近年來(lái)，自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展迅速，業(yè)界不斷探索如何在復(fù)雜交通場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛。城市NOA作為自動(dòng)駕駛的一項(xiàng)前沿技術(shù)，正成為各大廠商相互爭(zhēng)奪的關(guān)鍵技術(shù)。

何為NOA？

NOA，全稱“Navigate on Autopilot”，即自動(dòng)導(dǎo)航駕駛，是一種依托高精度定位、多種傳感器數(shù)據(jù)融合以及先進(jìn)人工智能算法和實(shí)時(shí)決策規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛在高速公路和復(fù)雜城市道路上自主導(dǎo)航與駕駛的技術(shù)。該技術(shù)通過(guò)攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器實(shí)時(shí)采集環(huán)境信息，結(jié)合GNSS、RTK、視覺(jué)SLAM等定位方法，確保車(chē)輛在各種復(fù)雜場(chǎng)景中獲得精確位置數(shù)據(jù)；同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)交通狀況、道路標(biāo)識(shí)、行人行為及突發(fā)情況進(jìn)行快速分析和預(yù)測(cè)，從而在車(chē)道保持、變道、轉(zhuǎn)彎及避障等操作中自主做出安全高效的決策與控制。NOA代表了從傳統(tǒng)駕駛輔助向完全無(wú)人駕駛過(guò)渡的重要技術(shù)步驟，是未來(lái)智慧交通和無(wú)人駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。

NOA發(fā)展歷程

NOA最初主要應(yīng)用于高速公路場(chǎng)景，借助較為簡(jiǎn)單的道路結(jié)構(gòu)和較高的車(chē)速，通過(guò)預(yù)先規(guī)劃的路線實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。但隨著城市交通環(huán)境的復(fù)雜性不斷增加以及消費(fèi)者需求的不斷提高，如何將NOA技術(shù)擴(kuò)展到城市道路成為業(yè)界亟待攻克的難題。

城市NOA是指車(chē)輛在城市道路環(huán)境中，依靠自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在預(yù)設(shè)或動(dòng)態(tài)生成的導(dǎo)航路徑引導(dǎo)下，實(shí)現(xiàn)自主決策、自主行駛的一種駕駛模式。與高速NOA相比，城市NOA不僅需要應(yīng)對(duì)車(chē)道、交叉路口、紅綠燈等常規(guī)交通要素，更必須在應(yīng)對(duì)行人、非機(jī)動(dòng)車(chē)、臨時(shí)施工、復(fù)雜標(biāo)識(shí)以及各種突發(fā)狀況時(shí)展現(xiàn)出足夠的魯棒性和智能性。不同于傳統(tǒng)的駕駛輔助系統(tǒng)，城市NOA要求車(chē)輛具備自主感知全局、實(shí)時(shí)決策并執(zhí)行高精度控制的能力，這就對(duì)傳感器數(shù)據(jù)融合、高精度定位、決策規(guī)劃和車(chē)輛控制等各個(gè)環(huán)節(jié)提出了極高的技術(shù)要求。城市NOA的實(shí)現(xiàn)不僅依賴于硬件的不斷進(jìn)步，更需要人工智能算法、通信網(wǎng)絡(luò)以及車(chē)路協(xié)同技術(shù)的支持，共同構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定、智能、可靠的自動(dòng)駕駛生態(tài)系統(tǒng)。

城市NOA的技術(shù)架構(gòu)

環(huán)境感知技術(shù)

環(huán)境感知是城市NOA的根基。車(chē)輛需要通過(guò)各種傳感器實(shí)時(shí)捕捉周?chē)h(huán)境信息，獲取道路、障礙物、行人、交通標(biāo)識(shí)等數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中，車(chē)輛搭載了包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及超聲波傳感器多種傳感器。

攝像頭作為最直觀的信息采集裝置，其感知到的主要為2D的圖像信息，通過(guò)圖像傳感可以識(shí)別車(chē)道線、交通信號(hào)和行人特征，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，攝像頭在復(fù)雜場(chǎng)景下也能通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行精確識(shí)別。

由于單一的攝像頭受制于光照、天氣以及遮擋等問(wèn)題，其信息獲取存在一定的不確定性。為此，激光雷達(dá)在城市NOA中起到至關(guān)重要的作用，它通過(guò)掃描獲得高密度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，能夠在不同光照條件下提供穩(wěn)定且精準(zhǔn)的距離信息和障礙物形狀描述。

