一、L4自动驾驶概述
L4自动驾驶技术是指实现车辆驾驶全自动化、无需人类操作的技术,其技术等级高于L3自动驾驶技术,但低于L5自动驾驶技术。L4自动驾驶技术在驾驶场景、驾驶行为的自动实现方面,相对于L3自动驾驶技术有了更加全面、智能的提升。目前,L4自动驾驶技术已在一定程度上应用于高速公路、城市道路等多种驾驶场景。
二、L4自动驾驶技术的应用场景
1、高速公路驾驶场景
L4自动驾驶技术在高速公路驾驶场景中的应用是比较成熟的。通过激光雷达、摄像头等传感器来实时获取车辆行驶状态及周边环境信息,进而实现车道保持、交通标志识别、车距控制、超车等驾驶行为的自动实现。
//示例代码(C++语言)
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、城市道路驾驶场景
在城市道路驾驶场景中,L4自动驾驶技术需要更加复杂的驾驶行为自动实现。例如,需要根据交通信号灯状态、行车规则、车辆行驶轨迹等多个变量来对车辆行驶状态进行判断和控制。
//示例代码(Python语言)
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自动驾驶技术的局限性
1、天气影响
L4自动驾驶技术在雨雪、大风等恶劣天气下的性能表现很难与晴天下相媲美。这是由于传感器受到天气影响,获取到的环境信息不够准确造成的。
2、复杂路况
L4自动驾驶技术在复杂路况下(比如道路施工、突然出现的路障等问题)的表现也有限。在这些情况下,车辆需要进行复杂的驾驶决策,而这些决策很难通过预先设计的算法实现。
四、L4自动驾驶技术的未来发展趋势
L4自动驾驶技术在未来的发展趋势会更加智能化和自然化。未来有可能采用更先进的深度学习、强化学习等技术,使车辆能够根据自身经验不断学习和优化驾驶决策,在更多的场景中实现自动驾驶。此外,车辆的人机交互界面、车辆安全性能等方面也将有更多的改进和提升。