無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機(jī)器人，主要依靠車內(nèi)的以計算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛的目標(biāo)。無人駕駛汽車是通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，自動規(guī)劃行車路線并控制車輛到達(dá)預(yù)定目標(biāo)的智能汽車。 它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

無人駕駛汽車技術(shù)

無人駕駛實際上也有一個技術(shù)循序漸進(jìn)發(fā)展的過程。無人駕駛也需分為不同階段:

　　階段一：輔助駕駛階段。車道保持、自適應(yīng)巡航等輔助駕駛功能，均屬于這個階段的技術(shù)，不過駕駛員仍舊是操作主體。

　　階段二：半自動駕駛。在這個階段中，電腦操縱下的自動駕駛已經(jīng)可以完成前往目的地的過程，其可作為備用系統(tǒng)完成行駛，但受限于法律法規(guī)等因素，其仍舊不能作為整個駕駛行為的主體存在。

　　階段三：全自動駕駛。技術(shù)、成本、法衡去規(guī)等因素都不再成為影響普及的因素，電腦控制的系統(tǒng)已經(jīng)作為駕駛主體而存在，駕駛員也可以隨時接管操作系統(tǒng)。

　　由于技術(shù)和法規(guī)等的限制，目前的無人駕駱氣車大多處于第＝階段。當(dāng)前主流的無人駕駛汽車技術(shù)有激光雷達(dá)式和攝像頭+測距雷達(dá)式兩種。

　　1、激光雷達(dá)式

　　自上世紀(jì)80年代DARPA的ALV項目以來，我們看到的大多數(shù)現(xiàn)代自動駕駛原型車上都布滿了傳感器，并且頭頂著一臺激光雷達(dá)。車輛使用傳感器的探測以及激光雷達(dá)的三維立體掃描來“感知”周圍的世界，而車載控制計算機(jī)則像人類大腦一樣決定需要進(jìn)行的操作。Google的無人駕駛汽車就是激光雷達(dá)應(yīng)用的典型代表。

　　Google算得上是最早跨界進(jìn)行自動駕駛汽車研發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)公司，同時依托著自己獨有的地圖和大數(shù)據(jù)計算資源，在這一領(lǐng)域具有領(lǐng)先的優(yōu)勢。由于自身有著地圖和街景這樣先天的優(yōu)勢，Google自動駕駛車輛使用一臺由Velodyne公司提供的64位三維激光雷達(dá)將周圍環(huán)境繪制成一幅3D地圖，并與Google的高精度地圖相結(jié)合，利用計算機(jī)以及云端網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，最終實現(xiàn)自動駕駛功能：

　　早期的豐田普銳斯原型車搭載了視頻攝像頭、激光雷達(dá)、位置傳感器和測距雷達(dá)幾種傳感裝置。其中視頻攝像頭用來判斷交通信號燈以及任何移動的物體；激光雷達(dá)用于形成真實道路環(huán)境的3D地圖；測距雷達(dá)用于探測車輛周圍的障礙物，一旦有物體接近，車輛將自動減速；位于左后輪處的位置傳感器用來偵測和估算車輛的側(cè)向位置偏移，以判斷車輛在地圖上的位置。

　　在經(jīng)過多年的試驗后，Google推出了自己的無人駕駛原型車。這臺原型車上同樣搭載了諸多雷達(dá)及傳感器，以及聳立在車頂上的激光雷達(dá)。Google的無人駕駛汽車已經(jīng)取消了方向盤，汽車完全靠車載計算機(jī)進(jìn)行操控，是目前最接近無人駕駛概念的汽車。

　　2、攝像頭＋測距雷達(dá)式

　　奔馳公司在80年代就開始研發(fā)無人駕駛技術(shù)，在2013年其研發(fā)的無人駕駛汽車成功的從斯圖加特行駛到法蘭克福，行駛里程約100 km。該無人駕駛汽車是在并沒有采用激光雷達(dá)，而是采用攝像機(jī)＋測距雷達(dá)的組合實現(xiàn)了對周圍環(huán)境的監(jiān)測。

