1.无人驾驶汽车的政策法规还没有完善。
目前，无人驾驶汽车推广应用的最大挑战是公众对其接受度低，对其安全性和可靠性的信任度低。但由于国家对无人驾驶汽车的政策法规不完善，无人驾驶汽车可以不要在开阔的道路上开车。
鉴于以上两点，国家创新中心主导并整合行业资源，打造了一辆L4无人驾驶汽车，目前已在首钢园区稳定运行。整体系统方案如图1所示。
2.无人驾驶系统的设计与实现。
无人驾驶系统是通过各种车载传感器获取车辆本身、周围障碍物、道路等与驾驶任务相关的环境信息，并将这些信息提供给决策规划。决策规划再根据感知和定位得到的环境信息、车辆状态和用户需求规划合适的路径，然后通过这些信息控制自己车辆的行驶状态。
自动驾驶的不同层次和运行环境，有不同的自动驾驶实现方案。根据首钢园区建筑高大、树木茂盛、路况复杂的特点，本项目提出了基于3台激光雷达、1台毫米波雷达、2台摄像机、12台超声波雷达和1套组合导航单元的传感器解决方案。传感器安装位置如图2所示。
2.1传感器
三部激光雷达中，32线激光雷达布置在车顶，两部16线激光雷达布置在车顶两侧。用于检测车辆周围的环境信息和障碍物信息，获取障碍物的大小和方位信息。它具有测距精度高、方位准确、测量范围广、抗干扰能力强等优点。
毫米波雷达采用77GHz中远程雷达，布置在车辆前保险杠内部。用于检测车辆前方的运动目标，获取目标的速度和方位信息。具有良好的测速测距能力，受外界影响较小，可以全天工作。
主摄像头布置在车辆顶部，前视摄像头贴在挡风玻璃内侧中间，用于检测车辆前方的障碍物、道路、招牌、红绿灯等信息，获取障碍物类型和道路环境信息。它具有对障碍物进行准确分类的优点。
在车辆周围布置两个超声波雷达(前后4个4，左右2个2)，用于探测车辆周围近距离障碍物的信息，保证无人车能够自主进出仓库。
两个GPS天线布置在车辆顶部，一个惯性导航单元布置在车辆后备箱。用于获取车辆的姿态和定位信息。
2.2无人驾驶系统的软件架构
本项目以纯电动汽车为基础，搭载上述五种传感器，实现对道路环境信息的准确感知，并通过多传感器信息融合技术对这些信息进行整合，从而降低误判概率，提高信息输出的稳定性和准确性。
开发了多传感器融合算法、定位组合算法、决策规划算法和车辆控制算法，实现了开放式园区和封闭式园区道路上的自主跟车、自主超车并道、车道保持、自动交通穿越和避障等功能。编写无人驾驶测试用例，制定无人驾驶测试规范，测试无人驾驶系统。
为实现这一目标，无人驾驶系统的软件架构分为传感器接口层、感知层、定位层、决策层和车辆控制层。
传感器接口层包括各种外围传感器的输入。感知层采集各种传感器的数据，进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终实现对周围环境的全方位感知。多传感器融合方案如图3所示。
定位层：根据激光雷达和组合导航单元的数据信息构建全球地图。american federation of technical engineers 美国技术工程师联盟
决策层：在全局环境中，由路网、任务和定位信息生成一条最优全局路径；在局部环境中，依靠感知信息，在交通规则约束下，实时推理出合理的驾驶行为，生成安全驾驶区域；
根据车辆速度和道路复杂性生成平滑的可能行驶路线；分析静态和动态障碍物和交通法规形成局部路径规划，形成驾驶策略决策发送到车辆控制层。同时，它处理和恢复系统故障，并接受高层控制。
车辆控制层：根据路径规划结果和车内各种传感器信息，生成对车辆档位、油门、方向的控制命令，从而保持车辆平稳高速行驶，实现自主驾驶。
软件架构图如图4所示。
3.人-车-云三位一体人机交互系统的设计与实现。
人机交互系统是无人驾驶汽车投入商业使用的一道门槛，对无人驾驶汽车行业和用户都具有重要意义[2]。目前用户对无人驾驶汽车还处于一种新奇和怀疑的态度，远没有达到信任和接受的程度。在这种背景下，无人驾驶汽车的人机界面变得更加重要。
它需要成为用户和汽车之间的桥梁，让用户了解汽车的实时情况，为用户创造安全的驾驶体验；还要帮助用户建立起对无人驾驶汽车的信任，让用户更和谐地从传统汽车过渡到无人驾驶时代[3]。
本项目人机交互子系统的研究目标是通过无人驾驶汽车人机交互界面的合理设计，满足用户的驾驶需求，为用户创造安全便捷的驾驶体验。
3.1功能概述
无人驾驶车辆在园区内的固定路线上运行，沿途会设置一系列停靠站。每个站点的站牌上都贴有该车的二维码。位于任意站点附近的乘客，通过扫描站牌上的二维码，进入叫车界面，选择出发地和目的地，点击确定即可下单成功。
订单直接发送到云端，云端根据订单情况调度运营无人车，同时将订单的运营路线发送到手机和车载终端。无人车根据接收到的运营路线在起点接载乘客，送至指定目的地。用户可以根据驾驶体验对服务进行评价，订单完成。
3.2系统设计
本系统采用B/S、C/S多层架构，支持多种网络接入方式。客户端使用浏览器、H5和APP，减少了系统安装和维护的工作量。用户易于使用，不需要培训；系统易于扩展；支持远程业务处理。业务逻辑运行在服务器端，充分利用服务器的处理能力；
通过结合Web负载均衡和组件负载均衡，可以横向扩展服务器，使系统可以处理更多的服务请求，满足日益增长的系统性能要求。人机交互子系统的逻辑架构图如图5所示，系统交互数据如图6所示。
4.设计过程基于以用户为中心的设计思想，让无人驾驶汽车的信息尽可能透明，帮助用户轻松判断汽车的可靠性，从而树立对汽车的责任感，促进大众接受无人驾驶汽车，推动无人驾驶汽车走进人们的生命。设计过程如图7所示。
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随着互联网技术和人工智能技术的快速发展，完全无人驾驶并非遥不可及。除了传感器、计算平台等技术的限制，无人驾驶技术的落地还取决于大众对无人驾驶技术的认可和信任。
本文从推动无人驾驶落地的角度出发，采用以用户为中心的设计理念，借助科技冬奥的使用场景，设计并实现了无人驾驶及其操作系统。
随着未来智能网联时代的到来，无人驾驶汽车将覆盖更多人群，其实现模式也将发展
[2]董长青，丁，等.无人驾驶人机交互模式研究综述[J].汽车时间，2017 (14): 11-12。
[3]李晓凡。全自动无人驾驶汽车人机界面概念设计[D]。东南大学，2018。
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