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2019年无人驾驶汽车发展状况及前景展望

一、无人驾驶汽车的内涵及阶段

（一）无人驾驶汽车的内涵

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。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，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。

（二）无人驾驶汽车的技术阶段

无人驾驶汽车的发展大致需要经历五个阶段：完全人工驾驶、驾驶员辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶（无人驾驶）。

1、驾驶员完全控制车辆；

2、驾驶员辅助：特定功能自动化，比如ESC、主动刹车；

3、半自动驾驶：多个自动化功能协同工作，比如全自动泊车；

4、高度自动驾驶：车辆已基本实现自动驾驶，但驾驶员需要在突发情况下接手，比如遇到暴风雨；

5、完全自动驾驶：驾驶员只需要输入目的地即可，其实工作全部自动完成。

目前，部分高端量产车型的自动化程度可达到第三阶段，谷歌无人驾驶汽车以及其他汽车厂商的无人驾驶概念车可达到第四阶段。短中期，实现或普及第三阶段自动驾驶功能以及量产第四阶段无人驾驶汽车将是汽车制造商的工作重点，汽车电子供应商（超声波、雷达、摄像头、传感器等）、汽车制动系统供应商（ESC、主动制动系统等）以及汽车服务供应商（导航、车联网等）将受益最为明显。

图表汽车驾驶的发展阶段

资料来源：产研智库

二、发展无人驾驶汽车的意义

（一）完善交通状况

目前交通违规案例中绝大多数的事故源于超速，酒驾，违章行驶的人为驾驶因素。随着统一的交通系统的逐渐形成、互联网技术的日益完善，成熟的汽车制造技术驱动下的无人驾驶汽车将使得所有社会车辆都在自动系统里，道路重新按速度划分，从而有助于降低交通事故率和道路拥堵情况。

（二）环境保护

无人驾驶可以大幅减少温室气体排量。除了挽救生命外，无人驾驶汽车还能帮助我们拯救地球。由于无人驾驶汽车在加速、制动以及变速等方面都进行了优化，它们有助于提高燃油效率、减少温室气体排放。据产研智库预测，无人驾驶汽车每年帮助减少3亿吨温室气体排放，这相当于航空业二氧化碳排放量的一半。

（三）停车便利

1、自动泊车

车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故，而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像头和可以测定周围物体距离远近的传感器——甚至还有可以显示汽车四周情况的车载电脑——有的人仍然会一路磕磕碰碰地进入停车位。

2、不再需要停车场

无人驾驶汽车的普及意味着你不必再到处寻找停车位置，因为在被送到目的地后，它会自己寻找最理想的停车位。即使你选择购买自己的无人驾驶汽车，也无需为寻找停车位发愁，因为它可以自己寻找空间泊车。这对城市的影响非常大。目前城市空间31%的土地被用于建造停车场。而随着汽车保有量下降，对停车场的需求也会下降，停车场可被改造为居住空间。这非常重要，因为根据联合国估计，到2050年，城市人口将增长66%，达到25亿人。

（四）推进汽车工业发展

汽车工业虽作为我国国民经济的重要支柱，却起步较晚，加之早期对国产轿车的推广策略缺乏经验，导致目前在与德、日、美等国外品牌的较量中市场份额明显落后。近些年来，为改善交通带来的环境问题，政策开始推动绿色环保的新能源汽车的发展，其在2015年的增速已经是2014年的4倍，并很有可能超越其他国家。汽车等传统制造业的发展，与国家经济发展和企业利益相关，因此，随着近些年来我国在移动化技术、大数据、云计算等领域的研发积累，人工智能领域的无人驾驶汽车被看作是我国汽车制造业弯道超车的好机会。

半自动的无人驾驶时代，工程人员对程序的操控对驾驶效果的实现具有很大影响；而当以后，真正步入全自动无人驾驶时期，人工驾驶——半自动无人驾驶（智能汽车）——全自动无人驾驶过程中系统的升级，内置程序就获得了高度的抽象能力。全自动无人驾驶所要求

的是，汽车程序本身是一个具备认知能力的智能系统，在实际行驶过程中，能像人体感知环境一样对变动做出及时回应。这套操控汽车的程序也将从简单变得复杂，由愚笨变得更加智能，其在空间、时间上执行任务的精确性也将会日益改善。

