近年來，自動駕駛技術(shù)發(fā)展迅速，業(yè)界不斷探索如何在復雜交通場景中實現(xiàn)真正的無人駕駛。城市NOA作為自動駕駛的一項前沿技術(shù)，正成為各大廠商相互爭奪的關(guān)鍵技術(shù)。

何為NOA？

NOA，全稱“Navigate on Autopilot”，即自動導航駕駛，是一種依托高精度定位、多種傳感器數(shù)據(jù)融合以及先進人工智能算法和實時決策規(guī)劃，實現(xiàn)車輛在高速公路和復雜城市道路上自主導航與駕駛的技術(shù)。該技術(shù)通過攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器實時采集環(huán)境信息，結(jié)合GNSS、RTK、視覺SLAM等定位方法，確保車輛在各種復雜場景中獲得精確位置數(shù)據(jù)；同時，通過深度學習和強化學習算法對交通狀況、道路標識、行人行為及突發(fā)情況進行快速分析和預測，從而在車道保持、變道、轉(zhuǎn)彎及避障等操作中自主做出安全高效的決策與控制。NOA代表了從傳統(tǒng)駕駛輔助向完全無人駕駛過渡的重要技術(shù)步驟，是未來智慧交通和無人駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。

NOA發(fā)展歷程

NOA最初主要應用于高速公路場景，借助較為簡單的道路結(jié)構(gòu)和較高的車速，通過預先規(guī)劃的路線實現(xiàn)自動駕駛。但隨著城市交通環(huán)境的復雜性不斷增加以及消費者需求的不斷提高，如何將NOA技術(shù)擴展到城市道路成為業(yè)界亟待攻克的難題。

城市NOA是指車輛在城市道路環(huán)境中，依靠自動駕駛系統(tǒng)在預設(shè)或動態(tài)生成的導航路徑引導下，實現(xiàn)自主決策、自主行駛的一種駕駛模式。與高速NOA相比，城市NOA不僅需要應對車道、交叉路口、紅綠燈等常規(guī)交通要素，更必須在應對行人、非機動車、臨時施工、復雜標識以及各種突發(fā)狀況時展現(xiàn)出足夠的魯棒性和智能性。不同于傳統(tǒng)的駕駛輔助系統(tǒng)，城市NOA要求車輛具備自主感知全局、實時決策并執(zhí)行高精度控制的能力，這就對傳感器數(shù)據(jù)融合、高精度定位、決策規(guī)劃和車輛控制等各個環(huán)節(jié)提出了極高的技術(shù)要求。城市NOA的實現(xiàn)不僅依賴于硬件的不斷進步，更需要人工智能算法、通信網(wǎng)絡以及車路協(xié)同技術(shù)的支持，共同構(gòu)建一個穩(wěn)定、智能、可靠的自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)。

城市NOA的技術(shù)架構(gòu)

環(huán)境感知技術(shù)

環(huán)境感知是城市NOA的根基。車輛需要通過各種傳感器實時捕捉周圍環(huán)境信息，獲取道路、障礙物、行人、交通標識等數(shù)據(jù)。在實際應用中，車輛搭載了包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達以及超聲波傳感器多種傳感器。

攝像頭作為最直觀的信息采集裝置，其感知到的主要為2D的圖像信息，通過圖像傳感可以識別車道線、交通信號和行人特征，隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，攝像頭在復雜場景下也能通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行精確識別。

由于單一的攝像頭受制于光照、天氣以及遮擋等問題，其信息獲取存在一定的不確定性。為此，激光雷達在城市NOA中起到至關(guān)重要的作用，它通過掃描獲得高密度的三維點云數(shù)據(jù)，能夠在不同光照條件下提供穩(wěn)定且精準的距離信息和障礙物形狀描述。

毫米波雷達則在探測車輛與周邊物體之間的相對速度和距離上具有優(yōu)勢，即使在雨雪等惡劣環(huán)境下，其表現(xiàn)也較為可靠。超聲波傳感器雖然探測距離有限，但在低速行駛和停車輔助等場景中補充了其他傳感器的不足。

多傳感器融合技術(shù)能夠?qū)⑦@些各有特點的數(shù)據(jù)整合起來，通過時間同步、空間配準以及數(shù)據(jù)融合算法，形成一個全面且實時更新的環(huán)境模型。這種融合不僅提高了整體感知的魯棒性，還為后續(xù)決策規(guī)劃提供了精準的環(huán)境信息支持，使得車輛能夠在面對突發(fā)情況時迅速做出反應。

高精度定位技術(shù)

