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自動(dòng)駕駛中常提的ODD是個(gè)啥?

智駕最前沿 ? 來(lái)源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-09-22 09:04 ? 次閱讀
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[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]在自動(dòng)駕駛中,經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到一個(gè)概念,那就是ODD。所謂ODD,全稱(chēng)為Operational Design Domain,中文常譯為“運(yùn)行設(shè)計(jì)域”或者“作業(yè)域”。直觀一點(diǎn)理解,ODD就像自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的“活動(dòng)許可書(shū)”,它明確告訴車(chē)輛在哪些環(huán)境、什么路況、什么速度范圍、哪類(lèi)交通參與者出現(xiàn)時(shí),系統(tǒng)被允許接管駕駛?cè)蝿?wù)。簡(jiǎn)單理解下,把自動(dòng)駕駛想象成一個(gè)選手參賽的場(chǎng)地,ODD就是比賽的賽場(chǎng)范圍,把賽道、天氣、時(shí)間、交通規(guī)則和可接受風(fēng)險(xiǎn)都寫(xiě)清楚,超出賽場(chǎng)范圍就不能比賽,必須交還方向盤(pán)或進(jìn)入安全停車(chē)程序。

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ODD在自動(dòng)駕駛中有多重要?

ODD并不是一個(gè)學(xué)術(shù)上的概念,而是對(duì)自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)非常重要的技術(shù)基礎(chǔ)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)并不是萬(wàn)能的,任何感知、預(yù)測(cè)與決策系統(tǒng)都有能力邊界。ODD明確了這些邊界,做到兩個(gè)核心目的,一是為系統(tǒng)設(shè)計(jì)、測(cè)試和驗(yàn)證提供清晰的規(guī)范,二是為運(yùn)營(yíng)和監(jiān)管提供可量化的安全管理口徑。沒(méi)有清晰ODD,就無(wú)法回答“系統(tǒng)到底能在哪兒安全運(yùn)行?”、“什么時(shí)候需要人工接管?”以及“出了事故是誰(shuí)負(fù)責(zé)?”這些關(guān)鍵問(wèn)題。

對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō),ODD的存在指導(dǎo)了傳感器選型和算法設(shè)計(jì)。如果目標(biāo)ODD包含復(fù)雜的城市斷續(xù)流和夜間雨雪,感知系統(tǒng)需要更強(qiáng)的低能見(jiàn)度性能和冗余傳感器。測(cè)試團(tuán)隊(duì)也要據(jù)此有針對(duì)性地生成測(cè)試場(chǎng)景和仿真用例,避免在不適合的場(chǎng)景下盲目跑量產(chǎn)測(cè)試,降低風(fēng)險(xiǎn)與成本。從監(jiān)管與產(chǎn)品角度來(lái)看,ODD讓監(jiān)管機(jī)構(gòu)、車(chē)企和用戶(hù)之間達(dá)成共識(shí),如果產(chǎn)品說(shuō)明書(shū)上說(shuō)明某系統(tǒng)在高速公路白天、限速120km/h、晴朗或輕云情況下可用,那么在隧道或暴雨里使用該功能就屬于違規(guī)或被警告的行為,這也為自動(dòng)駕駛事故問(wèn)責(zé)提供了清晰的限制條件。

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如何設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛ODD?

想要做好自動(dòng)駕駛ODD,并不是簡(jiǎn)單地羅列規(guī)則,而是要把“可測(cè)量、可驗(yàn)證、可執(zhí)行”的條件寫(xiě)出來(lái)。首先空間維度要明確,要包含地理與道路特征,例如是否限定為高速公路、城市主干道、住宅區(qū)或停車(chē)場(chǎng);道路類(lèi)型要寫(xiě)清楚是否允許未劃分車(chē)道、單行道或交叉復(fù)雜路口。對(duì)于時(shí)間維度也需要說(shuō)明時(shí)段限制,是僅限白天,還是黃昏或全天候都可以使用?環(huán)境維度更是考慮的關(guān)鍵,應(yīng)該把天氣(晴、雨、雪、霧、風(fēng))、光照(白天、夜間、隧道)、路面狀態(tài)(干燥、濕滑、結(jié)冰)等用可以量化的指標(biāo)表達(dá),例如在能見(jiàn)度大于多少米、路面摩擦系數(shù)在多少范圍內(nèi)、降水強(qiáng)度閾值在多少內(nèi)等條件下,才可以使用自動(dòng)駕駛。交通流與參與者等因素也要作為ODD設(shè)計(jì)的考慮因素,要說(shuō)明是否支持行人密集區(qū)、非機(jī)動(dòng)車(chē)混行、公共交通車(chē)輛或施工路段。車(chē)輛自身能力也要寫(xiě)清楚,其中就要包含最高許可速度、加速/制動(dòng)極限、車(chē)道保持精度、傳感器盲區(qū)、定位精度甚至地圖依賴(lài)性。對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)的依賴(lài)關(guān)系更需要列明,例如是否要求高精地圖,是否需要車(chē)路協(xié)同單元(RSU)或持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)連接等。

