对话谷歌负责人谈无人驾驶汽车背后那些事

谷歌负责人谈无人驾驶汽车背后那些

事

克里斯·厄姆森据科技博客Re/code 报道，谷歌今天在Code大会上发布了新的无人驾驶汽车。该汽车看起来像是有轮子的缆车，它既没有驾驶盘，也没

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有刹车踏板和加速装置。Re/code采访了谷歌无人驾驶汽车项目主管克里斯·厄姆森（Chris Urmson），期间谈及该项目革命背后的概念、产品何时上路等问题。谷歌在过去的5年里改装了现成车型去试验无人驾驶技术。除了车

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顶的旋转激光装置外，它们看上去跟普通车没什么不同。而该公司今天发布的汽车看上去则非常怪异。它们又小又圆，配备各种小型黑色传感器（车顶也有旋转激光装置），用泡棉做的前保险杠，以及柔韧的挡风玻璃。它们由一款

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移动应用外加两个实体按键（出发键和停止键）控制。以下是对厄姆森的采访摘要：问：谷歌为什么要自己打造汽车呢？答：我们对于完全无人驾驶的汽车概念感到非常兴奋。在研发的过程中，我们意识到要将项目做好来，你就需要

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从头开始打造一款汽车。问：谷歌自己打造的汽车有什么是改装而成的无人驾驶汽车所不具备的？答：这些原型车拥有新的传感器，一些可让它们看得更远的新雷达装置和新激光装置，以及一些新摄像头。例如，原来的雷克萨斯改

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装车顶部拥有这种绝妙的360度视角装置，但由于汽车本身的几何结构问题，车子侧边附近有些地方是它们无法看到的。而这些原型车的侧边则装有激光传感器，因而能够看得很清楚。基于我们从雷克萨斯改装车学到的经验，我

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们还给原型车内置了一些安全特性。我们将此称为防御性驾驶。问：没有驾驶盘，没有刹车踏板，车子万一发生故障要怎么办？答：由于没有驾驶盘，我们必须要设计非常基础的功能。该汽车实际上有两个发动机，如果其中一个坏

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了，另一个就会自动接管。所以它能够一直进行操纵，刹车方面同样是有两个系统。问：两个系统都不是由人来操控？答：是的，我们将此称为容错结构。我们给乘坐者提供了碰撞防护，不过让我们真正感到兴奋的是针对行人和其

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他道路使用者的保护。我们想要确保，即使发生意外事故也能够最大限度地降低人员伤害。因此，我们用可压缩的泡棉来做车子的前保险杠，柔韧的挡风玻璃也应该可以给予人们更好的保护。问：你们这么做是因为该汽车的定位是

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都市车还是别的什么吗？答：涉及两点。首先，我们需要在保护道路使用者上进行大幅的提升。要知道，全球每年有120万人被撞身亡，其中约40%是行人和骑车者。另外，这是一项我们将带到世界的新技术，我们想要使得它尽可

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能安全。因此，我们仔细考虑如何为路上的人创造额外的安全保护。最后，我们将会把这些汽车的最高车速限定在每小时25英里。告诉你一项有趣的数据，当汽车发生碰撞时，时速25英里所产生的动能仅为时速35英里的一

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半。速度慢一点，就能大大提升安全性。问：谁来开这些汽车呢？你早些时候说从今年夏天开始，未来至少会有100人参与。答：是的。跟一样雷克萨斯改装车，它们一开始也将被用来测试无人驾驶软件，让我们看看可以如何进行改

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良。到该软件通过安全评估时，我们就会开始让社区里的人来参与一些试驾。另外，测试也让我们有机会确切了解人们如何使用它们。对于这些汽车，用户不必担忧那些琐事。他们只需要想想要去哪里，一路上要做些什么。我们将会

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利用它们来探索那种体验，看看它对于社区而言的意义。问：你们知道制造这种汽车会需要多少成本吗？答：我们还在研究这个问题。目前它们还是原型产品。问：你们会在车上打广告吗？答：我们不觉得那么做是合理的。问：不需

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要人驾驶的话，那完全没有人的汽车上路是否合法？答：你可以那么做。这就要说回我们的初衷了。给像史蒂夫马汉（Steve Mahan）（谷歌无人驾驶汽车早期测试者）这样的盲人提供一辆间或需要他操作的汽车显然帮不到他。能够

