无人驾驶汽车的关键技术研究报告
无人驾驶汽车的关键
技术研究
摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障
Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process,
in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance
1 引言
随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。
2 无人驾驶汽车概述
2.1 无人驾驶汽车定义
国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车
基础之上发展起来的，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
2.2 无人驾驶汽车意义
研究表明，有70%的交通事故是由于人们自己的原因照成的，汽车智能化、自动化程度越高人类参与驾驶的程度越少，汽车就越安全。近些年来发展起来的各种先进技术如ABS防抱死系统、TCS牵引力控制系统、倒车雷达系统、自适应巡航系统等，这些技术一方面使人们对汽车的操控越来越简化，同时也使汽车变得越来越安全。无人驾驶汽车从根本上解决了这一问题，无人驾驶汽车车顶上装有俯视摄像头——汽车的“眼”[3]，它能自动识别路面上的白黄线及交通标识，从而准确判断行车方向与汽车所处方位。汽车前方安装有激光测距仪及雷达，它时刻扫描着车周围环境，比如汽车前、后方车辆的位臵与行车状况，路上行人、障碍物等，这就像汽车有了嗅觉灵敏的“鼻”。另
外，无人驾驶汽车有着强大的计算机系统，能够随时高效的处理汽车各个传感器发送过来的信息，这又是无人汽车的“大脑”。
机器出错的机会是小于人脑的，并且速度更快反应更加灵敏，也不会受到天气、环境的影响，避免了一切由于人为因素所造成的交通事故。另外，无人驾驶汽车能够准确的识别交通信号灯与路面标识并严格按预设程序执行，故在城市拥堵道路上行驶更加规范从而避免了交通堵塞的发生。
2.3 国内外研究状况
2.3.1 国外研究状况
美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一[1]。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。1995年美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车,完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50~60km/h。
德国于1987年研制成功的无人驾驶汽车VaMoRs-M，在号称世界上最规范的德国高速公路上进行了无人驾驶实验。在德国军方的护送车队及直升飞机的保障下，它创下了97km/h的最高时速。随后的几年，德国国防军大学的VaMoRs-M系列无人驾驶汽车一直保持着无人驾驶车辆研究领域时速上的世界纪录。
日本丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[5]。
2010年谷歌公司研制的无人驾驶车辆开始了城市道路的行驶测试，截止2012年8月8日，这些无人驾驶汽车已经安全行驶了30万英里超过了大部分普通轿车的生命周期，如图2-1所示。2012年，美国内华达州机动车辆管理局为一辆搭载谷歌智能驾驶系统的汽车颁发了牌照，使得无人驾驶汽车开始真正驶入普通人的视线。
图2-1 谷歌无人驾驶汽车
2.3.2 国内研究状况
我国无人驾驶汽车研究开始较晚[2][3]，步伐较之欧美国家也略为落后。1980年，“遥控驾驶的防核化侦察车”由国家立项1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生1992年，2000年4月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功。
2003年，在中国第一汽车集团公司的赞助下，国防科技大学完成的红旗旗舰CA7460无人驾驶平台试验，标志着我国第一辆自主驾驶汽车的诞生。2011年7月14日，国防科技大学研制的红旗HQ3无人驾驶汽车（如图2-2所示），首次完成了从长沙到武汉289km的高速全程无人驾驶试验。
无人驾驶汽车国内外研究概况
无人驾驶汽车国内外研究概况 无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。 从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。 在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。 1 国外无人驾驶车辆研究现状 1.1 美国 美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA）进行合作，开展了自主地面车辆（A VL）项目。1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO无人车。 从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠（Mojave Desert）举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。共有15支队伍参赛，最终没有一支车队完成比赛，其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。 图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆
