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

出现将从根本上改变传统汽车的控制方式，对于交通系统的安全性与通行效率有了较大保障。随着大数据、物联网、云计算的不断深入发展，无人驾驶汽车的性能将会更加完善，相信在

不远的未来，无人驾驶汽车将会奔驰在中国的大地上。

无人驾驶关键技术分析

无人驾驶关键技术分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

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

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无人驾驶：可行还是不可行？ 2011年01月26日来源：科技日报 只需向汽车发出一个指令，就可以直接被送到目的地，驾驶员完全不需紧张的手握方向盘，甚至可以悠闲的上网、看报和聊天。请关注—— 可能有一天，你在路上发现每辆车都有“眼睛”和“大脑”：车身装满了摄像头和雷达，而车厢内也做了诸多改装——后排坐椅上都放置了插满电线的控制系统，还有一台或两台笔记本电脑用于操控……不用感到惊奇，因为无人驾驶汽车来了。 无人驾驶技术方兴未艾 近日，Google公司公开了他们正在研发的自动驾驶汽车，这些汽车已经基本具备自动操作和行驶能力，车上装有摄像头、雷达传感器和激光探测器等先进的仪器，通过它们来感知公路的限速和路旁交通标志，以及周围的车子移动情况，如果要出发的话只需借助地图来导航即可。 与此同时，在德国，目前人们也可用自己的手机来打“无人的士”，科研人员推出命名为“德国制造”的无人驾驶汽车，乘客们只需利用iPad等智能手机向MIG打电话，MIG就可通过全球定位系统锁定乘客的方位并且带其到目的地。 国外无人驾驶汽车频繁出现，那么，我国目前的无人驾驶汽车研究状况如何？为此，笔者专门采访了无人驾驶技术研究的专家——北京理工大学汽车学院教授龚建伟老师。 据龚建伟介绍，无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉信息的认知计算”项目。 这一项目主要是选择一些基本、基础和共性的测试内容来开展相关研究，同时为前一段时间在西安举行的第二届“中国智能车未来挑战赛”提供测试环境、测试方法与技术、以及测试标准和评价体系。据了解，这次大赛西安交通大学、湖南大学、清华大学、北京交通大学等10支代表队，携各自研发的无人驾驶智能汽车展开激烈的角逐，可以说挑战赛达到了项目初级阶段的研究目标。 但是，目前我国无人驾驶技术距离国外还有相当的距离。龚建伟认为，这主要体现在两个方面：首先是传感器技术，从今年的“中国智能车未来挑战赛”参赛车上，重要的传感器全部都来自国外；其次是环境感知技术，目前我们的无人车辆还不能适应较复杂的场景，不能有效感知行驶环境，这一点与国外著名实验室还有很大差距。

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

自动驾驶技术综述

自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实

浅析无人驾驶汽车的关键技术及其未来商业化应用

浅析无人驾驶汽车的关键技术及其未来商业化应用 无人驾驶汽车是基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过车载中心电脑自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地行驶，并到达预定目的地的汽车。无人驾驶是汽车智能化追求的终极目标，是信息通信等先进技术在汽车上的深度应用，体现了更便捷、更简单的人车交互方式，是对人的更大程度的”解放”。它将在减少交通事故、提高运输效率、完成特殊作业、国防军事应用等领域发挥至关重要的作用。 标签：无人驾驶；环境感知技术；车辆控制技术；商业化 前言 无人驾驶技术的可行性早已被充分证实，它的关键技术不在于汽车而在于其中的信息通讯等先进技术。正是由于这些先进技术的应用，无人驾驶技术在操作时效性、安全性和精确性等方面具有远远超过人类的优越性。我们相信未来无人驾驶技术在乘用车、商用车上的商业化应用必能给世界带来革命性的影响。 1 无人驾驶的关键技术 无人驾驶的关键技术是环境感知技术和车辆控制技术，其中环境感知技术是无人驾驶汽车行驶的基础，车辆控制技术是无人驾驶汽车行驶的核心，这两项技术相辅相成共同构成无人驾驶汽车的关键技术。无人驾驶的整个流程归结起来有两个部分，首先，是通过雷达等对外界的环境进行感知；其次，是在必要的情况下对整车进行刹车制动以及转向系统的配合，以保证汽车的安全性、操纵性和稳定性。如果能够默契地进行，那么整个无人驾驶流程就算完成了。 1.1 环境感知技术 环境感知技术是汽车能够获得道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息传输给车载中心电脑，从而使汽车根据行驶目标及途中情况，规划、修改行车路线。 简单的说，环境感知技术就是要搞清楚汽车行驶中所处位置，周围的物体有哪些？是什么？距离有多远？以及汽车在道路的整个宏观环境信息。 我们目前常用的感知技术有视觉传感、激光传感、微波传感等，这些感知技术通过各种车载传感器、雷达、通讯设备等获得车辆周边环境两维或三维图像信息和距离信息，并通过图像分析识别技术和距离分析识别对行驶环境进行感知。除此之外，为实现车辆间的信息共享，以及获取车辆行驶道路的宏观数据信息，无人驾驶技术还应用了基于无线网络等近、远程通讯技术获取车辆行驶周边环境信息的通讯传感技术。