无人驾驶技术作为科技创新一定可以为人们生活带来便利，但技术进步一点一滴的突破都要都需要从理论到工程实现再到系统集成全方位的进步，也只有汽车生产企业、配套商、政府等多种力量做到真正完善，才能让无人驾驶真正走入人们的生活。随着无人驾驶汽车的生产成本降低、安全性能提高，智能汽车的广泛应用非常值得期待。

三、无人驾驶汽车产业链分析

无人驾驶汽车作为智能汽车，要完成感知、决策、执行等任务，涉及的产业链包括：

（一）驾驶辅助系统（目前的ADAS系统）及电子元器件如激光测距仪、视频摄像头、车载雷达、微型传感器等；

（二）车载互联终端；

（三）软件系统包括地图、人机交互、TS等；

（四）整车。

图表无人驾驶产业链上的企业

资料来源：产研智库

四、无人驾驶汽车政策逐步完善

（一）国际

无人驾驶涉及的交通事故责任鉴定是所有人都面临的一个难题。各国立法机关在充分确保安全的前提下，也同时会从保护和推动该技术发展角度考虑，逐渐完善相关法律法规。在无人驾驶方面的政策推进，美国、英国、日本已走在前面。作为首例获得美国内华达州机动车辆管理部门（DMV）办法的驾驶许可证的案例，谷歌自动驾驶车被允许在内达华州上路。2015年12月韩国现代汽车和起亚汽车公司方面表示，途胜氢燃料电池车和秀尔电动汽车等两种车型共4辆汽车11日获得美国内华达州高速公路自动行驶执照，这在韩国车企中成为首例。英国从2015年初开始也允许无人驾驶上路，日本则允许2020年实现无人驾驶的试用。

（二）国内

2015年5月国务院提出的《中国制造2025》将成为引导国内车企发展的重要纲领。据其介绍，在《中国制造2025》中对智能汽车、汽车智能化发展都给出了明确的要求，并且树立了标尺。其中提到了两个方面的目标，到2020年主流车企要掌握智能辅助驾驶的总体技术及各项关键技术，另外要初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系；到2025年，也就是《中国制造2025》第一个十年实现的时间，要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术，建立较为完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群。这两个步骤是我们现在已经看清的汽车自动化、智能化发展方向的两个重要步骤。

五、企业纷纷发力无人驾驶行业

互联网巨头和整车厂商纷纷角力无人驾驶，推动趋势发展。2014年以来国际互联网巨头纷纷角力无人驾驶，特斯拉、苹果、谷歌几家的人才争夺战宣示了无人驾驶领域的炙手可热。

自从谷歌2014年推出无人驾驶汽车，又一互联网巨头大举进军无人驾驶。百度继2015年12月初顺利完成无人驾驶汽车混合道路上路测试之后，14日宣布正式成立自动驾驶事业部，百度自动驾驶事业部将聚焦于自动驾驶汽车的技术研发、生态建设与产业落地，计划三年实现自动驾驶汽车的商用化，五年实现量产。整车厂商包括奔驰、宝马、奥迪、沃尔沃、特斯拉等均切入了无人驾驶，也取得了阶段性不错的成果。

图表主要汽车厂商、互联网公司纷纷发力发展无人驾驶

资料来源：产研智库

六、我国无人驾驶汽车行业发展状况

2015年年末，百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测跑，实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速到驶出高速不同道路场景的切换，最高时速达100公里/小时，是国内无人车领域迄今为止进行的难度最大，最接近真实路况的开放道路测试。腾讯、乐视、阿里巴巴等互联网企业也相继发布了造车计划。

一汽集团早在十多年前就开始研究自动驾驶技术。2011年7月，其与国防科技大学共同研制的红旗HQ3无人驾驶汽车完成了286公里的高速全程无人驾驶试验，人工干预的距离仅占总里程的%。2012年，军事交通学院的“军交猛狮Ⅲ号”以无人驾驶状态行驶114

公里，最高时速105公里/小时。

无人驾驶汽车最显著优势在于便捷和安全。无人驾驶汽车可减少人为因素造成的交通事故，将人从驾驶、导航等重复性工作中解脱出来，增强车辆运载能力，优化车辆、道路配置，还可实现新汽车租赁模式。

