无人驾驶技术 无人驾驶汽车的关键技术
各位老铁们好，相信很多人对无人驾驶技术都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于无人驾驶技术以及无人驾驶汽车的关键技术的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
人工智能在无人驾驶的应用
人工智能在无人驾驶中的具体应用
人工智能技术是无人驾驶发展的基础，并且在系统上有着大量的应用，可以说是密不可分。这其中主要分为三大部分：环境感知模块、决策规划模块以及控制执行模块。
（1）环境感知模块
作为无人驾驶中最重要的一环，它的发展往往决定了无人驾驶的应用程度。无人驾驶最重要的就是实时感知周围环境信息，以便及时获取数据信息，这些都是由传感器完成的，比如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器[4]，无论是在熟悉的环境还是新环境，汽车可根据这些传感器数据做聚类处理，并利用各种算法对周围进行车道线或标志物检测，并通过系统内的分析模块来分析。唯一的不足就是已有的自身感知技术无法达到较高精度，只能通过GPS获取车身状态信息，位置来进行导航。
（2）决策规划模块
根据传感器传回的实时路网信息、交通环境信息和自身驾驶状态等信息，无人驾驶系统通过分析来产生决策，比如遵守交通规则（包括突发异常状况）的安全快速的自动驾驶决策[5]。这与最近刚出现的5G技术有关，由于无人驾驶技术在道路上会有巨量的实时数据进行传输和获取，原本的网络技术已经满足不了这种需求，5G就合理的应用起来，既更加保证了行驶的安全，也加速了该技术的发展。
（3）控制执行模块
根据规划的行驶轨迹，以及当前行驶的位置、姿态和速度，产生对油门、刹车、方向盘和变速杆等的控制命令。传统控制方法有PID控制、滑模控制、模糊控制、模型预测控制等[6]。如较低等级的汽车定速巡航到现在的无人驾驶都是这一模块控制的具体体现。
无人驾驶技术现在已经发展到什么程度了
现在国内的无人驾驶技术在不断地发展，虽然还不是很完美，但这项技术在努力走向成熟。在佛罗里达州威利斯顿，一辆处于自动驾驶模式的特斯拉汽车未能检测到拖拉机拖车并撞上了它，导致其司机死亡，这引发了关于自动驾驶汽车安全性的争论。沃顿商学院管理学教授约翰·保罗·麦克杜菲(John Paul MacDuffie)表示，虽然自动驾驶技术可能会减少人类死亡人数，但还是要创新出更加完全的技术，从而降低安全风险。
麦克杜菲说：“特斯拉正如他们经常所做的那样，在声称自动驾驶仪已准备好供司机使用方面有点过分了。”该公司还就该系统的使用方式发出了警告，他指的是在新泽西州曼彻斯特发生的兴登堡飞艇坠毁事件，它终结了齐柏林飞艇型飞机的前景，这些新技术能比人类司机做得更好吗？有很多理由认为是的，另一个问题是随着这项技术的进步，公众和监管机构对死亡的容忍度变化。在硅谷，“软件变得更好的方式就是不断的的测试，发现错误并修复错误，MacDuffie说，我们应该提倡将这种方法用于无人驾驶技术。这可能会面临很多大型或小型的失败，但这有利于我们及时的发现问题并以最快的速度解决问题。
MacDuffie指出，汽车制造商希望各州对无人驾驶技术的监管保持一致，并要求统一联邦指导方针，这样更容易开发研究。他补充说，这将建立在硅谷测试和修复错误的方法之上，当底特律遇到硅谷时，我们会更好更快地朝着在允许创新的同时支持监管目标的方向发展，统一这项技术的快速传播和测试开放标准。
无人驾驶汽车的关键技术
总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
1.环境感知技术
环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：
无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。
2.导航定位技术
无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：
相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要采用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。
组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。
3.路径规划技术
路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。
路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。
路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。
4.决策控制技术
决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发事件做出判断，并迅速做出反应。
综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。
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无人驾驶汽车的主要技术
根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。
1、定位导航技术
定位导航模块包括定位技术和导航技术。定位技术可以分为相对定位（如陀螺仪、里程计）、绝对定位（如GPS）和组合定位。导航技术可以分为基于地图的导航和不基于地图的导航，其中高精度地图在无人驾驶的导航中有着关键作用。
2、环境感知技术
