自动驾驶的概述、技术、人才、应用和趋势

本文从概述篇、技术篇、人才篇、应用篇、趋势篇5个部分描述了自动驾驶的情况。

当今，自动驾驶技术已经成为整个汽车产业的最新发展方向。应用自动驾驶技术可以全面提升汽车驾驶的安全性、舒适性，满足更高层次的市场需求等。自动驾驶技术得益于人工智能技术的应用及推广，在环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、高精地图与车联网V2X等方面实现了全面提升。

科研院校、汽车制造厂商、科技公司、自动驾驶汽车创业公司以及汽车零部件供应商在自动驾驶技术领域进行不断地探索，寻求通过人工智能技术来获得技术上的新突破。

本报告在此背景下，对自动驾驶汽车进行了简单梳理，包括以下内容：

概述篇

定义

自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；Intelligent Vehicle；Autonomous Vehicle；Self-driving Car；Driverless Car）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过计算机实现自动驾驶的智能汽车。

在介绍自动驾驶汽车之前，我们先来了解一下SAE J3016标准。该标准于2014年由美国SAEInternational（国际汽车工程师学会）制定，内容如下图所示。

SAE J3016标准

 

国外发展图谱

小编将为大家梳理国外无人驾驶汽车发展历程。

下图所示为国外发展的重要时间节点事件，点击下方链接可了解自动驾驶汽车发展详情。

从20世纪70年代至今，自动驾驶汽车的发展经历了哪些历史性的变革？

国内发展图谱

下图所示为国内发展的重要时间节点事件，点击下方链接可了解自动驾驶汽车发展详情。

从20世纪70年代至今，自动驾驶汽车的发展经历了哪些历史性的变革？

技术篇

技术篇着重对无人驾驶技术研究中的重要技术进行介绍，如下所示。

环境感知

环境感知作为其他部分的基础，处于自动驾驶汽车与外界环境信息交互的关键位置，是实现自动驾驶的前提条件，起着人类驾驶员“眼睛”“耳朵”的作用。

环境感知技术是利用摄像机、激光雷达、毫米波雷达、超声波等车载传感器，以及V2X和5G网络等获取汽车所处的交通环境信息和车辆状态信息等多源信息，为自动驾驶汽车的决策规划进行服务。

精准定位

自动驾驶汽车的基础是精准导航，不仅需要获取车辆与外界环境的相对位置关系，还需要通过车身状态感知确定车辆的绝对位置与方位。

决策与规划

智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了在行驶过程中车辆能否顺畅、准确地完成各种驾驶行为。

控制与执行

自动驾驶汽车的车辆控制系统是自动驾驶汽车行驶的基础，包括车辆的纵向控制和横向控制。

纵向控制，即车辆的驱动与制动控制，是指通过对油门和制动的协调，实现对期望车速的精确跟随。

横向控制，即通过方向盘角度的调整以及轮胎力的控制，实现自动驾驶汽车的路径跟踪。

高精地图与车联网V2X

高精地图拥有精确的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，起到构建类似于人脑对于空间的整体记忆与认知的功能，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等，更好地规避潜在的风险，是自动驾驶汽车的核心技术之一。

V2X表示Vehicle to X，其中X表示基础设施（Infrastructure）、车辆（Vehicle）、行人（Pedestrian）、道路（Road）等。V2X网联通信集成了V2N、V2V、V2I和V2P共四类关健技术。

人才篇

人才篇第一部分通过AMiner大数据平台对AMiner的自动驾驶人才库进行数据挖掘，统计分析出领域内学者分布及迁徙。第二部分介绍了目前自动驾驶汽车领域的国内外代表性研究学者。

国外学者分布

AMiner以“automated vehicle”为关键词，对自动驾驶领域全球top1000的学者进行计算分析，绘制了该领域学者的全球分布地图如下。

根据上图，我们可以得出以下结论：

从国家来看，美国是自动驾驶汽车研究学者聚集最多的国家，英国、中国紧随其后，加拿大和意大利也聚集了很多该领域的人才。

从地区来看，西欧是自动驾驶汽车人才的集中地，而中国大陆、美国东部等地区也吸引了大量自动驾驶汽车的研究学者。

国外学者迁徙

AMiner对全球自动驾驶汽车领域最具影响力的1000人的迁徙路径进行了统计分析，得出下图所示的各国人才逆顺差对比图。

由上图可以看出，各国自动驾驶领域人才的流失和引进是相对比较均衡的。

其中美国是自动驾驶领域人才流动大国，人才输入和输出都大幅领先，且从数据来看，人才流出略大于流入。英国、德国、中国和加拿大等国人才流动量落后于美国，中国人才流入量大于流出量。

自动驾驶领域全球人才迁徙动图

国内学者分布

AMiner以“automated vehicle”为关键词，对自动驾驶领域中国top1000的学者进行计算分析，绘制了该领域学者的中国分布地图。

根据上图，我们可以看出：

自动驾驶研究学者在中国主要集中在北京、上海和南京，其次西安、长沙、武汉和成都也聚集了部分该领域的人才。

国内代表性研究学者

自动驾驶技术领域的国内代表性研究学者包括贺汉根、李德毅、杨静宇、郑南宁等。

应用篇

业界普遍认为，自动驾驶技术在公共交通领域和特定场所的使用将早于在个人乘用车市场的普及。自动驾驶汽车将最先应用的行业包括公共交通、快递运输、服务于老年人和残疾人，如下图所示。

趋势篇

欧盟的欧洲委员会当地时间5月17日公布的自动驾驶时间进度表指出，计划到2020年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；到2030年普及完全自动驾驶。

我国发布的《节能与新能源汽车技术路线图》指出：

到2020年，辅助自动驾驶车辆市场占有率将达50％；

到2025年，高度自动驾驶车辆市场占有率将达约15％；

到2030年，完全自动驾驶车辆市场占有率将近10％。

全局热点

通过AMiner对1968 – 2017年间自动驾驶领域论文的挖掘，我们总结出50年来，自动驾驶的领域关键词主要集中在control systems (控制系统）、nonlinear systems（非线性系统）、mathematical model（数学模型）等领域。

注：每个彩色分支表示一个关键词领域，其宽度表示该关键词的研究热度。

各关键词在每一年份（纵轴）的位置是按照这一时间点上的热度高低进行排序的。