描述
这一系列我会开始介绍一下Coursera自动驾驶课程的关键内容

本文内容
自动驾驶的分类法
驾驶任务的感知需求
如何做出驾驶决策
1. 自动驾驶等级的分类
1.1 驾驶任务

三个子任务

感知环境: 跟踪汽车的状态，识别路标、行人等，跟踪运动物体，预测它们未来的行动

运动规划

操控车 辆，加减速，控制轨迹等
Operational Design Domain（ODD, 操作设计域或奇数）
构成了给定系统设计运行的操作条件，包括环境，一天中的时间，道路和其他特征

明确定义设计自动驾驶汽车的操作条件，对确保车辆安全很重要，因此奇数需要事先仔细规划

2.2 如何分类驾驶任务

三个问题：
驾驶员的注意力
需要多少驾驶操作
对这个车行为的期待是什么

需要车具备：
横向控制能力：左转右转，直行，跟踪曲线
纵向控制能力：沿道路刹车或加速
目标和事件监测和响应能力（Object and Event Detection and Response, OEDR）：自动驾驶很重要的一大部分
计划能力：短期计划（可以归类为OEDR）和长期计划（往哪开）
杂事：指示灯，挥手，与其他车互动

2014年美国汽车工程师学会建议的分类：

0级：没有驾驶自动化，全是人
1级：横向和纵向控制能力，自适应巡航、车道辅助系统
2级：特定驾驶场景，执行横向和纵向控制，驾驶员需要实时监控

--------------分界线（与之前的区别，特定情况下驾驶人不需要注意，因为车辆会及时提醒）--------------

3级：除了控制任务，一定程度的响应事件能力，发生故障驾驶人员必须控制。还是有风险的，因为系统没有预测能力
4级：能够达到最低风险条件，以预防驾驶员没有及时处理。4级可以自行处理紧急情况，但仍需要驾驶员把停下的车开到一边去。可以看电影玩手机了。但4级仍然是有限的奇数。截止2018年只有waymo可以做到
5级：完全自治，奇数是无限的。

2. 感知的需求
任何级别的驾驶，实际上都需要识别，不管是通过人还是某种方法

感知实际上就是模式识别（我们自动化所的王牌实验室）
明确它是什么
它是怎么运动的

感知任务包括什么：

静态目标
马路上印的信息
越野信息：路缘石
交通信号灯
路标信息
道路障碍物
动态目标（更为关键和复杂的）
其他的4轮车或者2轮车
行人
自己的定位
感知为什么难：这我可就不说了，数据啊，计算啊，噪声啊，算法啊，环境啊，每个人都能说一大堆

3. 驾驶决策
三种决策要做

长期规划（Long-term）： 怎么从纽约到洛杉矶
短期规划（Short-term）：换不换道，停不停车
即时规划（Immediate-term）：实时的决策
在某个场景下有一个任务，我们需要在一段时间内对所有决策进行计算。

Rule Based planning
指定一些规则，有人就停下等；如果速度限制变换，就更改现在的速度

Predictive Planning
这个车停很久了，它可能还会停，我得绕过它

依赖于对环境中其他参与者的准确预测，加重了感知难度