现在汽车存在污染、耗能、安全、拥堵四个大问题，无人驾驶汽车的交通路口通行效率是有人驾驶汽车的两倍，有助于缓解拥堵及缓慢行驶带来的温室气体排放。

无人驾驶汽车的发展还将带动庞大的产业价值链，包括操作系统软件、高性能传感器、

光学相机、地图导航、云计算等领域；在国防和国家安全领域也有广泛的潜在用途。

我国无人驾驶汽车研发技术研发方面着手较早，与发达国家相比核心技术差距不大。以百度为例，自动驾驶汽车的核心在于人工智能、计算机视觉和感知、定位导航技术，百度拥有国际领先的人工智能技术，其发展有雄厚的研发实力和研发投入作支撑。百度掌握了国际最佳的交通场景物体识别技术，拥有自主研发的基于摄像头的自动驾驶环境感知技术。同时，百度是我国最大的互联网地图服务供应商，拥有国内领先的路网数据采集和开发能力。目前百度已形成一套完整的自动驾驶技术方案，在交通场景物体识别、高精度地图与定位等关键技术上达到国际领先水平。

七、无人驾驶汽车行业投资方向分析

预计到2020年无人驾驶初步实现商业化，并于2025年实现量产，行业将迎来5-10年的中长期投资机会。现阶段，行业仍处于技术积累与产品革新阶段，当前时期成熟技术的产品商业化与关键技术的进口替代是值得布局的两条投资主线，ADAS、传感器与地图导航市场有望最先受益于无人驾驶技术的逐步成熟。

（一）ADAS

ADAS（高级驾驶辅助系统）是通过信息采集与处理，从而辅助驾驶者察觉可能发生的危险，甚至进行主动式干预的主动安全技术。从技术角度看，ADAS构建起了无人驾驶技术积累的桥梁，是车企切入无人驾驶的渐进式道路。从商业化角度看，ADAS是现阶段无人驾驶成果的商业化成品，互联网巨头有望通过与车企、零部件厂商合作进行研发。涉及这方面的上市公司有亚太股份、金固股份、东风科技、东软集团等。

（二）传感器

毫无疑问，无人驾驶会助推汽车传感器发展，行业未来市场规模巨大。近年来，受益于“物联网”的发展，我国传感器市场保持持续增长态势。据国家统计局数据显示，2013年我国传感器市场规模达到646亿元，其中，车载传感器市场份额约占25%。近年来受益于汽车行业智能化趋势与高级辅助驾驶系统的发展，车载传感器需求旺盛，市场持续保持6%的增速。未来无人驾驶将成为新的需求驱动因素，传感器市场增速将进一步放大。有券商预测，未来三年车载传感器市场将保持8%的增速，市场规模在2017年将达到亿元。该领域的上市公司有巨星科技、高德红外、保千里等。

（三）地图导航

在人工智能和大数据高速发展的大背景下，高精地图将成为未来无人驾驶的必备关键技术之一，掌握地图资源的企业将把握高速成长的机遇。高精地图起到制定无人驾驶的路线计划、进一步精确定位本车的作用，并且能够通过预先获得行驶方向路线的信息，弥补传感器无法探知的区域的情况，实现预测驾驶。这方面的上市公司有超图软件、四维图新等。八、无人驾驶汽车市场未来推广方向

无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，人类在不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。

那是一种将探测、识别、判断、决策、优化、优选、执行、反馈、纠控功能融为一体，会学习、会总结、会提高技能，集微电脑、微电机、绿色环保动力系统、新型结构材料等顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。需要指出的是，研发无人驾驶汽车并非要完全替代驾驶员，只是在需要替代的领域和场合作替代。无人驾驶汽车尤其适合从事旅游、应急救援、长途高速客货运输、军事用途，以发挥可靠、安全、便利及高效的性能优势，减少事故，弥补有人驾驶汽车的不足。无人驾驶汽车在交通领域的应用，从根本上改变了传统车辆的控制方式，可大大提高交通系统的效率和安全性。

无人驾驶汽车的推广方向，可以归纳为3个方面：高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。

（一）高速公路环境下的无人驾驶系统

这类系统将使用在环境限定为具有良好标志的结构化高速公路上，主要完成道路标志线跟踪、车辆识别等功能。这些研究把精力集中在简单结构化环境下的高速自动驾驶上，其目标是实现进入高速公路之后的全自动驾驶。尽管这样的应用定位有一定的局限性，但它的确解决了现代社会中最为常见、危险、也是最为枯燥的驾驶环节的驾驶任务。

