1.智能驾驶
智能驾驶是指通过先进技术让汽车自动感知环境、进行决策并控制车辆，最终实现无人驾驶。
2.智能驾驶分级
- L0级应急辅助：驾驶员控制车辆进行驾驶。系统提供前碰撞预警（FCW）或紧急制动（AEB），但不能持续控制车辆 。
- L1级部分驾驶辅助：系统可在特定条件下持续控制车辆的纵向运动（如加速、减速）或横向运动（如转向），但驾驶员必须全程监控路况并准备随时干预。
- L2级组合驾驶辅助：系统通过协同控制车辆的纵向与横向运动，可实现自动跟车和居中行驶，但驾驶员仍需全程监控路况并准备随时干预。
- L3级有条件自动驾驶：在特定场景（ODD）下，系统执行全部驾驶任务；当系统发出接管请求时，驾驶员必须及时接管。在自动驾驶期间，若因其故障导致事故，责任由车企承担。
- L4级高度自动驾驶：在特定场景（ODD）下，车辆可完全自主行驶。当系统即将超出能力范围时，会执行最小风险操作（如安全停车）。在自动驾驶期间，若因其故障导致事故，责任由车企承担。
- L5级完全自动驾驶：车辆能在任何条件下实现完全自动驾驶。
3.智能驾驶技术架构
智能驾驶技术通过 “感知-决策-执行” 的技术路径，构建了一个能够实时感知环境、进行决策规划并稳定控制车辆的智能系统。
3.1感知层-感知环境
获取车辆自身及周围环境信息
- 环境感知传感器：激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等，用于探测物体、识别车道线、交通标志等。
- 定位技术：全球卫星导航系统（如GPS/北斗）结合惯性导航（IMU）、高精度地图等，实现车辆厘米级精准定位。
- 多传感器融合：将不同传感器的数据进行综合处理，形成对环境更全面、可靠的感知。
3.2决策层-思考规划
基于感知信息进行认知推理，规划行车路径和行为
- 路径规划：分为全局路径规划（从A到B的整体路线）和局部轨迹规划（规避实时障碍物的具体路径）。
- 行为决策：根据交通规则和实时路况，做出跟车、超车、变道、停车等决策。
3.3控制层-执行动作
将决策指令转化为车辆的实际操控动作
- 线控系统：包括线控转向、线控制动、线控驱动等，是电信号指令直接控制车辆执行机构的基础。
- 控制算法：通过算法精准控制车辆的横向和纵向运动，实现精准的轨迹跟踪。