[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛技術(shù)的發(fā)展正朝著多元化方向邁進，其中低速自動駕駛小車（以下簡稱“低速小車”）因其在物流配送、園區(qū)運維、社區(qū)服務(wù)等場景中的獨特價值而受到廣泛關(guān)注，且現(xiàn)階段已經(jīng)深入到我們生活的方方面面。與面向開放道路、高速巡航的乘用車自動駕駛系統(tǒng)相比，低速小車在技術(shù)實現(xiàn)、系統(tǒng)架構(gòu)、硬件配置、軟件算法及安全冗余等方面都存在顯著差異和針對性優(yōu)化。

從感知需求方面相比，低速小車的行駛環(huán)境通常為如工廠倉庫、園區(qū)道路、小區(qū)環(huán)路等封閉或半封閉的場地。這類場景具有道路結(jié)構(gòu)相對單一、行人及障礙物行為可預(yù)測性更強的特點。因此，低速小車在傳感器配置上可以適度簡化，不必依賴大范圍、高性能的長距激光雷達和毫米波雷達，而是更多采用短距激光雷達、超聲波傳感器及低成本攝像頭的組合。短距激光雷達成本較低、分辨率足夠應(yīng)對1–10米范圍內(nèi)的障礙物檢測；超聲波傳感器則在近距離避讓靜態(tài)小障礙物時具有快速反饋優(yōu)勢；攝像頭則用于識別車道邊界、地面標識甚至二維碼導(dǎo)航點。與乘用車級別自動駕駛依賴的多線束、高性能、高成本的激光雷達相比，低速小車傳感器融合方案更注重性價比和單一場景精準覆蓋，而非全方位、全場景的感知覆蓋。

在定位與地圖層面比較，乘用車自動駕駛系統(tǒng)往往需要高精度的三維高清地圖（HD Map），并結(jié)合RTK/PPK級別的GNSS、慣性測量單元（IMU）、視覺SLAM等算法，實現(xiàn)厘米級或亞厘米級定位，以應(yīng)對復(fù)雜的城市道路、交叉路口及高速公路環(huán)境。低速小車的環(huán)境相對可控，且通常行駛于GPS信號遮擋較少或已部署基礎(chǔ)設(shè)施（如室內(nèi)定位基站、藍牙鑰匙點、視覺標簽等）的區(qū)域。因此，其定位系統(tǒng)可以降低對RTK精度的依賴，而是結(jié)合輪速計、低成本IMU和視覺里程計，以及預(yù)先標定的局部二維平面地圖，實現(xiàn)分辨率在10–20厘米范圍內(nèi)的定位精度。這種精準度足以支撐低速、短距離的路徑跟蹤與障礙物規(guī)避。此外，當環(huán)境具有明顯人工特征（如地面二維碼、墻面標識）時，可通過視覺識別進行標定補償，進一步提升定位的穩(wěn)定性和魯棒性。

從決策與路徑規(guī)劃方面討論，乘用車自動駕駛面臨的交通參與者類型多樣、行為難以預(yù)測，要求實時進行全局路徑規(guī)劃與局部避障、動態(tài)行為預(yù)測等復(fù)雜算法，常結(jié)合深度學習與模型預(yù)測控制（MPC）等前沿技術(shù)。而低速小車的應(yīng)用場景目標單一，通常是從倉庫A到配送點B，或在封閉園區(qū)內(nèi)完成固定線路巡檢。路徑規(guī)劃可以采用事先規(guī)劃好的預(yù)定義軌跡或基于柵格地圖的A*、Dijkstra等經(jīng)典算法，結(jié)合簡單的行為樹對靜態(tài)或緩慢移動的行人與車輛做避讓。在預(yù)測模型方面，低速小車只需預(yù)測行人的簡單軌跡或其他小車的低速移動，不必為大車高速切線、人車復(fù)雜交互等極端情況設(shè)計大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此算力需求和模型推理時間大幅降低，系統(tǒng)延遲得以在幾十毫秒級別以內(nèi)滿足實時性要求。