對(duì)于ODD的描述應(yīng)該有明確的數(shù)值或規(guī)則,不應(yīng)該模糊化使用場(chǎng)景。寫(xiě)“適用城市道路”不如寫(xiě)“在道路寬度≥6米、車(chē)道線(xiàn)清晰可見(jiàn)、車(chē)輛定位精度小于±0.5米的城市主干道上運(yùn)行”。這樣的表達(dá)既便于場(chǎng)景化落地,也便于測(cè)試與監(jiān)管量化驗(yàn)證。對(duì)于一些難以人工精確定義的條件,可以引入“可測(cè)條件替代項(xiàng)”,例如把“能見(jiàn)度良好”替換為“前向攝像頭在10米處可識(shí)別行人輪廓的概率≥95%”,把模糊感性的要求變成可測(cè)指標(biāo)。

對(duì)于ODD的設(shè)計(jì)并不是一成不變的,隨著傳感器升級(jí)、算法優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)積累,自動(dòng)駕駛汽車(chē)會(huì)出現(xiàn)“擴(kuò)域”的需求。這種擴(kuò)域必須經(jīng)過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓こ舔?yàn)證流程,并在文檔中給出清晰的版本控制和生效時(shí)間,避免“功能自治”導(dǎo)致的合規(guī)與安全問(wèn)題。

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把ODD落地的實(shí)踐要點(diǎn)

想把設(shè)計(jì)好的ODD落地,需要與自動(dòng)駕駛生產(chǎn)的各階段緊密對(duì)接。設(shè)計(jì)階段的工作是把ODD轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)需求與測(cè)試需求。系統(tǒng)架構(gòu)師會(huì)根據(jù)ODD決定冗余策略,如哪類(lèi)感知需要冗余傳感器、如何在傳感器失效時(shí)做能力退化。感知算法團(tuán)隊(duì)要根據(jù)ODD設(shè)定的最大允許速度、車(chē)道寬度與行人密度設(shè)計(jì)檢測(cè)與跟蹤策略。決策規(guī)劃則要考慮最壞情況邊界并定義“最小風(fēng)險(xiǎn)條件”,也就是當(dāng)系統(tǒng)判斷已超出ODD時(shí)要立刻采取如將車(chē)緩慢并線(xiàn)到緊急車(chē)道、減速至停車(chē)并發(fā)出警示,或者要求人工接管等動(dòng)作。

在驗(yàn)證階段要使用仿真及實(shí)地測(cè)試來(lái)驗(yàn)證ODD的準(zhǔn)確性。仿真用于覆蓋罕見(jiàn)邊界場(chǎng)景、極端天氣與復(fù)雜交叉口組合,這能在安全成本可控的條件下暴露系統(tǒng)薄弱點(diǎn)。實(shí)地測(cè)試需要在明確的ODD范圍內(nèi)執(zhí)行并且記錄大量運(yùn)行數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng)在真實(shí)流量與噪聲環(huán)境下的穩(wěn)定性與誤判率。需要注意的是,針對(duì)ODD的驗(yàn)證不能只關(guān)注平均性能指標(biāo),還必須審視邊緣情況下的行為,評(píng)估系統(tǒng)在低概率但高后果的場(chǎng)景下的處置方案。在安全工程上通常會(huì)引進(jìn)場(chǎng)景覆蓋矩陣和場(chǎng)景優(yōu)先級(jí)策略,把重點(diǎn)放在高風(fēng)險(xiǎn)高暴露的場(chǎng)景上反復(fù)驗(yàn)證。

為了能讓自動(dòng)駕駛真實(shí)落地,對(duì)于ODD的部署與運(yùn)營(yíng)同樣關(guān)鍵。運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)要把ODD規(guī)則嵌入到產(chǎn)品說(shuō)明、用戶(hù)界面與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中。用戶(hù)在啟用自動(dòng)駕駛功能前應(yīng)該明確看到當(dāng)前環(huán)境是否滿(mǎn)足ODD。車(chē)端應(yīng)具備連續(xù)的ODD狀態(tài)監(jiān)測(cè)能力,能夠在邊緣接近時(shí)提前告警,留下“平滑交接”時(shí)間窗,而不是在危險(xiǎn)時(shí)刻突然放手,出現(xiàn)0.1 S退出智駕的極端情況。對(duì)于車(chē)隊(duì)運(yùn)營(yíng)方,還需要建立ODD版本管理、運(yùn)行日志及事故追溯鏈路,確保在事故調(diào)查時(shí)能還原功能是否按ODD運(yùn)行,以及是否因?yàn)閿U(kuò)域而帶來(lái)不可接受的風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于軟件頻繁O(jiān)TA的現(xiàn)在,ODD管理其實(shí)會(huì)更復(fù)雜。任何擴(kuò)域或能力修正通過(guò)OTA下發(fā)前,都應(yīng)有專(zhuān)門(mén)的合格評(píng)定流程,其中要包含仿真回歸、閉環(huán)實(shí)車(chē)驗(yàn)證與分批灰度發(fā)布。產(chǎn)品在說(shuō)明中也應(yīng)標(biāo)注軟件版本對(duì)應(yīng)的ODD版本,用戶(hù)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)才能明確知道某次功能啟用時(shí)車(chē)輛的真實(shí)運(yùn)行邊界。

