無人駕駛汽車業(yè)是在網絡環(huán)境下用計算機技術，信息技術和智能技術武裝起來的汽車，或者可以說是有著汽車外殼兼顧汽車性能的移動機器人。

 

無人駕駛技術涉及的內容

 

1 體系結構

體系結構是一個系統(tǒng)的骨架。它描述了系統(tǒng)各個組成部分的分解和組織，以及各個組成部分之間的相互關系。對無人駕駛汽車系統(tǒng)來說，體系結構還包括了系統(tǒng)信息的交流和控制調度，因此又起到了神經系統(tǒng)的作用。體系結構在無人駕駛汽車系統(tǒng)中占據十分重要的地位，它確定系統(tǒng)的各組成模塊及其輸入輸出，確定系統(tǒng)的信息流和控制流。比較經典的體系結構有分層遞階式體系結構、反應式體系結構和二者結合的混合式體系結構。美國汽車工程師協(xié)會采納的無人系統(tǒng)聯(lián)合體系（JAUS）是基于分層遞階式的體系結構。

 

無人系統(tǒng)聯(lián)合體系（JAUS）是1998年美國國防部提出的針對無人系統(tǒng)領域的開放式體系結構，并于2005年被美國汽車工程師協(xié)會采納，作為無人系統(tǒng)體系的標準。JAUS協(xié)議將整個系統(tǒng)劃分為系統(tǒng)、子系統(tǒng)、節(jié)點和組件這幾個級別。各級別之間既相互獨立，又相互依賴。

 

2 環(huán)境感知

無人駕駛汽車的環(huán)境感知像人類的視聽感覺一樣，利用各種傳感器對環(huán)境進行數據采集，獲取行駛環(huán)境的信息，并對信息中的數據進行處理，這些信息對無人駕駛汽車的安全行駛提供及時、準確、可靠的決策依據。它是無人駕駛汽車實現壁障、自定位和路徑規(guī)劃等高級智能行為的前提條件和基礎。

 

目前常用的環(huán)境感知傳感器包括超聲波傳感器、紅外線傳感器、激光雷達、毫米波雷達、微波雷達、立體視覺攝像機等。我們根據傳感器的特點和工作原理，在不同的工況下選擇合適的環(huán)境傳感器。例如：在高速公路中，由于車速較快，通常選擇檢測距離較大的微波雷達；在城市公路中，環(huán)境比較復雜，行人車輛行駛不確定性，通常選用檢測角度較大的激光雷達。

 

3 定位導航

無人駕駛汽車通過定位導航系統(tǒng)獲得汽車的位置、姿態(tài)等信息。無人駕駛汽車定位及時有航跡推算技術、路標定位技術、地圖匹配定位技術和視覺定位技術等。

 

無人駕駛汽車在未知環(huán)境中從一個位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位，同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現自主定位和導航的技術被稱為同時定位與地圖創(chuàng)建。在地圖已知的情況下，無人駕駛汽車可以根據已知地圖不斷地進行自身位置的校正，實現精確定位；但在未知環(huán)境中，無人駕駛汽車完全沒有或只有很少、很不完善的環(huán)境知識，無人駕駛汽車隊環(huán)境的認識就只能通過自身所攜帶的傳感器來獲取環(huán)境信息，并經過信號處理抽取有效信息，以構建環(huán)境地圖。

 

4 路徑規(guī)劃

無人駕駛汽車的路徑規(guī)劃是指在一定環(huán)境模型基礎上，給定無人駕駛汽車起始點與目標后，按照性能指標規(guī)劃處一條無碰撞、能安全到達目標點的有效路徑。經過幾十年的發(fā)展，路徑規(guī)劃技術已取得了非常矚目的成就。

 

