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雅斯顿原创文章 | Volador

现如今具备SAE L2级别的自动驾驶车型不少，特斯拉甚至在好些年前就具备了这项功能。但不得不说，当下的SAE L2自动驾驶还是基于单车道保持+自适应巡航+AEB紧急制动为基础功能建立的，如果想要变道，还是需要手动确认。

拿凯迪拉克的Super Cruise超级智能驾驶系统来说，当驾驶员变道时，需要手动打开转向灯，这时方向盘上的光条变为蓝色，只有当车辆到达目标车道并居中行驶，且待

方向盘光条再次变为绿色，驾驶员双手才可以离开方向盘。

同样的，虽然特斯拉的Navigate on Autopilot系统在去年更新软件后会给出变道建议，但仍需要驾驶员手动使用转向信号杆来确认变道。可以肯定，基于单车道的自动驾驶已经给我们带来了极为新鲜的高级驾驶体验，但人总是贪婪的，特别是单车道驾驶很容易受到前车或前障碍物的影响。

最典型的例子是去年3月23日在美国加州发生的Model X撞上隔离带、致司机死亡的车祸事件。虽然报告细节显示事故的主要责任人是车主，不过如果自动驾驶汽车能够实现自动换道，至少是能帮助驾驶者多争取些反应时间的。

类似的，2016年2月谷歌自动驾驶车辆在左转时与公交车碰撞，造成此次事故的原因正是自动驾驶车辆换道技术不完善造成的。

1变换车道的难点在哪里？

如果自动驾驶汽车更加智能，能够像我们日常驾驶一样，通过变换车道来躲开慢车那肯定是最好不过了。但相关调查表明，仅针对司空见惯的手动换道，由它导致的交通事故占到了5%，交通延迟甚至高达10%。如果仅针对高速公路驾驶环境，与自动换道相关的事故率还会飙升至60%。具体下来，75%的换道事故是因为驾驶员在换道时对周围环境感知不足导致的。

更让人为难的是，现在大部分的换道策略轨迹模型还无法适用于真实的驾驶环境，是一种静态换道轨迹规划模型，反应速度也不够快，以至于只能作出永远不变道的保守策略。为了解决这一问题，变换车道主要立足在解决换道决策和换道轨迹两部分问题上，但前景也并不乐观。

在目前的研究中，大部分换道决策只关注了车辆在平直路段场景下的自由换道行为，但针对高速公路下匝道场景的强制换道行为研究较少，鲜有模型能够量化该场景下换道意图与换道成功率的关系。有数据表明，时间间隔和与相邻引导车辆的相对速度对于是否换道至关重要。但现在的自动驾驶方法中，并没有考虑时间间隔和相对速度。

至于换道轨迹问题，换道轨迹规划是无人驾驶车辆核心功能模块之一，传统换道轨迹模型研究场景简单，较少考虑车辆间的相互影响，但其实包括前车以及相邻车道紧邻汽车的相对车速、距离和加速度都需要考虑进来。

在公开自动驾驶演示数据统计中，经常把换道次数作为一项重要参考指标进行宣传，可以说在自动驾驶汽车领域的下一个风口，谁找到了解决办法，谁就抢到了先机。

2领先者已经出现

日前，据外媒报道，特斯拉Navigate on Autopilot系统针对这一问题进行了升级，以后不再需要驾驶员确认便可以自动变道。

特斯拉在公布公告里表示：在Autopilot设置目录中，驾驶员可以按下自定义Navigate on Autopilot按钮，该按钮可以显示三个附加设置：每次行程开始前启用，需要变道信息以及变道通知。如果驾驶员选择“不要求确认变道”，就会自行变道。

不过为了保证安全，只有检测到驾驶员双手放置在方向盘上时才会自动变道。与之前一样，在真正的无人驾驶汽车得到监管机构的验证和批准之前，驾驶员必须对自己的汽车负责，而且必须始终控制汽车。

关于特斯拉如何实现这一功能还不得而知，但肯定与他们不久前公布的新型AI芯片有关。这款芯片预计近几月内会发布，并称会使用在特斯拉S、X、3等多款车型上。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，顾名思义，它被专门用来处理人工智能应用中的大量计算。AI芯片能够提供机器学习技术需要的训练算法和高运性计算能力，这正好满足了自动变道中所需要的短时大量计算需求。

当然，是不是只有特斯拉实现了这一功能呢？当然也不是了。比如去年麻省理工学院的CSAIL开发了一种算法，在保证道路安全的同时可以像人类一样进行思维从而改变车道。丰田汽车正在与海军研究办公室一起支持该项目，计划被实际使用只是时间问题。

除此以外，一些基于特定路段的车型也是具备自动换道功能的。比如覆盖了V2X功能的实验中心，因为有着强大的网络通讯加持，大大减缓了本车的计算需求。换句话说，如果车辆与车辆之间能实现交流，这个问题会变得简单多。

雅斯顿小结

自动换道作为一种基本的驾驶需求，但当下的自动驾驶辅助系统做得还不够好，在单车道自动驾驶已经趋于成熟的情况下，相信下一阶段的重点攻坚对象会是自动换道。

当然，也不是说经常变换车道就是好事情，相信大家都被不文明的变化车道行为惹恼过。所以除了换道可行性和换道执行外，我们还需要在换道动机的产生上加以关注。举例来说，为什么要换道，是前方十字路口左转需要换道，还是嫌弃前车龟速，抑或前面是个油罐车，得赶紧离它远远的。总之，我们得有一个合理的换道动机才行。

现在看来，设计师倾向于为每辆自动驾驶汽车使用不同的风险阈值，生成不同的驾驶风格，相当于保守和主动变道的人类司机。不过人性是复杂的，自动驾驶汽车能不能理解真实意图，还有待考证。

图 | 来源于网络