城市環(huán)境中，因高樓、隧道、地下通道等因素造成的信號遮擋和反射，傳統(tǒng)的全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）定位往往不能滿足厘米級甚至更高精度的要求。為此，城市NOA系統(tǒng)通常將GNSS與其他定位技術(shù)相結(jié)合。利用實時動態(tài)差分技術(shù)（RTK），可以通過基站與車載設(shè)備之間的實時校正，將GPS定位精度提升到厘米級別。RTK本身也受限于基站布設(shè)和信號穩(wěn)定性，因此車輛內(nèi)部還需要依賴慣性測量單元（IMU）來對短時運動狀態(tài)進行高頻采樣。IMU能夠提供車輛的加速度和角速度數(shù)據(jù)，在GNSS信號中斷時起到關(guān)鍵補償作用，但其長期使用會存在累積誤差，需要周期性校正。此外，視覺SLAM（同步定位與建圖）技術(shù)通過攝像頭捕捉的環(huán)境特征點進行匹配和地圖構(gòu)建，在固定標志物較多的城市區(qū)域中能夠?qū)崿F(xiàn)精準定位。

激光雷達結(jié)合高精地圖進行點云匹配也是一種常見的定位方式，這種方法在城市道路上能夠精確地將車輛定位于預先構(gòu)建好的三維地圖中，盡管其對地圖數(shù)據(jù)的準確性要求較高。但多種定位方法的協(xié)同使用，為城市NOA系統(tǒng)提供了冗余的定位信息，使得在各種復雜環(huán)境下，車輛能夠保持穩(wěn)定且連續(xù)的定位狀態(tài)，從而為安全決策提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

決策規(guī)劃技術(shù)

決策與規(guī)劃系統(tǒng)是城市NOA中至關(guān)重要的部分，其主要任務是將豐富的感知和定位信息轉(zhuǎn)化為具體的行駛策略。在城市復雜路況下，車輛不僅要依據(jù)導航規(guī)劃行駛，還需要實時判斷前方交通狀況、識別行人、判斷交通信號以及處理各種突發(fā)事件。傳統(tǒng)的規(guī)則庫和專家系統(tǒng)在這一環(huán)節(jié)中起到了初步作用，但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學習和強化學習算法逐漸成為主流。這些算法通過大量真實駕駛數(shù)據(jù)訓練，能夠在極短時間內(nèi)對各種交通情況做出響應。

決策系統(tǒng)首先在宏觀上確定選擇變道、減速或者轉(zhuǎn)向等基本行為行駛策略，然后通過軌跡規(guī)劃模塊生成一條具體的運動路徑。軌跡規(guī)劃不僅要求路徑平滑符合車輛動力學約束，還必須考慮實時避障和乘坐舒適性。當遇到行人突然穿行或者其他車輛異常變道時，決策系統(tǒng)需要在毫秒級別內(nèi)評估風險，調(diào)整規(guī)劃路徑，甚至實施緊急制動?；诓┺恼摵皖A測算法，系統(tǒng)能夠預判周圍交通參與者的行為意圖，并在此基礎(chǔ)上選擇最優(yōu)的駕駛策略。整個決策過程依賴于大規(guī)模計算平臺和高效算法，在確保安全性的前提下，實現(xiàn)車輛自主、高效地在城市環(huán)境中導航。

車輛控制技術(shù)

在決策規(guī)劃生成具體路徑后，車輛控制系統(tǒng)則負責將這些抽象的運動指令轉(zhuǎn)換為實際的機械操作?？刂葡到y(tǒng)涵蓋了橫向和縱向兩個方面，其核心目標是在盡可能小的偏差內(nèi)復現(xiàn)規(guī)劃出的理想軌跡。

橫向控制系統(tǒng)主要調(diào)節(jié)方向盤的轉(zhuǎn)角，確保車輛能夠平穩(wěn)地沿著既定路線行駛；而縱向控制則調(diào)節(jié)油門、剎車等系統(tǒng)，實現(xiàn)加速、減速以及緊急制動。現(xiàn)代控制理論，如PID控制和模型預測控制（MPC），在這一環(huán)節(jié)中被廣泛應用。通過實時反饋車輛的運動狀態(tài)，控制系統(tǒng)能夠不斷校正車輛行駛軌跡，即使在遇到路面摩擦系數(shù)變化、坡度不同或者載重變化時，也能保持車輛穩(wěn)定運行。

車輛動力學模型的建立則為控制系統(tǒng)提供了理論依據(jù)，使得在進行復雜轉(zhuǎn)向或急剎車操作時，系統(tǒng)能夠預判車輛狀態(tài)變化，提前進行補償?？刂扑惴ǖ木_性和響應速度直接決定了城市NOA在實際應用中的安全性和舒適性，這也促使研究者不斷優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和硬件平臺，力求在有限的計算資源下實現(xiàn)最優(yōu)控制效果。

城市NOA的實現(xiàn)是一個多學科、多模塊緊密協(xié)作的綜合工程。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的不斷發(fā)展，為城市NOA的實現(xiàn)提供了更為全面和精準的環(huán)境信息；基于深度學習和強化學習的決策算法，使得車輛在應對復雜交通情況時具備更高的智能性和魯棒性；精確的高精度定位技術(shù)以及動態(tài)地圖構(gòu)建技術(shù)，為車輛提供了持續(xù)、穩(wěn)定的位置參考；高效的控制算法和實時計算平臺則確保了車輛在執(zhí)行決策時能夠迅速、準確地響應各種動態(tài)變化。各個環(huán)節(jié)之間的協(xié)同工作，不僅要求系統(tǒng)在硬件和軟件層面實現(xiàn)高性能集成，更需要在數(shù)據(jù)傳輸、計算延遲、故障冗余以及安全性保障方面做出全面考慮。當前，眾多國內(nèi)外企業(yè)和研究機構(gòu)正致力于將這些先進技術(shù)集成到一個統(tǒng)一的平臺上，試圖在實驗室和封閉測試場中驗證系統(tǒng)性能，然后逐步推廣到真實的城市道路環(huán)境中。

