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需求背景

随着科技的革新，汽车电子化已成为一种趋势.而自动驾驶已经成为现阶段汽车研究的一个重点和热点，通过感知系统实现自动驾驶，能够推动人类交通发展，同时有效拓宽科学技术的应用领域，是人类交通发展史上的一大进步和创新，基于此，将着重探究自动驾驶汽车感知实际的研究现状，以及自动驾驶系统所涉及到的关键技术。

需解决的主要技术难题

1.研究人车路广义系统的多尺度场景理解技术，开发交通参与者的长时域行为预测系统；

2.自动驾驶感知—决策—控制功能在线进化学习技术，研发模型与数据联合驱动的高效迭代求解算法，开发通用的建模、优化与分析软件；

3.研究自动驾驶系统的高实时车载计算装置，包括低功耗异构计算架构、分布式高效任务管理、策略模型压缩/编译/部署等关键技术；

4.研制多维驾驶性能分析系统与训练平台，包括边缘场景的自然驾驶数据库、以安全性为核心的驾驶性能评估模型、支持虚拟交通场景的半实物在环训练等；

5.开发自动驾驶系统学习功能集成与测试验证技术，包括符合车规级标准的开发方法及测试流程，功能优化、故障诊断、远程监控、人机交互等辅助模块，以及封闭测试场和开放示范道路的试验。

期望实现的主要技术目标

1.典型交通参与者行为预测时域不少于5s，长时域轨迹预测误差≤***（横向）和≤2m（纵向）；

2.支持L3级及以上自动驾驶功能的自我进化训练，涵盖典型道路场景≥5类和交通参与者≥4类，在线学习系统的更新周期≤30min；

3.车载计算装置运行L3级及以上自动驾驶算法模块时，单位功耗算力≥2Tops/W，主要功能模块平均延迟<150ms；

4.边缘场景的自然驾驶样本片段≥1万个，边缘场景类型≥80类，自动驾驶性能评估模型的准确性≥90%；

5.训练平台支持≥100个交通节点虚拟交通场景，支持不少于20辆实车的封闭测试场或开放示范道路的验证；

6.制定国家/行业标准≥3项。

处理进度