SAE关于自动驾驶的分级,了解一下?

来源:模拟世界 在原文基础上有修改

SAE International关于自动化层级的定义已经成为定义自动化/自动驾驶车辆的全球行业参照标准,用以评定自动驾驶技术为准,其具体定义如下:

SAE 6个自动驾驶等级划分
  • L0 :驾驶员完全掌控车辆:属于纯人工驾驶,汽车只负责执行命令并不进行驾驶干预;
  • L1 :自动系统有时能够辅助驾驶员完成某些驾驶任务:驾驶员操作为主,行车电脑为辅,如车道保持,并线辅助,定速巡航,主动刹车等
  • L2 :自动系统能够完成某些驾驶任务,但驾驶员需要监控驾驶环境,完成剩余部分,同时保证出现问题,随时进行接管:行车电脑为主,驾驶员为辅,如ACC自适应巡航,自动泊车,自动变道等
  •  L3 :自动系统既能完成某些驾驶任务,也能在某些情况下监控驾驶环境,但驾驶员必须准备好重新取得驾驶控制权(自动系统发出请求时),目前L3更多用在高速公路这样的封闭道路场景中:行车电脑独立自动驾驶,驾驶员应对意外状态,这一级别的自动驾驶是通过更快速,更有逻辑性智能的行车电脑通过GPS、雷达、摄像头等传感器获取并处理信息,已经能在某种情况下完全实行自动驾驶任务。但仍然需要驾驶员集中精力,以便应对行车电脑所不能处理的情况,比如突遇冰雹天气传感器可能会误判;
  • L4 :自动系统在某些环境和特定条件下,能够完成驾驶任务并监控驾驶环境,相比L3级别,L4在城市道路等场景也可以:汽车完全自动驾驶,这级别已经可以称呼为真正的自动驾驶了。自动作出所有驾驶操作,自主决策,并且驾驶者无需任何操作,但是一般限定在可以及时更新的道路数据信息,有高清的GPS地图的区域内,现在在部分城市,已经有物流快递之类的在是用这一自动驾驶技术,而且有二十家车企已经宣称会在2020年之前开始出售这类可以自动驾驶的汽车;
  • L5 :自动系统在所有条件下都能完成的所有驾驶任务。

我们所说的自动驾驶系统(ADS),通常是在3~5层级,随着层级的提高,对系统的要求也随之提高。由于目前自动驾驶的分级,特别是L3和L4处在还没有大规模应用在实际生活之中,我们对待这个需求就存在着一些认知上的争议。

分类方法:以动态驾驶任务(DDT)、DDT的任务支援和设计运行范围来区分;

  • DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务,指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能(决策类的行为),不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能;
  • 车辆执行:包括通过方向盘来对车辆进行横向运动操作、通过加速和减速来控制车辆;
  • 感知和判断(OEDR,Object and event detection and response,也称为周边监控):对车辆纵向运动方向操作、通过对物体和事件检测、认知归类和后续响应,达到对车辆周围环境的监测和执行对应操作、车辆运动的计划还有对外信息的传递;
  • 动态驾驶任务支援(DDTFallback):自动驾驶在设计时候,需要考虑系统性的失效(导致系统不工作的故障)发生或者出现超过系统原有的运行设计范围之外的情况,当这两者发生的时候,需给出最小化风险的解决路径;
  • 设计运行域(OperationalDesign Domain,ODD:也有称为设计适用域 或者设计运行范围)就是一组参数,指自动驾驶系统被设计的起作用的条件及适用范围,把我们知道的天气环境、道路情况(直路、弯路的半径)、车速、车流量等信息作出测定,以确保系统的能力在安全的环境之内。

综合上面的定义和分析,自动驾驶系统(ADS),通常3~5层级的定义可以参考下面内容。

  •  LV3,有条件的自动化,要求在限定的ODD内能够完成所有的DDT,但是要求驾驶人员时刻准备着应对,无人驾驶系统在系统失效或者超出ODD范围时发出的需求驾驶员介入的请求。但是标准中也要求系统能够在发出驾驶员介入请求后驾驶员介入前能够继续控制汽车几秒的时间;
  • LV4,高度自动化,要求系统在ODD内不止能完成DDT还要能够应对系统失效,无需驾驶员介入;
  • LV5,完全自动化,全工况无人驾驶,无需定义ODD,能够完成所有的DDT以及处理DDT fallback。