路徑規(guī)劃主要包含兩個步驟：建立包含障礙區(qū)域與自由區(qū)域的環(huán)境地圖，以及在環(huán)境地圖中選擇合適的路徑搜索算法，快速實時地搜索可行路徑。路徑規(guī)劃結果對車輛行駛起著導航作用，它引導車輛從當前位置行駛到達目標位置。目前，比較常見的路徑規(guī)劃算法主要分為基于采樣的路徑規(guī)劃算法以及基于地圖的路徑規(guī)劃算法兩大類?；诓蓸勇窂降囊?guī)劃算法：這種方法很早就開始用于車輛路徑貴客，比較常見的算法有概率圖算法和快速隨機擴展樹算法?；诘貓D的路徑規(guī)劃算法：它通過搜索表示環(huán)境信息的環(huán)境地圖獲得最終路徑，通常采用單元分解法或者道路圖法建立環(huán)境模型。

 

5 運動控制

無人駕駛汽車的運動控制分為縱向控制和橫向控制。通過對油門和制動的協(xié)調，縱向運動控制實現對期望車速的精確跟隨。在保證車輛操作穩(wěn)定性的前提下，橫向運動控制實現無人駕駛汽車的路徑跟蹤。在無人駕駛汽車的行駛過程中，車輛的橫向運動和縱向運動存在著耦合關系。兩種控制相互結合，不僅使車輛精確跟蹤期望道路，同時使車輛具有良好的動力性和舒適性。

 

無人駕駛汽車的縱向控制，包括對油門和制動的控制，以及油門和控制制動的切換規(guī)則。根據預定速度和無人駕駛汽車實測速度的偏差，油門控制器和制動控制器根據各自的算法分別得到油門控制量和制動控制量。切換規(guī)則根據油門控制量、速度控制量和速度偏差選擇油門控制還是制動控制，未選擇的控制系統(tǒng)回到初始位置，如按切換規(guī)則選擇了油門控制，則制動控制執(zhí)行機構將回到零初始位置。無人駕駛汽車的橫向控制，需要考慮車輛縱向速度、道路曲折率以及未知干擾等諸多因素。通常情況下，我們可以基于航向預估和滑模變結構理論來實現汽車的橫向控制。

 

6 一體化設計

相對于傳統(tǒng)的添加外部機構的改造方法，無人駕駛汽車一體化設計是未來無人駕駛汽車設計的導向。它綜合考慮無人駕駛汽車對局部環(huán)境的感知和決策，以及車輛的動力學特性等性能之間的相互聯(lián)系和影響，在構建的無人駕駛汽車上集成設計各個模塊及相關過程。通過一體化設計將無人駕駛汽車的大腦與小腦進行有機的結合，提高無人駕駛汽車的整體控制效果。

 

無人駕駛汽車的一體化設計包含：設計無人駕駛汽車集成平臺，構建開放式模塊化的多模異構信息集成體系，并與汽車信息交互系統(tǒng)、儀表電器和電控系統(tǒng)協(xié)調控制；車輛發(fā)動機與變速器、制動系統(tǒng)的一體化縱向系統(tǒng)性能設計；車輛轉向系統(tǒng)有人駕駛與無人駕駛系統(tǒng)性能一體化設計；結合傳統(tǒng)的汽車動力學，研究無人駕駛汽車的動力學試驗體系和方法。通過不斷地完善，最終達到無人駕駛的環(huán)境感知規(guī)劃決策圈和汽車動力學圈的良好匹配，以實現在保證無人駕駛車輛的安全性能與可靠性能的基礎上，使乘客有一個良好的舒適性，使車輛有一個較好的經濟性能和動力性能。

 

無人駕駛技術的現狀

 

無人駕駛如今已經成為一種趨勢，通過智能化交通信息平臺，車與車、車與路之間能夠及時獲取有效信息，進而實現對行程智能化管理，汽車擁堵與停車難的問題將能夠得到有效的解決，大型客運車運輸也能夠準時化、規(guī)范化。經過多年的發(fā)展，國內外無人駕駛技術取得了顯著的進展，但是實際交通環(huán)境復雜多變，而且目前人工智能與人腦智能之間存在較大差距，同時網絡傳輸速度存在滯后等問題，造成真正意義上的無人駕駛技術處于發(fā)展瓶頸階段。此次兩會上工業(yè)和信息化部部長肖亞慶承諾“十四五”期間將建成系統(tǒng)完備的5G網絡，這對于無人駕駛技術的發(fā)展也是一個好消息，將有助于信息傳輸速度的大力提升。