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自动去到他面前、带他去他想去的地方和让他只需要坐着的汽车才是我们想要追逐的，才是令我们感到兴奋的。问：那意味着路上的车会变多还是变少？答：我的愿景是，这些汽车最终会共享，不管是在家庭内共享，还是在社区内。

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这将使得路上的汽车减少，它们的使用效率将大大提升，这会造福每一个人。译者：乐邦百度新闻与网易科技合作稿件，转载请注明出处。本文来源：网易科技报道

克裡斯·厄姆森據科技博客Re/code 普旭真空泵https://www.wendangku.net/doc/d111359315.html, H7Gs

報道，谷歌今天在Code大會上發佈瞭新的無人駕駛汽車。該汽車看起來像是有輪子的纜車，它既沒有駕駛盤，也沒有剎車踏板和加速裝置。Re/code采訪瞭谷歌無人駕駛汽車項目主管克裡斯·厄姆森（Chris Urmson），期間談

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及該項目革命背後的概念、產品何時上路等問題。谷歌在過去的5年裡改裝瞭現成車型去試驗無人駕駛技術。除瞭車頂的旋轉激光裝置外，它們看上去跟普通車沒什麼不同。而該公司今天發佈的汽車看上去則非常怪異。它們又小又

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圓，配備各種小型黑色傳感器（車頂也有旋轉激光裝置），用泡棉做的前保險杠，以及柔韌的擋風玻璃。它們由一款移動應用外加兩個實體按鍵（出發鍵和停止鍵）控制。以下是對厄姆森的采訪摘要：問：谷歌為什麼要自己打造汽車

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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。

托福阅读：谷歌无人车

托福阅读：谷歌无人车 Google is miles ahead of its rivals in the race for autonomous motoring 谷歌在无人驾驶领域研发的竞争中已甩开对手几条街 TO GOOGLE is now in broad usage as a verb for retrieving information from the internet. If the tech giant has its way, “I Googled” will become a standard reply to the question, “How did you get here?” On May 28th Google said it would build 100 prototype driverless cars devoid of pedals, steering wheel or controls save an on/off switch. It is the next stage in its apparent quest to be as ubiquitous on the road as on computer screens. 如今，“谷歌”常被广泛用于互联网信息检索，因而“谷歌”常被用作动词。如果这一科技巨头独行其道，对于“你是怎么过来的?”这种问题，它的标准答案将会是“我谷歌来的”。5月28日，谷歌表示，其将制造100辆无人驾驶原型车，它们没有踏板，没有方向盘，也没有其他各类控制表盘，只留下一个开关键。谷歌希望在无人车的市场能够做到与搜索市场一样，给人们提供生活中必不可少的服务，这显然是下一阶段追求。 People have dreamed about driverless motoring since at least the 1930s, but only in recent years have carmakers such as Mercedes-Benz and Volvo given the matter more thought, kitting out test cars with the sensors and sophisticated software required to negotiate busy roads. Google has roared ahead by designing a driverless car from the ground up. 至少从19世纪30年代起，人们就已经开始设想无人驾驶汽车，但只有一些汽车制造商，如奔驰、沃尔沃，在近些年尝试把这一想法付诸实践。一辆装备着传感器和复杂软件的测试车需要在繁忙的道路上权衡最佳行车方案。谷歌公司从零起步，设计无人驾驶汽车，已经鹤立鸡群。 But bringing autonomous motoring to the world is proving harder than Google had envisaged. It once promised it by 2017. Now it does not see production models coming out before 2020. The technology is far advanced, but needs shrinking in size and cost—Google's current test cars, retrofittedToyotaand Lexus models, are said to be packed with $80,000-worth of equipment. 但是现实证明，无人驾驶汽车的面世比谷歌预想的要难。它曾承诺到2017年就能面世。而今预计产品模型不会在2020年前被制造出来。这项技术十分超前，但需要缩减产品尺寸及成本，谷歌现阶段的测试车改装自丰田和雷克萨斯的车型，据说测试车里塞满了价值8 万美元的设备。 Google's latest efforts may have as much to do with convincing the public and lawmakers as refining the technology. The firm stresses the safety advantages of computers being more likely than humans to avoid accidents. The cars will have a top speed of just 25mph and a front end made of soft foam to cushion unwary pedestrians. The benefits could indeed be huge. Driving time could be given over to working, snoozing or browsing the web. Rather than suffer all the costs of owning a car, some people may prefer to summon a rented one on their smartphones whenever they need

