目前，很多大公司都在著力于發(fā)展自動駕駛，爭當自動駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)頭大哥。雖然自動駕駛的發(fā)展速度遠超之前，但自動駕駛的發(fā)展依然存在很多的難題等待攻克。為增進大家對自動駕駛的認識，本文將對自動駕駛需要破解的5大難題予以介紹。如果你對自動駕駛具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

按照對駕駛員“解放程度”的不同，國際汽車工程師協(xié)會將自動駕駛分為6級。L0：沒有任何駕駛輔助功能，需要駕駛員全權(quán)操控汽車;L1：通過方向盤上的按鍵對車速進行調(diào)整和控制，就是我們所熟知的“定速巡航”;L2：依托毫米波雷達、攝像頭等硬件對前方路況實施監(jiān)測，從而達到在一定條件下完成主動加速、主動剎車、自動保持車距以及障礙物識別等控制功能;L3：在良好的路況環(huán)境下，大多數(shù)操作由汽車主導，駕駛員只需在必要的時候?qū)ζ囘M行干涉;L4：在大多數(shù)良好的路況環(huán)境下，讓汽車完全自主操作;L5：針對所有路況進行適應(yīng)性優(yōu)化，不再需要人類進行任何駕駛相關(guān)的操作。雖然有很多汽車廠商已經(jīng)成功研發(fā)出了L3級別的自動駕駛技術(shù)，事實上，現(xiàn)階段大多處于實際應(yīng)用中的自動駕駛技術(shù)還停留在L2級別，我們可以利用它的便利性，在某種程度上緩解駕駛疲勞，但絕不可以過度依賴，更不能撒手不管。那么，要真正達到L5級別的完全自動駕駛，還有哪些技術(shù)難題需要突破呢?

復雜交通場景的“周密感知”。自動駕駛汽車必須要在所有條件下檢測道路的特征，它必須要在天氣、路況不斷變化的情景中，做出安全響應(yīng)。也就是說自動駕駛，必須是一種不能犯錯誤的人工智能系統(tǒng)。因為它一旦犯錯，就會釀成交通事故，必須要讓自動駕駛汽車能夠周密可靠地感知它的周邊環(huán)境。

理解“預(yù)行為”。此外還有一個難題，就是要讓自動駕駛汽車準確地判斷周邊物體或者周邊車輛的預(yù)行為。所謂預(yù)行為，是在周邊物體或者車輛沒有產(chǎn)生這個行為之前，自動駕駛汽車可以判斷在下一個時刻，周邊車輛或者移動的物體會發(fā)生什么樣的變化。人類駕駛員，都是根據(jù)前方車輛或者周邊移動物體的預(yù)行為，來傳達行駛意圖。比如說，我們在路上開車，前方有一輛車，通過這輛車的駕駛狀況，可以判斷出司機是一個新手，還是一個老手，這樣我們就能對自己的駕駛在下一個時刻應(yīng)做出什么樣的行動，有一個預(yù)判。但是目前的自動駕駛技術(shù)，很難去解釋細微的預(yù)行為。

“意外遭遇”的應(yīng)對。人類駕駛員，可以根據(jù)身體的語言和其他語境的線索，來理解交通場景。比如說，我們開車到了某一個區(qū)域，這個時候突然交通管制了，人類駕駛員是通過交警的手勢制定自己下一步行駛的決策，但是目前的自動駕駛技術(shù)，很難去理解這類異常的情況。此外，還存在這樣一種情況，比如說路邊有個孩子，他手上拿著一個玩具，突然這個玩具掉到路邊了，他要去拾起這個玩具，在自動駕駛中，我們沒有辦法對這樣一種意外遭遇事先去編碼，從而寫入自動駕駛的算法之中。

人—車自然交互。還有就是怎么能建立一種人與自動駕駛汽車自然交互的環(huán)境，也就是說乘客坐到自動駕駛汽車里，他要能夠用自己的語言和自動駕駛汽車進行交互。行駛的途中要與自動駕駛汽車對話：“我要去哪里”“還有多少時間能到達目的地”，這種自然的交流，不僅能夠提供給乘客一種舒適的體驗，實際上也是一種安全的認證。自動駕駛汽車理解乘客去哪里，能用語言回答，乘客就放心了。此外還有一點，就是未來人類駕駛員開的車和自動駕駛汽車，一定會共享道路，這時候，車跟車之間的交互也是非常重要的。

網(wǎng)絡(luò)安全。最后一個難題，就是網(wǎng)絡(luò)安全。因為自動駕駛汽車，要通過云端更新它的地圖，去獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，而通過云端獲取和更新地圖的自動駕駛，將會面臨著更大的風險?？梢韵胂?，以后會出現(xiàn)這樣一種惡意行為，比如說黑客侵入自動駕駛汽車中，他可以禁用自動駕駛汽車，也有可能在行駛過程中制造交通事故。

以上便是此次帶來的自動駕駛ADAS相關(guān)內(nèi)容，通過本文，希望大家對自動駕駛已經(jīng)具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站哦，將于后期帶來更多精彩內(nèi)容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!