近年來，自動(dòng)駕駛技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，城市NOA（Navigation on Autopilot，城市自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)）和高速NOA技術(shù)逐漸走向成熟，并在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出良好的前景。但技術(shù)再突破，智駕能力再完善，在眾多車企的發(fā)布會上，也鮮有提到其智駕系統(tǒng)在農(nóng)村的使用場景，是技術(shù)進(jìn)步忽略了農(nóng)村？還是農(nóng)村的環(huán)境讓智駕更具挑戰(zhàn)？

鄉(xiāng)村道路的環(huán)境因素

相較于城市和高速公路這種設(shè)施完善、交通規(guī)則明確的環(huán)境，鄉(xiāng)村道路的路面往往呈現(xiàn)出極高的多樣性。與城市中統(tǒng)一規(guī)范的道路不同，鄉(xiāng)村道路可能存在路面破損、臨時(shí)障礙物、缺乏明顯車道線、寬度不一等問題，路旁的環(huán)境也十分多樣，可能是農(nóng)田、森林、山區(qū)或者河流等自然景觀，這樣的場景無疑增加了傳感器在采集有效信息的難度。

此外，鄉(xiāng)村道路往往還伴隨著明顯的地形起伏和急彎急坡等情況，車輛在行駛過程中不僅要應(yīng)對較大的轉(zhuǎn)彎和坡度變化，還需要考慮路面濕滑、車輛動(dòng)力學(xué)限制等各種問題。相較于城市中的平坦道路和高速公路上的標(biāo)準(zhǔn)化車道設(shè)計(jì)，鄉(xiāng)村道路的不規(guī)則性和曲率變化更大，使得車輛在執(zhí)行緊急避讓、轉(zhuǎn)向操作時(shí)的控制精度要求更高，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)不僅要能夠?qū)崟r(shí)感知復(fù)雜路況，還需要迅速調(diào)整控制策略，確保行駛安全和乘客舒適度，這無疑為決策規(guī)劃模塊增加了額外的負(fù)擔(dān)。

鄉(xiāng)村道路的地圖數(shù)據(jù)和環(huán)境信息采集也是極為困難。當(dāng)前自動(dòng)駕駛技術(shù)在城市和高速公路上依賴于高清地圖和詳細(xì)的環(huán)境數(shù)據(jù)支持，但在鄉(xiāng)村地區(qū)，由于車輛行駛密度較低、數(shù)據(jù)采集頻率不高，高精地圖的更新和維護(hù)成本遠(yuǎn)高于城市區(qū)域。當(dāng)出現(xiàn)新建道路、臨時(shí)封閉、維修作業(yè)時(shí)，鄉(xiāng)村道路也會發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，都可能使得已有的地圖數(shù)據(jù)迅速失效，進(jìn)一步增加了系統(tǒng)對實(shí)時(shí)環(huán)境感知的依賴。如何在數(shù)據(jù)稀缺的情況下構(gòu)建高精度地圖，并在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新，是自動(dòng)駕駛技術(shù)在鄉(xiāng)村道路應(yīng)用中的一個(gè)重要研究方向。

智駕系統(tǒng)的技術(shù)原因

自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心在于準(zhǔn)確捕捉車輛周圍環(huán)境信息，而鄉(xiāng)村道路環(huán)境中常見的植被遮擋、低對比度路面以及不規(guī)則的道路邊緣，都對傳感器的性能提出了更高要求。攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等各類傳感器在鄉(xiāng)村環(huán)境中容易受到不同程度的干擾，尤其是在雨天、霧天或夜間等極端情況下，目標(biāo)檢測和分類的準(zhǔn)確性都會受到明顯影響。傳統(tǒng)的圖像識別和物體檢測算法在面對動(dòng)物、農(nóng)用車輛、行人等種類繁多且行為多樣的動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，容易出現(xiàn)誤判和漏判現(xiàn)象，這就要求研究人員對低特征信息區(qū)域進(jìn)行算法優(yōu)化，提升系統(tǒng)的魯棒性和可靠性。

定位技術(shù)也是自動(dòng)駕駛非常重要的技術(shù)之一，自動(dòng)駕駛車輛通常依賴于全球定位系統(tǒng)（GPS）以及高精地圖進(jìn)行精確定位，但鄉(xiāng)村地區(qū)往往由于基站信號覆蓋不足、地形復(fù)雜等原因，導(dǎo)致GPS信號較弱甚至出現(xiàn)信號丟失的情況。即使在有信號的情況下，由于鄉(xiāng)村道路周邊缺乏足夠的固定參照物和標(biāo)志性建筑，地圖匹配的精度也難以得到有效保證。為此，研究人員要積極探索融合激光雷達(dá)、攝像頭以及慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）等多種定位手段的算法，通過采用同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）技術(shù)來實(shí)現(xiàn)車輛在低特征區(qū)域內(nèi)的精確定位。通過多傳感器數(shù)據(jù)融合的方式，能夠在GPS信號不佳的情況下，依然保持較高的定位精度和連續(xù)性，為車輛提供可靠的行駛參考。