无人驾驶汽车的发展现状与展望
无人驾驶汽车的发展现状与展望 课程名称：无人驾驶车辆设计理论 学生姓名：张原旗、周昕、王铭轩、张妍、王浩淼、于骁 机械与车辆学院
0引言 近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。 无人驾驶车辆从广义上可以分为地面、空中、水上和水下等多种形式，但现阶段一般特指所有地面无人驾驶载体，它包括军用平台和民用平台，地面无人驾驶车辆起源于军事需求，无人驾驶车辆在军事应用领域的迅猛发展，极大地促进了世界各国研发无人驾驶车辆的热情。 无人驾驶车辆具有异常广阔的应用前景。通过车辆与车辆(V2V)以及车辆与基础设施（V2I）的通信，可以实现无人驾驶车辆与其他车辆、基础设施以及人类之间的交互。凭借这种优势，多个无人驾驶车辆之间可以完成编队，通过交叉口、多任务分配等多种方式的协作，从而形成一种全新的智能交通方式。同时在一些工作环境恶劣、劳动强度较大的领域，如矿区环境，无人驾驶车辆也已崭露头角；另外，无人驾驶车辆还可以应用在军事领域，节省人力，提高作战效率，减少人员伤亡。 汽车的智能化发展是逐步推进的，2014年美国汽车工程师学会（SAE）将汽车自动化等级定义为以下六个层次： L0无自动驾驶（Level 0 Driver Only）：完全由驾驶员控制汽车的速度和方向，没有辅助系统的干预。 L1辅助驾驶（Level 1 Assisted）：驾驶员持续控制着汽车的纵向或横向的驾驶任务，另一方向的驾驶任务由辅助驾驶系统控制，如辅助泊车系统。 L2部分自动驾驶（Level 2 Partial Automation）:驾驶员必须持续监测动态驾驶任务及驾驶环境。在一定的条件下，自动驾驶系统控制汽车的纵向和横向动态驾驶任务，如交通拥堵辅助系统。
无人驾驶汽车的关键技术和功能
无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。
无人驾驶技术及发展现状
无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般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。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾
无人驾驶行业公司研究报告
1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之，无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车，也叫轮式移动机器人，即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。 1.2 原理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，自动规划行车路线, 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。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例： 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图，然后跟 高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍，遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 （1）感知——汽车的眼睛（视觉），耳朵（听觉），身体（触觉）：依靠各类传感器获得环境数据，突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升，使行车数据收集渠道显著拓宽； （2）判断——汽车的大脑（机器智能）：根据传感器等输入数据，行车电脑取代司机主动发出控制指令；依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 （3）执行——汽车的手与脚：电子装臵取代传统机械设备，根据行车电脑指令实施控制； （4）互联——汽车的远程智囊：车内网，车际网，三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代，美、英、德等开始进行无人驾驶的研究，在可行性和实用性方面取得了突破性的进展； 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科大在1992 年成功研制出中国第辆真正意义上的无人驾驶汽车；2005 年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功； 2.3 商业领域 （1）最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌，它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功，进入商业化准备阶段；（PS；无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批）（2）其后，通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格；