城市NOA的挑戰(zhàn)

盡管技術(shù)體系日臻完善，城市NOA在實際落地過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。由于城市環(huán)境中復雜多變的光照、天氣、交通密度以及道路狀況，傳感器在捕捉信息時難免受到干擾，如何在大雨、霧霾、夜間以及遮擋嚴重的情況下保持高精度感知成為首要難題。傳感器之間的時序同步、數(shù)據(jù)融合算法的魯棒性以及環(huán)境動態(tài)建模技術(shù)，都需要在不斷實踐中優(yōu)化升級。

高精度定位在城市環(huán)境下依然存在局部信號弱化、基站盲區(qū)和多路徑效應等問題。如何在GPS信號不穩(wěn)定的情況下利用IMU、視覺SLAM以及激光雷達點云匹配進行有效補償，是當前技術(shù)研發(fā)的重要方向。

在決策規(guī)劃和控制過程中，面對眾多不可預知的突發(fā)情況，系統(tǒng)必須在毫秒級別內(nèi)做出響應，確保車輛始終處于安全狀態(tài)。如行人突然穿行、非機動車異動以及其他車輛的非規(guī)則行為復雜交通情境下的不確定性等對決策系統(tǒng)提出了極高要求。此外，實時計算平臺的性能、數(shù)據(jù)處理延遲以及系統(tǒng)容錯能力也成為實現(xiàn)城市NOA的制約因素。當前，許多企業(yè)正在通過專用AI芯片、分布式計算架構(gòu)以及云端數(shù)據(jù)處理平臺，努力將實時計算性能提升到一個新的水平，以應對海量數(shù)據(jù)的處理需求。

城市NOA技術(shù)必將隨著人工智能、傳感器技術(shù)、通信網(wǎng)絡和車路協(xié)同技術(shù)的不斷突破而迎來新的飛躍。深度學習算法的不斷優(yōu)化和自監(jiān)督學習技術(shù)的發(fā)展，有望使系統(tǒng)在面對多變交通場景時具備更強的自適應能力；純視覺方案或激光雷達與攝像頭輕量級融合的技術(shù)路線，可能大幅降低系統(tǒng)成本，使得自動駕駛技術(shù)更易推廣。

城市NOA的發(fā)展意義

技術(shù)的不斷進步不僅推動了自動駕駛系統(tǒng)在城市環(huán)境下的落地應用，也為城市交通管理、道路規(guī)劃以及智慧城市建設(shè)提供了新的思路和手段。自動駕駛技術(shù)的普及將改變傳統(tǒng)交通模式，從根本上提升道路利用效率，降低交通事故率，同時也為緩解城市擁堵、減少環(huán)境污染提供了技術(shù)支撐。未來，隨著各方面技術(shù)的不斷融合，城市NOA將不僅局限于單一車輛的自主駕駛，而可能發(fā)展為一個車、路、云、端高度協(xié)同的綜合交通生態(tài)系統(tǒng)，從而實現(xiàn)城市交通管理的智能化和精準化。

城市NOA代表了自動駕駛技術(shù)的一次重大飛躍，其實現(xiàn)過程涵蓋了從多傳感器數(shù)據(jù)獲取、精確定位、智能決策、動態(tài)規(guī)劃到車輛精準控制的一整套技術(shù)體系。盡管當前在感知環(huán)境的魯棒性、定位精度、決策響應以及系統(tǒng)容錯等方面仍存在諸多挑戰(zhàn)，但隨著科研和產(chǎn)業(yè)界在各個環(huán)節(jié)不斷攻堅克難，這些問題都將逐步得到解決。

總結(jié)

城市NOA作為自動駕駛領(lǐng)域的重要技術(shù)方向，其實現(xiàn)不僅需要跨越硬件、軟件和通信等多個技術(shù)門檻，更需要在復雜的城市環(huán)境中驗證系統(tǒng)的可靠性和安全性。從多傳感器數(shù)據(jù)融合、精確定位、智能決策到精準控制，每一個環(huán)節(jié)都蘊含著大量尖端技術(shù)和工程難題。盡管當前仍面臨感知系統(tǒng)魯棒性不足、定位精度下降、決策響應延時等問題，但隨著技術(shù)不斷成熟、算法不斷優(yōu)化以及各項基礎(chǔ)設(shè)施的完善，未來城市NOA將成為推動智慧城市建設(shè)和智能交通變革的重要力量。無人駕駛技術(shù)的不斷進步必將引領(lǐng)出行方式的根本性變革，為未來的城市交通帶來前所未有的安全性、舒適性與高效性。

審核編輯 黃宇