无人驾驶汽车范文

无人驾驶汽车范文第1篇

无人驾驶世界”进入倒计时

在题为《无人驾驶汽车技术：如何最大化实现其社会效益》的报告中，兰德公司认为，在十至十五年内，无人驾驶汽车将得到大规模应用，其技术保障是汽车的智能化。

无人驾驶汽车的研究历史有三个阶段：1980到2003年的第一阶段，研究界对于如何实现无人驾驶汽车存在两个思路：一是针对路，通过自动化公路基础设施实现，二是针对车，通过汽车智能化实现；2003到2007年的第二阶段，美国国防部先进项目研究局（DARPA）举行了三次无人驾驶汽车挑战赛，促进业界与学界的合作，使研究取得质的飞跃，确定了汽车智能化的方向；2007年之后是第三阶段，私营部门开始进入无人驾驶汽车研发。

如今，在这一领域逐鹿的主要有三路人马。一类是IT企业，如谷歌和苹果。谷歌在2010年10月研发出全球第一辆无人驾驶汽车，并在2014年1月初宣布成立“开放汽车联盟”，其目标是将安卓操作系统引入车载系统。苹果于2013年iOS in the Car计划，期望将iOS7系统全面整合至汽车车载平台。第二类是车企，面对IT企业的跨界“入侵”，车企当然不愿放松对汽车的主导权。大部分车企都制订了上市时间表，比如尼桑和日产最近宣布将在2020年销售无人驾驶汽车。最后一类是电信运营企业。无人驾驶汽车的车车通信、车路通信是重要问题，3G/4G移动网络是重要的通信渠道之一，因此电信运营商也不愿放过在其中分一杯羹的机会。

“交通革命”影响未来城市格局

无人驾驶汽车将是一场“交通革命”。麦肯锡全球研究所最新的研究报告显示，在未来12项可能改变生活、企业与全球经济的颠覆性科技中，居于第六位的是“自动或半自动导航与驾驶交通工具（即无人驾驶汽车）”。

零事故、零排放、零堵塞是无人驾驶汽车的终极目标，也是其被看好的主要原因。兰德公司报告指出，人工驾驶汽车具有很大的负外部性，一个司机驾驶汽车1万英里，除了己耗费的时间等成本外，单交通堵塞、事故等社会成本平均达1300美元。无人驾驶汽车将能有效解决这一问题。

首先，无人驾驶汽车能极大减少交通事故率。司机失误是当前交通事故的主因，2011年，美国酒驾造成的交通事故占到交通事故总量的39%。无人驾驶汽车解放了人的双手，汽车的安全性也大大提升；其次，无人驾驶汽车可减少交通堵塞，这是因为它的运行效率高、交通事故少；再次，无人驾驶汽车将改善土地资源的使用，既然人们不用亲自驾车，那么就能忍受住地与工作地的通勤距离变长。这一方面可能会使郊区和远郊兴起，改善城市中心用地紧张局面，另一方面可使多人共享，降低个人汽车保有率，节省停车空间；最后，无人驾驶汽车可以节能，仅在加速和减速上就可省油4%-10%；此外，因事故减少，汽车重量可造得更轻，这既省油，又鼓励电能、生物能等新能源的应用。

不过，一批之前在驾车上被边缘化的人，比如残疾人、老人和小孩，都能使用无人驾驶汽车，这可能使全社会的汽车行驶里程增加。无人驾驶汽车还可能抢走公共交通的生意，并使经营“事故经济”的交通保险等行业遭受冲击。

决策者面临“挑战”

无人驾驶汽车的发展势头引起监管层的注意，并给决策者带来挑战。美国一些州及欧盟已经开始进行测试并制定关于无人驾驶汽车的初步法案。谷歌的无人驾驶汽车已安全行驶超过50万公里，欧盟已择定5座代表性城市，于2014年2月正式启动无人驾驶出租车示范项目。

“对无人驾驶汽车的监管不宜过早。”兰德公司说，早期的监管可能落后于技术发展，过严的监管可能制约无人驾驶汽车，而且各地太早制定监管政策，不利于今后建立统一监管标准。报告认为，一旦无人驾驶汽车的表现与人工驾驶汽车的平均表现相当，监管层就应当放行，不应等到其技术达到完美状态再开闸上市。

不过，兰德公司报告指出，决策者应对无人驾驶汽车带来的挑战未雨绸缪。

一是在事故责任方面。如果无人驾驶汽车的每件事故都归咎于汽车商，则打击厂商研发的积极性，监管层在事故责任认定方面应有所权衡；二是技术标准方面，随着无人驾驶竞争的愈发激烈，采用统一的研发和使用标准变得越来越必要；三是交通法规方面，既然人已经从方向盘上解放，那么诸如在行驶过程中不许打手机等法规应逐步废除；四是隐私保护方面，无人驾驶汽车将产生大量隐私数据，比如人的行踪等，监管层应做好隐私保护工作。

无人驾驶汽车范文第2篇

【关键词】无人驾驶 激光雷达 技术原理 未来展望

1 无人驾驶汽车发展史

20世纪以来，电子信息化高速发展，从而催生了无人驾驶汽车这一产物。随着物理计算能力的大幅度提升、动态视觉技术的快速发展以及人工智能技术迅猛发展的推动，解决了一些无人驾驶汽车的关键技术问题，例如路线导航、障碍躲避、突发决策等等，为无人驾驶技术的成熟创造了条件。

美国从20世纪50年代开始研究无人驾驶汽车，在80年代正式开展自主地面车辆AVL项目，主要由美国陆军和国防高级研究计划局（DARPA）合作，成功研发了第一个无人驾驶机器人。1995年，由卡耐基梅隆大学研发的Navlab-V智能车实现了在多地形上的高速度、长距离自主行驶，总的行程高达上万公里。在之后几年时间里，谷歌公司先后研发了7辆无人车，在2010年，对它们开展了城市实际道路测试。2015年10月20 日，美国完成有史以来第一次完全自动驾驶汽车在公共道路上的完全不受保护行使。2016年，谷歌的自动驾驶汽车的行驶里程突破了200万英里，这暗示美国无人驾驶技术成熟度相当高，实用性和安全性十分可靠。

中国从20世纪80年代开始对无人驾驶汽车进行研究，相比美国、欧洲等国起步晚，与他们之间有较明显的技术和经验差距。1992年，由国防科技大学、北京理工大学等五所机构成功研发第一辆自主车ATB-1，这标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。九五期间，ATB-2成功研制出来，在ATB-1基础上完善了功能，行使速度大幅提高。2005年，ATB-3研制成功，在环境认知和轨迹跟踪能力上得到进一步加强。2011年7月14日，红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。2015年5月，我国完成了首辆无人驾驶客车的路测；8月，百度公司研发的无人车完成了从百度大厦到奥林匹克公园的往返综合道路环境下的自主行驶。

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）将智能汽车分为四个等级：辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动化驾驶以及完全自动化驾驶，目前大多数汽车处于第二等级，大部分厂商已经研发出了第三等级的汽车，并在现实生活中的短距离出行中投入使用。谷歌作为无人驾驶汽车的领头军，目前处于第四等级的研发测试中。

2 无人驾驶汽车基本原理

无人驾驶汽车是指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，获取车辆周围环境信息，并根据所获取的信息像人的大脑一样进行智能处理、分析判断，从而控制车辆的行使方向与速度，实现车辆的自主驾驶，安全高效地到达目的地，并且最终实现完全消除交通拥堵和交通事故，为环境保护做出突出贡献。简单来讲，无人驾驶汽车是指一种达到全自动、行驶途中不需要人为干涉的智能汽车。

无人驾驶系统平台十分复杂，主要涉及四个技术领域：环境感知、路径规划、计算机控制、决策控制。因此，无人驾驶系统主要由环境感知系统、计算机控制系统、决策控制系统和地理信息系统组成（如图1所示）。

