【太平洋汽车网】无人驾驶汽车也称智能车、无人自动驾驶车、自主导航车或轮式移动机器人，是室外移动机器人在交通领域的重要应用。无人驾驶车系统是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是充分考虑车路合一、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的重要组成部分。
无人驾驶即无人驾驶汽车，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的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。无人驾驶依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑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。
无人驾驶技术原理：无人驾驶主要原理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。
无人驾驶产业链：无人驾驶整体流程包括感知、决策和控制执行，产业链较长，高精度地图是自动驾驶产业链必备一环。无人驾驶本质是产业升级，产业链包括：
1）硬件组件激光雷达、摄像头等各类传感器、集成计算处理平台以及发动机、车身、集成控制总线等传统汽车组件。
2）软件组件无人驾驶操作系统（包括感知、规划、控制以及汽车互联、数据平台接口等），高精度地图数据等。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
无人驾驶是什么？
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
全自动无人驾驶汽车
通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，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。
传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。
专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的“大脑”就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。
百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。
“百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。”林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车“大脑”也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的“智商”，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。
专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。
人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练，不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器，单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算，每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上，用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍，数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。
超强计算能力方面，伴随着云计算和车载计算机计算能力的不断提升，车载计算机系统能在更短的时间内处理更复杂的任务，实现自动驾驶实时感知路况、智能决策和控制。而随着机器学习、深度学习等优秀算法的出现和广泛应用，人工智能在2013年后进入了快速发展的新阶段。应用到自动驾驶领域，在权威评测中，2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年采用的传统方法下降了69%。
无人车又称智能汽车、无人自动驾驶汽车、自主导航汽车或轮式移动机器人，是室外移动机器人在交通领域的重要应用。无人车系统是集环境感知、规划决策和多层次驾驶辅助于一体的综合系统。它是充分考虑车路一体化、协调规划的车辆系统，也是智能交通系统的重要组成部分。
无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通信技术和计算机技术，通过集成视觉、激光雷达、超声波传感器、微波雷达、GPS、里程表、磁罗盘等车载传感器来识别汽车所处的环境和状态，并根据获得的道路信息、交通信号信息、车辆位置和障碍物信息进行分析判断，将所需的控制发送给主控计算机来控制汽车的转向和速度，使无人驾驶汽车能够根据自身情况控制转向速度。
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