一、L4自動駕駛概述
L4自動駕駛技術是指實現車輛駕駛全自動化、無需人類操作的技術,其技術等級高於L3自動駕駛技術,但低於L5自動駕駛技術。L4自動駕駛技術在駕駛場景、駕駛行為的自動實現方面,相對於L3自動駕駛技術有了更加全面、智能的提升。目前,L4自動駕駛技術已在一定程度上應用於高速公路、城市道路等多種駕駛場景。
二、L4自動駕駛技術的應用場景
1、高速公路駕駛場景
L4自動駕駛技術在高速公路駕駛場景中的應用是比較成熟的。通過激光雷達、攝像頭等感測器來實時獲取車輛行駛狀態及周邊環境信息,進而實現車道保持、交通標誌識別、車距控制、超車等駕駛行為的自動實現。
//示例代碼(C++語言)
void highwayDriving(){
LaserScanner laserScanner;
Camera camera;
while(true){
VehicleStatus vehicleStatus = getVehicleStatus();
RoadEnvironment roadEnvironment = laserScanner.getRoadEnvironment();
TrafficSignRecognize trafficSignRecognize = camera.getTrafficSignRecognize();
if(vehicleStatus.speed > 100 && vehicleStatus.distanceToVehicleInFront > 50){
vehicleStatus.steerAngle = roadEnvironment.laneKeeping();
vehicleStatus.throttle = roadEnvironment.accelerationControl();
vehicleStatus.brake = roadEnvironment.decceletationControl();
if(trafficSignRecognize.sign == "speedLimit100"){
vehicleStatus.speedLimit = 100;
}
else if(trafficSignRecognize.sign == "speedLimit120"){
vehicleStatus.speedLimit = 120;
}
}
}
}
2、城市道路駕駛場景
在城市道路駕駛場景中,L4自動駕駛技術需要更加複雜的駕駛行為自動實現。例如,需要根據交通信號燈狀態、行車規則、車輛行駛軌跡等多個變數來對車輛行駛狀態進行判斷和控制。
//示例代碼(Python語言)
def urbanDriving():
camera = Camera()
lidar = Lidar()
while True:
vehicleStatus = getVehicleStatus()
roadEnvironment = lidar.getRoadEnvironment()
trafficSignal = camera.getTrafficSignal()
if(trafficSignal.color == "green"):
vehicleStatus.steerAngle = roadEnvironment.laneKeeping()
vehicleStatus.throttle = roadEnvironment.accelerationControl()
vehicleStatus.brake = roadEnvironment.decceletationControl()
elif(trafficSignal.color == "yellow"):
vehicleStatus.steerAngle = 0
vehicleStatus.throttle = 0
vehicleStatus.brake = roadEnvironment.emergencyBrake()
else:
vehicleStatus.steerAngle = 0
vehicleStatus.throttle = 0
vehicleStatus.brake = roadEnvironment.normalBrake()
三、L4自動駕駛技術的局限性
1、天氣影響
L4自動駕駛技術在雨雪、大風等惡劣天氣下的性能表現很難與晴天下相媲美。這是由於感測器受到天氣影響,獲取到的環境信息不夠準確造成的。
2、複雜路況
L4自動駕駛技術在複雜路況下(比如道路施工、突然出現的路障等問題)的表現也有限。在這些情況下,車輛需要進行複雜的駕駛決策,而這些決策很難通過預先設計的演算法實現。
四、L4自動駕駛技術的未來發展趨勢
L4自動駕駛技術在未來的發展趨勢會更加智能化和自然化。未來有可能採用更先進的深度學習、強化學習等技術,使車輛能夠根據自身經驗不斷學習和優化駕駛決策,在更多的場景中實現自動駕駛。此外,車輛的人機交互界面、車輛安全性能等方面也將有更多的改進和提升。
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