　　車頭兩側(cè)的長距雷達(dá)可以更早地發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)處的路口；另外的長距雷達(dá)監(jiān)控著車輛前后的交通路況；車身四角的四個短距雷達(dá)可迅速偵測到車輛周圍的事物以及其他車輛；車前風(fēng)擋處的攝像機(jī)負(fù)責(zé)識別交通標(biāo)識，后風(fēng)擋處的攝像機(jī)拍攝街景，通過與導(dǎo)航系統(tǒng)中的地形特點比對和辨別來確定車輛的精確位置。這輛無人駕駛汽車的立體攝像機(jī)也進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)，從而可以進(jìn)一步提升探測距離。盡管是一臺真正的自動駕駛車輛，但還保留了傳統(tǒng)汽車的完整的操作方式。與Google自動駕駛車輛類似，它對于路面障礙的偵測完全來自車輛自身的傳感裝置。不過，奔馳使用了更加成熟的攝像頭組合代替了激光雷達(dá)，因此在成本上更容易進(jìn)行控制，同時也不會破壞現(xiàn)有車輛的外觀質(zhì)感。

　　奔馳在2015年又推出了新能源自動駕駛概念車F015。奔馳F015概念車?yán)昧Ⅲw攝像頭、雷達(dá)以及超聲波傳感器來獲取車輛四周的環(huán)境數(shù)據(jù)，來為自動駕駛提供大量的參考信息。高精度GPS配合三維導(dǎo)航地圖，可以確保車輛定位精度達(dá)到厘米級別。

無人駕駛汽車關(guān)鍵技術(shù)

　　無人駕駛汽車是未來汽車發(fā)展的方向，是各種頂尖科技成果為一體的智慧型汽車。就目前發(fā)展現(xiàn)狀來看，還有以下幾個方面的技術(shù)OTR需取得突破。

　　1、傳感器技術(shù)

　　現(xiàn)在無人車能出現(xiàn)很大程度上依賴傳感器的進(jìn)步?，F(xiàn)在的無人駕駛汽車采用激光雷達(dá)，直接感知路面狀況，用于分析計算。

　　2、定位

　　目前主要的定位系統(tǒng)中美國的GPS應(yīng)用最為廣泛，技術(shù)也較為成熟，但目前民用的GPS定位精度遠(yuǎn)達(dá)不到無人車的需求，GPS官方民用定位精度“《10 m”，更高精度的GPS基本要依靠差分完成。差分的原理很簡單：設(shè)置一個固定基站，固定基站校準(zhǔn)位置，再將信號傳遞給車載設(shè)備，車載設(shè)備在接收到基站信號和GPS信號后差分獲得。但是每一個基站的有效范圍也就30 km。于是有很多技術(shù)要解決GPS精度不足的問題，如地圖匹配。

　　3、避障

　　車輛前方有障礙，障礙物是運動的還是靜止的，車是停下來還是繞過去。這部分主要的難度是從傳感器識別障礙，在車輛運動的前提下，確定障礙的運動狀態(tài)。也就是說你要在運動的坐標(biāo)系下，計算另一個物體相對靜坐標(biāo)系的速度，并作出判斷。

　　4、識別

　　人能輕易識別出道路上的交通標(biāo)識，如限速牌、紅綠燈，同時作出相應(yīng)的反應(yīng)，但這對于機(jī)器來說是一個困難的挑戰(zhàn)。目前的機(jī)器視覺技術(shù)還難以識別像樹木、行人、動物等物體。這些物體的識別都要通過視覺系統(tǒng)完成。在無人車上不但需要能在有限的時間里識別出來，并且還要考慮道路中可能有的光線變化、遮擋等問題。要完善解決這些問題，還需要等待機(jī)器視覺和圖像識別領(lǐng)域的技術(shù)突破。

　　5、控制

　　除了上面的避障以外，其他外圍機(jī)構(gòu)的改造可能會存在一些改造上的問題。如何介入轉(zhuǎn)向架、如何介入油門。這部分技術(shù)的難度較小，汽車控制技術(shù)如今已比較成熟，而無人駕駛汽車在未來基本為純電動汽車，在控制難度上將小于傳統(tǒng)的內(nèi)燃機(jī)汽車。

無人駕駛汽車技術(shù)原理

　　主要依靠車內(nèi)以計算機(jī)系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現(xiàn)無人駕駛。它一般是利用車載傳感器來感知車輛周圍環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉(zhuǎn)向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛 無人駕駛汽車集自動控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺計算等眾多技術(shù)于一體，是計算機(jī)科學(xué)、模式識別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物。其中制約無人駕駛汽車量產(chǎn)的原因在與激光雷達(dá)的價格以及量產(chǎn)。國外的Velodyne供貨周期在8周，國內(nèi)做的好的速騰聚創(chuàng)供貨周期在4周。

（文章來源互聯(lián)網(wǎng)）

設(shè)計考研理論核心考點知識：無人駕駛汽車