环境感知系统，充当无人驾驶车的“眼睛”，主要是通过无人驾驶汽车所装载的外部传感器获取外部环境信息，对其进行建模，将汽车所处的地理信息、障碍物信息等准确快速地传输给计算机控制系统，所以这个系统主要由两部分组成：车载导航系统和障碍物检测系统。早期采用磁导航技术，通过埋设在道路上的磁钉或电线等导航设备获取信息；随后采用光学摄像头，通过对摄像头拍摄的图像进行分析处理，获取道路信息，但是这种方式对图像处理和模式识别技术要求十分高，否则难以保证系统的准确性与实时性。目前，谷歌所研发的无人驾驶汽车采用的是激光雷达技术，这种技术的主要原理是发射激光和接收激光信号、检测激光遇到障碍物的回波信号，通过回波信号检测作业现场的障碍物和当前激光雷达传感器之间的距离，还可以通过谷歌地图获取当前的地理位置。

计算机控制系统，像人的大脑一样智能化地对各种传感器传输来的信息进行快速、准确的分析处理，根据系统软件的控制算法，再将控制策略指令传输给执行机构进行执行。这种智能化的决策需要强大的后台软件支持，才能够做到对大量的激光雷达、GPS、电池电压、工作电流、行使位姿等信息进行准确而快速的处理，到达严格的实时性要求。

行为决策，无人驾驶汽车硬件系统执行计算机控制系统输出的控制指令，主要是方向盘转角控制和车速控制两种指令。

路径规划，是无人驾驶汽车导航和控制的基础，主要是提供一条从出发点到目的地，综合了各类诸如距离、时间、费用、拥堵等因素的最优路径，分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是指忽略细节信息，在全局范围内确定一条从起点到终点的粗略路径；局部路径规划是在全局路径的基础之上，结合环境感知系统获取的道路信息计算出局部范围内精确的行驶轨迹。无人驾驶汽车采用全局路径规划和局部路径规划相结合的方式进行路径规划。

3 无人驾驶汽车未来展望

2015年，中国汽车保有量已经超过1.72亿辆，仅次于美国居于世界第二，占全世界汽车保有量的十分之一。随着我国汽车保有量的激增，城市交通压力直线上升，拥堵现象愈发严重，从而带来的环境污染和交通事故频发的问题也日趋严峻。

中美两国开始瞄准无人驾驶汽车这一新兴市场，来解决眼前的环保、交通、经济等关键问题。作为两个互联网强国，在无人驾驶汽车这一领域必将开展一场激烈的技术角逐，争取占得市场先机，获得巨大的利益。百度首个公开了无人驾驶汽车的时间表，他们表示在2018年百度无人车将进行商用，2020年达到量产。更值得一提的是，中国许多地方政府已经向百度提供监管、基础设施等方面的支持，会引入按照政府特定的路线行驶的小型自动驾驶巴士。

由此可见，无人驾驶汽车在今后的发展中前景十分可观。但是就目前的情形而言，无人驾驶汽车还会面临各种技术、法律、安全、成本等方面的难关，在城市交通中，为了缓解交通拥堵问题，交警会经常介入拥堵路段，进行人为手势指挥，这种情况下，无人驾驶汽车难以对交警复杂多变的手势进行识别理解，并且人们担忧无人驾驶汽车无法在突发的紧急状况下做出道德选择，存在极大的安全隐患。然而，目前以谷歌、百度为首的互联网巨头、大量的传统汽车制造商都在寻求政府的帮助，与相应政府部门一起布局无人驾驶汽车，并且在大力推动它的商业进程。在法律方面，2016年9月20日，美国交通部针对无人驾驶厂商指导意见书，这份指导意见主要梳理了无人驾驶汽车的安全标准和政府职能，列出了无人车厂商需要提交的15 项“安全评估”标准，包括无人驾驶车测试要求、系统失灵的补救措施、无人驾驶程序对现行交通法规的遵守要求，以及避免黑客攻击的措施等。这意味着无人驾驶面临的政策障碍正在逐步被消除。

4 总结

无人驾驶作为一个新兴的市场，在技术、经验上都需要不断地加深研究，无人驾驶的系统搭建完善到大范围的无人驾驶车辆开始运营，还有很漫长的路要走。但是，无人驾驶汽车已然成为汽车行业的发展趋势，可以肯定的是，在未来，无人驾驶汽车会进入我们的生活，在很大程度上改变和改善我们的出行方式，在环保、交通、经济等领域为人类谋得福祉。

参考文献

[1]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车，2014（03）：35-40.

[2]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车，2007（07）：40-43.

[3]O扬.无人驾驶车辆智能水平的定量评价[D].北京理工大学，2014.

作者简介

叶挠睿1998-），男，汉族。

作者单位

无人驾驶汽车范文第3篇

②无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或智能汽车，其突出特点是能像人一样对外界的情况做出反应，即对所遇到的现实事物进行思考、判断，进而进行识别和处理，具有随机应变的本领。这种汽车在行驶过程中，既可以自动启动、加速，又可以刹车，还可以自动绕开道路上的障碍物，甚至在复杂多变的情况下能自动地选择最佳行车方案，指挥汽车正常顺利地行驶。

③谷歌公司研发的没有方向盘的自动驾驶汽车，将无人驾驶汽车推向了一个新的高峰，彻底改变了传统汽车在人们心目中的印象。这种自动驾驶汽车没有方向盘、油门（加速）踏板和刹车等，因为它根本不需要这些东西。汽车能启动行驶，完全由车载软件和传感器来完成。车上设置两个有安全带的座位，有供乘员使用的“开动”和“停止”按钮，还有一个显示行车路线的屏幕。汽车由电池驱动，最高时速为40千米。

④无人驾驶汽车之所以聪明智慧，能像人那样灵活自如地驾驶汽车，奥妙就在于它有着模仿人的“眼”“脑”“脚”装置。

⑤具体来说，在无人驾驶汽车的左前方，通常装有两部电子摄像机，这就是它的一双锐利的“眼睛”。与人的眼睛不同的是，它的两眼是上下排列的，相距50厘米。在汽车行驶时，这两部电子摄像机像人的双眼一样不断地扫描车前方的道路景物，形成实物影像。为何采用两部摄像机？是因为它和人眼睛看东西一样，一只眼睛难以分辨景物的远近，或区别不了平面和立体的影像。如果用一部摄像机，有时就会把树木、建筑物的阴影当成障碍物。用两部摄像机配合使用，就能在前后和上下两个方向上识别阴影的变化，从而准确地分清是阴影还是障碍物。无人驾驶汽车的“眼睛”通常能看清前方5米～20米范围内的景物。它一般是把高度在10厘米以上的物体作为障碍物来处理的。在它的“眼睛”扫描过程中，如果前方有障碍物，就发出电信号。

⑥无人驾驶汽车的“脑”起什么作用呢？当汽车的“眼睛”获得有障碍物的信号后，就及时传送给它的“大脑”――微型计算机进行判断，即决定汽车是继续前进，还是停下来;是后退，还是绕行。这就要求电脑根据实际情况正确处理，并选择出最佳的实施方案。由于人们将预先估计到的各种可能出现的情况以及解决不同问题的最佳方案数据输送到电脑中，所以电脑只要相应地从所储存的方案中选择合适的就行了。

⑦无人驾驶汽车的“脚”，实际上就是控制汽车行驶的转向器、制动器等。它的“脚”是根据电脑下达的命令来操控汽车的。

⑧无人驾驶汽车与现在的普通汽车相比，具有独特的优势：首先，由于操控汽车的电脑反应时间更快，无人驾驶汽车所需的安全车距更短，因而可使高速公路的汽车通过量增加两倍。这将能够基本上消除道路拥堵，从而减少汽车废气排放量和碰撞风险以及对新建道路的需求，使无人驾驶汽车行驶更安全、更环保。第二，无人驾驶汽车无需人操作驾驶，因而开车不需要驾驶技术，更不需要考驾照。显然，这对于男女老幼甚至残疾人来说，只要会按按钮就能开动这种汽车，使大多数人都能享受驾车的乐趣。第三，有了无人驾驶汽车就不需要停车场，因为没必要每个人都拥有一辆汽车，当你需要它时，它就像出租车一样随叫随到，这样既能节约宝贵的土地，又能有效地利用公路资源，使高速公路更有秩序、能源使用更有效率，还可以防止因醉酒或疲劳驾驶导致的交通事故。

