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自动驾驶的早期探索
- 1925 年，美国陆军电子工程师 Francis P. Houdina 搞出了一辆无线遥控汽车，通过无线电遥控实现车辆方向盘、离合器、刹车系统等部件的控制，被认为是自动驾驶研究的始祖之车。
- 1933 年，美国通用汽车公司展出了世界第一辆自动驾驶概念车 Futurama，它通过无线电磁场引导车辆运转，但直到 1958 年，通用才通过在车前脸加入拾波线圈传感器，实现检测嵌入道路的电流从而操纵车辆转向。
- 1977 年，日本筑波机械工程实验室在通用自动驾驶汽车基础上加入电脑系统处理道路图像，使车能以 30km/h 的速度跟随白色路标自动行驶，但仍需钢轨辅助。
基于军事需求的推动与初步技术积累
- 1984 年，美国国防高级研究计划署（DARPA）与陆军合作提出自主地面车辆（ALV）计划，旨在让汽车拥有充分自主权，通过摄像头测量地形并由电脑系统计算导航和行驶路线
- 2004 年至 2007 年，DARPA 举办了 3 届无人驾驶挑战赛，2004 年的首届挑战赛无人完成 12km 以外赛程，但 2005 年的比赛中，有五辆无人驾驶汽车借助人工智能识别系统成功穿越沙漠赛道，斯坦福团队的 Stanley 夺冠，此后掀起了自动驾驶研究热潮。
科技巨头与传统车企的纷纷入局
- 2009 年，谷歌秘密开发无人驾驶汽车项目，即如今的 Waymo。
- 2013 年起，通用、福特、奔驰、宝马等大型汽车公司开始研发自动驾驶技术，如 2014 年奔驰 S 级轿车增加了车道保持、自动紧急刹车等半自动功能，苹果也推出了造车的 Titan Project。
- 2015 年，特斯拉推出了自动驾驶分级为 L2 级别的 Autopilot。
- 2016 年，Uber 的无人驾驶汽车上路测试，通用收购自动驾驶技术创业公司 Cruise Automation。
自动驾驶技术的逐步量产与商业化应用
- 2018 年，奥迪 A8 号称首款量产 L3 级别自动驾驶系统车型在美国加州公路行驶；同年，百度与厦门金龙合作生产的全球首款 Level 4 级量产自驾巴士 "阿波龙" 量产下线。
- 2019 年，百度先后在长沙、沧州、广州、上海等地部署 Robo - Taxi，并于 9 月份在长沙部分区域开始为市民提供出行服务。
- 2020 年，百度 Apollo Robotaxi 自动驾驶出租车服务全面开放。
自动驾驶在特殊时期的崭露头角与产业拓展
- 2020 - 2022 年，新冠疫情期间，无人驾驶物流车活跃于各地工业园、社区、医院等，无人驾驶矿卡也开始商业化。
2024 年自动驾驶的飞速发展
- 客运城市级应用落地：2 月份，北京市高级别自动驾驶示范区为百度、小马智行等颁发高速道路载人示范应用通知书，开放了全球首个首都城市机场自动驾驶接驳载人示范场景 。萝卜快跑在武汉全面发展并在全国十几个城市运营，累计订单 800 万；Waymo 每周无人驾驶订单突破 15 万；特斯拉发布无人驾驶出租车计划。
- 新技术不断涌现 1 ：
- "BEV+Transformer" 与占用网络（OCC）：BEV（鸟瞰图）与 Transformer 架构的结合，以及占用网络的应用，提升了自动驾驶的感知性能。Transformer 的自注意力机制能够更好地处理长序列数据，在感知周围环境时，可以更有效地捕捉物体之间的关系和上下文信息，从而更准确地识别和定位各种交通元素。占用网络则通过预测每个体素是否被物体占用，进一步提高了环境感知的精度和可靠性。
- 端到端自动驾驶技术：以特斯拉的 FSD v12 系统为代表，端到端自动驾驶摒弃了传统自动驾驶中感知、规划、控制等多个模块及各类子任务，通过 AI 模型直接输入传感器数据输出车辆动作控制，减少了模块间参数传递的信息损失，能够像人类一样更自然地处理各种复杂场景和长尾问题，提高了自动驾驶的整体性能和适应性。
自动驾驶发展中的重要论文及原理改进
- 早期基于视觉的方法 ：在自动驾驶发展早期，一些研究专注于利用计算机视觉技术进行道路和障碍物检测。例如，"Towards Automatic Traffic Scene Understanding"等论文提出了基于视觉特征提取和分类的方法来识别交通标志、车道线等元素。这些方法主要通过手工设计的特征，如边缘、颜色、纹理等，结合机器学习分类器进行识别。然而，这种方法在复杂光照和天气条件下的性能有限，对不同场景的适应性较差。
- 基于深度学习的感知方法 ：随着深度学习的兴起，"VGGNet"、"ResNet"等卷积神经网络架构的出现为自动驾驶的感知带来了重大突破。这些网络能够自动学习图像的特征表示，大大提高了对道路环境的理解能力。例如，在目标检测方面，基于深度学习的方法可以更准确地检测车辆、行人、交通标志等物体，为后续的决策和规划提供更可靠的信息。同时，通过不断增加网络的深度和复杂度，以及采用数据增强、预训练等技术，进一步提升了模型的性能和泛化能力。
- 多传感器融合方法 ：为了更全面地感知周围环境，多传感器融合成为自动驾驶的重要发展方向。"Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving"等论文提出了将激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据进行融合的方法。不同传感器在感知距离、精度、角度等方面各有优势，通过融合可以弥补各自的不足，实现更准确、更可靠的环境感知。例如，激光雷达可以提供精确的距离信息，摄像头则可以提供丰富的纹理和颜色信息，两者结合能够更准确地识别和定位物体。融合方法包括早期的数据层融合、特征层融合以及决策层融合等，随着技术的发展，越来越多的研究致力于更高效、更智能的融合策略，以充分发挥多传感器的协同作用。
- 路径规划与决策方法 ：路径规划和决策是自动驾驶的核心环节之一。早期的方法主要基于规则和启发式算法，如 A * 算法等进行路径搜索和规划。然而，这些方法在复杂环境下的适应性有限。随着机器学习和强化学习的发展，"Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving"等论文提出了利用强化学习来训练自动驾驶车辆的决策模型。通过让车辆在模拟环境中不断试错和学习，与环境进行交互并获得奖励反馈，模型能够逐渐学会最优的决策策略，如如何在不同的交通场景下选择合适的车速、车道、转弯时机等，提高了自动驾驶的智能性和安全性。
自动驾驶面临的挑战与未来展望
- 尽管自动驾驶技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如技术成熟度有待进一步提高，尤其是在复杂天气和极端场景下的可靠性；法律法规和伦理道德问题，如事故责任认定、隐私保护等；网络安全问题，确保车辆控制系统不受黑客攻击等。
- 展望未来，随着技术的不断创新和突破，以及社会各界的共同努力，自动驾驶有望实现更广泛的商业化应用，彻底改变人们的出行方式，提高交通效率，减少交通事故，为构建更加智能、高效、安全的交通体系做出重要贡献。