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关键要点
- 自动驾驶汽车能够感知周围环境并在无需人工干预的情况下运行，其级别从驾驶辅助（SAE 第1级）到完全自动驾驶（第5级）不等。
- 自动驾驶汽车集成了各种传感器（RGB摄像头、热成像摄像头、雷达、激光雷达 、超声波传感器）、高性能计算设备和执行器，并通过软件融合这些输入信号来规划路线并控制车辆行驶。
- 目前道路上绝大多数车辆处于第2级或第2+-3级（驾驶员仍需承担责任）；第4级车辆受地理围栏限制，而第5级车辆则可在任何地方行驶。
- 在感知、调控、责任归属以及大规模安全验证方面仍存在关键挑战——这些问题正越来越多地通过系统级验证 和仿真来解决
- 新思科技 此外，Ansys 为自动驾驶车辆提供的解决方案涵盖从芯片和IP虚拟化，到车辆系统/子系统层面的设计及验证 ，以符合ISO 26262等标准。
定义
自动驾驶汽车是一种能够感知周围环境并在无需人类干预的情况下运行的车辆。乘客在任何时候都不需要接管车辆的控制权，甚至根本不需要坐在车内。自动驾驶汽车可以前往传统汽车能去的所有地方，并完成经验丰富的驾驶员所能完成的所有操作。
汽车工程师学会（SAE ）目前将驾驶自动化分为6个等级，从0级（完全手动）到5级（完全自动驾驶）。美国交通部已采纳了这些等级划分。
图1.驾驶自动化等级
目前尚不存在5级自动驾驶汽车，因为尽管自动驾驶汽车中的人工智能（AI）确实消除了人为失误的可能性，但其性能目前仍无法与人类驾驶员相媲美。不过，Waymo正凭借其4级无人驾驶汽车不断向技术极限迈进。 此外，福特和特斯拉等汽车制造商推出的自动驾驶功能被归类为第2级和第3级，分别指部分自动化和条件自动化。在未来10年内，我们或许能在道路上看到完全自动驾驶的第5级无人驾驶汽车。
设计自动驾驶汽车比设计传统汽车（即内燃机汽车或电动汽车）更为复杂，因为这种汽车被设计成拥有自己的“大脑”，在具备所有必要安全功能的同时执行常规驾驶任务。这造成了一个法律上的灰色地带，因为一旦发生事故，没有驾驶员可以追究责任。 这使得安全系统的设计和验证 更加复杂，因为制造商需要确保避免可能导致驾驶员和乘客面临生命威胁的情况。
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“自主”与“自动化”与“自动驾驶”：有何区别？
《SAE 》使用“自动化”一词，而非“自动驾驶”。其中一个原因是，“自动驾驶”一词的含义超出了机电领域的范畴。一辆完全自动驾驶的汽车将具备自我意识，并能够做出自己的选择。例如，你可能说“送我去上班”，但汽车却决定带你去海滩。而一辆完全自动化的汽车则会遵从指令，然后自行驾驶。
“自动驾驶”一词常与“自主驾驶”互换使用。然而，这两者其实略有不同。 自动驾驶汽车可以在某些甚至所有情况下自行行驶，但车内必须始终有一名人类乘客，并随时准备接管控制权。自动驾驶汽车通常属于第3级（条件性驾驶自动化）或第4级（高度驾驶自动化）。它们受地理围栏限制，这与能够前往任何地方的第5级完全自动驾驶汽车不同。
自动驾驶汽车的优势与不足
汽车自动化为社会带来了以下福祉：
- 人们在交通拥堵时段通勤时不会感到烦躁，并能在长时间行驶中处理其他事务
- 自动驾驶汽车的预测能力更高，撞车事故更少
- 以最佳速度行驶，减少了交通堵塞
- 人为错误、分散注意力和疲劳驾驶减少，因此提高了高速公路上的驾驶速度和安全性
- 为残障人士提高了交通便利性
- 自动驾驶可以通过减少交通流量来降低碳排放，如果与电动汽车（EV）相结合，效果会更好
但其也有一些潜在的不足之处：
- 复杂的人工智能/软件需求，因为软件中哪怕一个小小的错误都可能导致事故
- 需要先进的硅平台来应对不断变化的AI工作负载和性能要求
- 严格的测试要求会导致高昂的生产成本
- 基于云的软件可能会受到黑客干扰
- 需要稳健的通信网络实时处理大量数据
L0至L2
0-2级涵盖了从无自动化功能到使用辅助驾驶功能的范围。在这些级别中，驾驶员仍完全掌控车辆，且必须始终保持注意力集中。这些级别的自动化工具仅协助驾驶员完成驾驶任务，但不会接管控制权。
