根据SAE分级标准，从驾驶辅助系统到有限⾃动驾驶，再到完全的⽆⼈驾驶系统主要分为5个标准等级，当前已有相当⼀部分主机⼚量产了L2级辅助驾驶功能，该功能主要应⽤在辅助驾驶员进⾏驾驶的场合，这些场合下驾驶员承担所有⼤部分驾驶任务，且对驾驶安全抱有绝对的控制主权和责任。 ⽽针对L3级⾃动驾驶⽽⾔，我们称之为有条件⾃动驾驶或有限⾃动驾驶，SAE标准对⾃动驾驶的等级说明，并没有直接规定“能实现何种功能就是为⾃动驾驶L3”。⽽在事实定义中，我们要求的L3级⾃动驾驶⼀定是在系统所定义的设计运⾏范围ODD内部的，且即便是在ODD内部，当出现系统⽆法及时解决的突发状况时，驾驶员仍旧需要从系统控制中重新拿回主动权，对车辆安全进⾏负责。 ⽽针对L4级以上的⾃动驾驶系统⽽⾔，其驾驶任务已经得到很明确的区分，虽然对于驾驶环境仍旧定义了设计运⾏范围ODD，但是，要求系统在其ODD内部的所有驾驶任务都由系统承担，且系统需要处理驾驶过程中可能出现的所有突发状况，为此，从L2到L3再到L4级的系统需求上将发⽣本质上的变化，具体主要有如下⼀些不同的驾驶策略升级。
考虑因素、对⽐项、SAE分级驾驶辅助系
统
（L1-L2）
有限⾃动驾驶L3⾃动驾驶L4
驾驶环境ODD⽆严苛的驾
驶环境要
求；1）⾼速公路、城市快
速路（避开施⼯区、匝
道、收费站、并道、应
对向车流的中央隔离带
；3）车道线清晰；4
）
单向⾄少两车道；5
）车道宽度、半径、坡
度满⾜要求；6）⽆交
通灯
1）L4驾驶环境可以是在L3
基础上进⼀步限定更为严
苛记得驾驶环境要求（该
要求应该充分考虑对于L4
级车辆传感器的探侧局限
与处理器的处理极限）；2
）也可以是系统⾃定义相
关的封闭道路环境。前者
需要更为精准且实时性⾼
的⾼精地图，后者需要路
端检测⽀持车端。
驾驶员状态DMS 要求驾驶员
精⼒集中，
不可出现疲
劳、注意⼒
分散现象
1）ODD内，驾驶员可
适当脱⼿脱眼，但驾驶
员精⼒需要保证在接受
系统报警后⼿脚随时接
管控制车辆；2）ODD
外，驾驶员只可以按照
L2级驾驶辅助策略进
⾏⾃动驾驶
1）ODD内，驾驶员可完全
脱⼿脱眼，驾驶主体完全
由系统承担；2）ODD外，
重新确认是否满⾜L3级⾃
动驾驶条件，满⾜则降级
为L3，否则降级⾄L2级辅
助驾驶；
⾼精地图需求HPP ⽆⾼精地图
需求
⾼精地图精确定义
ODD
1）⾼精地图精确定义ODD
；2）车路协同辅助优化。
对于⾃动驾驶分级标准来说，L3级以上的⾃动驾驶称为有限⾃动驾驶，也就是在设定的运⾏范围内，⾃动驾驶系统控制车辆期间，基本上驾驶员可以不⽤看向前⽅。但是，当系统呼叫驾驶员进⾏判断操作时，驾驶员必须要做出应对动作。也就是说，在这个等级下，实际上驾驶员还是必须时刻保持警惕，随时取回车辆控制权的。由此可见，L3仅仅是⼀个定义罢了。L3的本质是“⼀种⽆法定义为安全的系统”。这⾥所说的“安全”，可能是在技术上⽆法实现，或者在现实⾏驶状态下⽆法判定是否“安全”。
⽐如，在驾驶过程中陷⼊困境，并且需要在⾼速公路上有相应的反馈和措施。在这种情况下，汽车需要明确判断保持什么样的状态才是安全的。是否⽴马停车就安全了呢？答案是“不⼀定”，在路边停车不⼀定安全。
这也是⽬前很多主机⼚放弃实现L3级⾃动驾驶（如奥迪），转⽽去开发L4级⾃动驾驶的原因。那么问题来了，对于L4级来说⼜如何保证驾驶安全性呢？
对于L4级⾃动驾驶来讲，最为重要的是实现ODD的准确定义，并能在所定义的ODD范围内实现有效的⾃动驾驶系统算法开发。从开发层⾯讲，这⾥需要注意两点：
1）开发算法是否覆盖了所有可能的⽤户使⽤场景UseCase？
2）软硬件测试、系统功能测试是否覆盖了所有的测试案例？
这⾥需要划分出两个重要的因素：⾼精地图和车路协同技术。
⾼精度地图定义ODD
名称内容对⾃动驾驶的作⽤详述
位置信息经纬度,
WGS84, 输
出：20HZ
定位车辆在世界坐标系中的绝对横纵向位置、航向⾓
等信息，该信息⽤于评估车辆当前⾏驶在道路的何种
位置；
⽔平定位误差
海拔,100⽶精度
航向
横向定位
纵向定位
置信度
道路信息道路类型输出道路类型包括虚线、实线信息，⽤于变道可⾏性
确认
限速⽤于对车辆纵向速度进⾏限速控制；
限⾼⽤于对特殊类型车辆在路径规划时进⾏有效的规划控无人驾驶系统
制
施⼯道路1）⽤于定义对危险情况的提前处理，此时系统不报接
管，⽽是采取换道，减速等措施避免碰撞事故。
2）⽤于对该路段排除在ODD设计范围外的处理逻辑，
对于L4来说，在设计ODD范围时，可以直接将施⼯路
