随着科技的进步，自动驾驶技术正在逐渐的融入到我们的生活当中，这几年身边购车的（小汽车）人群当中，带有辅助驾驶功能（L2级或者L3级）的车辆越来越多。自动驾驶/辅助驾驶系统确实可以大幅降低驾驶员的疲劳程度以及车辆行驶过程当中事故发生的概率。
文｜霍景春
图｜霍景春
自动驾驶卡车是指配备了先进感知系统（传感器）和拥有自我决策能力（计算机系统）的卡车，它能够通过这些感知系统感知周边的环境，并根据预设的目标完成相应的运输任务。
和传统由人工驾驶的卡车不同的是，自动驾驶卡车不需要人工操控，它可以根据路况、交通规则以及其他车辆的行为做出独立的决策。
▎无人驾驶汽车的溯源
1925年，诞生了人类历史上第一辆“无人驾驶汽车”，其通过接受无线电波，来控制车辆的转向、刹车踏板和油门踏板等。
其原理，类似于遥控玩具车，只不过，上面的无线电接收装置和伺服装置大了一圈而已。
在随后将近百年的时间当中，无人驾驶汽车的概念不断被提及，但是大部分时间，只存在于科研人员的实验室当中，并未真正地进入到应用场景。
2004年，美国国防高级研究计划局（DARPA）出资举办无人驾驶汽车穿越沙漠挑战赛，考验无人驾驶在恶劣和复杂环境下的能力。比赛规则要求参赛的车辆只能依靠GPS来引导行驶，并依靠传感器或摄像头来绕开天然障碍物，从而通过30公里长的纯天然沙漠地带。
当参赛的车队使用摄像头、激光雷达等传感器以及计算设备，实现车辆的自动驾驶后，人们意识到了自动驾驶的可行性，一些科技公司与整车厂开始展开了相关的研究，自动驾驶逐渐进入加速发展阶段。
为了更好地区分自动驾驶的等级，根据《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）的规定，自动驾驶技术分为L0至L5共6个等级。这些等级描述了自动驾驶系统在不同条件下的自动化程度。
要实现车辆的自动驾驶，一般需要车辆具有环境感知、自我决策、系统执行三个层面。
▎环境感知系统：
自动驾驶系统如何做到像人一样地感知周围的环境，其主要是通过主流感知器，即摄像头+毫米波雷达+激光雷达。摄像头被动式地接受3D环境光线，生成2D图片之后，再通过3D算法进行重建，而雷达通过主动式3D发射与接收电磁波，进行3D重建和测速。
感知是实现自动驾驶极为重要的一环，只有车辆能够感知并且可以正确识别周围物体的时候，才能给决策机构正确地输入信号从而实现自动驾驶。
从技术路线上，分为纯视觉和多传感器融合两种解决方案：
第一是以特斯拉为代表的视觉方案，主要依赖摄像头等成本较低的传感器而不使用成本较高的激光雷达。
这种技术路线把更多精力放在研发强大的视觉算法和AI芯片的能力来处理自动驾驶可能遇到的所有情况；
第二种是绝大多数科技公司以及车企所采用的多传感器融合方案，因为以目前的技术发展水平来看，没有一个传感器能够完成自动驾驶所需的全部功能，因此利用摄像头以及各种雷达进行环境感知，综合进行自动驾驶决策。
在这两种技术路线当中，也不能说谁是更加优秀的解决方案。
因为依赖摄像头的视觉算法目前存在测距不准、恶劣天气适应性差等缺陷，对于算法是否能够弥补这些缺陷，目前学术界尚存争议；
以多传感器融合的方案好处是可以发挥不同传感器的优势，但一方面成本过高，另一方面需要预设算法分配不同传感器的决策权重，就像人多了七嘴八舌，到底应该以谁的判断为依据，这也为判断带来一些隐患。
想要实现车辆的自动驾驶，除了需要对周围的环境进行感知之外，还需要系统有相应的“记忆能力”，而这一切，就需要高精地图来进行实现。
相较于我们日常所使用的普通导航地图，高精地图不仅增加了很多辅助驾驶相关的信息，还提高了精度，成为实现自动驾驶的必备条件。
利用车辆的定位、高精地图与传感器的双重判断后对车辆的行经路线进行规划并实现，也是高精地图在自动驾驶当中必不可少的作用之一，高精地图可以提供车辆环境模型的先验知识，一定程度上减少自动驾驶车辆感知层面的压力。