L3至L5
从第3级开始，人类驾驶员不再对车辆承担全部责任，而是由自动驾驶系统监控驾驶环境。 在第3级中，除非遇到紧急情况，否则驾驶员无需操控车辆；而第4级和第5级则是完全无人驾驶。第4级与第5级的主要区别在于：第4级车辆受地理围栏限制，必须在特定的运行条件下工作；而第5级车辆则完全自主，可以行驶到任何地方。此外，第5级车辆也不受预先设定的条件限制。
向L5汽车迈进的挑战
如果车辆行驶在没有障碍物的道路上，目前的技术已经能够制造出L5级自动驾驶汽车。然而，障碍物、施工区域以及人们难以预测的行为，加上需要行驶的多种道路类型（例如，可能与传统道路外观不同、从而导致车辆算法产生混淆的土路），都使得全自动驾驶汽车的设计变得困难。
特斯拉自动驾驶出租车完全依靠摄像头和人工智能软件在城市街道上行驶，目前已在佛罗里达州的迈阿密、奥兰多和坦帕，以及得克萨斯州的奥斯汀、达拉斯和休斯顿的部分地区投入运营。
自动驾驶汽车是如何工作的？
自动驾驶汽车依靠传感器、执行器、复杂的算法、机器学习系统以及强大的处理器来运行软件。
自动驾驶汽车基于安装在车辆不同部位的各种传感器，构建并维护其周围环境的map 。雷达传感器用于监测附近车辆的位置。 摄像头可识别交通信号灯、读取道路标志、追踪其他车辆并搜寻行人。激光雷达 （光检测与测距）传感器通过向车辆周围发射光脉冲并接收回波来测量距离、检测路缘并识别车道标线。车轮上的超声波传感器在停车时可检测路缘石和其他车辆。
随后，先进的软件会处理所有这些传感器输入数据，规划行驶路线，并将指令发送至车辆的执行器，由其控制加速、制动和转向。硬编码规则、避障算法、预测建模和物体识别功能，共同帮助该软件遵守交通规则并避开障碍物。
如果将自动驾驶汽车比作一个人，那么传感器就相当于能够发现潜在危险的“耳朵”和“眼睛”。随后，“大脑”（即人工智能）会根据观察到的信息对周围环境进行解读。虽然目前的传感器精度仍不及人类的感官，但通过将多种传感器结合使用，可以全面掌握车辆所处的环境状况。以下是自动驾驶汽车上的关键传感器：
图2.自动驾驶汽车上传感器的布置位置
传感器融合算法对于确保自动驾驶汽车能够有效导航至关重要。传感器融合会采集各个传感器的数据——从物体的速度到其距离等——并将这些信息整合起来以评估当前状况。此外，传感器融合还会根据环境情况对不同传感器进行优先级排序。例如，在黑暗环境下，热成像摄像头采集的数据在决策时将优先于视觉摄像头采集的数据。
当今不同自动驾驶级别的示例
- 像Waymo这样提供无人驾驶出行服务的公司，结合使用了激光雷达 、雷达和声呐传感器，其服务覆盖旧金山及湾区、洛杉矶、菲尼克斯和奥斯汀。
- 优步在加利福尼亚州运营的车辆配备了二级高级驱动程序 辅助系统（ADAS ）。
- 目前，通过Waymo，旧金山和湾区、洛杉矶、菲尼克斯以及奥斯汀等地已经可以使用自动驾驶汽车，但这些车辆的运行范围仅限于上述地区。
如何设计并测试自动驾驶汽车？
自动驾驶汽车的设计包含多个阶段，包括部件设计、系统设计 以及验证 。在所有设计阶段都会使用仿真软件来优化工作流程。
自动驾驶汽车开发 的开发通常遵循以下流程：从需求和系统架构开始，到传感器和感知设计、决策与控制软件开发 、系统集成验证 ，最后进行道路测试和部署。
工程师首先定义功能、安全及性能要求，随后开发感知、认知、规划和控制系统，使车辆能够理解周围环境并做出驾驶决策。在开发 的整个过程中，会进行安全分析和验证，以确保系统在正常和异常运行条件下均能表现出可预测的行为。
部件设计涉及对镜头、机械镜筒、多个传感器以及传感器在车辆上的安装位置进行优化。虽然单个部件本身可能非常完美，但由于车辆的几何结构或干扰因素影响传感器工作，它可能无法安装在预期的位置上。
通过仿真，将零部件置于不同的场景和天气条件下，以确保它们在车辆的运行环境中能够有效工作。整个设计过程的关键在于尽快验证每个阶段，从而节省时间和成本。
自动驾驶汽车面临哪些挑战？