段排除在设计运⾏范围外，这样当车辆驶⼊施⼯路段
时，直接退出L4⾃动驾驶控制，并报⽴即接管；
车道变化如并道或⼆叉路，系统需要在接收到相应信号时，提
前进⾏变道控制；
交通灯在L4⾃动驾驶设计过程中，如果是应⽤于城市或城间
道路，则必须提前预知交通灯信息，这是很多传感器
探测范围内⽆法及时探测到的；
间断的护栏该信号⽤于及时告知系统当前道路处于ODD范围外，
系统此时降级为辅助驾驶1级ACC控制车辆纵向，并报
横向⽴即接管。
收费站⽤于对该路段排除在ODD设计范围外的处理逻辑，对
于L4来说，在设计ODD范围时，可以直接将收费站前
⼀定距离处排除在设计运⾏范围外，这样当车辆即将
驶⼊收费站时，直接退出L4⾃动驾驶控制，并报⽴即
接管；此时系统也可直接控制减速⾏驶⾄收费站范围
内停车。
车道数该信息⼀般不⽤，不过在特殊导航下匝道时，车道数
⽤于判定当前车辆驾驶过程中需要下匝道时，需要变
道的车道数量
道路边沿⽤于辅助本车进⾏对中控制
车道信息车道类型⽤于对变道、限速可⾏性的控制判断，如应急车道不
允许⾃动变道，匝道需要提前限速等；
车道编号与车道数作⽤⼀致，两者配合使⽤
车道线车道线⼀般是以回旋曲线⽅程表⽰，⽤于系统根据其
进⾏车辆对中及换道控制；
车道线类型⽤于对换道可⾏性判断，如虚线允许变道，实线不许
变道；
车道宽度⽤于对车辆对中或换道可⾏性判断
车道曲率⽤于对车辆对中或换道可⾏性判断
车道纵坡度⽤于对车辆纵向加减速精准控制，特别是对于定速巡
航控制偏差可以起到很好的控制判断作⽤
车道横坡⽤于对车辆向⼼⼒来说，横向坡度可以辅助进⾏甩尾
控制
车道限速⽤于对对中及换道过程中系统根据本车在车道内的限
速信息进⾏⾃动限速；
车道级导航信息路径规划数从⾼精地图⾓度发出的规划⽬标路径条数
规划路径⾃动驾驶规划的所有路径⽤于后续运动规划决策控制⽬标车道号⽤于导航作⽤下的换道控制规划
换道提⽰⽤于在导航路径下提前⼀定距离对驾驶员是否换道进
⾏提⽰，⾃动驾驶系统⼀般是在该提⽰后开始进⾏⾃
动变道
路径距离该距离显⽰了相应规划路径的长度、远近
相对定位位置横向定位，距
离车道线左右
距离
⽤于对车⾝姿态在本车道内的判定，作⽤于对中和换
道可实现更为精准的横向偏差控制；
纵向定位，车
⾝原点相对于
道路类型变化
交界点的距离
该距离保证⾃动驾驶可以提前在道路类型变化点前做
出安全的换道反应，对于⾃动驾驶换道控制安全性起
着决定性作⽤
置信度由于传感器也在同时检测横向及纵向定位结果，置信
度可以很好的表⽰出⾼精地图检测的准确性，只有在
⾼置信度的情况下，探测结果才能⽤于⾃动驾驶控
制；
对于⾼精度地图定义的⾃动驾驶ODD需求主要包括了如下可⽤信息：
车路协同优化测试验证
在实现⾃动驾驶的过程中，仅靠单车的智能，很多典型的驾驶场景是⽆法满⾜安全驾驶需求的。因此利⽤智慧道路上的传感器感知、边缘云计算、V2X/5G通讯等车路协同能⼒，参与⾃动驾驶车辆的⾏驶控制。这就使得路端信息的加⼊是⼀个必需的过程，车路协同主要涉及车端、路侧端和云端三个端⼝，通过统筹车、路、⼈以及实时交通的动态信息，从⽽实现信息的互联互通。
⾃动驾驶功能如果在车路协同下，道路也拥有⾃⼰的传感器，会怎样呢？
其⼀，感知范围扩⼤：⽐如智能感知，由于其位于⾼处，拥有⽐单车传感器更开阔的视⾓，感知范围更⼤，与单车传感器结合起来能够有效避免感知盲区。
其⼆，感知性能提升：静⽌的道路传感器不存在多普勒频移等因素⼲扰，其感知能⼒会⽐动态的车载传感器更优，在感知精度上也有⼀定的优势。
其三，车路联合对话提升环境判断能⼒：另⼀⽅⾯车辆协同运作会存在车辆之间沟通，也能够有
效避免事故发⽣，所以车路协同能够提升⾃动驾驶汽车的安全性。
⾃动驾驶汽车涉及⼈和车、车和车、车和路之间的默契配合。考虑道路智能化，把智能设备安置在道路上，通过通信⽹络，感知到的数据可以共享给周边更多车辆，这样将⼤幅减少设备需求数量、降低成本，使车路更好的协同。
总结
L3的本质是不能实现和定义安全，且不能对安全的状态负责，L4的本质就在于假设驾驶员可以完全不⼲预汽车的控制，此状态下的L4则可以通过上述提到的定义精准ODD及车路协同技术来定义保证安全。由于L4的⽬的是最终实现不需要驾驶员控制，那就必须要落实汽车的安全状态，坚固⽽⼜安全的⾼精度地图定位结合传感器识别，车路协同技术便是⾃动驾驶⼯程师不懈努⼒所要实现的结果。
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