无人驾驶车辆智能水平分析及评价

无人驾驶车辆智能水平分析及评价
摘要：随着国内外无人驾驶车辆的出现，因此对于无人驾驶车辆相关重要技术
研究速度变快，而对于划分无人驾驶车辆智能水平等级成为其第一个任务。

该文
的研究对象则由无人驾驶车辆和任务以及环境这三者所形成的复杂且交互系统，
对无人驾驶车辆有关的智能水平进行了评价和研究。

无人驾驶车辆评测模型是由
环境复杂度和人工干预程度以及任务复杂度构成，且按这三者将无人驾驶车辆划
分为5个等级；再通过无人驾驶车辆行驶时所出现的环境复杂度和人工干预的程
度以及做任务时的复杂度还有行驶质量，把无人驾驶车辆智能水平划分为10个
等级。

关键词：无人驾驶车辆；智能水平；等级划分
无人驾驶车辆（即轮式移动机器人）通过它自身所带有传感器来了解车辆周边的环境，再
按任务要求来进行实时决策，确保车辆拥有安全性跟稳定性[1-2]。

美国那里的国家科学委员会讲到，将来的军事的发展也会增加无人平台，因为其是必然趋向[3]。

世界各国不但开始关注无人
驾驶车辆技术，同时还开始进行研究跟开发。

把无人驾驶技术运用到其车系里面的企业逐渐增加，同时还增加了无人驾驶有关研究的投入；很多的大车企不断出现无人驾驶汽车，使得无人
驾驶车辆技术成为了将来汽车行业里另一亮点[4]。

拥有一套比较完善一些的评测系统显然对无人驾驶车辆智能水平有关评价很重要，而评测
模块则按所给的评测系统去评价无人驾驶车辆所具有的智能行为。

在2003这年，美国那里的
国家标准研究院指出且按照地面无人平台分类以及评估构建出无人系统自主级别（ALFUS）框
架[5]，使得测评体系拥有了规范性框架和理论基础。

美国国防高级研究计划局（DARPA）在2004年[6]、2005 年开展了越野挑战赛[7]和2007年进
行了DARPA Urban Challenge[8]无人驾驶车辆比赛，而第三方负责有关的测试题，所有的参赛车
队在比赛前完全不知道测试场地跟测试题目，通过预测每个队完成指定任务所用到的时间来定
量评价[9]相应的无人驾驶车辆。

而所举办的这3 届DARPA 赛事仅仅是相对简单的定量评价而已，对于无人驾驶车辆有关的智能水平等级并没有进行评价。

1 无人驾驶车辆智能行为的产生
无人驾驶车辆通过在不同地方装传感器方式实现对周围环境感知，从而了解到道路和自身
位姿以及障碍物跟有关的背景环境等这类信息[14]。

传感器所感应到每个细小的变化都可能对无
人驾驶车辆相应的行为带来影响，像光线还有温度这样的变化跟了解到路面平整度的一些变化
会影响到无人驾驶车辆有关分析跟决策。

任务和环境有关改变，都会造成无人驾驶车辆的行为
发生改变。

因此，将环境—任务—无人驾驶车辆这三者进行交互从而对无人驾驶车进行激发。

不一样的环境还有任务将对无人驾驶车辆有关的行为带来的影响则不一样高，无人驾驶车
辆一定会根据实时获得的其周围的环境出现的变化，来对其周围环境所存在的像行驶的车辆和
那些行走的行人等障碍物进行准确判断，并且采取相应一些安全措施进行避让。

另外就是对车
道线和交通灯以及标识牌还有护栏等进行准确识别以及决策。

倘若像雾天、雨天、雪天等比较
特殊的自然天气变化，无人驾驶车辆则会做出保持合适的车速和车距又或者准确去改变灯光等
这样的行为。

倘若碰到窄路和起伏路还有坑洼路等比较特殊的路况时，无人驾驶车辆则会选取
最优路线去行驶，避开会车或者掉头。

2 无人驾驶车辆评测模型
无人驾驶车辆评测模型则用人工干预程度（human inter⁃ vention，HI）和完成任务复杂度（mission complexity，MC）以及环境复杂度（environmental complexity，EC）来构成。