（二）城市环境下的无人驾驶系统

与高速环境研究相比，城市环境下的无人驾驶由于速度较慢，因此更安全可靠，应用前景更好。短期内，可作为城市大容量公共交通（如地铁等）的一种补充，解决城市区域交通问题。城市环境中的无人自动驾驶将成为下一阶段研究重点。

（三）特殊环境下的无人驾驶系统

无人驾驶汽车研究走在前列的国家，一直都很重视其在军事和其他一些特殊条件下的应用。但其关键技术和基于高速公路和城市环境的车辆是一致的，只是在性能要求上的侧重点不同。车辆的可靠性、对恶劣环境的适应性是在特殊环境下考虑的首要问题，也是在未来推广应用要重点解决的问题。

九、无人驾驶汽车市场发展前景展望

随着互联网+与移动终端智能手机的完美结合，车联网在汽车制造业上得到了大规模的广泛应用，不仅使智能交通、智能驾驶、智能城市成为现实，而且使无人驾驶也变成了可能。

目前我国已进入半自动化驾驶阶段，这个阶段的特征是随着车联网技术的发展，自动化技术有了极大提高，但仍离不开人工的干预。到2020年，我国将进入高度自动化驾驶阶段；2025年，则可以完全实现自动化驾驶。

目前全球有18家企业涉足无人驾驶汽车领域，其中既包括奔驰、宝马、奥迪、丰田这样的传统汽车厂商，也包括谷歌这样的互联网巨头。在国内，除了百度较早涉足外，北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪这5家汽车厂商也已经在无人驾驶汽车这一领域深耕多年。2035年前，全球将有1200万辆汽车成为完全无人驾驶汽车，中国将成为最大的市场。

文章来自——产研智库

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

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；

无人驾驶汽车概论

无人驾驶汽车概论第1章无人驾驶汽车的产生与发展 1.1地面无人驾驶车辆的发展 1.2无人驾驶汽车的产生 1.3无人驾驶汽车成为现实 1.4无人驾驶汽车概述参考文献第2章无人驾驶汽车体系结构 2.1分层递阶式与反应式体系结构 2.1.1分层递阶式体系结构 2.1.2反应式体系结构 2.24D RCS 2.3JAUS 2.4无人驾驶汽车体系结构实例 2.4.1Boss无人驾驶汽车体系结构 2.4.2Brr号无人驾驶汽车体系结构参考文献第3章无人驾驶汽车环境感知技术基础 3.1环境感知中的传感器 3.2激光雷达测距传感器 3.2.1LMSSll激光雷达 3.2.264线激光雷达 3.3ESR毫米波雷达 3.4车载视觉传感器 3.4.1车载视觉 3.4.2彩色空间模型 3.4.3图像预处理 3.5传感器标定 3.5.1激光雷达标定 3.5.2摄像机标定 3.5.3摄像机和激光雷达联合标定参考文献第4章无人驾驶汽车环境感知 4.1结构化道路检测 4.1.1结构化道路常用基本假设 4.1.2直道检测 4.1.3弯道检测 4.1.4复杂环境下车道检测图像预处理 4.2非结构化道路检测 4.3行驶环境中目标检测 4.3.1行人检测 4.3.2车辆检测 4.4交通信号灯和交通标志的检测

