无人驾驶技术主要由哪些技术组成？具体介绍

科幻电影里的自动驾驶技术让大家心驰神往，近几年，随着人工智能的技术提升，无人驾驶汽车从我们的幻想成为了现实。车企、互联网企业纷纷涌入这个全新领域。

刚结束的两会，百度董事长李彦宏乐观地表示明年，百度和合作伙伴推出的L3级别自动驾驶量产车就可以开上高速，今后在高速公路上也可以“吃着火锅唱着歌”了。

无人驾驶技术主要有以下几种技术组成：

1、车道保持系统

公路行驶时，该系统能探测到左右两根车道线，如果发生偏航时，车道保持系统会通过振动提示驾驶者，然后自动修正方向，辅助回正车辆使其一直保持在路中间行驶。

2.、ACC自适应巡航系统or激光测距系统

自适应巡航控制(ACC)是一个允许车辆巡航控制系统通过调整速度以适应交通状况的汽车功能。

安装在车辆前方的雷达用于检测在本车前进道路上是否存在速度更慢的车辆。若存在速度更慢的车辆，ACC系统会降低车速并控制与前方车辆的间隙或时间间隙。若系统检测到前方车辆并不在本车行驶道路上时将加快本车速度使之回到之前所设定的速度。此操作实现了在无司机干预下的自主减速或加速。ACC控制车速的主要方式是通过发动机油门控制和适当的制动。

3、夜视系统

夜视系统是一种源自军事用途的汽车驾驶辅助系统。在这个辅助系统的帮助下，驾驶者在夜间或弱光线的驾驶过程中将获得更高的预见能力，它能够针对潜在危险向驾驶者提供更加全面准确的信息或发出早期警告

4、精确定位/导航系统

自动驾驶汽车依赖于非常精确的地图来确定位置，因为只是用 GPS 技术会出现偏差。在自动汽车上路之前，工程师会驾车收集路况数据，因此，自动汽车能够将实时的数据和记录的数据进行比较，这有助于它将行人和路旁的物体分辨开来。

无人驾驶汽车的传感器系统

无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，属于算法方面，不做过多设计。传感器系统如图所示。

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。

近日，ARCFOX极狐品牌举行2021ARCFOX极狐品牌之夜暨上市发布会，并发布了纯电轿车阿尔法S，推出四个版本，售价25.19万元~34.49万元。同时亮相的还有，ARCFOX极狐品牌与华为携手打造的全球首款搭载3激光雷达量产车——阿尔法S 华为HI版。国产自主无人驾驶技术的首款汽车亮相，标志着中国的无人驾驶正式开启新征程。

无人驾驶的出现给目前的汽车行业带来了摧毁性的打击，为社会的发展带来了极大的改变。最先发布实现无人驾驶汽车的是特斯拉，从当前特斯拉所遇到的投诉维权事件来看，智能汽车也遭遇很多技术不成熟所带来的困惑。

实现无人驾驶需要的技术有哪些呢?接下来我们通俗易懂地给大家讲解实现无人驾驶的技术。

1、无人驾驶原理：无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。

2、视觉感知技术：视觉感知技术简言之就是依靠一个单目或多目摄像头可精准识别车道线、路边沿、可行驶区域、车辆、行人、交通标志及交通灯等信息。视觉感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过视觉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。视觉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。

3、激光雷达感知技术：激光雷达(LiDAR)是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，好比人类的眼睛，可以确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。它是通过激光测距技术探测环境信息的主动传感器的统称。它利用激光束探测目标，获得数据并生成精确的数字工程模型。激光雷达由发射系统、接收系统 、信息处理三部分组成。激光雷达的工作原理是利用可见和近红外光波(多为950nm波段附近的红外光)发射、反射和接收来探测物体，可对交通参与者和未知目标进行精确检测和跟踪，适用于自动驾驶、车路协同等场景。

4、多传感器融合技术：所谓多传感器信息融合(MulTI-sensor InformaTIon Fusion，MSIF)，就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器信息融合技术的基本原理就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环 境的一致性解释。可自由组合多传感器数据，为系统提供低延时、高精度、有容错性的感知结果。

5、车辆/行人/非机动车行为预测：自动驾驶行为预测和其他问题不一样的地方在于，周围的车辆、行人在接下来数秒时间里有多种行进的可能性。这些可能性本身也将影响自动驾驶车辆的决策规划。对车辆的换道转弯、行人/非机动车是否留意本车、是否有过马路等意图做精确识别判断，并能预测多条未来可能的行驶轨迹，为更智能的自动驾驶决策规划提供可靠依据。

相对于传统的添加外部机构的改造方法，无人驾驶汽车一体化设计是未来无人驾驶汽车设计的导向。它综合考虑无人驾驶汽车对局部环境的感知和决策，以及车辆的动力学特性等性能之间的相互联系和影响，在构建的无人驾驶汽车上集成设计各个模块及相关过程。通过一体化设计将无人驾驶汽车的大脑与小脑进行有机的结合，提高无人驾驶汽车的整体控制效果。

无人驾驶汽车的一体化设计包含：设计无人驾驶汽车集成平台，构建开放式模块化的多模异构信息集成体系，并与汽车信息交互系统、仪表电器和电控系统协调控制;车辆发动机与变速器、制动系统的一体化纵向系统性能设计;车辆转向系统有人驾驶与无人驾驶系统性能一体化设计;结合传统的汽车动力学，研究无人驾驶汽车的动力学试验体系和方法。通过不断地完善，最终达到无人驾驶的环境感知规划决策圈和汽车动力学圈的良好匹配，以实现在保证无人驾驶车辆的安全性能与可靠性能的基础上，使乘客有一个良好的舒适性，使车辆有一个较好的经济性能和动力性能。

无人驾驶如今已经成为一种趋势，通过智能化交通信息平台，车与车、车与路之间能够及时获取有效信息，进而实现对行程智能化管理，汽车拥堵与停车难的问题将能够得到有效的解决，大型客运车运输也能够准时化、规范化。经过多年的发展，国内外无人驾驶技术取得了显著的进展，但是实际交通环境复杂多变，而且目前人工智能与人脑智能之间存在较大差距，同时网络传输速度存在滞后等问题，造成真正意义上的无人驾驶技术处于发展瓶颈阶段。此次两会上工业和信息化部部长肖亚庆承诺“十四五”期间将建成系统完备的5G网络，这对于无人驾驶技术的发展也是一个好消息，将有助于信息传输速度的大力提升。