技术大比拼：特斯拉-谷歌等5大主流无人驾驶技术对比

技术大比拼：特斯拉/谷歌等5大主流无人驾驶技术对比 不管你心里能不能接受，但是科技的脚步就是这样一骑绝尘，留下我们在后面兴奋地凌乱着未来汽车的世界会是怎样的？ 在如今在这个互联网的时代，说起汽车不能不提到智能，无人驾驶二字，智能汽车，无人驾驶是未来汽车发展不能躲避的关键词。未来智能汽车将会在不知不觉走进我们的生活。无人驾驶电动汽车也将影响人们的出行方式。 特斯拉 特斯拉可是现在最具有科技元素的豪华汽车了，目前这款纯电动汽车已经具备了利用超声雷达感知障碍物、变道、躲避机动车、行人的能力，不过随着最新一代7.0系统的升级，特斯拉将会大幅提升用户自动驾驶的体验。同时特斯拉首席执行官ElonMusk也表示，特斯拉未来也将彻底变成无人驾驶电动汽车。 特斯拉ModelS在设计之初就具备了智能驾驶甚至是无人驾驶的功能，也就是说硬件上已经成熟，只需要通过版本迭代来逐步激活这些潜能。因此，未来当特斯拉的车主们不断通过中控上的那块大屏幕以OTA的方式实现无人驾驶功能时，千万不要感到惊讶。 谷歌 提到无人驾驶，大部分人首先想到的就是谷歌的无人驾驶汽车。而谷歌的无人驾驶汽车也是现在进展最快的项目，甚至已经开始在普通的道路上进行实际测试。截止到今年5月，谷歌无人驾驶汽车已经在6年的时间内造成了11起轻微事故，总体来说结果还算让人满意。 另外，谷歌也已经开始对外展示自己的无人驾驶汽车，甚至允许普通民众到车内参观。谷歌的无人驾驶汽车内部根本就不需要方向盘这种多余的零件，同时它的内部包括了双人座椅，而且座椅区的空间非常宽敞。座椅杯架位置还放置了一个类似操控汽车的功能区，在右后视镜方向的位置还悬挂了一台显示器。从内部整体的风格来看，谷歌无人驾驶汽车的内部和它的外形一样，可爱又厚实。

2016考研英语精品阅读：谷歌无人驾驶汽车

2016考研英语精品阅读：谷歌无人驾驶 汽车 MOUNTAIN VIEW, Calif. —Google, a leader in effortsto create driverless cars, has run into an odd safety conundrum: humans. 加利福尼亚州山景城——作为无人驾驶汽车研发领域的领头羊，谷歌(Google)遇到了一个奇怪的安全难题：人类。 Last month, as one of Google’s self-driving cars approached a crosswalk, it did what it wassupposed to do when it slowed to allow a pedestrian to cross, prompting its “safety driver”toapply the brakes. The pedestrian was fine, but not so much Google’s car, which was hit frombehind by a human-driven sedan. 上月，当谷歌的一辆自动驾驶汽车来到人行横道前时，它像设想的那样放慢速度让一名行人先行，促使“安全驾驶员”启动刹车。那个行人没事，但谷歌那辆车却没那么幸运。它被后面的一辆由人驾驶的轿车追尾了。 Google’s fleet of autonomous test cars is programmed to follow the letter of the law. But it canbe tough to get around if you are a stickler for the rules. One Google car, in a test in 2009,couldn’t get through a four-way stop because its sensors kept waiting for other (human)drivers to stop completely and let it go. The human drivers kept inching forward, looking for theadvantage —paralyzing Google’s ro bot. 按照设计，谷歌的自动测试车会严格遵守法律条文。但如果拘泥于规则，上路可能都会变得困难。在2009年的一次测试中，谷歌的车没能通过一个十字路口，因为它的传感器一直在等着其他(人类)司机彻底停下来，让它过去。但其他司机一直在向前蹭，寻找有利时机。这种情况让谷歌的机器人陷入了瘫痪。 It is not just a Google issue. Researchers in the fledgling field of autonomous vehicles say thatone of the biggest challenges facing automated cars is blending them into a world in whichhumans don’t behave by the book. “The real problem is that the car is too safe,” said DonaldNorman, director of the Design Lab at the University of California, San Diego, who studiesautonomous vehicles. 这不仅仅是谷歌面临的问题。自动化车辆这一新兴领域的研究人员称，自动车面临的最大挑战之一是让它们融入一个人类不照章行事的世界。“真正的问题是，这些车太追求安全了，”研究自动车辆的加州大学圣迭戈分校设计实验室(Design Lab at the University of California, San Diego)主任唐纳德·诺曼(Donald Norman)说。 “They have to learn to be aggressive in the right amount, and the right amount depends onthe culture.” “它们得学会适度强硬，而什么叫做适度则取决于不同的文化。” Traffic wrecks and deaths could well plummet in a world without any drivers, as someresearchers predict. But wide use of self-driving cars is still many years away, and testers arestill sorting out hypothetical risks —like hackers —and real world challenges, like

