高速能自动驾驶的车型

文章阐述了关于高速自动驾驶最新规划方案，以及高速能自动驾驶的车型的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、除了L2升维和直奔L4,自动驾驶还能这样实现...
• 2、无人驾驶时代来临?首个国标出台,数十万亿“新基建”盛宴开启!
• 3、小马智行:年内量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案
• 4、实例详解自动驾驶中的最优路径规划
• 5、智能网联汽车未来15年怎么发展?技术路线图2.0来了
• 6、【自动驾驶】运动规划丨速度规划丨T型/S型速度曲线

除了L2升维和直奔L4,自动驾驶还能这样实现...

特斯拉的背后是“L2升维派”，先做辅助驾驶，把车铺开，然后渐进式提高算法能力，最终实现自动驾驶。 Waymo则代表“L4终局派”，主张直奔终局，把冗余拉的很高，但车队规模很小，寻求未来逐渐扩大区域，实现大规模的自动驾驶。 一个先追求车辆规模，一个先考虑单车能力，两大路线之争，一直是行业热议的话题。

但问题是，两个系统中有些模块可以融合，但是有些模块是融合不了的，毕竟一个为 L2 开发的系统很难直接演变成 L4 系统。 所以特斯拉 AP 团队要改写 AP 软件的框架和代码，以实现两个系统间的完美兼容，这样的话，后续才能以统一的版本推送给购买了全自动驾驶选装包的特斯拉车主。

其实，在ANP推出之前，百度去年就联合威马共同开发将L4级自动驾驶技术降维到泊车场景能使用的AVP自动泊车方案。现在，从L4降维而生的ANP与AVP，都将成为百度连接车企的关键智能驾驶产品。 无独有偶，今年早些时候，华为也提出了将L4级自动驾驶技术降维至L2的ADS智能驾驶方案。

无人驾驶时代来临?首个国标出台,数十万亿“新基建”盛宴开启!

而在“新基建”的推动下，这或许是一个能够达到数十万亿市场规模的“盛宴”。目前，百度Apollo、小马智行、文远知行等自动驾驶相关企业，正通过提供面对公众的RoboTaxi服务测试乘用车自动驾驶。而智加 科技 、图森未来等企业则是港口等地率先进行商业落地化的自动驾驶重卡测试。

小马智行:年内量产高速、城区行泊一体辅助驾驶方案

此次技术分享日最大亮点是小马智行首次对旗下POV业务的产品体系及技术逻辑的深入介绍。目前小马智行POV业务主要发力三条产品：辅助驾驶软件方案“小马识途”、自动驾驶域控制器“方载”、数据闭环工具链“苍穹”。

小马智行自动驾驶卡车年内将开启量产，小马智行与三一集团旗下三一重卡将成立合资公司，开展L4自动驾驶重卡产品的研发、生产与销售，共同打造高端自动驾驶重卡品牌。小马智行自动驾驶卡车年内将开启量产。

在高速场景中，小马智行可极致地利用传感器，用鱼眼相机参与行车BEV感知模型，减少对传感器数量的依赖—— 使用低至6个摄像头（4个鱼眼相机及前后向各1个长距相机）与1个前向毫米波雷达，打造出极致性价比的行泊一体方案，实现高速 NOA、记忆泊车、主动安全等功能，并可适配多种芯片。

另外，地平线还与一些软硬件供应商也建立了深度合作，例如小马智行、轻舟智航、文远知行、禾多科技、佑驾创新等生态合作伙伴，都基于征程5芯片相继推出了高阶智能驾驶解决方案。2022年12月，轻舟智航推出“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”。

未来，双方将共同开展行泊一体自动驾驶控制器产品开发，并将其打造成高性价比、领先方案平台，推向更多国内外OEM客户。毫末智行董事长张凯表示：“毫末成立三年高速发展，跑出了中国自动驾驶的毫末模式。毫末要将安全、可靠、实用的智能驾驶产品快速、大规模推向市场，赢得广大客户的认可和肯定。

实例详解自动驾驶中的最优路径规划

自动驾驶中的最优路径规划是一个综合了多种技术和算法的过程，以下是对其的实例详解：建立坐标系：XYZ坐标系统：基于SAE设定，用于描述车辆在空间中的位置。Frenet坐标系：更便于规划控制，将路径规划转化为沿道路方向和垂直于道路方向的控制问题。初始规划阶段：车辆定位：确定车辆当前在坐标系中的位置。

首先，路径规划需要建立坐标系，常见的有基于SAE设定的X-Y-Z坐标系统，以及更便于规划控制的Frenet坐标系。在初始规划阶段，通过车辆定位、目标点设定和轨迹生成，如***用曲线插值法生成备选轨迹，并通过膨胀计算和代价函数选择最优路线，如Dijkstra和A*搜索算法的运用。

算法原理 A*算法是用于路径规划的一种图形搜索算法，结合了广度优先搜索和Dijkstra算法与最佳优先算法的特点。从起点开始，A*算法不断估计并计算周围相邻点的成本，选择成本最小的节点进行扩展，直至找到终点。

智能网联汽车未来15年怎么发展?技术路线图2.0来了

发展期 市场渗透：部分自动驾驶和有条件自动驾驶智能网联汽车的渗透率将达到50%，并逐步向更高比例发展。 技术体系：建立完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系和创新产业链体系，掌握关键技术。

清华大学李教授在会上正式发布了《智能网联汽车技术路线图（0版）》。该路线图将智能网联汽车未来15年的发展划分为发展期、推广期和成熟期三个阶段，并对每个阶段制定了发展目标和技术攻关及法规标准体系建设重点。

[汽车之家 新闻]？ 11月11日，国家智能网联汽车创新中心首席科学家、清华大学教授***在2020世界智能网联汽车大会公布了《智能网联汽车技术路线图0》。

L4级有条件自动驾驶车型占比达到20%，C-V2X终端新车装备基本普及；2035年以后，L5级完全自动驾驶乘用车开始应用。此外，《智能网联汽车技术路线图0》还提出“三横两纵”的技术架构。

李骏院士发布《节能与新能源汽车技术路线图0》《路线图0》确认了全球汽车技术“低碳化、信息化、智能化”的发展方向，并评估了技术路线图0自2016年发布以来的技术进展和短板弱项。

技术能力方面，2025年需具备世界排名前十供应商1-2家，2030年中国品牌实现大规模出口。智能网联汽车路线图以分类型发展为核心，将整车分为乘用车、货运车、客运车，分别在不同场景下制定发展目标。

【自动驾驶】运动规划丨速度规划丨T型/S型速度曲线

Local Planner关注路径生成和速度配置，分为Path Planner和Velocity Profile Generation，***用RRT、Variational Planner、Lattice Planner等算法实现路径规划。Vehicle Control则将规划结果转化为实际车辆操作。了解这些基础知识后，可以深入探索更多关于自动驾驶运动规划的理论与实践，包括不同算法的实现和优化策略。

在路径规划的领域，众多算法如快速随机树（RRT）、概率 roadmap（PRM）及其改进版本，犹如设计师的创新工具，为机器人寻找最佳路径提供了可能。而轨迹规划则倾向于***用更加细腻的策略，如S型曲线设计，或是寻求时间最优、能耗最小的解决方案，让机器人的运动既经济又优雅。

此外，使用实际位置作为起点还可能导致车辆发散，跟踪误差逐渐增加，偏离初始参考线。以一维速度跟踪为例，假设当前为减速过程。

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