自动驾驶问题
接下来为大家讲解自动驾驶故障分级，以及自动驾驶问题涉及的相关信息，愿对你有所帮助。
简述信息一览：
比特斯拉还“高一级”,长安的“L3级自动驾驶”到底什么来头?
即驾驶行为部分由汽车完成，例如自动加减速、转向、变道等，但驾驶者要随时准备接管车辆，以防出现系统不能控制的状况。长安UNI-T展现的就是这种，比特斯拉目前的分级还要高一级。
L4和L5级别的自动驾驶系统，可以说驾驶员完全可以解放手脚，只要你说出你要去的目的地都可以“闭上眼睛睡觉了”，目前为止做的比较好的汽车品牌应该就是特斯拉了。
实际上，在L3级自动驾驶中又分为两类，一类是拥堵自动驾驶（TJP），一类是高速自动驾驶（HWP），对应的就是有条件的适用环境中的两种。
L3是实现自动驾驶技术的重要一步，意味着驾驶责任由人转向了系统。L4级别，可以说是真正意义上的自动驾驶了，不需要驾驶员手动操控，车辆完全可以根据系统的判断瞬时做出正确操作。
目前的L3级自动驾驶,并没有想象中那么好
车辆虽量产，但功能无法使用是目前L3级自动驾驶面临的难题。2017年，搭载L3级自动驾驶的第四代奥迪A8就已经实现量产，但由于法规原因，奥迪A8的TJP功能被封印至今。
SAE驾驶自动化分级的范围分为从L0级的无驾驶自动化到L5级的完全驾驶自动化（针对在道路上行驶的机动车）。
根据SAE标准来看，L3级自动驾驶已经属于有条件下的自动驾驶功能。按常理说这种情况下，车辆系统应该为交通安全负责。但最尴尬的地方在于，L3级自动驾驶要求人类驾驶员要在突***况下对车辆进行接管。
没有L3，想直接从L2跳到L4，就是一件不可能的事情。L3级可以作为过渡，既可以向业界及消费者展示技术，又能证明自己能够研发高级别自动驾驶系统。
自动驾驶及关键技术难点
1、量产落地：当我们在讨论无人驾驶时，我们其实很容易忽略量产这个问题。或许是大家都觉得量产遥遥无期，现阶段谈量产没有意义。量产需要成本可控，目前传感器激光雷达的售价是万元甚至十万元级别，完全不具有量产可能性。
2、激光雷达作为自动驾驶的核心传感器，其技术难点主要体现在以下几个关键领域：测距精度与光照适应性： 传统激光雷达在边缘测距上表现欠佳，易受光照影响，高反和低反物体的反应过激。
3、目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。
4、如何能够解决自动驾驶技术难点，宇通也在积极探索。在近期落地海南博鳌的智慧社区项目中，就首次在2公里长的隧道内开展自动驾驶小巴车的试点运行。
5、决策规划是自动驾驶的关键部分，也是其中的核心难点。它首先集成多传感器信息，然后根据驾驶要求做出任务决策。
6、自动驾驶普及的技术难点 而自动驾驶的原理是模拟人为正常驾驶的行为，对于正常的行驶、障碍物识别、红绿灯感应会自动感应并做出相应的自动操作。
关于自动驾驶故障分级，以及自动驾驶问题的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