⑨由于世界各国的汽车企业和大公司都在争相研制无人驾驶汽车，因而其发展势不可当。目前，专家对无人驾驶汽车未来的发展已列出了时间表，使人们看到了这种汽车未来的发展前景。例如美国专家预计，最晚到2030年，全球25%的汽车将实现自动驾驶，而且将售出约1.2亿辆这种汽车;到2040年，剩余的75%也将实现汽车驾驶自动化。

（选自2014年11月《百科知识》，有删改）

【思考练习】

1.如何理解本文标题的含义？

____________________________________

2.请简要概括无人驾驶汽车的突出特点，它为何具有这些特点？

____________________________________

3.第④段运用了哪些说明方法，有什么作用？

____________________________________

4.第⑤段画线句子中的“5米～20米”能否改成“5米或20米”，为什么？

____________________________________

5.④⑤⑥⑦段之间采用了怎样的结构，这样安排有什么好处？

无人驾驶汽车范文第4篇

无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或智能汽车，其突出特点是能像人一样对外界的情况做出反应，即对所遇到的现实事物进行思考、判断，进而进行识别和处理，具有随机应变的本领。这种汽车在行驶过程中，既可以自动启动、加速，又可以刹车，还可以自动绕开道路上的障碍物，甚至在复杂多变的情况下能自动地选择最佳行车方案，指挥汽车正常顺利地行驶。

无人驾驶汽车的发展史

早在1940年，美国未来学家诺尔曼・格迪斯就曾这样预言：“你的孙辈将能通过一条新型高速公路在24小时内横穿整个大陆。他们乘坐的是一种全靠按钮操作而不需要人驾驶的新式汽车。”

在格迪斯做出预言的50多年后，不需人驾驶的汽车终于变成了现实。那是在1997年，无人驾驶汽车在美国加利福尼亚的一条高速公路上进行了展示，8辆无人驾驶的汽车以时速105千米的速度保持了一个车身的车距行驶。10年后的2007年，有6辆无人驾驶汽车通过了美国国防部高级研究计划局的“城市挑战”计划，在城市道路上完全按照交通规则与其他车辆一起行驶。

德国也是较早研制无人驾驶汽车的国家。20世纪90年代末期，德国在城市的街道上测试了一辆由电脑代替人驾驶的自动驾驶汽车。这辆汽车上装有18台各种仪器设备，其中包括袖珍电子摄像机、电子计算机高效图像实时处理器、可能危险预测和刹车自动控制系统以及自动控制的脚踩板和方向盘等，它们接收并判断道路上随时出现的各种情况，同时进行相应的选择。此外，还具有巧妙超车和临时改变行车路线的本领。该汽车已成功地自动行驶了1万多千米。

继德国之后，法国于21世纪初研发出由电脑控制的自动驾驶汽车。车上除装有电脑外，还装有与电脑相连的视听终端、光盘驱动器、电脑键盘等，以便为电脑“驾驶员”提供所需信息。汽车的轮轴上装有传感器，可将有关数据传给车内电脑，由电脑进行操作控制。

谷歌公司研发的没有方向盘的自动驾驶汽车，将无人驾驶汽车推向了一个新的高峰，彻底改变了传统汽车在人们心目中的印象。这种自动驾驶汽车没有方向盘、油门（加速）踏板和刹车等，因为它根本不需要这些东西。汽车能启动行驶，完全由车载软件和传感器来完成。车上设置两个有安全带的座位，有供乘员使用的“开动”和“停止”按钮，还有一个显示行车路线的屏幕。汽车由电池驱动，最高时速为40千米。

无人驾驶汽车会开车的奥秘

无人驾驶汽车之所以聪明智慧，能像人那样灵活自如地驾驶汽车，奥妙就在于它有着模仿人的“眼”“脑”“脚”装置。

具体来说，在无人驾驶汽车的左前方，通常装有两部电子摄像机，这就是它的一双锐利的“眼睛”。与人的眼睛不同的是，它的两眼是上下排列的，相距50厘米。在汽车行驶时，这两部电子摄像机像人的双眼一样不断地扫描车前方的道路景物，形成实物影像。为何采用两部摄像机，是因为它和人眼睛看东西一样，一只眼睛难以分辨景物的远近，或区别不了平面和立体的影像。如果用一部摄像机，有时就会把树木、建筑物的阴影当成障碍物。用两部摄像机配合使用，就能在前后和上下两个方向上识别阴影的变化，从而准确地分清是阴影还是障碍物。无人驾驶汽车的“眼睛”通常能看清前方5～20米范围内的景物。它一般是把高度在10厘米以上的物体作为障碍物来处理的。在它的“眼睛”扫描过程中，如果前方有障碍物，就发出电信号。

无人驾驶汽车的“脑”起什么作用呢？当汽车的“眼睛”获得有障碍物的信号后，就及时传送给它的“大脑”――微型计算机进行判断，即决定汽车是继续前进，还是停下来，是后退，还是绕行。这就要求电脑根据实际情况正确处理，并选择出最佳的实施方案。由于人们将预先估计到的各种可能出现的情况以及解决不同问题的最佳方案数据输送到电脑中，所以电脑只要相应地从所储存的方案中选择合适的就行了。

无人驾驶汽车的“脚”，实际上就是控制汽车行驶的转向器、制动器等。它的“脚”是根据电脑下达的命令来操控汽车的。

无人驾驶汽车与现在的普通汽车相比，具有独特的优势：首先，由于操控汽车的电脑反应时间更快，无人驾驶汽车所需的安全车距更短，因而可使高速公路的汽车通过量增加两倍。这将能够基本上消除道路拥堵，从而减少汽车废气排放量和碰撞风险以及对新建道路的需求，使无人驾驶汽车行驶更安全、更环保。第二，无人驾驶汽车无需人操作驾驶，因而开车不需要驾驶技术，更不需要考驾照。显然，这对于男女老幼甚至残疾人来说，只要会按按钮就能开动这种汽车， 使大多数人都能享受驾车的乐趣。第三，有了无人驾驶汽车就不需要停车场，因为没必要每个人都拥有一辆汽车，当你需要它时，它就像出租车一样随叫随到，这样既能节约宝贵的土地，又能有效地利用公路资源，使高速公路更有秩序、能源使用更有效率，还可以防止因醉酒或疲劳驾驶导致的交通事故。

无人驾驶汽车的未来

网络巨头谷歌公司跨行业打造的自动驾驶汽车犹如一石激起千层浪，世界几乎所有的大型汽车企业都相继跟进，研制各自的无人驾驶汽车。福特公司最近展出了一辆自动驾驶试验车型，并将利用这辆车开发先进的自动驾驶技术， 最终实现全自动驾驶。这款自动驾驶试验车型采用4个光探测和测距的红外感应器（传感器），用来对周边环境进行每秒250万次的扫描。感应器遇到70米内的任何物体都可反射红外线，并生成实时3D图像。

与此同时，福特公司还与多所高等院校合作利用先进运算系统帮助汽车预测移动中的车辆和行人未来的位置；探索汽车如何进行自动化操作，让感应器看到障碍物周围的情况；开发更适用于自动驾驶车辆的人机交互界面，使自动驾驶技术的信息可清晰传达给驾驶人员，让驾驶人员能轻松接管控制功能。

戴姆勒公司也公布了其研制的自动驾驶卡车的视频，这种卡车通过两边的横向雷达、前端的全频雷达和短程雷达，以及挡风玻璃下的前置摄像头建立车车通信，以确保卡车安全行驶。与此同时，该公司旗下的奔驰品牌还与机器人专家和语言学家合作，以便让自动驾驶汽车与路人、乘客透过手势等方式沟通，使自动驾驶汽车更完善和安全。这款自动驾驶卡车被命名为“2025未来卡车”，意味着它将于2025年正式投入运行。

