11驾驶认知的图表达语言.593.12智能车的通用支撑模块.613.13局部路径规划.643.14寻的驾驶.653.15寻的泊车.663.16智能驾驶的自学习.663.17智能驾驶的智能化程度分级.673.18智能车的增量式智商测试.69第4章控制工程篇.734.1智能车的架构设计.734.2智能车的平台技术.744.3智能车的发动机控制.744.4智能车的转向控制.754.5智能车的制动控制.774.6智能车的档位控制.784.7智能车的信号控制.784.8智能车电源系统.794.9智能车车载电路的干扰因素.794.10智能车的人机交互.804.11智能车人机交互系统发展现状.804.12智能车对车载计算机的需求.854.13智能车网络与布线.854.14汽车电子技术发展历程.864.15汽车电子技术发展现状.874.16汽车电子技术未来发展.87中国智能驾驶白皮书64.17当前主流汽车电子产品.894.18 CAN总线技术发展历程.894.19 CAN通信实时性与可靠性.904.20双驾双控智能车总线系统.904.21智能驾驶控制决策信息流.914.22纵向与横向控制技术.924.23智能车系统健康状态监测.934.24智能车自适应错误修复机制.934.25车载自动诊断系统（OBD）.94参考文献.95中国智能驾驶白皮书1第1章战略发展篇1.1 机 器 人 时 代 已 经 到 来以信息技术为核心的第三次工业革命带来全球制造模式的变革，美国的“再工业化”、德国的“工业4.0”都是通过快速发展人工智能、机器人和数字制造等技术，重构制造业竞争格局，实现制造模式变革。国家“十二五”规划中将机器人及智能制造装备产业作为国家战略性新兴产业之一。2013年美国发布的机器人发展路线图指出机器人技术是少有的能够产生像互联网变革那样影响的技术之一。习近平主席在“两院”院士大会上指出，机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。机器人有望成为“第三次工业革命”的一个切入点和重要增长点，“机器人革命”将创造数万亿美元的市场。由于移动互联网、云计算、物联网、大数据等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快，3D打印、人工智能迅猛发展，机器人的软硬件技术日趋成熟，成本不断降低，性能不断提升，军用无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实，机器人时代真的来临了，如图1所示。a)工业机器人b)无人机c)水下机器人中国智能驾驶白皮书2e)排爆机器人f)服务机器人g)医疗机器人图1机器人时代到来1.2 汽 车 制 造 业 发 展 历 程汽车的发展改变了人类生活。1885年，德国工程师卡尔.奔驰发明四行程汽油发动机三轮汽车，第一辆汽车诞生并获得专利；1893年，法国使用车牌，发放驾驶证；1913年，美国福特公司流水线大批量生产汽车；1981年，德国大众汽车公司累计生产2000万辆，成为世界上生产时间最长产量最多的车型；1993年，日本汽车产量超过美国跃居世界第一。在19世纪末，汽车制造业主要体现在个体手工制作。20世纪中叶发展成规模化生产，单一车型在流水装配线上大规模作业，形成量产。20世纪末，汽车制造业形成了精细化的生产管理，采用标准化零部件，通用动力总成，汽车制造实现平台化。到了21世纪，在模块化的通用平台上实现汽车跨车型、跨级别的规模生产，包括从车体架构到智能驾驶在内的模块划分、标准设计、个性化定制、柔性制造、灵活组装和敏捷生产。汽车制造业的核心竞争力从19世纪的底盘、轮胎、机械、传动、车身，发展到20世纪的发动机、电气、被动安全、能源、排放，最后转移到21世纪的模块化、汽车电子、主动安全、智能驾驶。当前，新能源和电子信息技术正在挑战人工孤立驾驶汽车的状态，可望改变整个汽车工业和整个交通状况。