低速自动驾驶与乘用车自动驾驶在技术要求上有何不同？

[首发于智驾最前沿微信公众号]自动驾驶技术的发展正朝着多元化方向迈进，其中低速自动驾驶小车（以下简称“低速小车”）因其在物流配送、园区运维、社区服务等场景中的独特价值而受到广泛关注，且现阶段已经深入到我们生活的方方面面。与面向开放道路、高速巡航的乘用车自动驾驶系统相比，低速小车在技术实现、系统架构、硬件配置、软件算法及安全冗余等方面都存在显著差异和针对性优化。

从感知需求方面相比，低速小车的行驶环境通常为如工厂仓库、园区道路、小区环路等封闭或半封闭的场地。这类场景具有道路结构相对单一、行人及障碍物行为可预测性更强的特点。因此，低速小车在传感器配置上可以适度简化，不必依赖大范围、高性能的长距激光雷达和毫米波雷达，而是更多采用短距激光雷达、超声波传感器及低成本摄像头的组合。短距激光雷达成本较低、分辨率足够应对1–10米范围内的障碍物检测；超声波传感器则在近距离避让静态小障碍物时具有快速反馈优势；摄像头则用于识别车道边界、地面标识甚至二维码导航点。与乘用车级别自动驾驶依赖的多线束、高性能、高成本的激光雷达相比，低速小车传感器融合方案更注重性价比和单一场景精准覆盖，而非全方位、全场景的感知覆盖。

在定位与地图层面比较，乘用车自动驾驶系统往往需要高精度的三维高清地图（HD Map），并结合RTK/PPK级别的GNSS、惯性测量单元（IMU）、视觉SLAM等算法，实现厘米级或亚厘米级定位，以应对复杂的城市道路、交叉路口及高速公路环境。低速小车的环境相对可控，且通常行驶于GPS信号遮挡较少或已部署基础设施（如室内定位基站、蓝牙钥匙点、视觉标签等）的区域。因此，其定位系统可以降低对RTK精度的依赖，而是结合轮速计、低成本IMU和视觉里程计，以及预先标定的局部二维平面地图，实现分辨率在10–20厘米范围内的定位精度。这种精准度足以支撑低速、短距离的路径跟踪与障碍物规避。此外，当环境具有明显人工特征（如地面二维码、墙面标识）时，可通过视觉识别进行标定补偿，进一步提升定位的稳定性和鲁棒性。

从决策与路径规划方面讨论，乘用车自动驾驶面临的交通参与者类型多样、行为难以预测，要求实时进行全局路径规划与局部避障、动态行为预测等复杂算法，常结合深度学习与模型预测控制（MPC）等前沿技术。而低速小车的应用场景目标单一，通常是从仓库A到配送点B，或在封闭园区内完成固定线路巡检。路径规划可以采用事先规划好的预定义轨迹或基于栅格地图的A*、Dijkstra等经典算法，结合简单的行为树对静态或缓慢移动的行人与车辆做避让。在预测模型方面，低速小车只需预测行人的简单轨迹或其他小车的低速移动，不必为大车高速切线、人车复杂交互等极端情况设计大规模神经网络，因此算力需求和模型推理时间大幅降低，系统延迟得以在几十毫秒级别以内满足实时性要求。

在控制执行层面的差异则源于速度和动力学模型的不同。乘用车级自动驾驶要考虑高速超车、紧急避险、弯道漂移等复杂动力学响应，对车辆底盘的响应频率、控制回路的带宽及执行精度要求非常高。故而其执行器需要高性能的电子助力转向（EPS）、高精度制动控制（EBS）、电子油门控制（ETC）等硬件，并配以实时性极强的嵌入式系统。相比之下，低速小车在行驶速度一般不超过15公里/小时，运动学模型更接近低速差速或小型电动底盘，惯性效应小、侧滑风险低，可采用更简单的PID或基于线性二次型调节器（LQR）的控制算法，执行频率也可放宽至50–100Hz，而非千赫兹级别。在硬件选型上，低速小车可使用成本更低、易于集成的电机驱动器和舵机式转向机构。

在系统冗余与安全设计方面，乘用车自动驾驶系统为满足ISO 26262 ASIL-D级功能安全要求，通常需要在传感器、计算平台、执行器上实现硬件双重或三重冗余，并通过安全实时操作系统（RTOS）及多域控制器（域控制电脑）进行任务分区与隔离。低速小车由于场景相对可控，可在风险评估（FMEA）基础上，将ASIL级降至B或C级，只对关键部件（如制动系统）进行冗余设计，并以软件异常检测、故障安全停靠策略为主进行安全风险管理。此外，低速小车往往配备碰撞缓冲结构和外置“死亡开关”或安全围栏感应带，当系统检测到异常时可主动断电制动，实现低速紧急停车。

从系统集成与运维方面讨论，乘用车自动驾驶研发周期长、车型迭代更新缓慢，厂商需构建整车级通讯域、OTA升级平台及丰富的后台云服务，而低速小车面向的是规模化布署场景，需求快速迭代与大规模运维。因而其软件架构更倾向于轻量化的ROS 2或专有实时框架，支持模块化插件式部署与远程诊断接口。OTA更新的内容也多为场景脚本与地图数据，而非核心感知算法或底层控制固件，一旦出现问题可在本地回滚至上一稳定版本。低速小车通常以租赁或服务化模式运作，因此对成本敏感，硬件模块统一化、传感器共享化和简易的维护工具（如一键标定设备）成为必要设计考量。

综上可见，低速自动驾驶小车与乘用车自动驾驶在技术需求上存在明显差异，前者在感知、定位、规划、控制及安全冗余上均以“满足单一、可控、低速场景”为核心导向，通过简化硬件配置、优化算法复杂度、降低ASIL等级及注重运维成本，实现了低成本、高效率的自动驾驶解决方案；后者则因应更复杂、多变的开放道路环境，需在精度、覆盖范围、冗余度和安全等级上达到极致。未来，随着技术发展和应用边界的不断拓展，这两类自动驾驶系统将相互借鉴：低速小车将在模块化和标准化方面为乘用车自动驾驶提供新思路，而乘用车级别的算法和安全框架也可能逐步下沉至低速场景，促使整个自动驾驶生态走向更高的成熟度与可靠性。

审核编辑 黄宇