日本日产汽车公司也不示弱，未来几年内将推出自动驾驶汽车的自动变道技术和公路交通管理系统。日产公司推出的自动驾驶技术，是将日常的驾驶操作自动化，从而提升道路安全系数，改善驾驶环境。与其他自动驾驶汽车不同的是，具备自动驾驶功能的日产汽车在行驶过程中仍然可受驾驶者的掌控。预计到2016年底，该公司会将有关自动驾驶汽车的另两项新技术投入市场，其中一项为交通拥堵试行计划，该技术可让车辆在拥堵的路面上自动而安全地行驶。到2018年，将推出有关自动驾驶汽车的多车道控制技术，帮助车辆自动应对危险和更换车道。到2020年底之前，该公司还将推出路口自动化技术， 以便使车辆在驶过城市交叉路口时能自动控制，无需驾驶者操作。

与谷歌同为网络巨擘的百度公司也玩起了这项热门“游戏”。百度于2014年初启动了自动驾驶汽车研发计划。它所研发的自动驾驶汽车更接近于一种辅助系统，即利用百度的位置和路况数据库中的信息来规划行驶路线，这与谷歌的全自动驾驶不同。具体来说，百度这款自动驾驶汽车具有雷达、照相机、全球卫星导航系统等电子设备，并安装了同步传感器。车主只要向导航系统输入目的地，汽车就可以自动行驶并到达所要求的地方。在行驶过程中，汽车会通过传感设备上传路况信息，在大量数据基础上进行实时定位分析，从而判断行驶方向和速度。

无人驾驶汽车范文第5篇

摘要：无人驾驶汽车经过近50年的研究和发展，技术日趋成熟和完善，并将在2020年进入爆发期，交通系统的效率和安全性将得到极大提高。本文对国内外无人驾驶汽车的起源和最新发展现状进行了回顾，对关键技术进行了阐述，对后续20年无人驾驶汽车的发展进行了展望。

关键词：无人驾驶汽车现状；关键技术；展望

无人驾驶汽车是未来智能汽车，主要利用环境感知系统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，控制车速和方向，从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。机构预测，无人驾驶可减少90%的交通事故、90%的通勤时间、90%的汽车数量、90%的能源消耗，每年能帮助减少汽车二氧化碳排放量约3亿吨。无人驾驶汽车是汽车、人工智能与通信高度融合的产物，民用市场前景广阔，潜在军用价值巨大。是国家计算机科学、模式识别和智能控制技术水平的代表。无人驾驶汽车是影响3个10万亿市场（汽车、出行、社会效益）的革命性产业，是未来智慧城市最重要的组成部分。

1国外无人驾驶汽车的起源及现状

国外无人驾驶汽车的研究始于20世纪70年代。美国在20世纪80年代提出ALV（自主地面车辆）计划（8轮，驾驶环境为校园，低速），同时美国卡耐基•梅隆大学、麻省理工学院等都先后开始无人驾驶汽车的研究。由于技术过于复杂，加上各种条件的限制，之后各国都将研究的重点转移到高速公路的民用车辆上。1995年由美国卡耐基•梅隆大学研制的无人驾驶汽车，完成了横穿美国东西部5000多公里的州际高速公路试验，并获成功。2005年美国国防部举办“大挑战”比赛，美国斯坦福大学工程师们改装了一辆大众途锐多功能车，成功穿越沙漠并通过黑暗的隧道及泥泞的河床，在崎岖山道上长途跋涉近7个小时，最先到达终点。2014年以来，无人驾驶技术和道路测试发展迅猛。2016年9月14日，四辆福特Fusion作为优步（Uber）公司无人驾驶汽车载客“首秀”，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路测试。2016年谷歌自动驾驶汽车项目独立成立新公司Waymo，谷歌Google开发的自动驾驶汽车（有员工监督）在现实世界中的路测里程累计已超过200万英里（约322万公里）。2016年10月特斯拉宣布，所有新车的硬件都具备Autopilot2.0“完全自动驾驶功能”的硬件系统（软件系统包含多个辅助驾驶功能），包括8个360度摄像头（视距约合250米），以及12个超声波传感器（能探测硬性和软物），一个前向雷达以及一台随机携带的新款电脑，其计算能力是之前电脑的40倍，并且新的前置雷达可以穿过雨、雾和尘埃进行监测，且装备该系统的新车价格仅增加5000～8000美元。2017年3月，特斯拉推出自动驾驶系统Autopilot8.1，达到Level3级有条件自动驾驶水平。特斯拉汽车在开启Autopilot模式下累计已行驶2.22亿英里（约3.57亿公里）。

2国内无人驾驶汽车的起源及现状

我国无人驾驶汽车的研究始于20世纪80年代。1989年国防科技大学研制出我国首辆智能小车。1992年我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车在国防科技大学诞生。2000年6月我国第四代无人驾驶汽车在国防科技大学研制试验成功，最高时速76km/h。2010年国防科技大学和一汽成功联合研制出红旗旗舰无人驾驶轿车，该车装备了摄像机、雷达，可以自己导航，不需要人做任何干预操作，在高速公路上行驶的最高稳定速度为130km/h，最高峰值速度为170km/h。2015年12月初百度顺利完成无人驾驶汽车混合道路上路测试，之后宣布成立自动驾驶事业部，计划三至五年实现商用化。另外，北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪也涉足无人驾驶汽车多年。

3无人驾驶汽车的关键技术

无人驾驶汽车的自动驾驶系统主要包括环境感知、定位导航和控制三大系统。环境感知系统相当于驾驶员的眼睛，是用摄像头、超声波传感器、雷达等一系列部件组成的感知模块，去感知周围环境。定位导航系统相当于驾驶员的地图。控制系统相当于驾驶员的大脑和手脚，分析和处理收集来的信息，并发出指令控制速度和方向，正如驾驶员驾驶车辆一样，找到当前道路环境下的预瞄点，并控制。另外，无人驾驶汽车还需要车联网等系统的支持，以实现高效、安全运行。要实现真正的无人驾驶，感知技术的突破是关键。2015年10月特斯拉软件版本7.0，该版本的自动辅助驾驶是通过图像识别为主，雷达只是辅助的手段实现，但随之也发生了两起自动辅助驾驶没能避免的致命车祸。随后软件版本8.0对感知技术方案进行了彻底改造：改为雷达识别为主，图像为辅的方式。感知周边车辆的能力是原来的6倍，识别前方障碍物的能力大大增强，类似的道路中障碍物事故没有再次出现。特斯拉和谷歌代表两种感知技术路径。谷歌的高分辨率地图，是用其街景车和探测车测绘的，包括整个城市高精确度的经纬度以及每个位置的三维信息。之后使用雷达和高精度地图对车辆行进路线进行规划，并遵守交通规则，可以抵达该城市的任何地方，但仅限于该城市。尽管感知技术路径不同，但目前采用的都是静态感知。而自动驾驶一定要预测下面的几秒钟甚至更长时间里会发生什么，不然没有提前量来保障行驶安全。提高感知系统的性能，目前来看主要有两条路径，一种是让方法变得更灵活，即通过技术攻关提高对不确定性情况或因素的智能感知水平；另一种是让经验变得更可靠，看到的东西越来越多，能处理的也越来越多，经验丰富时就会判断更准确，通过已经确定的信息不断修正不确定的信息。这都有赖于深度学习的应用，而深度学习还没有进入大量应用的阶段。