毫米波雷達(dá)則在探測(cè)車(chē)輛與周邊物體之間的相對(duì)速度和距離上具有優(yōu)勢(shì)，即使在雨雪等惡劣環(huán)境下，其表現(xiàn)也較為可靠。超聲波傳感器雖然探測(cè)距離有限，但在低速行駛和停車(chē)輔助等場(chǎng)景中補(bǔ)充了其他傳感器的不足。

多傳感器融合技術(shù)能夠?qū)⑦@些各有特點(diǎn)的數(shù)據(jù)整合起來(lái)，通過(guò)時(shí)間同步、空間配準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)融合算法，形成一個(gè)全面且實(shí)時(shí)更新的環(huán)境模型。這種融合不僅提高了整體感知的魯棒性，還為后續(xù)決策規(guī)劃提供了精準(zhǔn)的環(huán)境信息支持，使得車(chē)輛能夠在面對(duì)突發(fā)情況時(shí)迅速做出反應(yīng)。

高精度定位技術(shù)

城市環(huán)境中，因高樓、隧道、地下通道等因素造成的信號(hào)遮擋和反射，傳統(tǒng)的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）定位往往不能滿足厘米級(jí)甚至更高精度的要求。為此，城市NOA系統(tǒng)通常將GNSS與其他定位技術(shù)相結(jié)合。利用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分技術(shù)（RTK），可以通過(guò)基站與車(chē)載設(shè)備之間的實(shí)時(shí)校正，將GPS定位精度提升到厘米級(jí)別。RTK本身也受限于基站布設(shè)和信號(hào)穩(wěn)定性，因此車(chē)輛內(nèi)部還需要依賴慣性測(cè)量單元（IMU）來(lái)對(duì)短時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行高頻采樣。IMU能夠提供車(chē)輛的加速度和角速度數(shù)據(jù)，在GNSS信號(hào)中斷時(shí)起到關(guān)鍵補(bǔ)償作用，但其長(zhǎng)期使用會(huì)存在累積誤差，需要周期性校正。此外，視覺(jué)SLAM（同步定位與建圖）技術(shù)通過(guò)攝像頭捕捉的環(huán)境特征點(diǎn)進(jìn)行匹配和地圖構(gòu)建，在固定標(biāo)志物較多的城市區(qū)域中能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)定位。

激光雷達(dá)結(jié)合高精地圖進(jìn)行點(diǎn)云匹配也是一種常見(jiàn)的定位方式，這種方法在城市道路上能夠精確地將車(chē)輛定位于預(yù)先構(gòu)建好的三維地圖中，盡管其對(duì)地圖數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求較高。但多種定位方法的協(xié)同使用，為城市NOA系統(tǒng)提供了冗余的定位信息，使得在各種復(fù)雜環(huán)境下，車(chē)輛能夠保持穩(wěn)定且連續(xù)的定位狀態(tài)，從而為安全決策提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

決策規(guī)劃技術(shù)

決策與規(guī)劃系統(tǒng)是城市NOA中至關(guān)重要的部分，其主要任務(wù)是將豐富的感知和定位信息轉(zhuǎn)化為具體的行駛策略。在城市復(fù)雜路況下，車(chē)輛不僅要依據(jù)導(dǎo)航規(guī)劃行駛，還需要實(shí)時(shí)判斷前方交通狀況、識(shí)別行人、判斷交通信號(hào)以及處理各種突發(fā)事件。傳統(tǒng)的規(guī)則庫(kù)和專家系統(tǒng)在這一環(huán)節(jié)中起到了初步作用，但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法逐漸成為主流。這些算法通過(guò)大量真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練，能夠在極短時(shí)間內(nèi)對(duì)各種交通情況做出響應(yīng)。

決策系統(tǒng)首先在宏觀上確定選擇變道、減速或者轉(zhuǎn)向等基本行為行駛策略，然后通過(guò)軌跡規(guī)劃模塊生成一條具體的運(yùn)動(dòng)路徑。軌跡規(guī)劃不僅要求路徑平滑符合車(chē)輛動(dòng)力學(xué)約束，還必須考慮實(shí)時(shí)避障和乘坐舒適性。當(dāng)遇到行人突然穿行或者其他車(chē)輛異常變道時(shí)，決策系統(tǒng)需要在毫秒級(jí)別內(nèi)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，調(diào)整規(guī)劃路徑，甚至實(shí)施緊急制動(dòng)?；诓┺恼摵皖A(yù)測(cè)算法，系統(tǒng)能夠預(yù)判周?chē)煌▍⑴c者的行為意圖，并在此基礎(chǔ)上選擇最優(yōu)的駕駛策略。整個(gè)決策過(guò)程依賴于大規(guī)模計(jì)算平臺(tái)和高效算法，在確保安全性的前提下，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛自主、高效地在城市環(huán)境中導(dǎo)航。