从而可以提高自动（辅助）驾驶的安全性，也大幅提升车辆在立交桥、复杂路况、隧道、地下车库以及雨雪雾霾天气下视觉无法有效处理的情况下的自动（辅助）驾驶的可靠性和有效性。
▎决策“大脑”：硬件+软件+操作系统
无人驾驶决策系统主要包括硬件平台、软件及操作系统三个部分。在自动驾驶中，传感器从环境中收集数据，并将这些数据提供给硬件平台进行感知和动作的计算，然后再将动作规划发动到控制平台进行执行。
在硬件上，还需要一个操作系统来协调这些组件之间的所有通信，并协调不同实时任务的资源分配。决策软件实时处理硬件产生的数据，并根据处理的结果发出相应的指令给执行系统，已达到自动驾驶的目的。
另外，自动驾驶从本质上来说是要让车辆拥有与人类一样的观察与思考能力，因此AI技术的发展对于自动驾驶能力起着关键性作用。
根据其工作原理，可以分为路径规划、数据分析、决策规划三个层面：
第一个层面，在收到导航目标的信息后，结合高精地图信息与本车的当前位置姿态信息，生成一条最优的全局路径，作为后续路径规划的参考和引导；
第二个层面，在接收到全局路径后，根据从感知模块得到的环境信息（其他车辆、行人等障碍物信息、道路上的交通标志、红绿灯等交通规则信息），以及本车当前的行驶路径等状态信息，做出具体的行为决策（如变道超车、跟车行驶、让行、停车、进出站等）；
第三个层面，根据具体的行为决策，生成一条满足各种约束条件（如安全性、平顺性、车辆本身的动力学约束等）的轨迹，该轨迹作为控制模块的输入决定车辆的行驶路径。
▎让车辆动起来，执行层面如何工作？
自动驾驶控制的核心技术就是车辆的纵向控制和横向控制——纵向控制车辆的加速和刹车（油门和制动），而横向控制是车辆的转向（方向盘角度）。
也就意味着车辆的油门、制动、转向需要实现线控执行。目前：
线控油门技术比较成熟，普及率较高，其原理是通过发送电信号来控制燃油车节气门的开合程度或者电动车的电动力转速。比如我们现在车辆常见的定速巡航、自适应巡航等功能均是由线控油门实现的；
线控制动方面，业界目前有电子液压制动EHB和电子机械制动EMB两种线控制动方案，来取代较为传统的制动模式。在卡车上，则采用了电控气动的制动形式，但是因为成本等因素，目前应用的车辆较少。
传统的制动系统反应时间大约为400毫秒甚至更长，但是采用线控制动的车辆，其反应时间可以缩短到100毫秒左右，从而使得刹车的安全距离大幅缩短，且电控信号可以更方便地被自动驾驶系统所控制。
线控转向因为技术以及成本优势，目前尚未完全实现纯线控。车辆的转向系统，由最初的纯机械转向，历经机械式液压转向系统、电液助力转向系统。
在乘用车上，发展到目前已被广泛应用的电动助力转向取代，而在卡车上，也将会从目前的机械式液压转向向电液转向、电动助力转向过渡。
从机械到电子的升级使得汽车的转向手感变得轻便和可靠，目前EPS与纯线控转向系统SBW相比，差距只在方向盘与车轮之间的连接依然采用机械连接。
而SBW则是使用传感器获得转向角的数据后通过ECU等控制器直接控制车轮转向，这样不仅使转向信号传递时间更加迅速，极大缩减底盘空间的同时，还可以降低驾驶者的疲劳程度（方向盘和车轮没有硬性连接，所以方向盘不会传递来自路面的震动）。
▎自动驾驶在卡车上的应用
2012年，我曾有幸在斯堪尼亚了解到他们列队行驶的理念。
其原理是通过无线技术在同向行驶的卡车之间形成通信，后面尾随的车辆可以接受前面车辆加速、制动等信息，目的是尽可能地缩短卡车之间的跟车距离，从而实现更小的风阻，达到节油和降低驾驶员疲劳程度的目的。
同时，斯堪尼亚的这套列队行驶也可以实现后车的无人驾驶，后车通过和头车的实时通信，来完成自动驾驶的动作。
从我个人而言，这应该是我最早接触到的关于卡车自动驾驶的实际应用。在2015年之后，随着市场的需求以及资本的进入，大量的自动驾驶科技公司开始进入这个领域，在卡车行业，各个主机厂也开始积极主动地和自动驾驶科技公司以及应用场景公司合作，来开发自己的自动驾驶卡车。
随着中国物流行业的迅猛发展，自动驾驶卡车在物流运输中的应用能够大幅提高运输效率和安全性。