4无人驾驶汽车还需解决的其它问题

除了技术问题和公路环境（如电子路标）问题，无人驾驶还要面对来自法规和市场等方面的挑战。2017年5月德国上议院通过了一项法规，准许无人驾驶汽车在德国公路上行驶。不过，这项法规要求任何时候都需要有人类驾驶员坐在驾驶席上，以准备随时对车辆进行控制。而在美国，已有14个州颁布了自动驾驶法律。另外，无人驾驶安全性的问题是大家最为关注的话题。美国机动工程师协会SAEL5的基本要求包括动态驾驶任务DDT，动态驾驶任务支援DDTFALLBACK，设计适用范围ODD。其中争议最大的莫过于设计适用范围（OperationalDesignDomain），包括系统安全运行道路类型、地理范围、速度范围、系统的操作环境（天气，白天和夜间等）、其他领域的限制。自动驾驶系统应该在设计适用范围能够安全运行，当偏离ODD时，车辆应以最小风险的状态过渡。无人驾驶的普及化是一个缓慢的过程，包括技术的进一步突破，法令的通过，以及乘客由于驾驶意外产生的心理阴影的消除。

5无人驾驶汽车的未来展望

美国机动工程师协会SAE将无人驾驶汽车的等级分为5级。0级无自动驾驶功能；1级是对方向盘或加减速中的一项进行辅助，如自适应巡航控制系统等；2级是对方向盘和加减速中的多项进行辅助，但司机必须随时待命，以便在自动系统停止工作时马上接管，如交通拥堵或高速公路辅助驾驶等；3级是有条件自动驾驶，人提供适当应答，如高速公路自动驾驶等；4级/5级才是真正的无人驾驶（其中4级为高度自动驾驶，需限定道路和环境；5级为完全自动驾驶），无需司机或乘客的干预或协助由出发地驶达目的地。目前所有车企都达到1级，大部分车企只达到2级，在无人驾驶汽车领域最为领先的特斯拉和谷歌公司也只达到3级。据预测，2020年无人驾驶或将进入爆发期。2017年5月特斯拉预计其自动驾驶系统将在2年后达到5级，届时特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约，途中“无需人工触碰”。丰田力争在2020年左右实现自动驾驶汽车的商品化。大众也将在2020年推出辉腾电动版，采用最新的自动驾驶技术。此外，奔驰、通用、现代、起亚以及中国自主品牌巨头上汽、长安，都计划于2020年推出搭载自己最新自动驾驶技术的量产车型。宝马、福特、沃尔沃则将自动驾驶量产车的推出时间选择在了2021年，国内汽车巨头一汽、北汽、吉利则将推出时间点定在2025年。除此以外，要实现无人驾驶，还要结合各种结构化环境探索商业发展路径，如高速公路环境、城市环境和特殊环境下的应用，特别是城市环境下的无人驾驶将成为下一阶段研究重点，摩根士丹利分析师预测，2030年共享出行市场(租借无人驾驶汽车)的市场规模有望达到2.6万亿美元。

6结语

无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，是智能科技发展的必然产物。无人驾驶汽车尤其适合从事共享汽车（租借无人驾驶汽车）和长途高速运输，可极大地提高交通系统的效率和安全性。根据各大车企的研发计划，2020年全球将迎来自动驾驶汽车的爆发期。美国IHS汽车信息咨询公司曾发表报告指出，到2025年，全球无人驾驶汽车销量将达60万辆，在接下来的10年中销量将以每年43%的速度持续增长；到2035年，全球无人驾驶汽车将达2100万辆。

参考文献

[1]陈慧岩等.无人驾驶汽车概论[M].北京:理工大学出版社,2014.

[2]刘少山等.第一本无人驾驶技术书[M].北京:电子工业出版社,2017.

无人驾驶汽车范文第6篇

技术过剩，这曾经在早期德系车进入中国市场时成为一个负面评价，却阻挡不住中国的本土企业将其奉为大招

在长城汽车2015科技节上，出现了无人驾驶和脑电控汽车这样的热门技术。从2012年起，长城汽车成立了强大的专业团队，下大力气对汽车无人驾驶等智能技术进行研发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。

无人驾驶车辆的行驶安全性问题一直是行业内争论的焦点，为了更好的保证技术系统自身的功能安全，长城汽车在无人驾驶车辆技术构架中强调“冗余”设计理念，以更高级别的标准进行安全开发设计，以此确保系统的稳健性。长城汽车自主研发的无人驾驶汽车，搭载有3D激光雷达、单线激光雷达、毫米波雷达、多功能摄像头、GPS导航系统等多种传感器。通过多种传感器的应用，可实现对道路情况与周围环境的全方位探测，并经过内部智能电子控制单元高速运算，直接控制车辆的电子转向系统、发动机管理系统及制动系统等机构，实现车辆的加减速、变换车道、跟随车辆以及超车等动作。车上搭载的部分传感器设备已达国际先进水平，其中多功能摄像头、毫米波雷达技术在公司已成熟应用。

未来长城汽车将募集资金用于智能汽车的研发，致力于以智能驾驶辅助系统、车联网为切入点，研发具有车联网技术、主动夜视、自适应巡航、自动泊车、智能识别和智能娱乐等功能的智能汽车，提升长城汽车现有汽车产品的智能化水平。目前哈弗H8、H9及部分后续车辆已经完成了驾驶辅助（ADAS）阶段的开发。预计在2020年，将会推出能够在高速公路上实现自动驾驶的车辆。

脑电控制汽车是长城与南开大学合作研发，在国内首次实现了人脑驱车及脑电信号与汽车系统的“连结”，有望彻底改变“手”“脚”并用的驾车模式。其运作原理为通过脑电设备，捕捉人在思考问题时产生的脑电信号，利用计算机分析人的驱车意图并向汽车发送操控指令，以此实现人脑控制汽车的目的。

在实际操作中，驾驶员头戴装有14个采集点的采集器，通过脑电信号对一辆装有计算机处理系统、车载电控单元等装置的汽车进行“发号施令”，汽车在人脑的操控下能够准确执行启动、直线前进、直线倒车、刹车、开关车门等规定指令。

无人驾驶汽车范文第7篇

2013年4月，在从以色列耶路撒冷到死海的高速路上，某报记者坐在一辆奥迪A7的驾驶座上，而与装在挡风玻璃上的摄像头相连的软件，则在驾驶这辆汽车以每小时65英里（约合104.6公里）的速度前进，彰显着自动驾驶汽车发展的神速。

受到广泛宣传的谷歌汽车和其他自动驾驶汽车装满了摄像头、雷达和被称作“激光雷达”的激光测距仪，而这部汽车的独到之处却在于简洁，以及成本相对较低的系统，材料只需几百美元。为奥迪研制这套系统的以色列移动眼视觉技术公司负责研发的高级副总裁加比·阿永称，“我们的想法是充分开发只用摄像头的自动驾驶系统。”

使用移动眼的汽车不具备谷歌工程师所实现的那种自动化程度。谷歌汽车曾在美国加利福尼亚进行过30万英里的驾驶测试，它将会出现在高速公路上，在交叉路口安全行驶，能左右转弯，还能超过速度稍慢的汽车。相反，移动眼汽车只能以高速在一条车道上行驶，可以识别红绿灯，并自动减速、停车，之后再继续高速

行驶。

而在美国旧金山，看到谷歌的一辆无人驾驶试验车在硅谷的101号公路上快速行使，或是自己停靠在旧金山的街头，并不那么稀奇。实际上，包括奥迪、丰田、梅赛德斯奔驰在内的汽车制造商都在制定自动驾驶车辆计划，这种车加入美国交通大阻塞，并成为其重要组成部分只是个时间问题。

未来的城市会有哪些变化？

当科学家和汽车公司奋勇向前，且许多人预计自动驾驶汽车会在下一个十年普及时，研究人员、城市规划者和工程师正在思考，这种汽车对未来的城市可能意味着什么，如果汽车开始为我们提供驾驶服务，城市会发生什么变化，包括街道变得更窄，因为停车位可能不再是必须的。

想象一下，在一座城市，你不用绕着圈地寻找停车位，因为你的车会把你放下，然后快速开到某个地方等着，有点像机场的出租车等候区。或者，它可能会被机器人看守员收走，和其他车辆一起像一排购物手推车一样运走。

市区内的停车场可能会变成公园。交通灯可能没现在这么常见，因为隐藏在车里和街道上的传感器会协调交通。而且违规停车罚单可能会变得罕见，因为汽车足够智能，知道不应该停在哪些地方。