車(chē)輛控制技術(shù)

在決策規(guī)劃生成具體路徑后，車(chē)輛控制系統(tǒng)則負(fù)責(zé)將這些抽象的運(yùn)動(dòng)指令轉(zhuǎn)換為實(shí)際的機(jī)械操作。控制系統(tǒng)涵蓋了橫向和縱向兩個(gè)方面，其核心目標(biāo)是在盡可能小的偏差內(nèi)復(fù)現(xiàn)規(guī)劃出的理想軌跡。

橫向控制系統(tǒng)主要調(diào)節(jié)方向盤(pán)的轉(zhuǎn)角，確保車(chē)輛能夠平穩(wěn)地沿著既定路線行駛；而縱向控制則調(diào)節(jié)油門(mén)、剎車(chē)等系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)加速、減速以及緊急制動(dòng)?，F(xiàn)代控制理論，如PID控制和模型預(yù)測(cè)控制（MPC），在這一環(huán)節(jié)中被廣泛應(yīng)用。通過(guò)實(shí)時(shí)反饋車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，控制系統(tǒng)能夠不斷校正車(chē)輛行駛軌跡，即使在遇到路面摩擦系數(shù)變化、坡度不同或者載重變化時(shí)，也能保持車(chē)輛穩(wěn)定運(yùn)行。

車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型的建立則為控制系統(tǒng)提供了理論依據(jù)，使得在進(jìn)行復(fù)雜轉(zhuǎn)向或急剎車(chē)操作時(shí)，系統(tǒng)能夠預(yù)判車(chē)輛狀態(tài)變化，提前進(jìn)行補(bǔ)償?？刂扑惴ǖ木_性和響應(yīng)速度直接決定了城市NOA在實(shí)際應(yīng)用中的安全性和舒適性，這也促使研究者不斷優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和硬件平臺(tái)，力求在有限的計(jì)算資源下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制效果。

城市NOA的實(shí)現(xiàn)是一個(gè)多學(xué)科、多模塊緊密協(xié)作的綜合工程。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的不斷發(fā)展，為城市NOA的實(shí)現(xiàn)提供了更為全面和精準(zhǔn)的環(huán)境信息；基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策算法，使得車(chē)輛在應(yīng)對(duì)復(fù)雜交通情況時(shí)具備更高的智能性和魯棒性；精確的高精度定位技術(shù)以及動(dòng)態(tài)地圖構(gòu)建技術(shù)，為車(chē)輛提供了持續(xù)、穩(wěn)定的位置參考；高效的控制算法和實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)則確保了車(chē)輛在執(zhí)行決策時(shí)能夠迅速、準(zhǔn)確地響應(yīng)各種動(dòng)態(tài)變化。各個(gè)環(huán)節(jié)之間的協(xié)同工作，不僅要求系統(tǒng)在硬件和軟件層面實(shí)現(xiàn)高性能集成，更需要在數(shù)據(jù)傳輸、計(jì)算延遲、故障冗余以及安全性保障方面做出全面考慮。當(dāng)前，眾多國(guó)內(nèi)外企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)正致力于將這些先進(jìn)技術(shù)集成到一個(gè)統(tǒng)一的平臺(tái)上，試圖在實(shí)驗(yàn)室和封閉測(cè)試場(chǎng)中驗(yàn)證系統(tǒng)性能，然后逐步推廣到真實(shí)的城市道路環(huán)境中。

城市NOA的挑戰(zhàn)

盡管技術(shù)體系日臻完善，城市NOA在實(shí)際落地過(guò)程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。由于城市環(huán)境中復(fù)雜多變的光照、天氣、交通密度以及道路狀況，傳感器在捕捉信息時(shí)難免受到干擾，如何在大雨、霧霾、夜間以及遮擋嚴(yán)重的情況下保持高精度感知成為首要難題。傳感器之間的時(shí)序同步、數(shù)據(jù)融合算法的魯棒性以及環(huán)境動(dòng)態(tài)建模技術(shù)，都需要在不斷實(shí)踐中優(yōu)化升級(jí)。