4.4.1交通信号灯检测 4.4.2交通标志检测参考文献第5章无人驾驶汽车定位导航 5.1电子罗盘与速率陀螺的航向数据融合 5.2GPS罗盘里程计位置数据融合 5.2.1全球导航定位系统 5.2.2航迹推算 5.2.3GPS罗盘里程计组合导航定位系统 5.3无人驾驶汽车GPS DR组合定位系统实例 5.3.1定位传感器 5.3.2GPs DR组合方式分析 5.3.3互补式组合导航实现 5.4同时定位与地图创建 5.4.1SLAM的实现方法 5.4.2SIAM理论发展的关键问题 5.4.3SlJAM应用举例 5.5视觉里程计 5.5.1视觉里程计的基本原理 5.5.2视觉里程计算法分类 5.5 3两帧视觉里程计算法中的关键问题 5.5.4考虑运动学约束的视觉里程计算法参考文献第6章无人驾驶汽车路径规划 6.1路径规划概述 6.1.1环境地图表示方法 6.1.2路径搜索算法 6.2基于启发式搜索算法的路径规划 6.2.1经典A*路径规划 6.2.2改进的A*路径规划 6.3实时、增量式路径规划 6.3.1状态空间表示 6.3.2增量式路径规划 6.3.3变维度状态空间的实时、增量式路径规划参考文献第7章无人驾驶汽车运动控制 7.1无人驾驶汽车的纵向控制 7.1.1油门控制 7.1.2制动控制 7.1.3油门与制动的切换规则 7.2基于航向预估的无人驾驶汽车横向控制 7.2.1二自由度动力学模型 7.2.2航向预估算法原理 7.3基于滑模变结构理论的无人驾驶汽车横向控制

汽车无人驾驶调研分析报告

目录第一节无人驾驶——当梦想照进现实 (5) 一、减少车祸发生，降低交通拥堵 (5) 二、两大技术路径：传统车企VS科技公司 (6) 第二节革新出行方式，产业链受益明确 (10) 一、市场空间广阔，商用可期 (10) 二、无人驾驶，ADAS先行 (12) 1、传感层——无人驾驶的慧眼 (15) （1）激光雷达 (15) （2）车载摄像头 (17) （3）毫米波雷达 (19) 2、决策层——无人驾驶的大脑 (21) 3、执行层——无人驾驶的手和脚 (22) 三、高精地图——无人驾驶必备组件 (23) 四、算法，无人驾驶的“大脑” (27) 第三节部分相关企业分析 (31) 一、亚太股份：全面布局ADAS产业链 (31) 二、四维图新：高精地图服务提供商 (32) 三、东软集团：深化汽车电子业务布局 (33) 四、保千里：夜视系统龙头 (34)

图表目录图表1：无人驾驶概念图 (5) 图表2：无人驾驶两大技术路线图 (6) 图表3：谷歌历代无人驾驶汽车 (7) 图表4：谷歌无人驾驶车载设备 (8) 图表5：全球无人驾驶汽车销量（万辆） (10) 图表6：无人驾驶汽车产业链 (11) 图表7：各细分市场生命周期 (12) 图表8：ADAS细分产品渗透率 (13) 图表9：ADAS市场预测（亿美元） (14) 图表10：ADAS产业链 (14) 图表11：2011-2014年我国汽车传感器市场规模（亿元） (15) 图表12：Velodyne64线拆解图 (16) 图表13：车载摄像头产业链 (17) 图表14：全球车载摄像头销量（万只） (18) 图表15：全球毫米波雷达市场份额预测（万颗） (19) 图表16：安装在特斯拉前挡下的智能摄像头组件 (21) 图表17：Mobileye系统搭载车型数及产品销量 (22) 图表18：ABS到ESP的演进 (22) 图表19：北美ABS/ESP出货量 (23) 图表20：汽车地图系统前装市场增长迅速 (25) 图表21：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (27) 图表22：深度学习示意图 (28) 图表23：英伟达芯片扫描道路街景 (29) 图表24：英伟达DrivePX2系统数据分析处理 (29) 图表25：亚太股份无人驾驶生态圈 (31) 图表26：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (32) 图表27：东软汽车ADAS解决方案 (33) 图表28：保千里夜视仪摄录效果 (34) 表格目录表格1：NHTSA无人驾驶分级 (5) 表格2：主要汽车品牌无人驾驶技术汇总 (8) 表格3：各地纷纷出台利好政策 (11) 表格4：ADAS功能简介 (12) 表格5：无人驾驶汽车传感器成本估计 (15) 表格6：Velodyne已量产的激光雷达型号 (17) 表格7：毫米波雷达主要型号 (19) 表格8：三种解决方案对比 (20) 表格9：无人驾驶汽车需要高精地图 (23) 表格10：巨头纷纷布局地图产业 (24)