未来的城市街道可能更窄，因为停车位不再是必须的。空气可能会更干净，因为人们开车更少了。据美国公路交通安全管理局称，商业区内汽车行驶里程的30%是为了寻找停车位，该部门估计，每年有10亿英里（约合16亿千米）的驾驶里程被浪费在了寻找停车的过

程中。

因此，“对城市空间和汽车本身来说，自动化将带来目标的重新设定，”华盛顿大学法学院专门研究机器人和无人机的助理教授瑞安·卡罗说。

哈佛大学的研究人员则指出，在部分城市，多达三分之一的土地被用于建停车位。一些城市规划者预计，随着城市里出现更多可利用空间，住房成本将有所下降。如果减少在城市街道上停车，道路上的其他车辆也变得更小，房屋和办公室便可以利用那些空间。如今的巨型商店和购物中心需要很大的地方用来停车，但如果没有这些需求，它们就能往城里搬。

根据得克萨斯大学奥斯汀分校人工智能实验室创建的自动十字路口管理项目组研究人员的设想，城市将不再有交通指示灯，车流将由传感器引导。一段视频展示了自动控制的交通十字路口，尽管看上去一片混乱，但研究人员坚称，这样的十字路口会减缓拥堵，降低燃料成本，还能够让汽车在穿过整个城市时不用停车。

当然，达到一个理想城市花的时间，会比绕着街区找停车位的时间略长。奥迪公司发言人表示，要到本个十年的末期，完全自动控制的汽车才会出现在市场上。说得委婉一些，在这一切成为现实之前，要解决的监管问题让人望而生畏。

但事情正在顺利向前发展，至少足以让着眼于未来的思考者们感到兴奋。去年，美国加利福尼亚州州长杰里·布朗签署了一项法律，为无人驾驶汽车在加州扫清了道路，这让加州成为了美国第三个明确允许无人驾驶汽车上路的州。今年5月，美国运输部制定了针对自动车辆的首份正式政策声明，鼓励各城市允许对无人驾驶汽车进行测试。

人们的生活方式又会怎样？

“未来的城市不会完全没有拥堵。历史上人们也曾做出同样的预言，称汽车会让城市不再受街道上的马车拥堵之苦，”斯坦福大学法学院互联网与社会中心研究员、斯坦福大学汽车研究中心成员布莱恩特·沃克·史密斯说，“你必须建设一个极其庞大的下水道系统。情况不会像我们想象得那么美好。”史密斯相信，自动驾驶汽车是不可避免的，但关于它们的影响，他有另一种想法。漂亮的市中心自不必提。他说，无人驾驶汽车会允许人们住在离办公室更远的地方，汽车可以成为家的延伸。“我可以在我的无人驾驶汽车里睡觉，或是在车的后面放一台固定式健身脚踏车，可以在上班的路上锻炼，”他说，“我在车里度过的时间会在本质上大为不同。”“无人驾驶汽车不会出现在真空里，”史密斯说。对未来城市的其他预言还设想，传统外表的车辆会更少。取而代之的将是无人机和送货的机器人。

无人驾驶汽车范文第8篇

无人驾驶技术正在进步，与此同时批评的声音也越发强烈。这可以理解――把自己的生命交到计算机手上，人们总是不太放心。另外，还有数据隐私泄露、工作机会流失等种种担忧。

当然，计算C会犯错误，它们还会被黑客入侵。所以，计算机的疏忽确实可能在道路上导致交通事故。第一起由研发中的无人驾驶汽车引发的事故已经发生，而且被媒体大量报道。

但是，我们可能忘了，在同一天，由人自己驾驶的汽车也发生了致命的事故，而且每天都有发生。包括计算机在内的基础设施确实可能存在漏洞，但我们自己的疏忽和不负责任的驾驶行为――比如超速、酒驾、毒驾、开车时发短信打电话――才是最大的不可控的马路杀手。

有关无人驾驶汽车安全性的很大一部分讨论是围绕这样一个问题进行的：当出现紧急情况时――比如避免撞上另外一辆车的唯一办法，就是撞上第三辆车，我们能否信任无人驾驶汽车在最短时间内作出最佳判断？

要知道，在这种情况下，最佳判断本身就是一个难以界定的词，因为从不同的角度得出的结论各不相同。我们只能说，计算机作出判断的依据是清晰的规则和政府道德委员会的建议，而人类本身大多是靠直觉和经验，后者不一定比前者更可靠。

关于数据隐私的担忧，有一定的道理。而对于数据隐私的态度，很大程度上是受到了所在文化和社会的影响。在中国，人们对于数据隐私的态度更加开放，更愿意把实用性和方便程度放在更重要的位置，因此中国的共享经济发展得更加繁荣。

各个国家对于数据隐私的态度未来如何发展，目前很难预测。实际上，我们在知情和不知情的状态下，已经允许了很多App来追踪我们的行动轨迹。所以，我们总是要在分享数据和获得方便之间寻求平衡。

至于无人驾驶汽车会不会彻底改变未来的工作版图，现在下结论也为时过早。

如果无人驾驶汽车普及，首先受到影响的应该是公交车和出租车司机。此外，航空公司、汽车租赁公司和酒店必须改变目前的商业模式。

与此同时，已经出现了一批在为无人驾驶时代摩拳擦掌的公司，比如美国的Tesloop公司，可以提供最远300英里的长距离、零二氧化碳排放的驾驶服务。他们正热切期待无人驾驶时代的到来。

无人驾驶汽车范文第9篇

现在货运无人机可能还不适合大面积部署，但在一些特殊情况下，无人机还是展示出了很大的优势，例如迅速递送医疗用品。德国的Defi-Copter项目正尝试通过自动控制的无人机向偏远地区第一时间递送用于急救的心脏除颤器，一架无人机的服务半径可以达到10km，到达目的地后无人机将带着降落伞的心脏除颤器抛下。无论是像Defi-Copter所用无人机的开发公司Height-Tech、Aibotix和Microdrones这些德国公司，还是像Linkall这样的国内创业公司，都早在几年前就开始进行无人机研发了。无人机在快递以外的领域也更早地投入了应用，例如航拍以及检测风力发电机、桥梁或者输电线缆，甚至在大型活动中对人群进行监控。我们可以用300欧元就能从Parrot公司买到玩具无人机，或者也可以像DHL一样花40 000欧元从Microdrones公司买一架md4-1000。专业无人机的高价格并非因为他们的飞行组件，而是由一些附加设备导致的，例如Microdrones md4-1000上通常加装的设备，除了摄像头以外，还包括热成像镜头和气体检测组件。除了这些附加设备之外，各种无人机上的飞行组件并无太大区别，它们大都是由螺旋桨提供动力，并由一些传感器协助控制，例如检测无人机方向的陀螺仪和检查与周围障碍物距离的超声波传感器。这些传感器收集的信息会交由机上的小型电脑进行处理，并对飞行做出控制。Parrot无人机上就搭载了1GHz ARM Cortex A8处理器和1GB的内存。

无人机的控制方式基本上分为手动遥控和软件自动控制两种。Microdrones的无人机会根据Google的卫星地图或者无人机自身航拍的图片来决定飞行线路。在POI-Orbit模块的帮助下，它也可以自动围绕某个物体盘旋，例如在风力发电机检测中，无人机就可以环绕其中一个发电机拍下多个角度的照片。

美国交通部发言人表示，即使无人机能够自动驾驶，但仍然需要将使用范围限定在用户的视线范围之内，以防发生事故。另外，无人机的飞行高度不得超过100m，无人机也不得进入私人领地。在这些规定范围内，私人可以自由使用无人机，而商业使用则需要各州航空管理局的批准。除了这些政策上的限制之外，快递无人机还要解决一些应用上的问题，例如，收件人是否需要有特殊的无人机降落区？怎样防止对无人机的攻击以及对货物的偷盗？亚马逊和DHL都没有给出答案，他们的快递无人机现在也还只是一个技术试验而已。

