什么是自动驾驶？

自动驾驶又常被人叫做无人驾驶汽车，是通过程序与机器结合自动检测行人与路况，以达到无人驾驶的目的。

好的，自动驾驶是指汽车在行驶过程中，能够在无需人类驾驶员进行持续、主动操作（如转向、加速、制动）的情况下，利用车上的各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）、人工智能算法和控制系统，来感知周围环境、进行决策规划并执行车辆控制（包括转向、加减速），从而安全地将其自身从起点导航到预定目的地的一种技术。

简单来说，自动驾驶就是让汽车自己“看路”、自己“思考”、自己“开车”的技术。

其核心特点和实现过程通常包括：

环境感知：
- 车辆通过安装在车身各处的传感器（摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等）实时收集车辆周围环境信息。
- 感知对象包括：车道线、交通信号灯与标志、其他车辆、行人、自行车、障碍物、道路边界、天气状况等。
定位与地图信息：
- 利用全球卫星定位系统、惯性测量单元以及高精度地图（通常包含车道级信息和静态交通规则信息）来确定车辆自身的精确位置和姿态。
数据处理与融合：
- 车辆的中央计算平台（或称为“大脑”）会将来自不同传感器的原始数据进行处理、过滤，并将它们融合起来。这样能获得比单一传感器更全面、更准确、更可靠的环境模型（一个动态的、车辆周围的虚拟地图）。
- 融合算法需要解决传感器之间的数据冲突，填补单一传感器的盲区（例如，摄像头在雨雾天效果差，雷达在分辨静止物体上效果差）。
决策与路径规划：
- 基于感知到的环境模型和车辆当前位置，结合高精度地图信息和预设的目的地，AI算法需要进行实时的决策。
- 决策内容包括：识别可行驶区域、预测其他交通参与者（车、人）的行为意图、遵守交通规则（如红灯停、让行）、判断是否变道、超车、避让障碍物、选择最优行驶路线等。
- 规划出安全、高效、舒适且符合交通法规的行驶轨迹。
车辆控制：
- 根据规划好的行驶轨迹，控制系统向车辆的线控系统发出精确的控制指令（转向命令、油门或制动命令等），使车辆能够精确地沿着规划轨迹行驶。
- 这涉及到对转向系统、加速踏板和刹车系统的电子化精确控制。

自动驾驶通常分为多个技术等级：

根据国际汽车工程师学会的定义，自动驾驶分为6个等级：

L0：无自动化： 完全由人类驾驶员操作。
L1：驾驶辅助： 可以提供基本的单一功能辅助（如定速巡航）。
L2：部分自动化： 可以同时控制转向和加减速（如自适应巡航+车道居中辅助），但人类驾驶员需要时刻监控环境并随时接管。
L3：有条件自动化： 在特定条件下（如高速公路），车辆可以完成驾驶操作，人类驾驶员可以暂时不监控环境，但在系统提示时需要接管。这是“有条件”和“真正”自动驾驶的分水岭。
L4：高度自动化： 在设定的区域和条件下（如特定城市的限定区域），车辆可以完成所有驾驶操作，无需人类接管。如果系统失效或超出设定范围，车辆也能安全处理。
L5：完全自动化： 车辆可以在人类驾驶员能应对的所有道路环境及条件下，完成所有驾驶操作，完全无需人类干预。是最终目标。

目标与意义：

自动驾驶技术的最终目标是提高道路安全性（减少因人为失误造成的事故）、提升交通效率（优化车流，减少拥堵）、增加便利性（释放驾驶员时间和精力）以及提高可及性（为行动不便者提供出行可能）。

目前，市场上量产的乘用车最高能达到L2+/L2++（部分厂商称其为“辅助驾驶”或“高阶辅助驾驶”），能够在特定场景提供较强的辅助，但仍需驾驶员全程监控并对安全负责。L4级别的自动驾驶仍在特定区域（如园区、港口、矿区）或部分测试/试运营场景中应用，离大规模普及尚有技术和法规等挑战。

简而言之，自动驾驶就是利用车辆自身的“眼睛”、“大脑”和“手脚”，在不需要人持续操作的情况下，自主完成驾驶任务的技术。