中国汽车行业地PEST分析报告
中国汽车行业的PEST分析 随着社会的不断发展，汽车在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。从工作用车到生活用车，随着生活科技化、快捷化等的发展，汽车普及化的势头也越来越汹涌！下面我将用PEST模型来对中国汽车行业的发展进行分析。 一、Political-legal Factors 政治法律因素 所谓政治法律环境是指一个国家或地区的政治制度、体制、政治形势、方针政策、法律法规等。我们可以从以下接个方面来看： 1、税收政策对汽车行业的刺激 “十二五”期间，将通过综合利用金融、税收、经贸等政策，鼓励引进先进技术设备、节能和新能源汽车关键技术、关键零部件等。在国家政策上，近年来陆续推出了汽车补贴政策，汽车下乡政策，还有汽车贷款政策，小排量车的减征购置税等， 2、产业政策 ●汽车产业政策重点从生产环节向销售环节转变，以便 更好地发挥汽车产业的支柱作用。 ●《乘用车燃料消耗量限值》：有利于抑制能源需求增长 过快的势头 ●加入世界贸易组织：取消汽车产品进口配额管理，继
续降低汽车进口关税 ●《二手车市场管理办法》：二手车市场经营主体多 ●《汽车品牌销售管理实施办法征求意见稿》：提出只要 汽车生产商授权，进口车可以和国产车同网销售。很 有利的促进了我国汽车产业的发展。汽车产业作为一 个国民经济的支柱产业，国家的强有力的政策支持， 完善的鼓励汽车消费的政策的出台，为汽车产业的发 展提供了一个坚实的基础和平台。 二、Economic Factors 经济因素 经济环境主要是指一个国家或地区的经济制度、经济 结构、产业布局、经济发展水平以及未来的经济走势 等。 ●构成经济环境的关键要素包括：国生产总值（GDP） 的变化发展趋势、利率水平的高低、财政货币政策 的松紧、通货膨胀程度及趋势、失业率水平、居民可支 配的收入水平、汇率升降情况、能源供给成本、市场需 求情况等。 ●自中国加入WTO，国外大的汽车生厂商纷纷进入，形 成了九州分天下的局面，2010年我国汽车销售量超过 1500万,车辆购置税完成1792亿元,同比增长54.0%,汽 车增值税和消费税等各项相关税收也有所增长。汽车消
无人驾驶关键技术分析
无人驾驶关键技术分析 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．主动或被动标讽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、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶关键技术分析三篇
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 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．主动或被动标讽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、GPs+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web GIs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。
无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 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，
无人驾驶车发展现状
第一次作业无人驾驶车发展现状 通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代，汽车作为人们出行的必备交通工具，为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是，汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响，交通堵塞、交通事故时有发生。近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车内的计算机系统，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS 以及摄像头等，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，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社会的收益和保障了人身安全。 无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完 全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及IT 行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80 万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上，部
中国汽车行业季度分析报告-Q3(1)