中国智能驾驶白皮书31.3 颠 覆 性 技 术颠覆性技术是指打破常规技术发展路线、另辟蹊径的新技术，其影响范围深广，能够对已有传统技术或主流技术的继续使用产生颠覆性效果，是一种跨越式发展。2013年麦肯锡全球研究院发布分析报告，罗列了将对2025年生活、商业和全球经济产生重大影响的12项颠覆技术，如图2所示，分别是移动互联网（MobileInternet）、知识工程自动化（Automationofknowledge work）、物联网（Internet of Things）、云技术（Cloudtechnology）、先进机器人（advancedrobotics）、自主或近自主驾驶汽车（Autonomous or near-autonomous vehicles）、下一代基因组学（Next-generationgenomics）、储能技术（Energystorage）、3D打印（3Dprinting）、先进材料（Advanced materials）、先进油气勘探开采（Advanced oil and gas exploration and recovery）、可再生能源（Renewableenergy）”。据估算，到2025年这些技术对全球经济的直接影响将达14万亿到33万亿美元。可以看出，前六项颠覆性技术与智能驾驶息息相关。图2智能驾驶汽车相关的颠覆技术1.4 智 能 驾 驶智能驾驶不能简单等同于无人驾驶，其本质上涉及注意力吸中国智能驾驶白皮书4引和注意力分散的认知工程学，将单一人工驾驶模式改变为双驾双控，既可以通过自主驾驶将人从低级、持久、繁琐的驾驶活动中解放出来，又可以在智能车难以判断的复杂和危险情况下，将驾驶权移交车内乘员，自主驾驶与人工驾驶自然切换，通过人机交互让人与机器和谐相处。智能驾驶是指通过给车辆装配智能系统和多种传感器设备（包括摄像头、雷达、卫星导航设备等），实现车辆的自主安全驾驶的目标。智能驾驶可以分解为网络导航、自主驾驶和人工干预。网络导航解决我们在哪里、到哪里、走哪条道路中的哪条车道等问题；自主驾驶是在智能系统控制下，完成车道保持、超车并道、红灯停绿灯行、灯语笛语交互等驾驶行为；人工干预，主要是车内乘员通过人机交互系统进行意图表达和意外情况处置，如图3所示，谷歌智能驾驶车。图3谷歌智能驾驶车1.4.1 智 能 交 通智能交通的概念于1991年由美国智能交通学会(ITSAmerica：IntelligentTransportationSocietyofAmerica，当时名为IVHSAmerica：IntelligentVehicle-HighwaySocietyofAmerica)提出，并在世界各国大力推广。其基本思想是从系统的观点出发，力图利用现有宏观交通设施(道路、桥梁、隧道等)将道路和车辆综合起来考虑以解决交通问题。智能交通系统将先进的信息技术、数据通信技术、传感器技术、电子控制技术以及计算机技术等有效地综合运用于整个交通运输管理体系，从而建立起一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。智能交通系统的主要目的是提高道路的通行能力、提升交通的安全性和快捷性，并在此基础上节约能源等。在中国智能驾驶白皮书5智能交通系统的具体实施上，美国智能交通学会在1992年5月制定了美国智能交通系统战略规划，描述了美国此后20年的智能交通设计蓝图。该规划完整地包括了智能交通的各个方面，并将智能交通系统划分为六个领域：高级交通管理系统(ATMS：AdvancedTransportation Management System)、先进出行信息系统(ATIS：Advanced Travel Information System)、先进车辆控制与安全系统(AVCSS：AdvancedVehicleControlandSecuritySystem)、商用车辆操作系统(CVO：CommercialVehicleOperation)、高级公共交通系统：Advanced Public Transportation System)和农区交通系统(RTS：RuralTransportationSystem)。