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，

无人驾驶汽车论文

无人驾驶汽车院别：**学院专业：自动化学号：******** 姓名：********* 摘要：无人驾驶汽车通过传感器装置和计算机来实现无人驾驶，这一技术正渐渐地在生活中的到应用，并在生活中发挥着巨大的作用，有着广泛的发展前景。 2009年11月，在国外某社交网站上的一段视频，引起广泛关注。视频的上传者本·蔡特林在美国旧金山和帕洛阿尔托之间的280号高速公路行驶时，发现旁边有一辆“怪异”的丰田普锐斯轿车，在它的车顶，装着一个类似于扰流板的装置，蔡特林最初以为这是用来测试风速的，其实这就是谷歌所研发的无人驾驶汽车系统，在当时，这还是一个秘密进行中的项目。关键字：无人驾驶汽车，智能，传感器，导航，安全一、无人驾驶汽车概念什么是无人驾驶汽车？清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“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”。同时它也可以称之为轮式移动机器人，其核心在于位于其内的计算机系统。二、无人驾驶汽车的原理它是利用智能软件和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，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

在道路上行驶。比如，车体多个部位装有激光感应器，用于确定车身与障碍物的距离；有效地避开障碍物。车载电脑可以经由后视镜附近的摄像头识别交通信号、交通标志并分析路况。无人驾驶车的运动控制包括感知、动作、行为3个部分。感知主要是通过车的“眼睛”认知周围环境，实现对环境的精确建模，如结构化环境中的车道线的检测、半结构环境中的边缘检测等；动作是指车的“大脑”在收到感知信息时作出的规划、控制与决策；而行为则是无人驾驶汽车在规划、控制与决策下产生的外在响应，体现了无人车的自主性能。无人驾驶车是集视觉计算、模式识别和控制等众多技术于一体、具有人工智能功能的汽车。它有车载麦克风、声波定位仪、红外线传感器、罗盘、激光扫描仪和微波雷达等多种传感器，这些装置相当于无人驾驶车辆的“眼耳”，用来感知车辆周围环境，并将感知所获得的道路、车辆位置、障碍物信息等，传输给无人驾驶车辆的“大脑”——安装在车辆内部的高性能计算机进行分析和计算，以控制车辆的转向和速度，从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够安全、可靠地在道路上自主行驶。当然，不同公司生产的无人驾驶汽车其原理都不太一样。 1法国的无人驾驶汽车原理：该车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术，通过触摸屏设定路线，通过全球定位系统引路，只不过给该汽车带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。普通GPS 系统的精度只能达到几米，而该汽车却装备了名为“实时运动GPS”的特殊GPS系统，其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当“眼睛”的激光传感器．能够避开前进道路上的障碍物，还装有双镜头的摄像头，来按照路标行驶德国的无人驾驶汽车：车内安装的无人驾驶设备，包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。在行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和

机械设计之无人驾驶汽车的发展史

汽车的未来小组成员：胡书明（组长）（1608100312）、何克锦（1608100311）何姜雄（1608100310）、韩雨（1608100309）专业班级：车辆工程103班

目录第一章无人驾驶汽车的简介第二章无人驾驶汽车的发展状况第一节：国外发展状况第二节：国内发展状况第三章无人驾驶汽车采用的技术第一节：关键技术第二节：目前技术第三节：将采用的技术第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景第一节：发展方向第二节；道德争议第六章无人驾驶汽车即将来临第一节：英国版：外形就像飞船第二节：法国版：采用巡航导弹技术第三节：德国版：外形像普通轿车第四节：美国版：谷歌无人驾驶汽车

第一章：无人驾驶汽车的简介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。无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，将不可控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。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出我国第一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，该车有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运营，并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮，一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下，然后搭载

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理

无人驾驶汽车技术_无人驾驶汽车关键技术_无人驾驶汽车技术原理一、无人驾驶汽车技术介绍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标。据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22，000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。无人驾驶汽车技术图解二、无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。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。 1、激光雷达式自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来感知周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。 Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地

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.wendangku.net/doc/af9153938.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