最大的挑战在于处理罕见的边际情况、确保在各种天气和交通条件下都能保证安全、验证日益复杂的软件，以及证明大规模应用时的可靠性。 仿真技术通过创建虚拟环境来帮助克服这些障碍，在这些环境中可以快速执行数百万种驾驶场景，包括那些在现实世界中危险、成本高昂或难以重现的情况。这使团队能够评估传感器性能、测试感知和决策算法、验证安全要求，并尽早发现故障，从而缩短开发 时间，同时在进行物理测试和部署之前提高信心。
完全自动驾驶（5级）汽车目前正在全球部分地区进行测试，但尚未向普通公众开放。距离这一目标实现还有好几年的时间。面临的挑战涵盖技术、立法、环境及哲学等多个方面。以下仅列举其中部分未知因素。
激光雷达 以及雷达
激光雷达 该技术成本高昂，目前仍在努力在通信距离和分辨率之间找到合适的平衡点。如果多辆自动驾驶汽车在同一条道路上行驶，它们的激光雷达 信号会相互干扰吗？此外，如果可用的无线电频率有多种，这些频率范围是否足以支持自动驾驶汽车的量产？
天气状况
当自动驾驶汽车在强降水天气下行驶时会发生什么？如果路面上覆盖着一层积雪，车道分隔线就会消失。如果车道标线被水、油、冰或碎屑遮挡，摄像头和传感器将如何追踪这些标线？
交通状况与法规
自动驾驶汽车在隧道或桥梁上会遇到困难吗？在车流拥堵的情况下，它们的表现如何？自动驾驶汽车会被限制在特定车道上吗？它们能否使用拼车专用道？此外，未来20到30年里，那些仍将与自动驾驶汽车共享道路的传统汽车车队又将如何呢？
州级监管与联邦监管
美国在自动驾驶汽车领域的监管进程最近已从联邦指导转向各州各自制定的强制性规定。 一些州甚至提议对自动驾驶汽车征收按英里计的税费，以防止无人乘坐的“僵尸车”在路上四处游荡。立法者还起草了法案，提议所有自动驾驶汽车必须是零排放车辆，并安装紧急求助按钮。但各州的法律会有所不同吗？驾驶自动驾驶汽车能否跨州行驶？
事故责任
由自动驾驶汽车引发的事故应由谁承担责任？是制造商？还是车内乘客？最新的设计方案显示，完全自动驾驶的5级自动驾驶汽车将不配备仪表板 （ ）或方向盘，因此车内乘客在紧急情况下甚至无法接管车辆控制权。
人工智能与情感智能
人类驾驶员依赖于细微的线索和非语言交流——比如与行人进行眼神交流，或者解读其他驾驶员的面部表情和肢体语言——来做出瞬间的判断并预测行为。自动驾驶汽车能否复制这种互动？它们能否像人类驾驶员一样具备拯救生命的本能？
自动驾驶汽车的特定行业法规
安全与法规在零部件和传感系统的设计中起着关键作用，因为它们决定了系统的功能和安全要求。不同地区和行业相关的法规差异，决定了可采用的自动化水平——例如，与汽车和航空航天领域目前仅具备的部分自动化功能相比，采矿和农业领域已经实现了全自动化。 让我们以两个监管最严格的行业为例，探讨在设计更高自动驾驶等级的车辆时，该行业所面临的限制：
航空航天：航空航天领域的任何产品在发布前都必须经过严格的验证 ，且所有传感器必须在极端温度范围、高速运行及高振动环境下操作 。尽管目前98%的飞机已由自动驾驶系统实现自动化，但由于潜在的安全问题，完全无人驾驶飞机的审批仍将面临困难。Ansys 是ARP6983联盟的成员之一，该联盟致力于制定新的法规，以验证航空航天领域的自主功能。
汽车行业：监管规定因国家而异，甚至各州之间也存在差异。在美国，相关规定由各州制定，并由美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）和《联邦机动车安全标准》（FMVSS）等机构负责监管。
自动驾驶汽车有哪些优点？
在提升便利性和生活质量方面，其应用场景是无穷无尽的。老年人及肢体残疾人将能够独立生活。如果你的孩子在夏令营时忘记带泳衣和牙刷，这辆车就能把缺失的物品送过去。你甚至可以派你的狗去兽医诊所看病。
但自动驾驶汽车真正的潜力在于能够大幅降低二氧化碳排放量。在最近的一项研究中，专家们指出了三项趋势：如果能同时采用这三项趋势，将充分释放自动驾驶汽车的潜力，这三项趋势分别是：车辆自动化、车辆电动化和拼车。到2050年，这“城市交通领域的三大革命”有望：
- 缓解交通拥堵（道路上的车辆减少30%）
- 将运输成本降低40%（包括车辆、燃料和基础设施）
- 提高步行便利性和宜居性
- 将停车场腾出来用于其他用途（学校、公园、社区中心）