L2 组合驾

驾驶员和汽车来分享控制权,系统同时具有纵向和侧向的自动控制,且具备两项以上。在整个开启的过程中,驾驶员可以不操作方向盘、油门和刹车(放弃主要控制权),但需要观察周围情况,并提供安全操作。

  • 驾驶员必须随时待命,在系统退出和系统出错的情况下随时接上。
  • 自动驾驶系统:我们从控制和感知进行分解

对执行器的要求可以看出来,是需要对纵向的动力总成和刹车系统,横向的转向系统进行融合控制。

上图是 L2的工作方式

解析L2的感知需求,是需要把整个场景考虑清楚:

  • 低速自动泊车场景:感知车位、行人、车辆
  • 低速环路堵车辅助场景:识别车辆、摩托车、车道线
  • 高速封闭道路场景:识别车辆、车道线

我们在现实中看到的L2系统,既有单个摄像头实现的,也有很多差异化设计。这里由于有着驾驶员随时监控环境这条要求区分,车企可以选择做得少也可以选择做的多一些,因为不管是感知还是驾驶决策,完全依照车企对L2自动驾驶的需求不同来调整。

  • 既有拿一个LRR(远程雷达)、5个SRR(短程雷达)、2个Camera(摄像头)来做的,也有拿单摄像头来进行处理的低成本方案。
  • 既可以仅靠车道识别来进行车辆居中保持,也可以依靠高精度定位和高速道路地图来实现车道的匹配和居中,提高横向控制特性。

这里的核心区别,就是对以下的内容进行限制

  • 对不同的道路、基础设施的可容忍性
  • 车速的运行范围
  • 对感知错误(误识别率)的容忍性
  • 对自动驾驶系统在不同流量环境下的改进可行性,往L3进化可能性
  • 对车主的使用的判研以评估综合风险性

L3 有条件的自动驾

在某些环境允许的条件下,驾驶员可以完全放弃操控,交给自动化系统进行操控。如果系统出现问题,是不能完全自主进入安全状态的,需要驾驶人员来接管,但这个时间一般较短。虽然这个看上去不大实用,但是确实是德国三家豪车企业目前在自身系统演进过程中比较看重的点。这些发表的研究性的配置,都是基于L2的演进来考虑的。

没了驾驶员的确认,整个感知的要求高了很多:

  • 准确度要求高了,不能出错,这里一定有融合对比;
  • 感知范围距离要求高了,需要给自动驾驶决策时间;
  • 对环境耐受性要求高,突然下冰雹和暴雨也需要时间来切换;
  • 即使系统发生错误的时候,整个转换的退出还需要时间;
  • 感知系统要有冗余性要求,既有融合情况,也有单个感知单元失效诊断之后fail-operational的要求,也要独立能运行。

上图是 L3的系统情况

可以看出,L3阶段是之前L2顶级配置性能上面再进行演化。由于在运行中失去了驾驶员的监控,任何运行中的感知错误都是不能接受的(没看到车就会产生错误决策,就会出现问题)。

L4 高度自动化驾

一旦启动L4,已经对驾驶者没有要求。在之前看到的更多的,还是基于机场小型低速摆渡车、市区低速巴士之类的有限制的运行。

  • 系统100%负责感知的准确性
  • 系统100%要在设定的范围内完成所有驾驶员要做的事情,没有后备
  • 系统在自身出问题和外界环境变化的时候,要考虑冗余的策略,保证车内和车外安全
  • 自身感知、处理和执行段的所有故障诊断
  • 自身感知、处理和执行段的Fail-Operational

上图是 L4的运行情况

现阶段,L4的设计考虑还配置个安全驾驶员,这里的情况比较微妙,先做性能,再做冗余,下个阶段就完全考虑实现L4。

L4的车型和部署与打车服务是很难分离的

对LV5来说,已经实现完全自动化,全工况无人驾驶,无需定义ODD,能够完成所有的DDT以及处理DDT fallback。

目前特斯拉应该处于L2.5这样的级别:由于政策限制、系统可能还不够健全等考虑,会要求司机的手不能离开方向盘,以准备随时接管。所以Pornhub上的那个视频拍摄方式还是比较危险的,建议不要模仿!

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