要点提示： ◆1-9月，累计生产汽车319.89万辆，同比增长35.77%，其中第三季度生 产112.21辆车，比二季度增长7.5%；销售汽车311.83万辆，同比增长 30.16%，其中第三季度销售109.15辆车，比二季度增长3.7%。 ◆2003年2月份景气指数创出新高点137.7点，3月份继续攀升至145点， 4月份到达峰值154点，5月份受非典影响回落明显，6月、7月景气指数平稳，8月景气指数再次小幅升至145.8点。由于汽车行业景气指数运行在新的增长通道当中，行业增长具有很强的适应性和稳定性。轿车、轻型车拉动前三季度的增长。 ◆今年以来，我国汽车行业继续保持快速发展的势头，产销进一步增长， 民间资本和业外资本大举进入，掀起了新一轮的汽车投资高潮。但同时也出现了一些值得关注的苗头，主要是市场供求有失衡迹象、产能增长过快、车型分化严重、产品库存增加、价格竞争趋于白热化、消费环境风险加大等，特别是汽车行业投资增长过快，引起了社会对汽车行业发展是否过热的担忧。 ◆四季度，汽车行业整体将会继续延续今年的增长势头，但增长速度将低 于三季度。预计汽车销量有望达到120万辆左右，全年有望达到430万辆左右，轿车销量第四季度可能达到60万辆左右，全年有望达到170-190万辆，整体增长水平预计在35%至45%以上。但车型的分化将进一步加剧，库存继续增加。
目录 I基本数据 (1) 一、2003年1-9月汽车产销量 (1) 二、2003年1-8月汽车行业经济指标情况 (4) 三、2003年1-8月15家重点生产企业经济指标 (6) II 汽车行业三季度总体运行情况 (8) 一、汽车产销量持续增长 (8) 二、主要经济指标持快速增长、亏损企业亏损额继续下降 (13) 三、重点企业生产、经营指标继续保持良好增势 (19) 四、高档进口车利润大趋向大排量车型 (23) 五、三季度汽车行业增长景气继续攀升 (25) III汽车行业重点问题分析与建议 (26) 一、家电企业转型造车现象增多 (26) 二、库存显著增加，产能快速扩张 (31) 三、保险公司退出车贷险，消费链出现断裂 (34) 四、黄标车、私车受限，消费风险增加 (35) 五、产业政策拟出台，引导汽车投资 (37) IV 汽车行业四季度发展前景分析与预测 (43)
2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告
2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 艾凯咨询网 https://www.360docs.net/doc/524497228.html,
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供
2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7200元电子版：7200元纸介+电子：7500元 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，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。 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 本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数
无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、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,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属
汽车行业分析报告
汽车行业月刊 重点关注 1 季度盈利较好的公司我们认为日本地震对国内自主品牌及国产化率较高的合资车型冲击较小。预计 3 月份重点厂商批发量较好，估计目前经销商库存处于合理水平。部分整车企业1 季度销量有望实现较好增长，盈利水平显着上升。我们建议配置销量及盈利增长确定性较高的汽车股，预计估值有望在季报公布前后逐步修复至13-15 倍市盈率。 支撑评级的要点 2月国内汽车销售126.7万台，同比增长4.6% ，其中乘用车销量同比略增2.6% ，商用车销量同比增长11.6% 。1-2月累计销量同比增长近10% ，乘用车和商用车累计增速分别为10.5% 和6.8% 。 1-2月，1.6升及以下乘用车（含微客）销量占乘用车总量比重同比下降1.1个百分点；但1.6 升及以下的轿车销量占轿车总量的比重比上年同期提高1.8 个百分点，该板块销量同比增速达12.8% ，高于整个轿车板块9.7% 的增速。 2月乘用车价格指数为68.1，环比下降0.7% 。价格指数在连续3个月环比回升后有所松动。但另一方面，如日本地震导致部分日系汽车、零部件产能趋紧，则可能减少降价促销，令市场价格企稳。 我们维持全年各板块的销量预测，预计2011 年乘用车销量同比增长15%左右；商用车方面，卡车板块增速放缓至10% 左右；客车销量预计同比增长13%左右。 估值 我们预计部分优质企业 1 季度销量及盈利将实现较好的同比正增长，4月股价有望在盈利调增和估值修复的双重因素刺激下提升；建议适时买入，等待估值恢复至13-15 倍市盈率。首选买入