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

无人驾驶汽车的现状及发展趋势张耀丹 (陕西国防工业职业技术学院，陕西西安710300) 摘要：无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国内外发展历程及现状，展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。关键词：无人驾驶；现状；趋势中图分类号：U471.1文献标识码：B文章编号：1671-7988(2018)06-10-02 The current situation and tendency of driverless cars Zhang Yaodan (Shaanxi Defence Vocational&Technical College,Shaanxi Xi’an710300 ) Abstract: the self-driving car belongs to a kind of smart car.Also can be called a wheeled mobile robot.They mainly through intelligent control system installed in the vehicle to obtain information and induction device to control the vehicle attitude, automatic safe driving.This paper describes the development and present situation at home and abroad of driverless cars, prospects the future development of a driverless cars. Keywords: unmanned; The status quo; trend CLC NO.: U471.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)06-10-02 刖g 在过去的十几年，随着经济和城市的快速发展，促使城市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。加之由于人为等种种原因世界各国的交通事故频发率逐年上升，而在这些交通事故中造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。随着科学技术的发展，计算机领域的成熟。设计师于是提出无人驾驶汽车。无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的，依靠作者简介：张耀丹，女，（1985-)，助教，主要从事汽车及机械相关领域的研究和教学工作。着计算机系统的智能驾驶仪。是计算机科学和智能控制技术高度发展的产物。 1无人驾驶的现状无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达国家提出并进行研究，并在它的实用性及可行性方面取得突破性的进展。如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在无人驾驶汽车领域，最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研发的无人驾驶汽车，该项目是由任职于斯坦福大学人工智能实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师，同时塞巴斯蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。2009年至今，谷歌无人车在自动驾驶模式下己经累积行驶达228.5万公里，而通过手动受控驾驶己经累计行驶159.2万公里。目前，这个数字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。自动驾驶里程的累积将不断训练谷歌无人驾驶控制系统，（下转第15页） 10

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

无人驾驶汽车应用与发展现状分析

互联网技术的迅速发展给汽车行业带来了崭新的变革。无人驾驶汽车大大提高了交通系统的效率和安全性。本文介绍了无人驾驶汽车的发展历史，阐述当代汽车主流的无人驾驶并简单分析其中的关键技术。对无人驾驶汽车的发展前景做了一个符合实际的展望。 0 引言无人驾驶汽车是一种智能汽车主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它利用车载传感器来感知车辆的周边环境并通过感知获得的道路、车辆信息来控制车速和转向，从而安全、可靠地在道路上行驶。近年来，随着互联网技术的迅速发展，汽车工业也迎来了发展的机会。而无人驾驶汽车便是最热门的发展方向。 1 无人驾驶汽车发展 1.1国外无人驾驶汽车发展进入21世纪之后，随着计算机、地图、传感及汽车电子等相关技术的飞速发展，越来越多的机构和厂家开始介入研究自动驾驶技术，比如大名鼎鼎的Googleo Google依靠它在互联网、大数据、云计算、数据分析处理的优势，在无人驾驶汽车的研发处于领先地位。2009～2015年，Google的无人驾驶汽车已经经过了274万公里的道路试验，期间仅发生了11次事故，而且这些事故都是轻微的、没有人伤亡的。都是其他车辆撞上了谷歌试验车导致的。 1.2国内无人驾驶汽车发展与国外相比而言，我国起步较晚。1989年，首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。它包含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。在2000年由国防科技大学研发的第4代无人驾驶汽车试驾成功，它的智能控制系统主要由3个部分构成：计算机系统、定位系统和驾驶控制系统。2003年，国防科技大学完成了红旗CA7460无人驾驶平台试验，这标志着我国自主研发的第一辆无人驾驶汽车诞生了。 2015年，我国一汽集团以红旗H7为基础的”挚途”自动驾驶车辆通过车载激光雷达、传感器以及V2V系统，可以实现城市和高速路况的自动驾驶以及自动跟车编队行驶。2015年12月，百度成立自动驾驶事业部，而百度“百智”无人驾驶汽车也在北京完成了30 km的路试。测试车在没有驾驶员干预的情况下，在北京的道路上自动完成跟车减速、转向、超车，上下高速公路匝道等一系列动作。 2 无人驾驶如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。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有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 2.1激光雷达式自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都

2019年无人驾驶汽车发展状况及前景展望

无人驾驶技术及发展现状

无人驾驶汽车国内外研究概况

无人驾驶汽车的发展现状与展望

无人驾驶车发展现状

无人驾驶行业公司研究报告

无人驾驶汽车概论

汽车无人驾驶调研分析报告

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

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2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

无人驾驶汽车的现状及发展趋势

最新无人驾驶测试场国内外发展现状

无人驾驶汽车概述

无人驾驶汽车应用与发展现状分析