环境信息处理在无人驾驶中的发展与应用.pdfVIP

摘要：随着驾驶安全性需求的不断增加以及智能自动化技术的不断

发展，无人驾驶相关产业受到越来越多的关注。环境信息的感知及处理

作为无人驾驶的关键信息输入影响着车辆后续轨迹预测、路径规划以及

运动控制等驾驶任务，是决定驾驶安全性及有效性的重要一环。本文介

绍了环境信息处理在无人驾驶技术中的发展及应用，并且进一步探讨了

未来无人驾驶技术中环境信息应用的可能发展方向。

1引言

随着硬件精度的不断提高、控制器计算能力的不断提升以及互联网技术的飞

速发展，智能驾驶、无人汽车等概念广受关注，无人驾驶技术研究不断深入，其

应用落地也越来越成为可能。由于无人驾驶车辆具有提升驾驶安全性、乘车舒适

性以及减少交通事故等特点，因此，近年来无人驾驶技术已成为自动化智能发展

中备受关注的方向之一。

2无人驾驶发展现状

无人驾驶技术的落地与应用已成为国际公认的未来发展方向和关注焦点之

一，美、欧、日、中等国家都将驾驶自动化技术作为交通领域的重点发展方向，

并从国家层面进行战略布局。德国在2017年发布的《道路交通法第八修正案》

中规定在特定时间和条件下，高度或全自动化驾驶系统可以接管驾驶人对汽车的

控制，并在2021年发布的《自动驾驶法》中提出允许被颁发运营许可证的自主

驾驶功能操作机动车在主管部门根据国土法批准的特定操作范围内使用以及参

与公共道路交通；日本在2021年发布的《面向实现和普及自动驾驶的措施报告

与方针》中提出，到2025年在混合其他交通元素的空间中部署L4级自动驾驶

车辆；美国在2021年发布的《自动驾驶汽车综合计划》中提出优化交通监管环

境，简化自动驾驶技术推行的行政豁免程序，修改现有法规支持创新并筹建适合

自动驾驶的交通环境。近些年，我国也在不断推行无人驾驶相关政策，在2020

年发布的《智能汽车创新发展战略》中提出：到2025年实现有条件自动驾驶的

智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下的市场化

应用，并在2021年发布的《国家车联网产业标准体系建设指南》中提出了对智

能交通、车联网、无人驾驶等的进一步要求。

国内外很多企业及高校同样积极关注和支持无人驾驶技术的发展，并在无人

驾驶方向投入了大量研究。2015年谷歌提交至机动车辆管理局的报告中显示，

其无人驾驶车辆在自动模式下已完成130万余英里的行程；同年，百度无人车

完成首次路测，实现国内混合路况下的全自动驾驶。除了企业的研究投入，自

2005年DARPA开启无人车挑战赛的先河以来，诸多自动驾驶汽车挑战赛也在

不断推进这一领域的发展：欧洲陆基机器人竞赛（ELROB）自2006年举办至今，

促进了无人驾驶数据采集与导航决策等多方面的发展；VisLab洲际无人车挑战

赛，对无人车在不同环境下的适应性提出了更高的要求；欧盟于2011年和2016

年举行的协同驾驶挑战赛（GCDC），通过道路上车间通讯提升了驾驶安全性并

缓解了交通拥堵问题。

此外，近年来越来越多的科技企业与互联网巨头进入无人驾驶行业，并与传

统车企、应用场景方开展战略合作，加速无人驾驶技术的迭代与应用落地。2020

年传统车企持续布局智能网联与车路协同，逐步构建无人驾驶生态圈；同年，互

联网与出行企业开展智能网联技术应用，发展云端业务，百度Apollo、小马智

行等开启商业化试点服务；此外，一些自动驾驶科技公司如Waymo、文远智行

等开始与传统车企展开合作，加速无人驾驶的技术落地与量产；小米、华为、微

软、字节跳动等科技大厂也于2021年起逐步进入无人驾驶领域开启大厂造车模

式。截至2023年，国内多个低速无人驾驶项目已进入常态化运营模式，且在此

基础