只是加减速和转弯，为啥自动驾驶这么难实现？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在很多人的常规认知中，开车就是“踩油门”、“踩刹车”以及“转方向盘”这些非常常见的动作，对于自动驾驶汽车来说，其实也是为了实现这些功能。看似简单的步骤，为什么实现起来并不是那么容易？自动驾驶汽车为何发展这么多年，还是没有实现L5？今天智驾最前沿就来和大家聊聊这个话题。

车辆的运行轨迹看似简单，但并不是简单地“往前跑”或“停下来”那么简单。任何一次加减速，都与车辆的质量、轮胎与路面的摩擦系数、发动机或电机的响应特性密切相关。车辆在起步时需要克服静摩擦，而在高速行驶中又要对抗空气阻力及滚动阻力；同样地，制动时需要将动能迅速、安全地转化为热能或电能，而减速的速率不能过快，否则乘客会感到不适，甚至导致车辆失控。这其中，对物理模型的精确建模与实时计算，是实现平顺加减速的第一道难关。

若想将这一运动学与动力学模型转化为控制指令，就需要深度了解控制工程相关的技术。在人工驾驶中，驾驶员通过感觉踏板的力道和方向盘的转角，凭经验完成平滑的加减速和转向；但在无人驾驶系统中，控制器必须根据来自雷达、摄像头、超声波传感器等多源信息，计算出具体的加速度、制动力及转向角，并实时通过电子油门、电子制动和电动助力转向执行。任何计算延迟、传感器误差或执行器抖动，都可能导致车辆行为与预期不符，甚至发生危险。

感知能力的不足，是自动驾驶面临的一大瓶颈。主动安全系统需要对前方、侧方乃至车身盲区的动态环境进行精准感知，前方车辆的加减速意图、行人的突发横穿、道路标志的微小变形，都要被可靠地捕捉与理解。尤其在加速或减速过程中，环境的相对速度变化更为剧烈，对传感器的帧率、分辨率和算法的响应速度提出了极高要求。激光雷达能提供高精度的点云，但在雨雾天气中易受干扰；摄像头图像直观但受光照影响大；毫米波雷达抗干扰能力强，却难以提供高分辨率的环境特征。如何多传感器融合，弥补单一传感器的不足，仍是亟待解决的关键。

在转弯动作中，车辆不仅要改变行驶方向，还要兼顾车辆侧倾、轮胎侧偏力以及悬挂系统的动态响应。高速转弯时，离心力促使车身向外侧倾斜，如果控制不当，就会出现打滑或翻车的风险；低速转弯时，则要确保转向半径满足路面宽度和障碍物情况。为了实现安全可靠的转弯，无人驾驶系统需要在路径规划与实时控制之间取得平衡，一方面要按照预设轨迹执行转向，另一方面又要对前方突发事件迅速做出调整。

为了让自动驾驶汽车可以正常行驶，路径规划与决策的准确性不可忽视。自动驾驶系统要根据实时交通流、交通信号、道路拓扑，以及法律法规约束，生成加速、减速和转向的整体方案。如当前方道路出现拥堵或事故时，规划模块需决定是否减速、变道或绕行；在红绿灯路口，还要根据灯色、车速和与其他车辆的距离，计算出最优的制动或加速方案。这个过程不仅要求算法高效，更要具备在海量场景中进行权衡的能力，避免陷入“决策抖动”或“犹豫不决”的状态。

现实道路环境的高度不确定性，则对自动驾驶系统提出了更高的要求。路面可能因雨雪结冰而摩擦系数骤降，也可能因坑洼而导致车辆动态响应突变；行人、非机动车随意穿插；甚至其他车辆在加减速与转向过程中做出危险动作。无人驾驶系统必须在各种极端与异常场景下，依然保持对车辆动作的精准掌控。这需要算法具备极强的鲁棒性，同时还要配备冗余设计，以防核心模块失效。

时延与带宽的限制，也是自动驾驶不可忽视的一环。感知数据的采集、传输、处理到控制命令下发，每一步都存在微秒级到毫秒级的延迟。加速、制动与转弯动作，对实时性要求尤为苛刻，太迟发出的制动命令可能导致追尾事故；太慢的转向调整会错失最佳入弯时机。为了降低时延，自动驾驶系统常在车载端部署高性能计算平台，但这仍无法完全消除传感与执行之间的时差。

此外，乘客的舒适性与安全性往往存在矛盾，这需要自动驾驶系统可以顺畅地完成驾驶过程。若自动驾驶系统过于谨慎，频繁的急减速或急转弯会让乘客感到不适；若自动驾驶系统过度追求舒适，又可能在紧急情况下无法提供足够的制动力或转向力。因此，加减速与转弯的目标曲线，并非简单的平滑函数，而是需要在安全与舒适之间不断权衡，实时调整控制策略。

在设计自动驾驶系统时，即便写的自动驾驶规则再精细，但也无法囊括所有现实细节，尤其是随着自动驾驶汽车的行驶，车辆自身的参数也会变化，对于人类驾驶员来说，这些变化可能影响不大，但对于自动驾驶汽车来说，这些变化则需要自动驾驶系统的一些参数可以根据变化随时调整。如轮胎的实际摩擦系数会随温度、磨损程度而变化；路面斜度、横坡度在地图数据中也常有偏差。无人驾驶系统必须对这些不确定性进行在线估计与自适应校正，才能保证在各种环境下都能做出准确的加减速与转弯决策。

总而言之，自动驾驶在加速、减速和转弯这三大基础动作上看似简单，却囊括了从物理建模、感知融合、路径规划、实时控制，到环境鲁棒性、安全舒适性权衡等多重技术难题。每一个环节的差错，都可能导致系统整体性能的大幅下降，甚至带来安全风险。正因如此，虽然自动驾驶技术在不断发展，但要实现高可靠度、全场景的无人驾驶，还有一段漫长而曲折的道路需要探索。未来，随着计算能力与算法的持续进化，相信这些难题终将被逐步攻克，为我们带来真正安全、便捷的自动驾驶体验。

审核编辑 黄宇