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ODD的常見(jiàn)誤區(qū)、挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)

對(duì)于很多廠家來(lái)說(shuō),會(huì)把ODD簡(jiǎn)單理解為“市場(chǎng)宣傳的使用場(chǎng)景”,于是只把語(yǔ)義寬泛、模糊的文字寫(xiě)到用戶(hù)手冊(cè)里,導(dǎo)致自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用的邊界不清、責(zé)任模糊。還有一些廠家會(huì)把ODD視為“上線(xiàn)前的合格項(xiàng)”,而忽視了持續(xù)運(yùn)營(yíng)中的監(jiān)控與更新。其實(shí)ODD的真實(shí)作用在于兩個(gè)方向,一是把人類(lèi)的模糊描述轉(zhuǎn)化為可測(cè)指標(biāo),二是在邊界附近做出既安全又可接受的用戶(hù)體驗(yàn)。

其實(shí)從技術(shù)上說(shuō),感知與定位誤差、不確定性度量與決策的魯棒性都是ODD設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮的因素。即便在同一條道路上,不同天氣或不同施工狀態(tài)也會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)表現(xiàn)大相徑庭。如何把這些動(dòng)態(tài)變化納入ODD描述,并在運(yùn)行時(shí)自動(dòng)評(píng)估環(huán)境是否滿(mǎn)足ODD,需要更加成熟的不確定性估計(jì)方法、在線(xiàn)健康檢測(cè)和多模態(tài)冗余設(shè)計(jì)。

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的越來(lái)越成熟,更細(xì)粒度的“動(dòng)態(tài)ODD”與“按場(chǎng)景授權(quán)”的能力或?qū)⒌玫綉?yīng)用。動(dòng)態(tài)ODD指的是系統(tǒng)能夠在運(yùn)行中基于實(shí)時(shí)觀測(cè)對(duì)某些ODD條件做出短期允許或拒絕決策,如在能見(jiàn)度略差但前方交通稀疏的高速路段允許短期降低速度后繼續(xù)運(yùn)行。這要求系統(tǒng)在保證安全冗余的前提下?lián)碛懈?xì)的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)能力。如果未來(lái)車(chē)路云協(xié)同得到落地,當(dāng)路側(cè)單位提供施工信息、可變限速或高精度定位服務(wù)時(shí),車(chē)輛可以獲得額外的ODD許可,反之則收緊運(yùn)行權(quán)限。

審核編輯 黃宇

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    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>中常</b><b class='flag-5'>提</b>的“NOA”是<b class='flag-5'>個(gè)</b><b class='flag-5'>啥</b>?

    自動(dòng)駕駛大模型中常的Token是個(gè)?對(duì)自動(dòng)駕駛有何影響?

    、多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理與決策。在這一過(guò)程中,大模型以其強(qiáng)大的特征提取、信息融合和預(yù)測(cè)能力為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了有力支持。而在大模型的中,有一個(gè)“Token”的概念,有些人看到后或許會(huì)問(wèn): Token是個(gè)
    的頭像 發(fā)表于 03-28 09:16 ?694次閱讀

    自動(dòng)駕駛中常的魯棒性是個(gè)

    隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展,魯棒性(Robustness)成為評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一。很多小伙伴也會(huì)在自動(dòng)駕駛相關(guān)的介紹中,對(duì)某些功能用魯棒性進(jìn)行描述。一個(gè)魯棒的系統(tǒng)能夠在復(fù)雜
    的頭像 發(fā)表于 01-02 16:32 ?8027次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>中常</b><b class='flag-5'>提</b>的魯棒性是<b class='flag-5'>個(gè)</b><b class='flag-5'>啥</b>?

    自動(dòng)駕駛中常的SLAM到底是個(gè)

    ?這兩個(gè)問(wèn)題。目前,自動(dòng)駕駛技術(shù)主要依賴(lài)高精地圖和RTK(實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位)系統(tǒng)完成高精度定位。然而,這種方法的實(shí)現(xiàn)成本高昂,需要依賴(lài)于完善的基礎(chǔ)設(shè)施,且在動(dòng)態(tài)環(huán)境中適應(yīng)性不足。為此自動(dòng)駕駛工程師提出了另一種更具靈活性和
    的頭像 發(fā)表于 11-21 15:17 ?2140次閱讀
    <b class='flag-5'>自動(dòng)駕駛</b><b class='flag-5'>中常</b><b class='flag-5'>提</b>的SLAM到底是<b class='flag-5'>個(gè)</b><b class='flag-5'>啥</b>?