首先，自动驾驶卡车能够在高速公路上实现长时间的连续驾驶。它可以通过先进的感知系统来感知周围环境，这使得自动驾驶卡车能够很好地控制速度和距离，减少交通事故发生的风险。
另外，自动驾驶卡车在行驶过程中车速和制动更加地平稳，能够减少物品损坏的风险。
再者，相对于依赖驾驶员驾驶卡车会产生疲劳，自动驾驶卡车可以在不停车、不休息的情况下持续工作，实现全天候的运输任务。相对于驾驶员驾驶的卡车而言，自动驾驶卡车能够提供更加可靠地准时送达服务。
但是就目前而言，自动驾驶卡车还面临着诸多的挑战和限制，比如成本、法规等，所以其还没有办法大规模地投入到大规模的商用层面。
但是在一些特定的环境当中，比如封闭的港口、矿场等场景下，自动卡车应用已经非常的成熟。
▎自动驾驶为何不火了？
相比较前些年我们参加车企年会大量亮相的自动驾驶技术而言，自2023年起，自动驾驶卡车似乎在车企当中热度有所下降。
但是，热度下降并不代表着自动驾驶的停止，据分析，目前自动驾驶遇到了一些挑战和困难，需要更多时间和大量的测试才能实现真正的商业化和普及。
在前面的文章当中，我们用大量的文字描述了实现自动驾驶需要涉及感知、决策、控制、通信、安全等层面。
自动驾驶车辆如果要上路行驶，在面对复杂多变的工况时，需要处理非常多的数据和信息，同时还要解决各种异常和紧急情况，对于系统的硬件和软件的性能和稳定性提出了非常高的要求。
而目前，还没有一家机构能够确保自己的自动驾驶系统不会出现任何问题，所以，这一问题亟待解决。
▎中国：L3、L4可以上路行驶 明确责任划分
2023年11月17日，工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部四部委联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》。
这一通知的发布，无疑给我国的自动驾驶车辆打来了一闪光明的窗户。
四部委将在智能网联汽车道路测试和示范应用工作基础上，选择具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品开展准入试点。
取得准入的智能网联汽车产品可以在“限定区域内开展上路通行试点”，用于运营经营的车辆，还需要满足交通运输主管部门运营资质和运营管理要求。
通知中对于智能网联车辆的定义，是指按照国家有关标准，在设计运行条件下具备执行全部动态驾驶任务能力、由工业和信息化部门将其纳入产品准入范围的汽车，包括国家标准《汽车驾驶自动化分级》（GB/T40429-2021）明确的有条件自动驾驶汽车、高度自动驾驶汽车和完全自动驾驶汽车。
改为自动驾驶汽车的级别来说，L3级和L4级自动驾驶汽车可以在试点路段合法上路行驶，并且是指公共开发道路，测试和运营并行。
对于进入试点的自动驾驶汽车，需要按照规定配备安全员、平台安全监控人员等安全保障人员，并建立培训、考核及管理制度，对车辆的行驶状态进行实时的监控。
对于肇事，法规层面也有了明确的规定！
首先，试点车的主体需要为车辆上路通行购买强制险及不低于500万的商业险；
其次，试点的路段和区域要设置相应的交通标识或提示信息，保障车辆自动驾驶功能顺利运行；还需要在自动驾驶的车身设置醒目的标识，以方便其他交通参与者识别；
一旦发生肇事，责任划分分为2个部分：一是普通的肇事或者交通违法，按照现行的相关法规对车辆的安全员进行处理、二是自动驾驶系统故障导致，按照规定对相关主体进行处理。
并且，针对不同的肇事情况，责任会分别分为由制造方、自动驾驶技术开发方、车辆运营方、安全员进行承担。
▎未来展望
虽然自动驾驶的热度有所下降，但是在我们实际的生活当中，自动驾驶正在悄然的融入到我们的生活当中，随着我国对于自动驾驶测试、运营相对来说比较开放的态度，自动驾驶在我国正在以迅猛的速度发展。
相信随着技术的推进、法规的普及，自动驾驶车辆在未来一定会为我们带来更加智能、安全、高效的物流运输体验。