简析国外智能网联汽车发展现状及启示

简析国外智能网联汽车发展现状及启示本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档(有偿下载)，另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 1国外智能网联汽车产业发展现状 (1) 发展概况 全球第一辆自动驾驶概念车出现以来，智能网联汽车经历了近80年的发展历程，并依次经历概念推出、基础性研发、运行测试等阶段，即将进入市场化阶段。1939年，通用汽车公司在纽约世博会展出全球首款自动驾驶概念车----------------------- F uturama。但在之后30多年的时间里，受计算机、通信、电子等技术的限制，自动驾驶汽车一直停留在概念阶段。上世纪七十年代年开始，计算机、通信、电子等逐步在汽车行业应用，有力推动了智能网联汽车基础性研发的开展。2009年以后，随着互联网等高科技企业进入和整车企业将通信、电子等技术深度应用，智能网联汽车进入全新发展阶段。 目前，全球智能网联汽车在自动驾驶的可行性和实用化方面取得了显著性进展，随着技术、法规以及相关配套逐步成熟和完善，智能网联汽车产业将进入产品导入和市场化阶段。 (2) 技术研发

欧美等国发布的智能网联汽车自动化分级标准总体原则相同，但具体略有不同。美国国家高速公路交通安全管理局(NHTSA)发布关于自动化汽车的初步政策声明"，将汽车按自动化程度分为5级，分别是LevelO手动、Levell驾驶辅助(DA)、Level2部分自动驾驶(PA)、Level3高度自动驾驶(HA)、Level4完全自动驾驶(FA)，并在随后提出2025年实现FA市场化的目标。欧洲道路交通研究咨询委员会发布自动驾驶路线图”将汽车按自动化程度分为6级，分别是0级即无自动化、1级(DA)、2级(PA)、3级(CA)条件驾驶、4 级(HA)、5 级(FA)。 全球智能网联汽车的两条技术发展主线是智能化和网联化。智能化(自主式)技术路线是基于车载传感器，使汽车自主感知、决策和控制运动。网联化(协同式)是指基于通信互联，使汽车具有环境感知、决策和控制运动能力。在智能网联汽车发展的最后阶段智能化和网联化将实现完全融合。 在智能化方面，欧美日等国均取得明显进展。2009 年，美国谷歌公司启动无人驾驶汽车计划并随后推出第一代自动驾驶汽车以来，至今已发展到第三代。第一代谷歌无人驾驶汽车是在丰田普锐斯车型上改造

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

Driverless cars 无人驾驶汽车

Driverless cars 无人驾驶汽车 In the self-driving seat 坐在无人驾驶汽车的座位上 Google is miles ahead of its rivals in the race for autonomous motoring 谷歌在无人驾驶领域研发的竞争中已甩开对手几条街 Not quite as glamorous as “Knight Rider” 不如“霹雳游侠”有魅力 TO GOOGLE is now in broad usage as a verb for retrieving information from the internet. If thetech giant has its way,“I Googled” will become a standard reply to the question,“How did youg et here?” On May 28th Google said it would build 100 prototype driverless cars devoid ofpedals, steering wheel or controls save an on/off switch. It is the next stage in its apparentquest to be as ubiquitous on the road as on computer screens. 如今，“谷歌”常被广泛用于互联网信息检索，因而“谷歌”常被用作动词。如果这一科技巨头独行其道，对于“你是怎么过来的？”这种问题，它的标准答案将会是“我谷歌来的”。5月28日，谷歌表示，其将制造100辆无人驾驶原型车，它们没有踏板，没有方向盘，也没有其他各类控制表盘，只留下一个开关键。谷歌希望在无人车的市场能够做到与搜索市场一样，给人们提供生活中必不可少的服务，这显然是下一阶段追求。

