无人驾驶L1-L5技术区别 无人驾驶技术面临的挑战
发表时间：2024-08-08 16:00:01 来源：车辆NVH
、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人的主动操作下做到车路协同，自动安全地操作机动车辆。
其中感知层用来代替人的眼睛，通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）来采集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息；
应用层则是代替人的手脚，将接收到的控制策略进行执行，这中间还包括加减速、转向等。
根据美国汽车工程师协会（SAE）制定的标准，无人驾驶等级分为0-5级。 0级为无驾驶自动化，1级为驾驶支持，2级为部分驾驶自动化，3级为有条件驾驶自动化，4级为高级驾驶自动化，5级为完全驾驶自动化。
1级和2级定位在高级驾驶辅助系统（ADAS），不是无人驾驶，3级及以上对应无人驾驶。
2、L2级别：可自动完成某些驾驶任务，并经过处理分析，自动调整车辆状态，像特斯拉的车道保持功能就属于此级别，除了能控制加减速，同时还能对方向盘进行控制。
3、L3级别：自动驾驶中，车辆在特定环境中能轻松实现自动加减速和转向，不需要驾驶者的操作，但是在车辆无人驾驶过程中，驾驶者必须随时做好接管车辆的准备。何时接管车辆，系统会对驾驶者作出提示。
4、L4和L5级别：L4基本上已经基本告别驾驶员，车辆的智能自动化已经可完全接替，驾驶员可以睡觉，也可以每时每刻接管车辆的主导。
5、L5级别：实现完全无人驾驶，不受ODD限制，原则上在任何情况下都能实现自动驾驶。
通俗的定义是“自动化系统连续无限制地执行所有动态驾驶任务和对难以继续操作的响应。如果难以继续操作，用户请求干预。预计不会响应。” “可持续无限”是指不受ODD的影响，即使在难以继续运行的情况下也需要不依赖人工干预的情况下做出响应。
自动驾驶目前要解决的难题，其实最核心和最困难的就是“感知”，换句话说系统对周围驾驶环境的感知能力越强，其无人驾驶的综合能力就越强;也就是从这里，行业里分成了两大流派， -一个是纯视觉方案;另外是想尽可能加入更多的传感器融合案。
这里暂且不去讨论究竟哪条路径是正确的，因为有很大的可能性未来实现殊途同归的结果。但是，无论是哪条路径，都需要对海量的数据来进行深度学习，也就是对神经网络的训练，才有机会实现所谓完全无人驾驶，而且这是唯一途径。
从2003年开始我国在法律上从“不排斥”到2015年明确推出智能辅助驾驶的发展在到2016年提出要重点发展“无人驾驶”再到2020年10月20日，国务院发布《新能源汽车产业高质量发展规划（2021—2035年）》，提出“到2025年，高度无人驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”，“力争经过15年的持续努力，高度无人驾驶汽车实现规模化应用。”
月7日美国弗罗里达洲一位名叫Joshua Brown的40岁大哥开着一辆以
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的分级，目前国际上普遍认可的是SAE（国际汽车工程师协会）的标准，分为
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