我们建议选择1季度销量及盈利较好的企业继续买入，重点关注江淮汽车、悦达投资；关注上海汽车、华域汽车复牌后的买入机会；商用车部分关注江铃汽车、宇通客车、潍柴动力 目录 投资摘要及估值 (3) 行业综述 (5) 主要上市公司概述 (11) 研究报告中所提及的有关上市公司 (24) 投资摘要及估值 2月国内汽车共计销售126.7 万台，同比增长4.6% ；1-2月汽车累计销量315.5 万台，同比增长近10% ，其中乘用车和商用车累计增速分别为10.5% 和6.8% 。 我们预计2011年SUV和MPV两个细分板块全年增速分别在35%和20%左右；轿车板块预计15%的同比增幅；微客板块由于去年2、3季度基数走低，故目前预计全年实现5%左右的同比增长。我们认为，轻卡方面1-2月也存在一定的透支，但城市物流及中短途货运的需求增长仍保持强劲，维持2011年12%的增长预测，维持大客板块18%的增速预测。 重卡方面，预计全年重卡（含底盘）将保持15%左右的同比增长；而半挂车今年将面临需求放缓的压力，目前估计全年销量与去年基本持平。另一方面，由于轮胎及钢材价格的上升，对重卡整车企业的毛利率形成负面影响，需警惕投资风险。 我们认为日本地震对国内自主品牌汽车及国产化率较高的车型冲击较小，但将对关键部件仰
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展(前景)
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前 景） 一、什么是无人驾驶通俗地说，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
无人驾驶技术的发展现状
无人驾驶技术的发展现状 现代人出行，汽车是不可替代的交通工具。但是，驾驶汽车是一门技术活，只有具备合格驾驶技能、拿到相关驾驶许可证照的人才可以驾驶机动车辆上路行驶。对大多数人来讲，首先拿驾照就是一件越来越不容易的事情，需要耗费几个月的时间学习并参加考试，达标后才可以获颁相应证书；其次，驾驶本身也耗费体力和精力，长期驾驶容易身心疲倦；最后，驾驶也有一定的安全隐患，一旦出现意外，可能给驾驶者带来身体和财物的损害。 能不能通过一些科技的手段，根本性地解决上述问题呢？研究者们已经开始探讨无人驾驶技术了——研究和制造无人驾驶的汽车，创造适合无人驾驶汽车行驶的软硬件环境，从而实现汽车自动驾驶、根本性降低人力驾驶成本并最大限度杜绝交通事故的目的。 一、无人驾驶技术的研究及应用现状 随着人工智能（AI）的发展，人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。目前，把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴，初创型的企业如Pony.ai （小马智行）、Roadstar.ai （星行科技）等。这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场，在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。 美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司，并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。而在我们国内，百度、长安等企业以及国防科技大学、军事交通学院等军事院校的无人驾驶汽车走在国内研发的前列。长安汽车、百度汽车都已经进行了无人驾驶汽车的测试并初步取得成功。
除此而外，无人驾驶技术也引起了公共交通领域的重视。在我国一些较为发达的城市，公共交通事业部门已经将无人驾驶公交车项目纳入到未来发展的计划，甚至有的已经开始了前期的测试工作。 二、普及无人驾驶技术需解决的问题 人工智能（AI）与汽车的结合，必将开启未来无人驾驶技术的崭新时代。但是，在这条“承前启后”的路上，要实现无人驾驶的真正普及，还有许多制约因素亟待解决。 从专业角度而言，无人驾驶技术可分为四个层次：第一个层次是车道偏航预警和紧急刹车辅助；第二个层次是AutoPilot功能，通过自动驾驶仪来实现部分无人驾驶的目的；第三个层次是特定条件环境下的结构化道路自主驾驶；最后一个层次就是实现全天候的完全自主驾驶。完全达到了最后一个层次的要求，才标志着真正无人驾驶时代的到来。但是，我们现有的技术条件、环境条件和法律条件，距离这个层次，还有很长一段距离。 首先是技术条件。实现汽车自动驾驶的控制系统不是最大的问题，无人驾驶汽车最大的技术难题在于“车联网”系统。这是一个相当复杂、技术难度和集成度都较高的系统，涉及到汽车本身的有效自动控制技术、高精度和同步性的导航技术、突发事件的应急处理技术等。这些技术难关如果没有得到彻底解决，真正意义的无人驾驶便无法实现。 其次是环境条件。全面实现汽车的无人驾驶，必须要有完善的行驶条件，包括街道路面的改造、交通指挥信号的改造等。无人驾驶汽车没有人的控制，全部靠预先设置好的程序自动行驶，所以行驶的道路条件必须根据汽车行驶的各种状况进行设计，务求让每一种可能出现的状况都有安全解决的环境条件。另外就是交通信号系统要进行彻底完善，使之适应自动驾驶的特点，不致造成交通秩序的混乱。 第三是自动驾驶技术在普及实施过程中的法律问题。自动驾驶技术一旦发展成熟，可以大大降低交通事故的发生，让公路交通系统变得更加有条理、有秩序。但是，我们也不能完全保证不出任何问题。
无人驾驶的关键技术与未来发展