谷歌无人汽车

实验室的主任是谷歌工程师和谷歌 产品特点 、雷达传感器和激光测距仪 技术原理 车顶上的扫描器发射64束激光射线，然后激光碰到车辆周围的物体，又反射回来，这样就计算出了物体的距离。另一套在底部的系统测量出车辆在三个方向上的加速度、角速度等数据，然后再结合GPS数据计算出车辆的位置，所有这些数据与车载摄像机捕获的图像一起输入计算机，软件以极高的速度处理这些数据。这样，系统就可以非常迅速的作出判断。

车载设备 1 雷达 Radar 高端汽车已经装载了雷达，它可以用来跟踪附近的物体。例如，梅赛德斯的自动巡航控制系统便是一种事故预防系统，它的后保险杠上有一个装置，当它在汽车的盲点内检测到物体时便会发出警报。 2 车道保持系统Lane-keeping 在挡风玻璃上装载的摄像头可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车不小心离开了车道，方向盘会轻微震动来提醒驾驶者。 3 激光测距系统LIDAR 谷歌采用了Velodyne公司的车顶激光测距系统。 4 红外摄像头 Infrared Camera 梅赛德斯的夜视辅助功能使用了两个前灯来发送不可见且不可反射的红外光线到前方的路面。而挡风玻璃上装载的摄像头则用来检测红外标记，并且在仪表盘的显示器上呈现被照亮的图像（其中危险因素会被突出）。 5 立体视觉Stereo Vision 梅赛德斯的原型系统在挡风玻璃上装载了两个摄像头以实时生成前方路面的三维图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并且预测他们的行动。 6 GPS/惯性导航系统 雷达传感器 一个自动驾驶员需要知道他正在去哪儿。谷歌使用Applanix公司的定位系统，以及他们自己的制图和GPS 技术。 7 车轮角度编码器Wheel Encoder 轮载传感器可以在谷歌汽车穿梭于车流中时测量它的速度。 研发进展

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

自动驾驶发展现状

国外发展现状（-2014） 在自动驾驶汽车研究方面，非汽车厂商表现抢眼，以谷歌自动驾驶汽车为例，在2010年，谷歌公司在官方博客中宣布，正在开发自动驾驶汽车，目标是通过改变汽车的基本使用方式，协助预防交通事故，将人们从大量的驾车时间中解放出来，并减少 碳排放。到目前为止，谷歌已经申请和获得了多项相关专利，其无人驾驶汽车于 2012 年获得牌照上路，总驾驶里程已经超过了 48.3 万千米，并且几乎零事故发生率。谷歌自动驾驶汽车[8]外部装置的核心是位于车顶的 64 束激光测距仪，能够提供 200 英尺 以内精细的3D 地图数据，无人驾驶车会把激光测到的数据和高分辨率的地图相结合，做出不同类型的数据模型以便在自动驾驶过程中躲避障碍物和遵循交通法规。安装在 前挡风玻璃上的摄像头用于发现障碍物，识别街道标识和交通信号灯。GPS 模块、惯 性测量单元以及车轮角度编码器用于监测汽车的位置并保证车辆行驶路线。汽车前后 保险杠内安装有 4个雷达传感器（前方 3 个，后方 1 个），用于测量汽车与前（和前置摄像头一同配合测量）后左右各个物体间的距离。在行进过程中，用导航系统输入路线，当汽车进入未知区域或者需要更新地图时，汽车会以无线方式与谷歌数据中心 通信，并使用感应器不断收集地图数据，同时也储存于中央系统，汽车行驶得越多， 智能化水平就越高。 意大利帕尔马大学 Vislab 实验室研制的无人车于 2010 年经过意大利、斯洛文尼亚等 到达中国上海，行程 15900 千米。它利用太阳能作为辅助动力源，配备 5 个激光雷达、7 个摄像机、GPS 全球定位、惯性测量设备、3 台 Linux 电脑和线控驾驶系统。2013 年，他们的无人驾驶车在无人驾驶的情况下成功识别了交通信号灯、有效避开行人， 成功驶过十字路口、环岛等常见的城市危险路况[9]。德国汉堡 IBEO 公司早在 2007