高精度定位在城市環(huán)境下依然存在局部信號(hào)弱化、基站盲區(qū)和多路徑效應(yīng)等問(wèn)題。如何在GPS信號(hào)不穩(wěn)定的情況下利用IMU、視覺(jué)SLAM以及激光雷達(dá)點(diǎn)云匹配進(jìn)行有效補(bǔ)償，是當(dāng)前技術(shù)研發(fā)的重要方向。

在決策規(guī)劃和控制過(guò)程中，面對(duì)眾多不可預(yù)知的突發(fā)情況，系統(tǒng)必須在毫秒級(jí)別內(nèi)做出響應(yīng)，確保車(chē)輛始終處于安全狀態(tài)。如行人突然穿行、非機(jī)動(dòng)車(chē)異動(dòng)以及其他車(chē)輛的非規(guī)則行為復(fù)雜交通情境下的不確定性等對(duì)決策系統(tǒng)提出了極高要求。此外，實(shí)時(shí)計(jì)算平臺(tái)的性能、數(shù)據(jù)處理延遲以及系統(tǒng)容錯(cuò)能力也成為實(shí)現(xiàn)城市NOA的制約因素。當(dāng)前，許多企業(yè)正在通過(guò)專用AI芯片、分布式計(jì)算架構(gòu)以及云端數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，努力將實(shí)時(shí)計(jì)算性能提升到一個(gè)新的水平，以應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理需求。

城市NOA技術(shù)必將隨著人工智能、傳感器技術(shù)、通信網(wǎng)絡(luò)和車(chē)路協(xié)同技術(shù)的不斷突破而迎來(lái)新的飛躍。深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化和自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，有望使系統(tǒng)在面對(duì)多變交通場(chǎng)景時(shí)具備更強(qiáng)的自適應(yīng)能力；純視覺(jué)方案或激光雷達(dá)與攝像頭輕量級(jí)融合的技術(shù)路線，可能大幅降低系統(tǒng)成本，使得自動(dòng)駕駛技術(shù)更易推廣。

城市NOA的發(fā)展意義

技術(shù)的不斷進(jìn)步不僅推動(dòng)了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在城市環(huán)境下的落地應(yīng)用，也為城市交通管理、道路規(guī)劃以及智慧城市建設(shè)提供了新的思路和手段。自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及將改變傳統(tǒng)交通模式，從根本上提升道路利用效率，降低交通事故率，同時(shí)也為緩解城市擁堵、減少環(huán)境污染提供了技術(shù)支撐。未來(lái)，隨著各方面技術(shù)的不斷融合，城市NOA將不僅局限于單一車(chē)輛的自主駕駛，而可能發(fā)展為一個(gè)車(chē)、路、云、端高度協(xié)同的綜合交通生態(tài)系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)城市交通管理的智能化和精準(zhǔn)化。

城市NOA代表了自動(dòng)駕駛技術(shù)的一次重大飛躍，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程涵蓋了從多傳感器數(shù)據(jù)獲取、精確定位、智能決策、動(dòng)態(tài)規(guī)劃到車(chē)輛精準(zhǔn)控制的一整套技術(shù)體系。盡管當(dāng)前在感知環(huán)境的魯棒性、定位精度、決策響應(yīng)以及系統(tǒng)容錯(cuò)等方面仍存在諸多挑戰(zhàn)，但隨著科研和產(chǎn)業(yè)界在各個(gè)環(huán)節(jié)不斷攻堅(jiān)克難，這些問(wèn)題都將逐步得到解決。

總結(jié)

城市NOA作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重要技術(shù)方向，其實(shí)現(xiàn)不僅需要跨越硬件、軟件和通信等多個(gè)技術(shù)門(mén)檻，更需要在復(fù)雜的城市環(huán)境中驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性和安全性。從多傳感器數(shù)據(jù)融合、精確定位、智能決策到精準(zhǔn)控制，每一個(gè)環(huán)節(jié)都蘊(yùn)含著大量尖端技術(shù)和工程難題。盡管當(dāng)前仍面臨感知系統(tǒng)魯棒性不足、定位精度下降、決策響應(yīng)延時(shí)等問(wèn)題，但隨著技術(shù)不斷成熟、算法不斷優(yōu)化以及各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善，未來(lái)城市NOA將成為推動(dòng)智慧城市建設(shè)和智能交通變革的重要力量。無(wú)人駕駛技術(shù)的不斷進(jìn)步必將引領(lǐng)出行方式的根本性變革，為未來(lái)的城市交通帶來(lái)前所未有的安全性、舒適性與高效性。

審核編輯 黃宇