- 将全球城市二氧化碳排放量减少80%
| 优势 | 描述 |
| 老年人与残障人士的独立生活 | 自动驾驶汽车为无法驾驶的人提供了出行便利。 |
| 为家庭提供便利 | 车辆可以自主代办事务，从而提升便利性。 |
| 缓解交通拥堵 | 道路上的车辆数量有望减少30%。 |
| 降低运输成本 | 预计在车辆、燃料和基础设施方面可节省40%。 |
| 步行便利性和宜居性的提升 | 城市变得更加适合步行，也更加宜居。 |
| 重新利用的城市空间 | 停车场可以改作公共设施使用。 |
| 降低二氧化碳排放量 | 到2050年，城市二氧化碳排放量将减少高达80%。 |
仿真软件如何推动自动驾驶汽车设计发展
仿真软件具有两项明显的优势：
可通过实现虚拟测试与开发，减少对成本高昂的原型设计的需求，从而可节省时间和资源。
对于AI驱动型系统的验证和确认（V&V）至关重要，因为这些系统只能通过故障率的概率评估验证，而概率评估需要进行大量的仿真测试。
虽然这两种优势都很重要，但它们涉及开发流程的不同方面，而且没有直接联系。
以下是一些关于Ansys 软件在整个设计过程中如何应用的关键示例：
- Ansys Systems Tool Kit 软件：提供了一个基于物理原理的建模环境，用于在逼真的任务场景中分析平台和有效载荷环境 。
- Ansys medini 分析与网络安全软件：确保车辆安全，并符合监管及网络安全要求。
- Ansys AVxcelerate Autonomy 软件：提供了一套专门用于支持安全自动驾驶技术开发、测试和验证的解决方案。
- Ansys AVxcelerate Sensors 软件：整合了摄像头、雷达、激光雷达 和热成像摄像头等传感器的仿真功能，用于对复杂的ADAS 系统和自动驾驶车辆进行虚拟评估。
- Ansys optiSLang 软件：用于扩展不同的测试环境，并确定一系列逻辑连贯的测试场景。
- Ansys Zemax OpticStudio 软件：用于优化车辆摄像头和激光雷达 系统中的镜头组。
- Ansys Lumerical FTDT 软件：用于设计性能最佳的CMOS 传感器。
- Ansys Speos 软件：可对光学系统的设计和性能（包括透镜和封装空间）进行仿真和优化。
- Ansys HFSS 软件：一款用于设计自动驾驶汽车中各类高频电子元件的 3D 电磁仿真软件，包括射频传感器、激光雷达 、雷达和摄像头。
总体而言，仿真有助于缩短开发 开发周期和产品上市时间，且在整个过程中可将不同的仿真软件包相结合使用。Ansys 致力于提升开发 L2和L3级自动驾驶车辆的性能，并正致力于为未来L4和L5级自动驾驶车辆构建更完善的设计流程。请访问Ansys ，探索最适合您自动驾驶车辆的软件解决方案组合。
针对自动驾驶汽车， 新思科技 为自动驾驶汽车提供了哪些解决方案？
如今的汽车拥有1亿行代码。未来的自动驾驶汽车将拥有超过3亿行代码，因此网络安全正日益受到关注。
新思科技 提供广泛的汽车级IP产品组合，已通过ISO 26262认证，并符合ASIL B和D等级要求，旨在帮助客户为以下应用开发最佳芯片： ADAS车载信息娱乐系统以及主流微控制器（MCU）等应用打造最优质的芯片。 新思科技 其嵌入式视觉处理器解决方案可帮助客户集成物体识别、人脸识别、夜视和自适应巡航控制等功能。
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Frequently Asked Questions
一种能够感知周围环境并在无需人工干预的情况下行驶的车辆，涵盖SAE 的1至5级。
传感器（摄像头、雷达、激光雷达 、超声波传感器）向软件提供数据，该软件负责融合数据、规划路径，并控制加速、制动和转向。
SAE 共分为六个级别（0-5）；请参阅“级别”页面。目前大多数车辆属于第2-3级。
虽然这两个术语常被混用，但自动驾驶（3-4级）仍需要有人随时准备接管控制；完全自动驾驶则属于5级。
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