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，

无人驾驶汽车概述

无人驾驶汽车概述公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]

通信工程学院2013级3班 52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商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。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小

于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光

城市轨道交通全自动无人驾驶的关键技术特点分析

城市轨道交通全自动无人驾驶的关键技术特点分析 随着我国城市化建设的步伐不断加快，各大城市不断优化城市轨道交通，大力发展轨道交通事业。合理优化城市轨道交通，一方面是为了缓解人口骤增引起的路面交通拥堵，另一方面能够提升城市的整体形象。而目前随着新科技新技术的诞生，为城市轨道交通全自动化无人驾驶的实现变成了可能。国内外各大城市轨道交通企业纷纷，针对城市轨道交通全自动无人驾驶技术进行研究，为进一步实现无人驾驶建立了科学依据。 标签：城市轨道交通；无人驾驶；关键技术 无人驾驶技术在城市轨道交通中的应用将很大程度上降低人工成本，而且能够降低企业的管理费用，提升企业管理水平。在实施城市轨道交通全自动无人驾驶技术时需要满足很多条件，而且对列车的智能化管理要求较高。列车在运行过程中进行全面系统的视频监管，而且列车在行进过程中的通信形式以及列车在各站点的自动停靠等安全问题，都需要全面考虑才能将无人驾驶技术真正地应用到城市轨道交通中。无人驾驶在城市轨道交通中的应用，将大大提升交通运输的便捷性和准确性。 一、无人驾驶的主要功能 （一）无人驾驶的发展过程 每个城市在发展的过程中都形成了具有自身特点的城市轨道交通网络，城市轨道交通已经成为广大市民出行的主要交通工具，而且给市民的出行带来了很大的方便。交通网络的不断完善，从根本上将解决城市交通拥堵及公交困难的情况。随着高新科技的发展，许多城市轨道交通正向自动化方向发展，其发展的过程大致经历了三个阶段。第一个阶段是人工驾驶阶段，列车在行驶过程中通过驾驶员的全程操作，保证列车运行安全，并根据列车自动保护装置进行超速监测确保列车安全。第二个阶段是人工驾驶自动化运行阶段，列车驾驶员只需要通过操作列车的开关车门及列车的起到控制按钮，其他的操作如列车的行驶速度、制动、停靠等统一由列车自行完成[1]。第三阶段是全自动无人驾驶阶段，列车运行中的所有操作均通过列车自主完成，不需要驾驶员操作。目前城市轨道交通已从人工驾驶自动化运行阶段向全自动无人驾驶阶段发展。 （二）无人驾驶的实施目的 无人驾驶最终的目的是通过现代化的设备替代人的工作，减少人员作业通过程序控制实现列车的自动行驶。由于在人工参与的工作中，许多都是可以依靠机器进行完成的，比如在列车行驶的过程中到站开门，可根据信息控制技术将到站信息传递给控制器，控制器发出指令控制列车发动机的制动系统，最后根据停车指令安全准确的停靠到站。到站的自动语音播报，上下列车的警示等等都可以通过信息技术和视频控制技术进行反馈实现实时控制，避免人工出错造成的列车事

