無人駕駛汽車中用到哪些核心技術

A. 無人駕駛汽車的主要技術

根據無人駕駛汽車的功能模塊，可將無人駕駛的關鍵技術分為：定位導航技術、環境感知技術、規劃決策技術和自動控制技術。

1、定位導航技術

定位導航模塊包括定位技術和導航技術。定位技術可以分為相對定位（如陀螺儀、里程計）、絕對定位（如GPS）和組合定位。導航技術可以分為基於地圖的導航和不基於地圖的導航，其中高精度地圖在無人駕駛的導航中有著關鍵作用。

2、環境感知技術

環境感知模塊通過多種感測器對車輛周圍的環境信息進行感知。感知信息不僅包括車輛自身狀態信息，如車輛速度、前輪偏角、車輛航向角等，還包括周圍的環境信息，如道路位置、道路方向、障礙物位置和速度、交通標志等。常用的感測器包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。

3、規劃決策技術

規劃決策模塊相當於智能車的大腦，它通過綜合分析環境感知系統提供的信息，對當前的車輛行為進行規劃（速度規劃、避障局部路徑規劃等），並產生相應的決策（跟車、換道、停車等）。規劃技術還需要考慮車輛的機械特性、動力學特性、運動學特性。常用的決策技術有專家控制、隱馬爾科夫模型、貝葉斯網路、模糊邏輯等。

4、自動控制技術

自動控制模塊主要包括轉向、驅動和制動三個系統。無人駕駛汽車的三個控制系統對控制的精確性、平順性、響應延時等性能要求有著不同的側重點。

其中，轉向控制主要是對轉向電機的控制，根據控制目標的不同，可分為角度閉環控制和力矩閉環控制。驅動控制實現對車輛加速、勻速、減速的控制。制動控制根據制動場景的不同又可分為正常的制動控制和緊急制動控制。

技術原理

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智能汽車。

它是利用車載感測器來感知車輛周圍環境，並根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

集自動控制、體系結構、人工智慧、視覺計算等眾多技術於一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物，也是衡量一個國家科研實力和工業水平的一個重要標志，在國防和國民經濟領域具有廣闊的應用前景。

以上內容參考網路-無人駕駛汽車

B. 無敵駕駛技術是什麼

通俗地說，無人駕駛就是讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃並自主實現車輛控制的技術，也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛或是自動駕駛。

感測器是「眼睛」，能360度感知路上物體的遠近深淺；車輛控制技術是「大腦」，能實時感知環境信息。

C. 汽車的無人駕駛是如何實現的運用了什麼原理

汽車的無人駕駛技術實現有賴於現在較快的人工智慧，處理信息的反饋速度，自動駕駛技術的它的原理就是通過汽車周圍的感測器來搜集汽車所處的動態環境，利用很短的時間完成電腦信息的處理，讓汽車從各種障礙裡面去選擇一個最佳的通行方向。

所以說理論上上面情況是不會出現的，因為在研發的時候可能就會考慮到這方面問題，但大部分普通的駕駛者仍然不願意把自己以及乘車人的生命安全完全交由人工智慧去處理。可以把自動駕駛記錄當成是一個輔助駕駛的東西，但不能完全相信他人，還是要做好最後一道把關的工作。

D. 無人駕駛涉及哪些技術

無人駕駛汽車依靠人工智慧、視覺計算、雷達、監控裝置和全球定位系統協同合作，通過電腦實現無人駕駛，可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。

無人駕駛依賴幾種先進技術，這些互為補充的技術感知周圍環境、進行自我導航。究竟這些技術如何協同工作？除了Waymo等知名的領頭羊之外，又有哪些公司在推動這個行業發展

感知能力，無人駕駛汽車必須要能夠識別交通信號和標志，以及其他汽車、自行車和行人。它們還必須能感知前方物體的距離和速度，以便作出對應反應。

攝像頭和計算機視覺，攝像頭普遍用於無人駕駛車輛和配備先進駕駛輔助系統（ADAS）的車輛，是無人駕駛環境下一種重要的感知設備。

攝像頭可以識別顏色和字體，幫助檢測道路標志、交通信號燈和街道標記——這是其相對於雷達和激光雷達的一個優點。不過，在檢測深度和距離上，攝像頭遠遠不及激光雷達。

無人駕駛感知系統基於計算機視覺技術來檢測物體和信號，以此處理從攝像頭提取的數據。計算機視覺軟體需要能夠識別車道邊界的具體細節（比如，線條顏色和圖案等），還需要能評估適當的交通規則，在復雜交通場景下實現安全的、與人類駕駛行為類似的自主駕駛。

