无人驾驶涉及哪些技术

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。

无人驾驶需要实现什么样的技术？

阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。阶段二：半自动驾驶。

在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。阶段三：全自动驾驶。

技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。

当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。

自动驾驶汽车涉及哪些技术

1、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。

光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。

2、芯片技术：也就是能够处理多个传感器采集的数据，并能整合的类似小计算机的超级芯片，使汽车的“总计算机”体积、成本大为减小，并能应用于汽车成为可能。

否则汽车里将没有人坐的地方、老百姓也买不起这些庞大计算机群的汽车。3、操作系统：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等。

无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力。

4、网络技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。

自动驾驶级别L0‍‍：车辆完全由驾驶员掌控，驾驶员拥有绝对控制权，且车上不存在任何的自动驾驶技术，L1‍‍‍‍‍：驾驶员依然需要去驾驶车辆，只不过出现了像ACC自适应巡航等安全系统，对驾驶员的驾驶起到一个辅助的作用，手不得离开方向盘，眼不得离开周围路况。

L2‍‍‍：来到L2这个级别，自动驾驶技术就可短暂接管一些驾驶任务，眼和手可短暂获得休息，但是仍需做好随时接管驾驶任务的准备，时刻准备着，因为还不足以应对变化的交通路况。

L3‍‍‍‍‍‍：来到L3这个级别，在某种意义上就可以算作自动驾驶，也可以把这个级别称为真正自动驾驶的开端。驾驶员可以将手离开方向盘，脚离开踏板。

L4‍‍‍‍‍‍‍‍：第4等级可以说是真正意义上的自动驾驶，不需要驾驶员随时接管，也不需要驾驶员的干预，你只需要坐在驾驶席上做自己想做的事，剩下的一切交给技术就好了。

汽车无人驾驶技术是啥？

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。

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。

无人驾驶核心技术不包括以下哪个

包括了：车联网、激光雷达、精确定位、人机交互、规划决策。

车联网，由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”为代表的新四化变革驱动，正在引领车联网由第一阶段向第二阶段演进，车联网从汽车内部互联、车与人的交互，慢慢延伸到车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。

激光雷达，作为自动驾驶汽车的“眼睛”，激光雷达是重要的传感器之一，对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。

激光雷达应用主要分为两个部分：一是落地到自动驾驶测试的无人车上，二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。精确定位，自动驾驶汽车需要非常精确的定位。

除了基于雷达，激光雷达，GNSS和摄像头的普通传感器之外，对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说，轨迹估计也是必不可少的。当前，用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种。

人机交互，人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。

自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能，方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息，从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。

规划决策，决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。

通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

无人驾驶技术目前发展到什么阶段了？这一技术未来的趋势如何？

一般而言自动驾驶可以分为6个等级，从完全人类驾驶到完全自动驾驶这一过程的实现需要高度智能的技术支持，同时也需要法律法规的不断完善。

从目前的情况来看，在肉眼可见的未来，自动驾驶很可能只会处于辅助状态而无法完全达到不需要驾驶员的完全自动驾驶状态。

技术的飞速发展一直以来自动驾驶技术都是影视作品、科幻作品中的基础操作，无论是国内还是国外，只要涉及到对未来生活的畅想，势必会牵扯到未来汽车的无人驾驶。

这些年来，随着时代的不断发展，处于初级阶段的驾驶技术已经得以实现，比如很多汽车都能实现驾驶员在特定情况下获得技术辅助的功能，无论是紧急情况下的自动制动或是偏离车道时的智能修正等，其实都属于无人驾驶中最低级的技术。

不过，目前科学技术的发展还是要求车辆在行驶时需要驾驶员的监管，在特殊情况下可能提供辅助功能，但驾驶员还是需要随时准备接管车辆。

近些年来，有部分汽车声称其技术能够达到有条件的自动驾驶，不过这终归还是属于畅想规划阶段，具体成熟的技术也确实尚未实现落地。

质疑声的不停如果哪一天在大街上真的能看到无需驾驶员的汽车行驶，也就意味着当下我们的社会能够实现完全自动驾驶技术，那个时候的科技水平也就达到了高度智能的状态。

车辆可能会在任何情况下都能承担全部驾驶任务，而这个时候无人驾驶技术就实现了人的全面解放。其实在上个世纪也很难有人想象无人驾驶技术的如此发展。

坦白说单纯从技术层面上而言，无人驾驶在未来势必会有很大的前景，毕竟科技的发展确实蒸蒸日上。但从伦理道德以及法律法规层面上而言，这一技术的发斩势必会伴随着反对之声。

即便能够实现人的全面解放，从本质上而言也无法打消人们对于技术问题所存在的顾虑。在涉及生命安全的问题上人类还是比较理性的。

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。

无人驾驶未来真的可以实现吗？想学这方面的技术应该选什么专业？

学习无人驾驶汽车需要了解哪方面技术？

。

自动驾驶技术首先离不开硬件支持，还有控制器、定位系统、惯性测量单元、感知传感器、软件、信息采集技术、坐标转换、决策规划等，涉及到的技术比较多，建议你去清华大学孵化的汽车学堂在线学习平台，上面的课程比较专业，建议你去试试哦！

国产无人驾驶出租车上的机械式激光雷达，这一技术在全球属于什么水平？

我们的国产激光雷达现在在世界上处于非常领先的水平。去年全球对激光雷达的融资为138亿元，其中中国在该领域的投资已达50.89亿元。而且近年来，很多中国企业打破了美国公司在这一领域的垄断。

今年，市场上有近20种配备激光雷达的型号。2019年，北京将允许自动驾驶汽车在延崇高速公路和服务区进行道路测试。当很多人认为自动驾驶的冬天已经到来的时候，也许真正的战斗才刚刚开始。

在这一点上，先进自动驾驶汽车的“眼睛”激光雷达也是自动驾驶汽车中最关键的传感器部件，这必然会导致更加激烈的产业竞争。目前，世界各国都在积极制定自动驾驶普及路线图。

作为自动驾驶汽车的关键技术，车载激光雷达将获得巨大发展。在激光行业，光库技术口碑很好，大功率保偏器件很专业。是全球MOPA光纤激光器核心光学器件的主要供应商，曾助力“嫦娥三号”登月。

这么高端的无人驾驶技术，应该是有强势品牌来实现的。激光雷达具有高精度、高分辨率的优点，具有在其周围建立三维模型的前景。但其缺点在于对隔离带等静止物体的探测能力较弱，且现有技术成本较高。

领先的激光公司威力登的64线产品供货价格高达8万美元，相对便宜的32线和16线激光雷达也分别为3万美元和8000美元。价格是激光雷达普及的最大障碍。

有趣的是，今年年初，谷歌宣布其自动驾驶公司Waymo将独立开发无人驾驶组件，包括激光雷达，其成本将下降90%，至7500美元。

其他供应商也相当清楚，激光雷达的高价将不利于产品的普及，预计量产后成本会大幅下降。威力登认为，2018年后可能会大规模采购激光雷达，届时可能会实现50万台的销量，成本会快速下降。

这是一个潜力巨大的增量市场。目前降低激光雷达成本的方法主要有两种：使用低线雷达配合其他传感器，以及使用固态激光雷达代替传统激光雷达。

激光雷达最基本的扫描原理是飞行时间测量——激光雷达中的这个激光器首先发射一个激光脉冲，投射到目标物体上然后漫反射，然后传感器接收漫反射的激光。

激光雷达通过激光束在空气中的飞行时间来计算目标物体和传感器之间的距离。