1.4.2 智 能 驾 驶 研 究 起 源在智能驾驶技术的研究方面，美国起步较早，早在1939年纽约世界博览会上，美国通用汽车公司首次展出了无人驾驶概念车Futurama。1958年，美国无线电公司（RCA，Radio Corporation ofAmerica）和通用集团联合，对外展示了智能驾驶汽车原型。依赖于预埋线圈的道路设施，车辆可以按电磁信号指示确定其位置与速度，控制方向盘、油门和刹车。自20世纪80年代，在美国国防部先进研究项目局（DARPA，DefenseAdvanced ResearchProjectsAgency）的支持下掀起了智能车技术研究热潮。1984年由卡耐基梅隆大学研发了全世界第一辆真正意义的智能驾驶车辆，如图4所示。该车辆利用激光雷达、计算机视觉及自动控制技术完成对周边环境的感知，并据此做出决策，自动控制车辆，在特定道路环境下最高时速可达31km/h。中国智能驾驶白皮书6图4第一辆真正意义的智能驾驶车辆欧洲从20世纪80年代中期开始研发智能驾驶车辆，其研究不强调车路协同，而是将智能驾驶车辆作为独立个体，并让车辆混行于正常交通流。日本智能驾驶技术研发起步较晚，且更多关注于采用智能安全降低事故发生率，以及采用车间通信方式辅助驾驶。日本在智能安全及车联网方面的研究走在世界前列，但对完全智能驾驶技术关注较少。1.4.3 智 能 驾 驶 关 注 度智能驾驶集位置服务、车联网和机器人技术于一身。当前，信息技术和智能制造的热点，无论是实践云计算、物联网，还是研发机器人，智能驾驶都被推到风口浪尖，占有重要位置。位置服务是最贴近生活的云计算。云计算与定位导航结合，催生位置服务。这种位置服务无人不用，无时不需，无所不在，成为基础设施。不仅是互联网、云计算服务商，乃至全社会，人人物物需要位置导航服务，如图5所示。图5位置服务无所不在车联网是人们生活所需要的物联网，如图6所示。物联网在国外最早起源于智能交通，车联网技术占到物联网技术应用的20%-30%，车联网是最易于实现的物联网产业。从车联网的角度研究包括有人和无人驾驶在内的不同车辆群体的驾驶行为，驾驶路线及道路流量等分中国智能驾驶白皮书7布，并为无人驾驶车辆和驾驶员辅助驾驶提供低成本的云计算服务平台。图6车联网智能车是不带情绪的轮式机器人。轮式机器人是集新材料、新工艺、新能源、机械、电子、移动通信、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化、人工智能、认知科学、乃至人文艺术等多个学科、多种技术于一身的人造精灵，是人联网、物联网不可或缺的端设备，是人类社会走向智慧生活的重要伴侣，将引发人人联网、物联网的崭新形态，也将改变人类的生产活动、经济活动和社会生活。1.4.4 信 息 技 术 倒 逼 汽 车 产 业 ： 智 能 驾 驶近年来，汽车智能化发展的巨大潜力已经吸引了以谷歌和苹果为代表的IT巨头的目光。有专家预测，未来在智能汽车领域呼风唤雨的或许不再是传统的汽车制造商，而是在互联网、无线通信等智能化领域占据重要位置的公司。IT人对智能驾驶的关注热度明显高于传统汽车人吗？是信息技术在倒逼汽车业吗？事实上，汽车业也在倒逼IT技术。百年汽车工业成功的三大要素：规模化生产、精细化管理和高可靠运行。对于加装昂贵的传感器的智能汽车能量产吗？可靠性能保证吗？出了安全问题谁负责？智能车能解决城市拥堵吗？回答不了这些问题，汽车人只能冷观智能驾驶。IT人将智能驾驶看作是颠覆式跨界创新，而汽车人更希望利用IT技术，特别是智能技术，改进能源和动力系统，节能减排，提升安全性、可靠性、舒适性和速度性，其次才是实现汽车信息化和车联网。