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

如何促进无人驾驶技术的发展阅读练习及答案

阅读下面的材料，完成下列小题。 材料一： 据报道，5月27日，在贵阳2018中国国际大数据产业博览会上，无人驾驶、虚拟试衣镜等“黑科技”引人关注。前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，无人驾驶车辆是汽车智能化发展的最终方向，通过使用计算机、传感器和其他技术设备使车辆在没有驾驶员的主动控制和连续监测下可以安全行驶。 当前，特斯拉、谷歌、百度等科技巨头纷纷布局无人驾驶领域。今年1月，国家发改委在公布的《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿）中明确提出，到2020年智能汽车新车占比达到50%，到2025年新车基本实现智能化，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。参考2015年全球汽车年销量突破8000万台，中国销量接近2500万台。庞大的汽车销量和消费者对科技的需求，使中国有望成为最大的无人驾驶市场。 （摘编自《中商青报网》2018年6月11日） 材料二： 注：从授权比例看，谷歌公司专利授权量可观，整体质量比较高；百度公司专利大部分为新近申请，没有进入授权程序，但未来正常授权应该不是问题。目前来看，谷歌的无人驾驶研发技术专利多于百度，

但百度发展势头迅猛，未来2~3年内可积累起可观的专利数量，有赶超谷歌的可能性。 材料三： 随着无人驾驶技术的发展，各地自动驾驶路测规定陆续出炉。2017年12月，北京市颁布国内首个自动驾驶路测规定，首批自动驾驶测试试验用临时号牌也已对外发放。据悉，百度拿下了首批路测牌照并进行了公开测试。在今年3月，上海市也发放了第一批自动驾驶测试试验用临时号牌，其中上汽和蔚来两家企业获得路测牌照。此外，继北京、上海宾，重庆市也出台了相关的自动驾驶道路测试管理细则。无人驾驶前景广阔，科技公司、汽车企业等都想涉足其中。目前，国内的BAT、华为等科技巨头也正积极布局无人驾驶汽车、产业格局不尽相同。而国内自主品牌车企也已展开无人驾驶领域的探索。． 综合安全风险、政策风险等因素，无人驾驶技术的商业化会遵循着低速到高速、封闭到开放的路线走。目前的无人驾驶技术不能做到完全载客运营，但在货运、封闭园区等细分领域，技术需求相对较低，无人驾驶车辆可以逐步代替传统车辆，率先实现商业化。 继共享单车之后，共享汽车成为下一个风口行业，汽车共享的未来或是无人驾驶。无人驾驶技术将使分时租赁和网约车合二为一，对网约车、分时租赁将产生革命性的影响。无人驾驶也必然会跟汽车共享联系在一起，仅近期阶段看，与汽车共享出行合作，是推广普及无人驾驶技术的最好选择。 （摘编自《科技日报》）

地铁无人驾驶系统关键技术探讨

地铁无人驾驶系统及关注的主要问题 2008年7月16日

目录 1 .............................................................................. 简介3 2......................................... 基于CBTC的无人驾驶系统一般主要有以下运营模式：3 3.................................. 相比传统的CBTC有人驾驶系统，无人驾驶系统有其特定的功能4 3.1.............................................................. 列车的自动唤醒和休眠 4 3.1.1 ......................................................................... 唤醒 4 3.1.2 ......................................................................... 休眠 4 3.2.............................................................. 驾驶室的自动切换功能 4 3.3............................................................... 车门/屏蔽门控制功能 4 3.3.1 ................................................................ 屏蔽门故障应对 5 3.3.2 ................................................................ 列车门故障应对 5 3.3.3 .................................................................. 人工开、关门 5 3.4.................................................................. 站台停车位置调整 5 3.5......................................................................... 蠕动模式 6 3.6........................................................... 强制有人驾驶模式（ATPM） 6 4........................................................................ 待讨论的课题6 4.1.............. 相比于传统的停车场功能，无人驾驶系统需要对停车场实现全自动停车场的管理功能 6 4.2..................... 相比于传统的有人驾驶系统，无人驾驶系统一般需要考虑以下几个方面活动 7 4.2.1 ..................................... 在列车上必须配备以下主要系统应用于无人驾驶： 7 4.2.2 .......................................... 在车站将需配备以下系统应用于无人驾驶： 8 4.3......................................................................... 救援模式 10 4.3.1 ................................................................... 列车可移动 10 4.3.2 .................................................................. 列车不可移动 10 4.4.................................................................... 工作人员的防护 10

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

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,

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。