雷达、摄像头操控汽车

自动驾驶无人机要避免被风卷走或者撞到树上已经是一项技术活儿了，但这跟全自动无人驾驶汽车比起来还是小巫见大巫。无人驾驶汽车所处的环境要复杂得多，有狭窄的街道、交通规则、交通信号灯和标识，还有一些非理性的行为和无法预测的生物。所以自动无人驾驶汽车的普及就更像科幻小说里面的场景了。如果全部交通都自动化，那么在理想状态下，就再也不会出现堵车、交通事故和停车等难题，而且将会大大减轻交通造成的环境压力，而人们的出行也将会更廉价、更便捷。

但这个设想离现实还有很长的一段距离，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。几十年前我们就开始朝着这个目标努力，80年代出现的防抱死系统（ABS）和牵引控制就是电子硬件对油门和刹车进行辅助操作的例子。后来还有车道偏离预警系统和倒车雷达，这些技术会在汽车偏离车道或者撞到障碍物之前发出声音进行提醒。

几乎所有的汽车厂商都在开发新技术，并对这些科技进行整合。宝马和奥迪的某些车型能够在堵车时自动驾驶，某些沃尔沃车型可以自动停车，只不过需要车主拿着智能手机站在停车位前。在新加坡，一辆自动无人驾驶的公共汽车已经可以搭载8人以20km的时速行驶在1km长的固定路程上。这辆Induct Navia采用了光学雷达（LiDAR）进行导航，Google自动无人驾驶汽车也采用了相同的技术，福特近期也在开始对这项技术进行试验和检测。

光学雷达，顾名思义，就是以光束作为脉冲信号的雷达。Google自动无人驾驶汽车上的光学雷达同时发出64道激光光束，每秒进行上百万次的测距工作，并以此绘制周围环境的3D模型。由光学雷达得出的模型，再加上普通雷达、普通摄像头和GPS系统，这些都是汽车自动驾驶行为的判断依据。Google从2009年起便开始了自动无人驾驶汽车的测试，到目前为止，Google自动无人驾驶汽车已经安全行驶了超过500 000km，并保持零事故的记录。Google的目标是能够在2018年推出商用自动无人驾驶汽车，Uber这家美国的出租车和豪华轿车出租服务创业公司，已经声明计划将从Google购买2 500辆自动无人驾驶汽车了。

奔驰也对外展示了他们的自动无人驾驶汽车，配备了Intelligent Drive系统的奔驰S500在无人驾驶的情况下在从曼海姆到普福尔茨海姆的公路上行驶了100km。

Intelligent Drive系统综合了奔驰已经推出的Distronic Plus巡航定速系统和方向盘控制辅助系统以及已经在E系和S系配置的Stop & Go Pilot交通堵塞自动驾驶功能。对周围环境的分析由后视镜前方的3D摄像头、两个普通摄像头、几个雷达测距设备、超声波检测器和红外线热感应摄像头合作完成，他们为行驶中的汽车提供每小时300GB/h的环境数据。汽车上的计算机根据这些数据做出是否闪避障碍物或者是否通过路口这样的决定。现在奔驰自动无人驾驶汽车的最高时速已经达到了100km。车载计算机向一个特殊绘制的地图进行每秒10次的数据同步，这个地图的精度达到了100mm级别，并且记录了所有交通信号灯的规律以及路上行人穿越道路的数据，这个地图现在还只针对测试道路的区域，毕竟目前的卫星地图对于这种要求来说还是太不精确了。这样的地图是奔驰的自动驾驶技术投入使用的关键前提，但它也需要频繁地进行更新来反映道路情况的变化，所以它也是自动无人驾驶汽车真正商用的一大瓶颈。

自动驾驶技术面对的另一个难题是交通信号灯的识别问题。在这方面，设备面对着和人类驾驶员面对的同样问题：信号灯经常以一个难以看见的角度出现，或者处在逆光之中。但识别并非是问题的全部，德国人工智能研究中心附属机器人创新中心的负责人Frank Kirchner教授表示“问题的另一方面是将检测识别出的对象放到环境中去怎么理解”，他的研究方向是为自动控制系统创建用于判断并做出决定的模块。人类可以很容易地将环境中的重要信息及噪音分离开来，然后灵活地进行反应，但这对计算机来说还是很困难的，尤其是面对环境中行为不可预测的行人和其他车辆时。奔驰的Car-to-X通讯系统，即不同车辆之间和车辆与智能基础设施之间进行的通讯，可能是解决这一问题的一种方法。

1968年的相关法律有待修订

Kirchner认为，自动无人驾驶汽车能在5年之后上路，起码会出现在环境更简单的可预测的高速公路上，Kirchner预测的时间和汽车业界同仁的共识并没有太大差别。奔驰也预计他们的自动无人驾驶汽车将在2020年左右商业化。然而在英国伦敦80km外的小城米尔顿凯恩斯，2015年就将启动20辆自动无人驾驶汽车的公共交通实验，如果实验顺利的话，那么到2017年，在米尔顿凯恩斯城道路上运行的公共自动无人驾驶汽车将达到100辆。

无人驾驶汽车范文第10篇

关键词：无人驾驶汽车；可靠性；综述；展望

引言

近年来，互联网技术的迅速发展给汽车制造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，这项技术简化了汽车的驾驶操作并提高了行驶安全性。而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车[1]。

无人驾驶汽车，是可以通过计算机系统设置进而实现无人驾驶的新型智能化汽车[2]。无人驾驶汽车是人工智能技术、雷达、数学计算、监控设备与北斗导航系统协作实现的，它受计算机系统的控制，实现无人驾驶。目前，无人驾驶技术还停留在研发和实验中，尚未被批准用作商业用途和用作私家车[3]。

据有关数据显示，在意外事故中，以车祸占首位，占意外死亡总数的50%以上。仅以汽车交通事故为例，全世界因交通事故而死亡的人数已超过3000万人，多于世界大战死亡人数。基于高科技研究的无人驾驶汽车，无论在其安全性还是可靠性方面，都极具发展潜力。因此，无人驾驶汽车的研究与发展是降低车祸发生率、保障人民生命安全的重要任务[4]。

1 无人驾驶技术的研究成果

1.1 国外无人驾驶技术的研究成果

二十世纪五十年代起，英美等发达国家就开始涉及无人驾驶汽车领域的研究，并在某些方面取得了很大进展。1950年，世界上第一台自主导航汽车由贝瑞特电子公司在美国研制成功，实现了在设定路线上行驶。1987年，奔驰公司投资赞助了慕尼黑国防大学实验室，独立设计了VaMoRs智能车，车速最高达到96KM/h。1994年，欧洲研制的VaMP和VITA-2机器人车辆在巴黎进行了测试，并在多车道高速公路上行驶了1000多公里，其中车速最高时达到130KM/h，并能自主完成跟踪行驶[5]。2005年，在美国国防部主办的无人车挑战赛上，斯坦福大学的选手们改装的大众途锐多功能车经过7个半小时的长途车程到达终点，完成了全程障碍赛[6]。2010年，Google设计制造的无人驾驶汽车进行并通过了主要城市道路的驾驶测试，确定具有完备的感知能力和高水平的人工智能[7]。2014年，Code Conference 科技大会上，Google的新产品无人驾驶汽车亮相，和一般的汽车不同，Google 无人驾驶汽车没有方向盘和刹车[8]。美国、德国、日本等发达国家和欧洲由于对无人驾驶技术的研究起步早，对无人驾驶技术的掌握和对无人驾驶汽车的研发与生产更成熟和可靠。