环境感知模块通过多种传感器对车辆周围的环境信息进行感知。感知信息不仅包括车辆自身状态信息，如车辆速度、前轮偏角、车辆航向角等，还包括周围的环境信息，如道路位置、道路方向、障碍物位置和速度、交通标志等。常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达。
3、规划决策技术
规划决策模块相当于智能车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，对当前的车辆行为进行规划（速度规划、避障局部路径规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等）。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。
4、自动控制技术
自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。无人驾驶汽车的三个控制系统对控制的精确性、平顺性、响应延时等性能要求有着不同的侧重点。
其中，转向控制主要是对转向电机的控制，根据控制目标的不同，可分为角度闭环控制和力矩闭环控制。驱动控制实现对车辆加速、匀速、减速的控制。制动控制根据制动场景的不同又可分为正常的制动控制和紧急制动控制。
技术原理
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。
它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
以上内容参考百度百科-无人驾驶汽车
无人驾驶技术分类
无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，通过电脑实现无人驾驶，可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
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感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。
摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。
摄像头可以识别颜色和字体，帮助检测道路标志、交通信号灯和街道标记——这是其相对于雷达和激光雷达的一个优点。不过，在检测深度和距离上，摄像头远远不及激光雷达。
无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号，以此处理从摄像头提取的数据。计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节（比如，线条颜色和图案等），还需要能评估适当的交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。
无人驾驶技术的发展与现状
1、无人驾驶汽车快速发展
目前，全球的无人驾驶汽车行业发展态势较好，但还量产投入使用的地区较少。无人驾驶技术与5G通讯技术、新能源汽车的相关技术共同发展。国际领先机构嫌疑完成无人驾驶汽车的研发，进入试运行、调试阶段。国内大多数研发无人驾驶汽车的企业现在都处于试验阶段，即行业发展正处于起步阶段。
随着无人驾驶技术的不断成熟，以及政府政策的出台调整，预计无人驾驶汽车将优先运用于工业发展，再到商用领域，最后逐步发展至民用。预计在2035年前后，全球无人驾驶汽车将逐渐取代传统汽车，进入销量的爆发阶段。
2、无人驾驶技术进展较快
现阶段无人驾驶汽车的人工智能主要细分技术包括，计算机视觉与深度学习。同时以传感器以及高速芯片、GPU等为主的硬件发展也是无人驾驶领域研发的重要板块。无人驾驶是智能化的终极体现，集中运用了计算机、现代传感，信息融合、通信、人工智能及自动控制等及技术，是典型的高新技术综合体。随着无人驾驶技术的不断提高，无人驾驶汽车行业市场规模将会快速增长。
3、无人驾驶汽车客户意愿度仍待提高
目前消费者对无人驾驶汽车的购买与否大多持观望态度，主要因素在于无人驾驶汽车的技术成熟情况，能否真的突破驾驶安全问题成为消费者关注的核心问题。因此从车辆上市到消费者大量购买还会经过一段观望期。无人驾驶汽车需要提高消费者认知并建立消费者信心，才能促成消费者购买。
4、中国无人驾驶汽车行业市场规模迅速扩增
根据Statista数据显示，2015年到2019年我国无人驾驶汽车行业市场规模扩张迅速，2019年我国无人驾驶汽车市场规模达到98.4亿元，2020年受疫情影响市场规模将有所下滑，前瞻估计为95.4亿元。在Research And Markets的预测下，2021年全球无人驾驶汽车的市场规模将达273亿美元，2026年全球无人驾驶汽车市场规模将达到594亿美元，年复合增长率为16.84%。
虽然目前无人驾驶汽车产业化仍存在各种问题，但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技术、智能化技术逐步升级的基础上的，只要市场对这些技术有持续的需求，就能推动汽车向完全无人化演进。未来，人类交通系统或将发生翻天覆地的变化，无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶，以提高人工驾驶的安全性，要真正实现完全无人驾驶商业化运行还需要人工智能技术的突破。
综上所述，无人驾驶汽车行业尚有较多的技术壁垒需要突破，但总体行业规模增速较快，前景广阔。
——以上数据参考前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。
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