決策規(guī)劃模塊是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的“大腦”，其任務(wù)是在實(shí)時(shí)感知和定位的基礎(chǔ)上制定合理的行駛路徑和動(dòng)作方案。鄉(xiāng)村道路上多樣化的障礙物和不斷變化的路況為決策規(guī)劃帶來了巨大的不確定性。車輛在行駛過程中可能突然遇到農(nóng)用車輛的臨時(shí)?？?、動(dòng)物橫穿馬路或者非機(jī)動(dòng)車隨意穿行等突發(fā)情況，這就要求系統(tǒng)能夠快速反應(yīng)并制定出既安全又高效的應(yīng)急策略。與此同時(shí)，由于鄉(xiāng)村道路信息的不完善，系統(tǒng)在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)需要考慮如路面濕滑、轉(zhuǎn)彎半徑不確定等更多未知因素，這對實(shí)時(shí)計(jì)算能力和算法的適應(yīng)性都提出了較高要求。近年來，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模糊控制的智能化決策方法開始被應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，通過大量模擬訓(xùn)練，使得系統(tǒng)在面對復(fù)雜場景時(shí)能夠自主選擇最佳避讓策略，以保障行駛安全和順暢。

如何推進(jìn)鄉(xiāng)村智駕？

多傳感器融合技術(shù)無疑是解決鄉(xiāng)村道路自動(dòng)駕駛難題的重要手段。通過整合攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及超聲波傳感器的信息，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠充分利用各類傳感器在不同環(huán)境條件下的優(yōu)勢，彌補(bǔ)單一傳感器在低光照、惡劣天氣中存在的局限性。傳感器數(shù)據(jù)的冗余和交叉驗(yàn)證不僅可以提高對目標(biāo)的檢測準(zhǔn)確率，還能有效降低由于單一數(shù)據(jù)源引發(fā)的誤判風(fēng)險(xiǎn)?；?a target="_blank">深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與語義分割技術(shù)也可以在鄉(xiāng)村道路場景中進(jìn)行應(yīng)用。通過大量鄉(xiāng)村場景數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，使得模型能夠在復(fù)雜的自然環(huán)境中迅速識別出道路、障礙物以及其他動(dòng)態(tài)物體，從而為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供準(zhǔn)確的環(huán)境理解和行駛參考。

傳統(tǒng)的高清地圖或難以滿足鄉(xiāng)村道路頻繁變化的需求，因此可以研究基于云端和邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)地圖更新技術(shù)。利用車輛在行駛過程中采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)處理平臺對地圖進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，可以有效應(yīng)對鄉(xiāng)村道路環(huán)境中的各種變化。還可以建立群體智慧數(shù)據(jù)共享平臺，通過車輛之間的信息交換，共同構(gòu)建一個(gè)不斷更新的動(dòng)態(tài)環(huán)境模型，從而降低對傳統(tǒng)地圖數(shù)據(jù)的依賴，提高定位和導(dǎo)航的準(zhǔn)確性。此外，也可以嘗試在鄉(xiāng)村智駕融合SLAM技術(shù)的定位算法，通過實(shí)時(shí)構(gòu)建車輛周圍環(huán)境的即時(shí)地圖，再與預(yù)先構(gòu)建的高精地圖進(jìn)行匹配，能夠在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)亞米級甚至厘米級的精度，從而為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供更為穩(wěn)定的定位保障。

相較于城市智駕的覆蓋面廣、應(yīng)用場景多、消費(fèi)群體足，鄉(xiāng)村智駕的市場潛力并不大，因此想要讓鄉(xiāng)村智駕得到推廣或離不開政策引導(dǎo)和標(biāo)準(zhǔn)制定的支持。政府部門可以通過制定專門的測試標(biāo)準(zhǔn)、安全評估體系及補(bǔ)貼措施，對鄉(xiāng)村道路自動(dòng)駕駛進(jìn)行有序監(jiān)管和試點(diǎn)，既能夠積累寶貴的實(shí)地?cái)?shù)據(jù)，也能及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決潛在安全隱患。此外，想要推動(dòng)鄉(xiāng)村智駕，宣傳推廣工作是必不可少的，鄉(xiāng)村智駕的推廣一定要考慮當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況，鄉(xiāng)村地區(qū)與城市存在顯著差異，駕駛習(xí)慣和交通文化的不同使得當(dāng)?shù)鼐用駥ψ詣?dòng)駕駛技術(shù)的接受度存在一定的顧慮。因此，在技術(shù)推廣過程中，不僅需要在安全性和實(shí)用性上做足功課，還要通過宣傳和教育提高用戶對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的信任感。

隨著人工智能、邊緣計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析以及5G通信等新興技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛在鄉(xiāng)村道路上的應(yīng)用或?qū)⒂瓉硗黄?。技術(shù)融合將使系統(tǒng)在面對復(fù)雜多變的自然環(huán)境時(shí)，展現(xiàn)出更強(qiáng)的適應(yīng)性和魯棒性。未來，隨著新技術(shù)的不斷引入和應(yīng)用場景的逐步拓展，自動(dòng)駕駛在鄉(xiāng)村道路上的發(fā)展前景將更加廣闊，安全性和智能化水平也將不斷提升，從而為人們提供更加便捷、高效和安全的出行體驗(yàn)。

審核編輯 黃宇