无人驾驶作为未来汽车的发展方向，受到社会各界的广泛关注。无人驾驶关键技术的发展具 有重要作用，本文结合国内无人驾驶汽车的发展，详细介绍了无人驾驶的关键技术，针对无 人驾驶未来的发展做出来自己的判断。 1 国内外无人驾驶汽车的发展 美国谷歌公司作为最先发展无人驾驶技术的公司，其研制的全自动驾驶汽车已经测试48万km，这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”路面的交通状况，并且根据详细 的地图来为前方的道路导航。在国内，长安汽车实现无人驾驶2 000 km，完成了国内首次无 人驾驶汽车跨区域运行。长安汽车无人驾驶技术现阶段主要是依靠车身周围的毫米波雷达、 摄像头来感知周围环境，然后传至其自主开发的APP控制系统中进行处理，从而实现了车辆 无人驾驶。 2 无人驾驶关键技术探讨 无人驾驶汽车是通过车身上的传感器感知路况与周边的情况，然后将采集到的信息传递到 中央处理系统，并根据人工智能对情况做出判断，然后通知电传系统根据信号操控机械装置，操控车辆做出相应动作。其核心技术便是传感器采集处理与人工智能算法。 无人驾驶关键技术主要是车辆定位与车辆控制，车辆定位是汽车无人驾驶的基础，在目前 应用前景较好的是视觉导航技术。视觉导航技术能够凭借车载计算机，在汽车偏离正常行驶 道路前发出警报采取措施防止这种状况的出现，同时可以运用于当前各种环境下的不同行驶 工况。 车辆控制技术是无人驾驶的核心，其可以理解为无人车行为决策、动作规划与反馈控制3 个部分，更为广泛的理解为车辆控制技术依赖于传感器的路径规划与交通规划。 3 无人驾驶的未来发展 3.1车辆与环境信息识别 车辆与环境的信息交换不仅包括车辆与车辆之间的，也包括车辆与道路周围环境的信息交换。物联网技术的高度发展，可以将道路指示信息包括信号灯信号、路况信息及周围车辆的 运行信息，通过物联网传递到自己的汽车中，作为汽车无人驾驶的控制信号。这样可以保证 无人驾驶的汽车运行在合理的环境下，大大提高行车安全。 3.2不同路况下无人驾驶系统的改进优化 不同的路况其行驶状况也是不同的。在高速公路上，无人驾驶的汽车主要是保证按照道路 安全标志与车辆识别等信息行驶，这样可以在很大程度上解决了因疲劳驾驶等因素造成的危险。 城市路况主要是环境复杂，人员流动性大，机动车行驶时更加要时刻注意路面信息。虽然 没有高速公路上较高的车速，但是由于其本身的原因，对感知和人工智能控制算法有了更高 的要求。城市环境下的无人驾驶是对无人驾驶技术更大的挑战，如何提高驾驶机动性与安全性，将是未来无人驾驶要攻克的难点。 无人驾驶的一个很重要的用途是用于某些特殊环境下，由于在某些特殊的环境下人员生存 困难，无人驾驶便能解决这个问题。而道路条件复杂等各种极端环境的影响，也是无人驾驶 未来发展所要面临的困难。 4 结束语 无人驾驶作为时代的主流，其脚步已经越来越近了。无人驾驶汽车将感知、决策、控制与 反馈整合到一个系统中，实现了汽车脱离驾驶员仍能保证驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的
最新无人驾驶测试场国内外发展现状
一、无人驾驶测试场的概述 无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地，用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路，包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面，及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外，测试场还要布局GPS基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施，提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。 二、国内外无人驾驶测试场现状 目前，世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术，美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场，推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下： （一）美国 美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营，东部的底特律Motor City（位于密西根州）和西部的硅谷Silicon Valley（位于加利福尼亚州），分别有两个汽车测试示范区。 1、Mcity（美国密歇根大学） Mcity是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的无人驾驶试验区，Mcity由密歇根大学交通改造研究中心（MTC）负责建立，位于密歇根州的安娜堡市，占地32英亩（12.9万平方米），斥资1000万美元（由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资）。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。
图1.Mcity测试车全景图 Mcity模拟城市和郊区环境，但里面所有的设施，甚至行人都是假的。这座虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物。 图2.Mcity模拟设施 园区内设有城市路况、乡村路况、高速路况、环岛路况、横穿铁路路况等，光路面就分为柏油路、土路、砖路、输液覆盖路面等，在美国能看到的路况，在这里都能看到。 Mcity主要包括两个测试区域：用于模拟高速公路环境的高速实验区域，；