2017年考研英语阅读材料之谷歌无人驾驶汽车

2017年考研英语阅读材料之谷歌无人驾 驶汽车 MOUNTAIN VIEW, Calif. —Google, a leader in effortsto create driverless cars, has run into an odd safety conundrum: humans. 加利福尼亚州山景城——作为无人驾驶汽车研发领域的领头羊，谷歌(Google)遇到了一个奇怪的安全难题：人类。 Last month, as one of Google’s self-driving cars approached a crosswalk, it did what it wassupposed to do when it slowed to allow a pedestrian to cross, prompting its “safety driver”toapply the brakes. The pedestrian was fine, but not so much Google’s car, which was hit frombehind by a human-driven sedan. 上月，当谷歌的一辆自动驾驶汽车来到人行横道前时，它像设想的那样放慢速度让一名行人先行，促使“安全驾驶员”启动刹车。那个行人没事，但谷歌那辆车却没那么幸运。它被后面的一辆由人驾驶的轿车追尾了。 Google’s fleet of autonomous test cars is programmed to follow the letter of the law. But it canbe tough to get around if you are a stickler for the rules. One Google car, in a test in 2009,couldn’t get through a four-way stop because its sensors kept waiting for other (human)drivers to stop completely and let it go. The human drivers kept inching forward, looking for theadvantage —paralyzing Google’s robot. 按照设计，谷歌的自动测试车会严格遵守法律条文。但如果拘泥于规则，上路可能都会变得困难。在2009年的一次测试中，谷歌的车没能通过一个十字路口，因为它的传感器一直在等着其他(人类)司机彻底停下来，让它过去。但其他司机一直在向前蹭，寻找有利时机。这种情况让谷歌的机器人陷入了瘫痪。 It is not just a Google issue. Researchers in the fledgling field of autonomous vehicles say thatone of the biggest challenges facing automated cars is blending them into a world in whichhumans don’t behave by the book. “The real problem is that the car is too safe,” said DonaldNorman, director of the Design Lab at the University of California, San Diego, who studiesautonomous vehicles. 这不仅仅是谷歌面临的问题。自动化车辆这一新兴领域的研究人员称，自动车面临的最大挑战之一是让它们融入一个人类不照章行事的世界。“真正的问题是，这些车太追求安全了，”研究自动车辆的加州大学圣迭戈分校设计实验室(Design Lab at the University of California, San Diego)主任唐纳德·诺曼(Donald Norman)说。 “They have to learn to be aggressive in the right amount, and the right amount depends onthe culture.” “它们得学会适度强硬，而什么叫做适度则取决于不同的文化。” Traffic wrecks and deaths could well plummet in a world without any drivers, as someresearchers predict. But wide use of self-driving cars is still many years away, and testers

无人驾驶车辆技术专题研究

1、智能无人驾驶汽车概述 智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、无线通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能无人驾驶汽车己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展的技术领域。 随着现代高新技术的迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多的应用到人类社会的生产、生活的各个方面，曾经只能在科普小说中看到的智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻的，人们在不久的将来将能在现实中看见智能无人驾驶汽车。现在集各种高新技术于一体的汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步。智能无人驾驶汽车通常具有一款高智能的计算机，它能够接收各种智能传感器传来的周围环境及汽车自身的各种信息并能高效迅速的综合整理，然后把信息传递给汽车的执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能。 2、国内外研究现状 智能无人驾驶汽车是以迅猛发展的汽车电子为背景，涵盖了控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科交叉的科技创新性设计。智能无人驾驶汽车是电子计算机等最新科技成果与现代汽车工业相结合的产物，因而“善解人意”，通常具有自动驾驶，自动变速，自动识别道路的功能，车内的各种辅助设施也实现数字化。汽车电控系统主要由路径识别、转向控制及车速控制等功能模块组成。目前，国内外相关研究机构对智能无人驾驶汽车已展开了广泛深入的研究，研制的产品技术性能不断提高，下面简要介绍一下国内外智能无人驾驶汽车研究现状。 2.1 国外智能无人驾驶汽车研究现状 自20世纪70年代开始，欧美等发达国家开始进行智能无人驾驶汽车的研究，