中国智能驾驶白皮书8随着互联网时代的到来，随着移动互联网时代的到来，IT技术正在倒逼汽车业，互联网的几大巨头，谷歌、苹果、阿里巴巴、腾讯等纷纷把触手伸向了汽车这个高附加值、高利润的行业。分别从谷歌的地图与自动驾驶技术，到苹果的Carplay车载智能手机嵌入系统，再到阿里巴巴的高德地图和腾讯的打车软件，通过各自的优势切入自动驾驶领域。但限于技术与资金密集型的产业特征，这些互联网IT企业并没有马上进入汽车制造业的核心，而是先从外围入手。1.4.5 智 能 驾 驶 的 渐 进 式 发 展 路 线 ： 主 动 安 全主动安全技术的不断发展和应用显著提升了汽车的整体安全性能，无论对驾驶员和乘客，还是对行人都提高了安全保障。汽车发展的历史就是安全性不断提高的历史，未来汽车的发展仍旧会采用越来越多的主动安全性技术，各大厂家也将更深入发展主动安全方面的研究和应用，以提高车型的竞争力。当前，在模块化的通用平台上实现汽车跨车型、跨级别的规模生产，包括从车体架构到智能驾驶在内的模块划分、标准设计、个性化定制、柔性制造、灵活组装和敏捷生产。跨品牌的个性化生产，这是汽车人追求的方向。汽车人认为无人驾驶可望不可及，涉及到法规和伦理。但可通过不断增加倒车提醒、语音导航、自动泊车、自适应巡航、自动防碰、跟随行驶、身份识别、车联网、OBDWiFi播发系统等智能要素，提高主动安全。智能驾驶对汽车业不是颠覆，不是灾难，而是福音，可大大拉长汽车产业发展的繁荣期，保持品牌优势。例如可以通过安装毫米波雷达，实现障碍物感知、安全车距计算、危险预警和紧急制动。1.4.6 智 能 驾 驶 的 颠 覆 性 发 展 路 线 ： 轮 式 机 器 人智能驾驶技术的出路是各种形态、各种应用的轮式机器人进入百姓生活。可以有特斯拉的高端智能车，也可以有大众公用的智能公交车、出租车，还可以有助老助残智能车。把智能驾驶的速度回归到人中国智能驾驶白皮书9类移动的生存生活状态，方便简洁、自主、自适应、自学习；家里用、办公室用、路上用、周边用、市区用；助老、助残、助儿童、助自理；时刻在线，成为人联网、物联网中的隐形穿戴式端设备。发展有自主能力的轮式机器人，如图7所示，不仅是代步工具，更有望成为手机之外人的第二智能代理；像骑士麾下的骏马，和人相伴相随，双驾双控，友好交互，提高人类移动生活品质。图7形态各异的轮式机器人汽车引入人类生活，以孤立的模式运行一百余年。车辆动力学性质已经相当完善，汽车电子和汽车数字化有巨大的发展空间。在此基础上的轮式机器人，主要不是改变车辆的动力学性质，而是实现智能驾驶。麻省理工综述汽车的颠覆性创造(2012年第4期)认为：“个人移动共享工具”才是21世纪的交通，“汽车”已经过时了。1.4.7 智 能 驾 驶 时 代 人 与 汽 车 关 系 ： 双 驾 双 控将控制横向的方向盘和控制纵向的油门、刹车解耦是汽车成功的关键，智能驾驶就是要将人与方向盘、油门、刹车解耦，随着触摸、语音、手势、脑机接口等交互方式的变革，人机交互系统的友好性将成为评价智能车的一项重要指标，也许未来智能驾驶汽车外形和现在的汽车差异不会太大，但其将拥有双驾双控的驾驶模式，如图8所示。开汽车像开电梯一样简单，当你进入汽车后，只要向汽车输入目的地，轻轻按一下按钮，它就会自动载客前往，驾驶者的双手和大脑得以解放，在车内可以看电影、喝茶、处理公务等。但是你进了电梯之后，要去哪一层，或者碰到意外情况，都还是需要人来控制的，智能车也是如此。如果遇上特殊情况，比如雾霾很严重，路面发大水了，或者说驾驶员想体验一下驾驶的乐趣，这时候司机一碰方向盘，汽车便可回到人工驾驶的模式。中国智能驾驶白皮书10a)人工驾驶b)自动驾驶c)实现方案图8双驾双控的驾驶模式1.4.8 智 能 汽 车 系 统 架 构尽管各智能车研制单位对系统架构的划分不尽相同，技术研究中侧重点也不相同，但基本都要涵盖七个方面：传感器、感知、认知、控制、人机交互、公共服务、执行等。传感器：由雷达传感器、视觉传感器、GPS、车身传感器等组成，