博世蔡旌：博世如何打造安全和互联的自动驾驶

　

博世底盘控制系统中国区雷达工程研发总监兼域控制器研发经理 蔡旌

　　大家早上好，非常高兴来到美丽的天津参加这次泰达汽车论坛，今天我想带来一个话题，我们想分享一下博世怎么打造安全和互联的自动驾驶。

　　现在更多的话题是关注移动出行，我们可以看到移动出行里面有很多的痛点，比如疲劳驾驶，我们在驾驶中做很多事情，我们还是有交通事故发生，我们每天拥堵造成交通吞吐量的需求，我们年纪大了需要自己的出行，自动驾驶就是应对移动出行的必然选择，可以提高安全、效益、燃油经济性，出行更多的民主化。

　　可以看到自动驾驶是迄今最具挑战的革命，因为是现在有十三大核心技术关键，包括感知、高精度地图、定位、驾驶员监控、人机互动，解读路径规划、决策、动态控制、转向、自动加速能力，包括系统架构、系统释放和验证，为什么这个系统会这么复杂，就是因为我们有不同的跨界领域，把自己最新的技术提供出来，融合起来才能达到更完善的系统。但是在系统导入量产之前，我们更多要去回答一个问题，这个系统安全吗，其实安全不仅仅是指保证车内里面的乘客安全，还要安全其他参与道路使用者的安全，包括行人和其他驾驶人员。

　　自动驾驶分级和责任，不管是0-2，还是驾驶员负责整个系统的责任，从L3到L5都是系统负责，L3到L5还是有很多的区别，L3更多有条件的自动驾驶，可以长期把眼睛离开注意的驾驶区域，L4和L5是高度完全的自动驾驶，我们认为在L3是一个过度的自动驾驶阶段，目标还是L4和L5，在驾驶员的系统里面定义，自动驾驶可以看到L3和L5还有非常大的区别，其实还是驾驶员监管，在L3需要有人在8-10秒能够把系统接管回来。L3到L5驾驶员的决策和分配是不一样的，当驾驶员接管整个系统的时候，系统如果还是不安全，我们觉得回到L1到L0的阶段，当责任交给系统时，所有的传感器、控制器都需要冗余，将乘客将安全的从A移动到B点。

　　博世从30年前开发摄像头和雷达，特别是今年推出更新一代的传感器，分辨率和冗余的程度是逐步的提高，特别可以看到摄像头，我们通过目标学习加上其他系统上的功能表露，我们可以对目标进行不同层次的探测，最后有一个冗余的结果，另外方面还加录了摄像头、超声波雷达这些高性能互为冗余的传感器，为我们自动驾驶提供了非常好的基础。另外我们也需要完整的解决方案，我们有两套方案，一个是基于卫星信号的，我们在高精度地图和GNS的情况下进行非常高精度的定位，另外一方面我们还通过道路上的特征，包括一些路灯，这些特征我们通过路灯和雷达进行探索。在这两条系统互相弥补的情况下，我们可以打造非常高的定位，可以想像在隧道里面，搜不到卫星情况下，我们大规模用于特征的定位，博世也在积极开发冗余自动转向系统，我们在底盘和自动方面，我们互相冗余双电源、双通电的情况，我们积极开发专项冗余的系统，为了提前满足所有的硬件上的需求，我们可以看到除了十三大自动驾驶技术，我们还需要系统化的设计，我们通过子系统需求、软硬件开发，最后到系统集成和验证，这是一个非常传统的开发模式，但是我们认为这方面还是远远不够，我们还希望更多预期功能方案，制定相对应的功能安全和系统规范，波音的事件发生是这样子的，就是有一个传感器没有做到冗余，在失效的情况下，监管人员没有接管回来，这个就没有达到安全。

　　自动驾驶是一个漫长和艰巨的旅途，在中国博世向各大主机厂提供非常多的系统，从L1到L2的系统，我们从2012做了很多L2项目，我们今年有一百多个项目已经量产。在L2到L2.5，我们通过六个传感器就能够达到比较高的自动驾驶，但是如果要去看L3和L4，特别是高速公里，我们需要更高传感器的融合，我们甚至还需要增加更多的传感器，所以看到在L4和高速公路引导，我们需要15个以上的传感器，对于L4和L5我们需要四十多个传感器，更大的挑战是把传感器信息融入大脑里面进行处理。

　　我们刚刚也看到很多中央企业，他们也在把自己自动驾驶方案放在试验区里面进行体验，这是一个漫长的过程，一开始看到成果非常明显，真正的努力在整个实施当中只占20%，我们需要80%的时间解决后面20%还没有解决的问题，我们需要更多的验证和优化，实现自动驾驶。

　　在中国其实我们有一个比较重要的优点，在于我们有车路协同的方案，其实对于欧洲特别是美国和德国通讯其实没有像中国这么发展，我们在这方面有自己的优势，我们在车端，我们有路端边缘的沟通通讯，自己的信息状况，提供到云端，另外一方面路端也可以进行车辆的探索，把车辆信息提供到云端和边缘，这样可以大大减少对于车辆传感器的需求，可以减少车辆感知的依赖度，所以通过这个路网合作，把车辆传感器的数量减少，能够减少算力。

　　在奔驰量产的项目，我们通过智能手机发给云端，云端会发给代客服务器，低速的车会进行路径规划，这个车可以通过路径规划行驶到停车位，这样会大大减少车辆的数量和需求，这样可能会比较快的在低速场景里面实现L4和L5的泊车，对于高速的L4和L5提供比较好的方向。

　　今天的分享就到这里，感谢各位!