自動駕駛車輛道路測試怎么樣

自動駕駛車輛道路測試目前的情況非常不錯。

像特斯拉的 FSD Beta 系統總行駛里程已達 2.4 億公里，Autopilot 自動輔助駕駛功能提升了車輛安全。

我國不少城市開放了自動駕駛載人測試，發放超 200 張測試牌照。比如北京市，管理實施細則逐步完善，車牌續發程序、測試車隊數量等規定更合理，還增加載人等測試內容，車隊累計測試里程大幅增長，百度、小馬智行等企業表現出色，測試改裝車型國產化趨勢明顯，關鍵感知部件激光雷達國產化趨勢也逐步顯現。

全新自動駕駛系統在城市道路成功通過測試，能平穩駕駛、準確識別信號燈，這得益于先進傳感器技術和人工智能算法。

谷歌 Waymo 自動駕駛測試有成果，行駛里程達 981 萬公里，10.5 萬公里是完全自動駕駛狀態。百度在兩地測試中取得多項第一。中智行提出的“5G+AI”方案能提高安全性，降低硬件成本。華為在極狐阿爾法上搭載的激光雷達成本降到民用可承受級別，其自動駕駛技術在市區復雜路況處理能力強，對紅綠燈識別準確，周邊路況感知精準，決策能力出色，能成功避讓行人和電動車等。

小馬智行旗下的“前排無人”自動駕駛乘用車測試車輛在北京經開區開展道路測試，車輛行駛平穩，能提前感知行人、車輛并線等情況，速度會自動調節，安全員雖移至后排，但仍能通過屏幕觀察并在緊急時刻協助處理。

自動駕駛測試車輛應能即時轉換人工駕駛模式，購買適當保額的保險，避免保險額度過大增加產業負擔。政府應放開更多測試區和道路，創造低成本甚至免費的測試環境。

通過大量真實路況模擬，自動駕駛汽車不斷優化其感知、決策和控制等核心功能，展現出色智能化性能。其采用包括計算機視覺、機器學習、規劃優化等多項人工智能核心技術，不斷學習和積累，提升智能化水平，為汽車提供強大決策支持和精準控制能力，確保無人駕駛的安全性和可靠性。

以深度學習為例，利用大量道路環境數據，通過深度神經網絡模型進行圖像識別和場景分析，準確識別和判斷路況信息、車輛行為、行人動態等。基于機器學習的規劃優化算法，根據實時感知數據，結合駕駛目標和車輛性能參數，快速計算出最佳駕駛策略，實現平穩安全的自動駕駛。先進的控制技術確保車輛精準執行這些決策，做出快速靈活的動作反應。值得一提的是，這些智能算法具有持續學習和優化的能力。

人工智能算法是無人駕駛汽車的決策基礎，深度學習識別交通標志和行人，圖像識別實時處理車輛狀態信息，數據分析，車載計算系統用于實時處理海量數據，高性能處理器提高決策效率，算法優化保持系統性能最優，實時更新，通信技術實現車輛之間的實時通信，5G 技術實時監測車輛狀況，遠程監控，精確定位車輛位置，衛星定位。

無人駕駛汽車的道路測試通常在封閉測試場地和公共道路兩種環境下進行，在封閉測試場地進行測試可控制環境因素，在公共道路測試能更好地模擬真實道路情況。測試方法包括在虛擬環境中模擬各種場景進行測試和直接在道路上進行實際測試，驗證性能。

測試成果將為商業化應用提供有力支撐，加速產業發展。不斷改進自動駕駛技術，提高車輛安全性和行駛效率，為未來無人駕駛汽車的商業化應用奠定基礎。

總之，自動駕駛車輛道路測試在技術和規模上都在不斷進步，未來可期。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）