1.2 国内无人驾驶技术的研究成果

国内在此领域相对英美等国家起步较晚，目前仍处于初级阶段，从二十世纪八十年代开始，以国防科技大学为主开始进行此方面的研究。

2001年，在贺汉根教授带领下，研制成功时速达76公里的无人车[9]。2002年，国防科技大学与发达国家联合研制的汽车实现了在公路上的无人驾驶[10]。2005年，国防科技大学完成的一个重大项目中，实现了2000公里的无人驾驶[11]。2006年，在东北亚的贸易博览会上，中国研发的无人驾驶汽车在不封路的情况下，以80公里每小时的速度自主行驶。2011年，国防科技大学成功研制了红旗HQ3无人车，在长沙-武汉高速公路上完成了无人驾驶实验，创造了在复杂交通环境下无人驾驶的新纪录。2012年，军事交通学院研制的无人驾驶智能汽车配备了全球定位系统、超声波雷达传感器等先进技术仪器，以感知周围环境，自动规划行车路线[12]。2015年，长安汽车首辆无人驾驶样车在重庆亮相，为国内第二辆原型车。长安已经完成了1级的智能驾驶技术应用，如全速自适应巡航、紧急刹车、车道保持等[13]。

我国无人驾驶汽车的蓬勃发展还需要长期坚持不懈的努力，面临的困难还有很多，技术水平不足、关键零部件依赖进口、政策法规不完善等问题较为突出。

2 无人驾驶汽车的可靠性分析

无人驾驶汽车的可靠性依赖其关键技术的可靠性。其关键技术有导航技术和智能控制技术。

1965年，傅京孙教授提出了将人工智能的启发式推理规则在学习系统中实践，是我国最早提出的把人工智能和控制技术相结合[14]。1971年，他提出智能控制是自动控制与人工智能的二元交集论观点。1977年，三元交集论被提出，即认为智能控制是人工控制、自动控制和运筹学的交集。

1989年，我国依靠通信卫星进行了双星定位演示验证试验，并肯定了北斗卫星导航试验系统技术体制的正确性和可行性。1994年，我国正式启动北斗卫星导航试验系统建设。2004年，启动导航系统建设。2006年，张彦在汽车产品的可靠性工程中应用了灰色系统理论，主要体现在可靠性设计、分配、预测、试验和评价，为无人驾驶汽车可靠性研究开辟了更广的研究方向[15]。2008年，万正高凭借我国汽车行业整车产品质量监督检验的部分结果，建立了汽车可靠性的数据库，并开发了可靠性数据分析处理软件[16]。2009年，北斗卫星导航系统成功发射了GEO卫星，验证了相关技术的正确性。2015年，主席参加“互联网之光”博览会时，参观了百度的展台，并听取了关于无人驾驶汽车研发的报告。

随着无人驾驶汽车行业的深入研究，提高无人驾驶汽车的可靠性就显得十分紧迫，对其进行可靠性试验更显得尤为重要和必要。

3 无人驾驶汽车面临的问题及因素分析

虽然我国无人驾驶汽车发展迅速，但是分析无人驾驶汽车的发展现状，仍发现了一些问题，主要表现为以下几个方面：

3.1 技术不够成熟，关键技术的可靠性需进一步论证

虽然国内外对无人驾驶汽车的研究与试验都积累了一定的经验，但是考虑到其安全性和应用，无人驾驶汽车的技术可靠性仍需进一步论证，特别是关键技术。Google研制的无人驾驶汽车虽然通过了实际城市道路的行驶测试，但是其通行也只是限制在美国的某些州而不是全美国；我国国防科技大学研制的无人驾驶汽车完成了高速公路无人驾驶实验，但这也是在特殊条件下进行的测试，是仿真模拟[17]。因此，无人驾驶汽车技术的成熟还需进一步论证，对无人驾驶汽车的试验也应多积累经验[18]。

3.2 成本太高，大批量生产困难

智能化的现代，人类生活方便快捷，生活质量的提高伴随着生活成本的提高，智能化的生活是由高科技的成本提供和支持的。越来越多的家庭拥有私家车，体现了传统汽车制造业的繁荣和汽车价格的日趋降低。但是针对无人驾驶汽车这一全新的领域来说，高成本始终成为其不可避免的问题。虽然无人驾驶汽车可以降低事故率并带给人们轻松的享受，但是低性价比则阻碍了其大批量生产和普及，因此，降低成本成为无人驾驶汽车普及的关键因素[19]。

3.3 对传统汽车制造业及其相关产业冲击大

随着无人驾驶汽车的普及和汽车共享意识增强，传统汽车销售数量和售价将会出现一定幅度的下降。汽车行业秩序可能被打乱，传统整车制造商的行业地位将受到新进入者的巨大冲击。随着无人驾驶汽车交通事故率的降低，人们为汽车及人员投保的意识和心理会受到一定影响，因而保险行业特别是车险的销售会受到一定冲击。

3.4 交通法规制定困难及人伦困境

无人驾驶汽车作为一种新型智能化产品，必然会给人类生活带来新的改变，而已有的交通法规也将不适用于无人驾驶汽车的上路行驶，因此交通法规的修改甚至是重新制定将是一件重要的、困难的工作。当无人驾驶汽车与传统汽车发生交通事故时，责任和赔偿等一系列事务的处理势必会触及人伦道德的方面，而现有处理事故人员的素质及主观因素也使这些问题的解决更为棘手。

4 无人驾驶汽车的展望

本文总结了无人驾驶汽车的国内外研究状况，对其技术可靠性做出了论述，发现了国内外无人驾驶汽车出现的共同问题。虽然对无人驾驶汽车的研究从上个世纪就已经开始，期间也突破了很多技术难题并取得了一定成果，但距无人驾驶汽车真正走进人类生活还需要很长的研究与试验过程。从当今来看无人驾驶汽车，其研究、发展和普及存在着很多尖锐的问题。

今后可从以下几个方面对无人驾驶汽车进行研究或开展工作。（1）对无人驾驶汽车的可靠性及安全性继续进行研究和试验。（2）对无人驾驶汽车的制造成本进行突破并向批量生产过渡。（3）对传统汽车制造业进行产业升级并带动相关产业的发展。（4）根据试验结果进行交通法规的修改制定并大力宣传无人驾驶汽车。（5）大力发展无人驾驶汽车在服务业、工业和私人方面的应用，扩大其消费市场。

参考文献

[1]乔维高，徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车，2007，07：40-43.

[2]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车，2014，03：35-40.

[3]端木庆玲，阮界望，马钧.无人驾驶汽车的先进技术与发展[J].农业装备与车辆工程，2014，03：30-33.

[4]潘建亮.无人驾驶汽车社会效益与影响分析[J].汽车工业研究，2014，05：22-24.

[5]Drew Bellamy， Luka Pravica. Assessing the impact of driverless haul trucks in Australian surface mining [J]. Resources Policy， 2011， 36（2）：149-158.

[6]黄柏雪.无人驾驶汽车在中国[N].计算机世界，2013-10-28026.

[7]Clifford Winston， Fred Mannering. Implementing Technology to Improve Public Highway Performance： A Leapfrog Technology from the Private Sector Is Going To Be Necessary [J]. Economics of Transportation， 2014， 3（2）： 158-165.

[8]闫民.无人驾驶汽车的研究现状及发展方向[J].汽车维修，2003，02：9-10.

[9]我国无人驾驶汽车成功挑战高速公路[J].创新时代，2012（12）：14.

[10]林一平.不断创新发展的现代无人驾驶汽车[J].专用汽车，2003，0

1：12-14+18.

[11]张贤启，余有晟，刘俊才.无人驾驶汽车的发展及可行性[J].山东工业技术，2015，04：50.

[12]冯学强，张良旭，刘志宗.无人驾驶汽车的发展综述[J].山东工业技术，2015，05：51.

[13]赵阳.无人驾驶汽车关键技术[J].中国科技博览，2011（26）：272.

[14]乔喻.无人驾驶汽车开启“智能交通”新时代[J].第二课堂（B），2014，11：4-9.

[15]张彦.基于灰色理论的汽车产品可靠性工程研究[D].合肥工业大学，2006.

[16]万正高.国产电动汽车的可靠性评估与故障规律研究[D].武汉理工大学，2008.

[17]李晶.谷歌无人驾驶汽车：从改造到自造[N].北京科技报，2014-06-09034.

[18]黄武陵.无人驾驶汽车能否让城市通畅[N].光明日报，2012-06-12012.

[19]马天力.无人驾驶智能车的运动稳定性研究[D].西安工业大学，2013.