1984年，美國國防部高等研究計劃局（DARPA）開展ALV項目首次嘗試自動駕駛

2004年，DARPA在組織了野外自動駕駛挑戰(zhàn)賽（Grand Challenge）

2009年，谷歌、百度、福特、Uber、通用相繼開始研究自動駕駛技術(shù)。

2017年，百度推出阿波羅開放平臺，進(jìn)行從小型客車到Robotaxi的道路測試。

回顧過去幾十年，人工智能的發(fā)展幾經(jīng)沉浮，在經(jīng)歷了兩次AI寒冬之后，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人工智能進(jìn)入了大數(shù)據(jù)、大計算、大模型算法的時代，為未來無人駕駛智能交通變革奠定基礎(chǔ)。

無人駕駛系統(tǒng)也稱為自動駕駛系統(tǒng)，指主要依靠人工智能、視覺計算、雷達(dá)和全球定位及車路協(xié)同等技術(shù)，使汽車具有環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和自主控制的能力，從而可讓計算機自動操作的機動車輛。

自動駕駛系統(tǒng)可以分為感知層、決策層、執(zhí)行層，分別代替人的眼睛、大腦、手腳。有別于傳統(tǒng)人工駕駛車輛，自動駕駛車輛最大特點是AI技術(shù)的主導(dǎo)，其駕駛過程是機器不斷收集駕駛信息并進(jìn)行信息分析和自我學(xué)習(xí)從而達(dá)到自動駕駛的系統(tǒng)工程

無人駕駛系統(tǒng)架構(gòu)

1、感知技術(shù)

無人駕駛汽車的環(huán)境感知系統(tǒng)是一種集成了多種傳感器技術(shù)和計算能力的系統(tǒng)，用于實時監(jiān)測和感知汽車周圍的環(huán)境，提高駕駛安全性、改善駕駛體驗，并為自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持。

無人駕駛汽車環(huán)境感知系統(tǒng)主要利用車載超聲波傳感器、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、視覺傳感器，以及V2X通信技術(shù)等獲取道路、車輛位置和障礙物信息，并將這些信息傳輸給車載控制中心，為車輛提供決策依據(jù)，其感知的對象主要有道路、車輛、障礙物、交通標(biāo)志、信號燈等。

2、決策與規(guī)劃技術(shù)

無人駕駛系統(tǒng)基于感知結(jié)果進(jìn)行決策與規(guī)劃技術(shù)，根據(jù)道路交通規(guī)則和行駛策略，通過算法來解決車輛的路徑規(guī)劃、交通流預(yù)測、障礙物避讓等問題，決定車輛的行駛路徑、時機和速度等，確保自動駕駛車輛能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中安全行駛。

無人駕駛決策的功能模塊：

· 參考路徑：解決A點到B點的路由尋徑問題，路徑規(guī)劃的層次要深入到無人車所使用的高精地圖的車道 (Lane) 參考路徑也用于表達(dá)換道需求，不同路徑有不同優(yōu)先級；

· 交規(guī)決策：通過參考路徑找到交通標(biāo)志和信號燈；

· 路徑?jīng)Q策：根據(jù)交通規(guī)則與當(dāng)前障礙物信息進(jìn)行路徑?jīng)Q策；

· 速度決策：速度邊界和位置邊界傳給速度優(yōu)化器得到平滑的速度規(guī)劃；

· 場景決策：場景可以是地圖中有一定特征的路段，比如路口、紅綠燈等，也可以是無人車想要完成的一系列復(fù)雜的動作。

3、控制與執(zhí)行技術(shù)

無人駕駛的兩大關(guān)鍵技術(shù)是環(huán)境感知技術(shù)（無人駕駛汽車行駛的基礎(chǔ)）和車輛控制技術(shù)（無人駕駛汽車行駛的核心）。

無人駕駛車輛控制技術(shù)包括軌跡規(guī)劃和控制執(zhí)行兩個環(huán)節(jié)，控制與執(zhí)行技術(shù)是將決策結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的車輛控制動作的過程，這兩項技術(shù)相輔相成共同構(gòu)成無人駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)。

無人駕駛控制的核心技術(shù)是車輛的縱向控制技術(shù)（車輛的驅(qū)動與制動控制）和橫向控制技術(shù)（方向盤角度的調(diào)整以及輪胎力的控制），通過電子控制單元(ECU)和執(zhí)行器，控制車輛的加速、制動、轉(zhuǎn)向等行駛動作，實現(xiàn)精確而靈敏的車輛控制，確保自動駕駛車輛按照決策結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確的行駛操作。

4、高精地圖與定位技術(shù)

高精地圖與定位技術(shù)是自動駕駛車輛在行駛過程中準(zhǔn)確感知自身位置和環(huán)境的關(guān)鍵，通過使用全球定位系統(tǒng)(GPS)以及地圖數(shù)據(jù)，結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，提供車輛在地圖上的準(zhǔn)確位置信息，可以幫助自動駕駛車輛實現(xiàn)精確定位和地圖匹配，為決策和規(guī)劃提供更準(zhǔn)確的參考。

高精度地圖最顯著的特點：

· 表征路面的基準(zhǔn)全面性

· 高精度地圖要求更高的實時性

· 高精度地圖=自動駕駛地圖

2023年底，自動駕駛行業(yè)中掀起了一股去高精地圖的風(fēng)向，主要兩個原因：

· 政策原因?qū)е萝嚻蠛蛨D商合作困難；

· 高精地圖的更新的頻率無法保證車輛行駛的安全性和用戶體驗。

要去高精地圖，但不等于沒有高精地圖，目前高精地圖在自動駕駛中的作用主要有三點：

· 獲得自車的絕對定位信息，保證車不跑偏；

· 獲得遠(yuǎn)距離或視野外的感知基礎(chǔ)信息，做提前預(yù)判；

· 與自車感知形成冗余，特別是在沒有車道線時提供道路拓?fù)洹?/span>

5、人機交互與安全技術(shù)

自動駕駛車輛需要與乘客進(jìn)行有效的交互，確保乘客的安全與舒適。人機交互技術(shù)包括智能語音識別、手勢識別、個性化娛樂系統(tǒng)等交互方式，讓乘客可以與自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)行溝通和指令傳達(dá)。

安全技術(shù)包括實時監(jiān)控和故障檢測、車內(nèi)外環(huán)境感知、駕駛?cè)藱C交互HMI，通過傳感器和算法監(jiān)測車輛狀態(tài)、傳感器性能以及系統(tǒng)運行，及時響應(yīng)異常情況，保障車輛和乘客的安全。

無人駕駛是信息通信等先進(jìn)技術(shù)在汽車上的深度應(yīng)用，通過垂直領(lǐng)域逐漸擴散布局到通用駕駛的落地路徑，體現(xiàn)了更便捷、更簡單的人車交互方式，是對人的更大程度的“解放”。單車智能中的感知泛化與決策的評價機制將會是重點，車路協(xié)同不僅是自動駕駛的安全保障，同時也適合中國的新基建需求，將在減少交通事故、提高運輸效率、完成特殊作業(yè)、國防軍事應(yīng)用等領(lǐng)域發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

總而言之，無人駕駛汽車代表了汽車技術(shù)和產(chǎn)業(yè)化的重要發(fā)展方向，無人駕駛是汽車智能化追求的終極目標(biāo)，也是未來汽車技術(shù)創(chuàng)新的主流趨勢。

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