经济学人双语版《无人驾驶汽车》.pdf

经济学人双语版 Driverless cars 无人驾驶汽车（适合速读） TO GOOGLE is now in broad usage as a verb for retrieving information from the internet. If the tech giant has its way, “I Googled” will become a standard reply to the question, “How did you get here?” On May 28th Google said it would build 100 p rototype driverless cars devoid of pedals, steering wheel or controls save an on/off switch. It is the next stage in its apparent quest to be as ubiquitous on the road as on computer screens. 如今，“谷歌”常被广泛用于互联网信息检索，因而“谷歌”常被用作动词。如果这一科技巨头独行其道，对于“你是怎么过来的？”这种问题，它的标准答案将会是“我谷歌来的”。5月28日，谷歌表示，其将制造100辆无人驾驶原型车，它们没有踏板，没有方向盘，也没有其他各类控制表盘，只留下一个开关键。谷歌希望在无人车的市场能够做到与搜索市场一样，给人们提供生活中必不可少的服务，这显然是下一阶段追求。 People have dreamed about driverless motoring since at least the 1930s, but only in recent years have carmakers such as Mercedes-Benz and Volvo given the matter more thought, kitting out test cars with the sensors and sophisticated software required to negotiate busy roads. Google has roared ahead by designing a driverless car from the ground up. 至少从19世纪30年代起，人们就已经开始设想无人驾驶汽车，但只有一些汽车制造商，如奔驰、沃尔沃，在近些年尝试把这一想法付诸实践。一辆装备着传感器和复杂软件的测试车需要在繁忙的道路上权衡最佳行车方案。谷歌公司从零起步，设计无人驾驶汽车，已经鹤立鸡群。 But bringing autonomous motoring to the world is proving harder than Google had envisaged. It once promised it by 2017. Now it does not see production models coming out before 2020. The technology is far advanced, but needs shrinking in size and cost—Google's current test cars, retrofitted Toyota and Lexus models, are said to be packed with $80,000-worth of equipment. 但是现实证明，无人驾驶汽车的面世比谷歌预想的要难。它曾承诺到2017年就能面世。而今预计产品模型不会在2020年前被制造出来。这项技术十分超前，但需要缩减产品尺寸及成本，谷歌现阶段的测试车改装自丰田和雷克萨斯的车型，据说测试车里塞满了价值8万美元的设备。 Google's latest efforts may have as much to do with convincing the public and lawmakers as refining the technology. The firm stresses the safety advantages of computers being more likely than humans to avoid accidents. The cars will have a top speed of just 25mph and a front end made of soft foam to cushion unwary pedestrians. The benefits could indeed be huge. Driving time could be given over to working, snoozing or browsing the web. Rather than suffer all the

谷歌无人驾驶汽车技术

谷歌无人驾驶汽车技术 无人汽车阵营中，谷歌的研究和探索应该是最为深入和先进的。让一辆车实现完全无人的在城市道路上行驶确实是件很难的事。但与很多人对无人汽车还只能在实验场地和特殊路况下进行测试和调试不同，其实谷歌的无人车Google Car已经具备了相当程度的实用价值。今天就让我们看看Google Car的详细工作原理，看看它到底靠不靠谱。Google Car不是一辆车 首先有一点是需要说明的：Google Car虽然外形是一辆汽车，其行使的也是汽车的功能，但Google Car更应该算是一个机器人。对Google Car的研究也基本不是在汽车行业的领域，而是在机器人领域来进行的。因为对汽车的部分来说，如传动装置、使用燃料等方面。Google Car的构造与普通的有人驾驶汽车几乎没有任何不同，Google Car与有人驾驶汽车最大的不同在于它能够自主探明周围的环境并智能的做出反应，以达到最终到达目的地的使命。这句话里的关键就在于智能二字。将这个区别梳理清楚，就能发现从本质上来说，Google Car是一个能够将你送到目的地的智能机器人。而不只是单纯的一辆车。 Google Car 既然是智能机器人，Google Car会需要一双能看的眼睛和一个能思考的大脑。而这些就由车上众多的精密测量仪器和强大的处理器来完成了： Velodyne 64-beam laser Google Car上最重要也是最贵的器件就是头顶的这台VelodyneLidar公司生产的HDL-64E 64线激光发射器了。它可以一边旋转一边不间断的发射64束最远射程可达120米的激光束，并接收反射回来的光束，依据返回时间的差别计算出物体与汽车之间的距离。从而绘制出汽车周围实时的3D地形图。并且因为光束非常密集并且刷新频率非常快，综合探测数据后还可以判断出物体的形状、大小和大致的运动轨迹，以此作为接下来行动的判断依据之一。HDL-64E的性能非常强大。每秒可以给Google Car的处理器提供130万组数据，这可以保证提供给Google Car处理器的信息几乎是实时的。当然这也对处理器提出