无人驾驶关键技术有哪里？具体分析

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。

从20世纪50年代开始，西方发达国家就开展了地面无人驾驶车辆的研究，并且取得了一系列的成果。在此可以将其归结为三个主要阶段。

第一阶段，在20世纪80年代之前，受限于硬件技术、图形处理和数据融合等关键技术发展的滞后，地面无人驾驶车辆侧重于遥控驾驶。

第二阶段，20世纪80年代以后，随着自主车辆技术及其他相关技术的突破性进展，地面无人驾驶车辆得以进一步发展，出现了各种自主和半自主移动平台。但是由于受定位导航设备、障碍识别传感器、计算控制处理器等关键部件性能的限制，当时的无人驾驶车辆虽然在一定程度上实现了自主行驶，但行驶速度低，环境适应能力弱。

第三阶段，自20世纪90年代以来，由于在计算机、人工智能、机器人控制等技术方面的突破，半自动型地面无人驾驶车辆得到了进一步发展。部分地面无人驾驶车辆参与了军事实战，验证了地面无人驾驶车辆的作战能力，这使人们看到了地面无人驾驶车辆的发展前景，大大激发了各国研发地面无人驾驶车辆的热情，也掀起了研究高潮。在军事需求的推动下和技术发展的激励下，美国、德国、意大利等国在无人驾驶车辆技术方面走在了全世界的前列。进入21世纪后，随着物理计算能力的大幅度提升、动态视觉技术的快速发展以及人工智能技术迅猛发展，路线导航、障碍躲避、突发决策等关键技术得到解决，无人驾驶技术取得了突破性进展。

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。

无人驾驶依赖几种先进技术，这些互为补充的技术感知周围环境、进行自我导航。究竟这些技术如何协同工作?

除了Waymo等知名的领头羊之外，又有哪些公司在推动这个行业发展感知能力，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。

现在关于智能汽车的概念很多甚至是有些混乱的。有叫自动驾驶的，有叫智能网联的，也有叫无人驾驶的 。那么这些概念到底是什么关系呢?

所谓智能汽车，就是在现有的汽车基础上增加了一系列的感知、决策以及控制装置，使车辆能够像人一样对周围复杂的环境进行感知与判断，从而代替驾驶者来操控车辆。

同时，随着移动通信技术的发展，可以在汽车上增加一种网联装置，这种装置能够将处于交通系统中的车辆、人以及道路的基础设施连接在一起，从而使车辆能够具备相应的感知和服务的功能。我们就称之为网联汽车。

而智能汽车的终极目标是车辆完全的代替驾驶员实现自动驾驶的功能。自动驾驶的技术等于是智能汽车的一种关键技术。那为什么智能汽车一定需要网联呢 网联和自动驾驶的智能汽车又是什么样的关系呢

随着时间的推移，不断有新技术融入进来，比如网联技术。

车辆联网以前仅仅只能感知局部区域的情况，因为传统传感器最多只能探测几百米的距离，但是在车辆联网之后，感知的区域就比传统的传感要广阔得多。而且还可以借助外部的大数据和云计算来帮助车辆，

这样就使得车辆的感知能力和判断能力都能够得到大幅度的提升。

目前我们所说的自动驾驶2.0系统无一例外的都运用了车联网技术。也正因为如此 我们也把智能汽车称之为智能网联汽车。

那自动驾驶和无人驾驶又是什么关系呢，这里我们就要说一说自动驾驶的分级。

按照SAE国际标准J3016的分级，自动驾驶呢 分为从L0-L5一共六个等级。

首先L0级叫做无自动化，这个级别的车辆你要说它的智能化，他仅仅能够进行传感探测和决策报警。

在这个级别里没有任何的自动驾驶功能和技术，司机对于汽车所有的功能都还具有控制权，任何辅助的技术都需要人来控制汽车，比如我们经常听说的前向碰撞预警、车道偏离预警、 自动雨刷 、自动前灯，虽然这些功能都具有一定的智能化，但还是属于L0的阶段。

L1级叫做单一功能的自动化。在这个级别，驾驶员必须保持充分的参与，但可以放弃对自制系统的一些控制，但是这个放弃它仅限于单一的方向，要么是纵向的控制，要么是横向的控制，比如说油门、刹车或者说方向，但是却无法做到手和脚同时不操控。比如说，你经常听到的ACC、AEB、LKA均属于这个级别。

L2级叫做部分的自动化。在这个级别驾驶员可以允许手和脚离开控制，但驾驶员仍然需要随时待命，对驾驶的安全负责。这个级别和L1的区别，就是车辆可以对纵向和横向同时控制了，比如同时装配了ACC和LKA的车辆，就可以认为它属于是L2级别的车辆。

目前你能够在街上遇到的特斯拉model系列的汽车都是属于这个级别的。

L3级叫做有条件自动化，这是一个人机构架的阶段。在这个级别之下，高速公路和人流较少的城市路段都允许开启L3级别的自动驾驶。当这个功能开启的时候，驾驶员对行车的安全则不必再负责，也不必监视道路的状况，可以由机器来完全负责整个车辆的操控。但是，在紧急避让的情况下，驾驶员仍然需要随时的去接管。不过呢，机器会留给驾驶员足够的预警时间。在这个预警时间内，车辆如何做出安全的反应才是专注于L3级别自动驾驶公司需要攻克的难点。

目前2018款的奥迪A8顶配的车型已经声称自己是具备L3级的自动驾驶量产车型。

L4级叫做高度自动化。这个级别车辆已经可以实现封闭园区固定驾驶路线的完全无人驾驶，而车辆可能根本就没有方向盘或任何驾驶员的控制装置。

L4级的自动驾驶，它是有范围限制的，在这个范围边境内所有的状况车辆都应该能够自主处理，负责乘车人和货物的安全。但是，在这个边界之外车辆则不能自主操作。

L5级叫做完全的自动化.这个级别才是真正的坐标到坐标的无人驾驶。车辆可以在人类可以驾驶的任何地方完全自主的运行。L5级自动化在所有情况下应当和人类驾驶员的水平一样高，甚至比人类还要高。他应该是所有的路段、所有方案的无人驾驶。

这其中L1和L2级是属于驾驶员辅助的阶段，也就是我们常说的ADAS阶段。L3-L5五级属于自动驾驶阶段，而真正能够称得上是无人驾驶的则是L五阶段。

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。