在控制執(zhí)行層面的差異則源于速度和動力學模型的不同。乘用車級自動駕駛要考慮高速超車、緊急避險、彎道漂移等復(fù)雜動力學響應(yīng)，對車輛底盤的響應(yīng)頻率、控制回路的帶寬及執(zhí)行精度要求非常高。故而其執(zhí)行器需要高性能的電子助力轉(zhuǎn)向（EPS）、高精度制動控制（EBS）、電子油門控制（ETC）等硬件，并配以實時性極強的嵌入式系統(tǒng)。相比之下，低速小車在行駛速度一般不超過15公里/小時，運動學模型更接近低速差速或小型電動底盤，慣性效應(yīng)小、側(cè)滑風險低，可采用更簡單的PID或基于線性二次型調(diào)節(jié)器（LQR）的控制算法，執(zhí)行頻率也可放寬至50–100Hz，而非千赫茲級別。在硬件選型上，低速小車可使用成本更低、易于集成的電機驅(qū)動器和舵機式轉(zhuǎn)向機構(gòu)。

在系統(tǒng)冗余與安全設(shè)計方面，乘用車自動駕駛系統(tǒng)為滿足ISO 26262 ASIL-D級功能安全要求，通常需要在傳感器、計算平臺、執(zhí)行器上實現(xiàn)硬件雙重或三重冗余，并通過安全實時操作系統(tǒng)（RTOS）及多域控制器（域控制電腦）進行任務(wù)分區(qū)與隔離。低速小車由于場景相對可控，可在風險評估（FMEA）基礎(chǔ)上，將ASIL級降至B或C級，只對關(guān)鍵部件（如制動系統(tǒng)）進行冗余設(shè)計，并以軟件異常檢測、故障安全停靠策略為主進行安全風險管理。此外，低速小車往往配備碰撞緩沖結(jié)構(gòu)和外置“死亡開關(guān)”或安全圍欄感應(yīng)帶，當系統(tǒng)檢測到異常時可主動斷電制動，實現(xiàn)低速緊急停車。

從系統(tǒng)集成與運維方面討論，乘用車自動駕駛研發(fā)周期長、車型迭代更新緩慢，廠商需構(gòu)建整車級通訊域、OTA升級平臺及豐富的后臺云服務(wù)，而低速小車面向的是規(guī)?；际饒鼍埃枨罂焖俚c大規(guī)模運維。因而其軟件架構(gòu)更傾向于輕量化的ROS 2或?qū)Ｓ袑崟r框架，支持模塊化插件式部署與遠程診斷接口。OTA更新的內(nèi)容也多為場景腳本與地圖數(shù)據(jù)，而非核心感知算法或底層控制固件，一旦出現(xiàn)問題可在本地回滾至上一穩(wěn)定版本。低速小車通常以租賃或服務(wù)化模式運作，因此對成本敏感，硬件模塊統(tǒng)一化、傳感器共享化和簡易的維護工具（如一鍵標定設(shè)備）成為必要設(shè)計考量。

綜上可見，低速自動駕駛小車與乘用車自動駕駛在技術(shù)需求上存在明顯差異，前者在感知、定位、規(guī)劃、控制及安全冗余上均以“滿足單一、可控、低速場景”為核心導(dǎo)向，通過簡化硬件配置、優(yōu)化算法復(fù)雜度、降低ASIL等級及注重運維成本，實現(xiàn)了低成本、高效率的自動駕駛解決方案；后者則因應(yīng)更復(fù)雜、多變的開放道路環(huán)境，需在精度、覆蓋范圍、冗余度和安全等級上達到極致。未來，隨著技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用邊界的不斷拓展，這兩類自動駕駛系統(tǒng)將相互借鑒：低速小車將在模塊化和標準化方面為乘用車自動駕駛提供新思路，而乘用車級別的算法和安全框架也可能逐步下沉至低速場景，促使整個自動駕駛生態(tài)走向更高的成熟度與可靠性。

審核編輯 黃宇