而人工
干预程度便是由人工来决策跟操作，而任务复杂度指的是任务具有的难易度以及做完任务的数量，另外环境复杂度指的是特殊天气跟区域。

3 无人驾驶车辆智能水平等级划分
3.1 ALFUS评测框架10 等级划分
按美国有关的国家标准和技术研究院具有启发意义的定性评价体系的ALFUS 这一评测框架，划分出了10 个对应性的自主等级。

其中无人系统全为人工控制，其没有自主性，则其智能水平归为0 级；
第10 级则表示其任务很复杂且环境相当恶劣，并且全部能自主，自主水平处于优秀；7~9
级则意味着任务相对复杂性/协作性要求比较高且环境相对复杂一些，所具有的自主水平处于良好；4~6 级则表示任务难度处于中等，而环境所具有的复杂程度处于中等，而自主水平处于中等；1~3 级则表示环境相对简单，且任务要求不是很高，具有的自主水平也是很差。

通过划分
和评价这10 级，可以很清晰看出智能无人系统不同等级所存在的自主性程度差异。

3.2 无人驾驶车辆人工干预程度
按人工干预程度当无人驾驶车辆行驶时所占比例从而把它分为5 等级。

一级（远程控制）：无人驾驶车辆不能进行自我决策并且没有什么自主性，而是通过操控人员去感知和理解环境以
及分析和规划路径情况，同时还由操控人员给予决策。

因此无人驾驶车辆所表现的行为很大程
度上受到操控人员干预。

二级（远程操作）：操控人员通过无人驾驶车辆对其周围环境所感知
到的那些信息展开分析和规划以及决策，而这些感知任务很多都是操控人员完成的，操控人员
通过无人驾驶车辆所捕获的感知信息来对其行为进行控制。

三级（人为指导）：操控人员得到
了无人驾驶车辆获得的相关环境感知具体报告。

通过操控人员一定的分析和规划以及决策任务，最后操控人员跟无人驾驶车辆一起完成感知以及完成任务。

四级（人为辅助）：操控人员得到
了无人驾驶车辆感知到的环境数据信息。

最后操控人员跟无人驾驶车辆一起完成分析和规划以
及相关的决策任务，很多都是无人驾驶车辆去感知和完成任务的。

五级（自主）：达到无人驾
驶车辆所具有的执行能力，不管是任务分析还是路径规划和行为决策都是无人驾驶车辆实现的。

无人驾驶车辆不被操控人员操控，且其行为不受操控人员任何干预。

操控人员获得无人驾驶车
辆的环境感知有关信息，但是无人驾驶车辆具有独立感知环境以及完成任务的能力，可以分析
任务，规划路径且决定其行为，而操控人员任务便是协助。

结论
1）无人驾驶车辆根据其表现出来的智能行为来划分其智能水平等级。

而无人驾驶车辆所表现出的智能行为则是因为无人驾驶车辆本身和所处环境还有其执行任务情况一起激发出来的。

2）通过无人驾驶评测模型上相关车辆的人工干预程度和任务复杂度以及环境复杂度在坐标轴上所存在的比例，可以很清楚评价无人驾驶车辆具有的智能水平。

3）评价无人驾驶车辆所行驶环境存在的复杂程度和任务所表现的复杂程度以及人工干预程度跟行驶质量，可将无人驾驶车辆智能水平划分为10个等级。

参考文献
[1]Connelly,Hong W S,Mahoney R B,et al.Current challenges in autono⁃ mous vehicle
development[C]//Proceedings of Society of Photo- Optical Instrumentation
Engineers(SPIE),Unmanned System Technology Ⅷ.Or⁃ lando:SPIE,2006:1-7.
[2]姜岩,王琦,龚建伟,等.无人驾驶车辆局部路径规划的时间一致性与鲁棒性研究[J].自动化学
报,2015,41(3):518-527.
[3]孟红,朱森.地面无人系统的发展及未来趋势[J].兵工学报,2014(增
刊1):1-7.。