E. 無人駕駛的核心是什麼是如何運行的

4級或5級的自主駕駛很難有一個明確的標准來定義，自主駕駛應該不復雜。自動駕駛其實涉及三個問題:一、我在哪裡？第二，我要去哪裡？第三是怎麼去。這三個問題的完整解決方案就是真正的自動駕駛。所以特斯拉升級的8000美元自動駕駛2.0隻有部分線控功能，並不是真正的自動駕駛。福特、網路、谷歌做的都是真正的自動駕駛，遠超特斯拉，兩者差別巨大。

機器人定位有三種常見的類型:相對定位、絕對定位和組合定位。自動駕駛一般採用組合定位。首先，本體感受感測器如里程計和陀螺儀測量相對於機器人初始姿態的距離和方向，以確定機器人的當前姿態，這也稱為軌跡估計。然後使用激光雷達或視覺感知環境，使用主動或被動識別、地圖匹配、GPS或導航信標進行定位。位置的計算方法包括三角測量、三邊測量和模型匹配演算法。從這個角度來說，IMU也是自動駕駛必不可少的一部分。

同時，機器人定位實際上是一個概率問題，所以機器人定位演算法有兩個流派，一個是卡爾曼濾波，一個是貝葉斯推理。有擴展卡爾曼濾波器(EKF)、卡爾曼濾波器(KF)和無跡卡爾曼濾波器(UKF)。另一種是基於貝葉斯推理的定位方法。網格和粒子用於描述機器人位置空間，遞歸計算狀態空間中的概率分布，如馬爾可夫定位(MKV)和蒙特卡羅定位(MCL)。

在地圖匹配中，必須有一個優先地圖與之比較。這張地圖不一定是厘米級高精度地圖。有必要談談地圖，它可以分為四類，即度量、拓撲、感測器和語義。我們最常見的地圖是語義級地圖。無人駕駛不是導彈。一般輸入目的地應該是語義層面。畢竟人類的交通方式是語義層面，不是地理坐標。這是機器人和無人駕駛的區別之一。機器人一般不考慮語義，只需要知道自己在坐標系中的位置。全球定位系統提供全球坐標系的度量。未來，V2X將提供雷達和視覺探測距離(NLOS)之外的特定物體(移動的行人和汽車)的地圖，或V2X地圖。目前國內處於研究階段的無人車大多採用GPS RTK定位，必須配合厘米級高精度地圖才能獲得語義信息，不可能做到真正的無人。

F. 自動駕駛的核心技術是什麼呀

自動駕駛核心技術體系可簡單概括為「感知、決策與執行」。
感知系統也被稱為「中層控制系統」，負責感知周圍的環境，並進行環境信息與車內信息的採集與處理，主要涉及道路邊界監測、車輛檢測、行人檢測等技術。
決策系統也被稱為「上層控制系統」，負責路徑規劃和導航，通過執行相應控制策略，代替人類做出駕駛決策。
執行系統也被稱為「底層控制系統」，負責汽車的加速、剎車和轉向，主要由電子制動、電子驅動以及電子轉向三部分構成。

G. 自動駕駛五大核心技術包括哪些

一是車聯網。在人工智慧和以“電、智、網、共享”為代表的新四化驅動下，引領車聯網從第一階段向第二階段演進。人機交互逐漸延伸到車輛、車輛與通信設施、車輛與路邊單元之間的信息交互。其中，V2X無線通信技術可以將“人-車-路-網-雲”等交通參與要素有機結合，不僅可以支持車輛獲取比自行車感知更多的信息，還可以推動技術的發展和變革。比如自動駕駛應用，也有助於支撐智慧交通體系建設，推動汽車和交通服務向新商業模式方向發展。

五是規劃決策。決策是無人駕駛體現智能性的核心的技術，相當於自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。通過綜合分析環境感知系統提供的信息，及從高精度地圖路由定址的結果，規劃決策者可以對當前車輛進行速度、朝向等規劃，並產生相應的停車、跟車、換道等決策。

H. 一台自動駕駛汽車背後，需要哪些技術來支撐呢

其實想要知道自動駕駛需要哪些技術非常的簡單，你只需要把自動駕駛看成是另外一個司機就可以了。首先，如果想要完成自動駕駛技術，必須要具有導航系統才可以，因為只有具有導航和定位系統才能夠確定出發點和目的地。並且在這中間導航要具有很高的精確度，從而避免走錯路或者應對一些比較復雜的路況。這個問題目前通過高精度的GPS衛星已經得到了解決。而且他們在整個駕駛過程當中應該是處於最底部的一環，也是最後一環。這一部分的最大難點就在於跟系統的對接方面不能夠有延遲，所以這部分的防水，防電以及防塵設施都必須要處理好才可以，而且因為它的整個處理系統遍布全車，集中控制比較難，所以也是目前的一個難點。