无人驾驶汽车中用到哪些核心技术

A. 无人驾驶汽车的主要技术

根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。

1、定位导航技术

定位导航模块包括定位技术和导航技术。定位技术可以分为相对定位（如陀螺仪、里程计）、绝对定位（如GPS）和组合定位。导航技术可以分为基于地图的导航和不基于地图的导航，其中高精度地图在无人驾驶的导航中有着关键作用。

2、环境感知技术

环境感知模块通过多种传感器对车辆周围的环境信息进行感知。感知信息不仅包括车辆自身状态信息，如车辆速度、前轮偏角、车辆航向角等，还包括周围的环境信息，如道路位置、道路方向、障碍物位置和速度、交通标志等。常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达。

3、规划决策技术

规划决策模块相当于智能车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，对当前的车辆行为进行规划（速度规划、避障局部路径规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等）。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。

4、自动控制技术

自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。无人驾驶汽车的三个控制系统对控制的精确性、平顺性、响应延时等性能要求有着不同的侧重点。

其中，转向控制主要是对转向电机的控制，根据控制目标的不同，可分为角度闭环控制和力矩闭环控制。驱动控制实现对车辆加速、匀速、减速的控制。制动控制根据制动场景的不同又可分为正常的制动控制和紧急制动控制。

技术原理

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

它是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，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。

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，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

以上内容参考网络-无人驾驶汽车

B. 无敌驾驶技术是什么

通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。

传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。

C. 汽车的无人驾驶是如何实现的运用了什么原理

汽车的无人驾驶技术实现有赖于现在较快的人工智能，处理信息的反馈速度，自动驾驶技术的它的原理就是通过汽车周围的传感器来搜集汽车所处的动态环境，利用很短的时间完成电脑信息的处理，让汽车从各种障碍里面去选择一个最佳的通行方向。

所以说理论上上面情况是不会出现的，因为在研发的时候可能就会考虑到这方面问题，但大部分普通的驾驶者仍然不愿意把自己以及乘车人的生命安全完全交由人工智能去处理。可以把自动驾驶记录当成是一个辅助驾驶的东西，但不能完全相信他人，还是要做好最后一道把关的工作。

D. 无人驾驶涉及哪些技术

无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，通过电脑实现无人驾驶，可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

无人驾驶依赖几种先进技术，这些互为补充的技术感知周围环境、进行自我导航。究竟这些技术如何协同工作？除了Waymo等知名的领头羊之外，又有哪些公司在推动这个行业发展

感知能力，无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志，以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度，以便作出对应反应。

摄像头和计算机视觉，摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的车辆，是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。

摄像头可以识别颜色和字体，帮助检测道路标志、交通信号灯和街道标记——这是其相对于雷达和激光雷达的一个优点。不过，在检测深度和距离上，摄像头远远不及激光雷达。

无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号，以此处理从摄像头提取的数据。计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节（比如，线条颜色和图案等），还需要能评估适当的交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。

E. 无人驾驶的核心是什么是如何运行的

4级或5级的自主驾驶很难有一个明确的标准来定义，自主驾驶应该不复杂。自动驾驶其实涉及三个问题:一、我在哪里？第二，我要去哪里？第三是怎么去。这三个问题的完整解决方案就是真正的自动驾驶。所以特斯拉升级的8000美元自动驾驶2.0只有部分线控功能，并不是真正的自动驾驶。福特、网络、谷歌做的都是真正的自动驾驶，远超特斯拉，两者差别巨大。

机器人定位有三种常见的类型:相对定位、绝对定位和组合定位。自动驾驶一般采用组合定位。首先，本体感受传感器如里程计和陀螺仪测量相对于机器人初始姿态的距离和方向，以确定机器人的当前姿态，这也称为轨迹估计。然后使用激光雷达或视觉感知环境，使用主动或被动识别、地图匹配、GPS或导航信标进行定位。位置的计算方法包括三角测量、三边测量和模型匹配算法。从这个角度来说，IMU也是自动驾驶必不可少的一部分。

同时，机器人定位实际上是一个概率问题，所以机器人定位算法有两个流派，一个是卡尔曼滤波，一个是贝叶斯推理。有扩展卡尔曼滤波器(EKF)、卡尔曼滤波器(KF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)。另一种是基于贝叶斯推理的定位方法。网格和粒子用于描述机器人位置空间，递归计算状态空间中的概率分布，如马尔可夫定位(MKV)和蒙特卡罗定位(MCL)。

在地图匹配中，必须有一个优先地图与之比较。这张地图不一定是厘米级高精度地图。有必要谈谈地图，它可以分为四类，即度量、拓扑、传感器和语义。我们最常见的地图是语义级地图。无人驾驶不是导弹。一般输入目的地应该是语义层面。毕竟人类的交通方式是语义层面，不是地理坐标。这是机器人和无人驾驶的区别之一。机器人一般不考虑语义，只需要知道自己在坐标系中的位置。全球定位系统提供全球坐标系的度量。未来，V2X将提供雷达和视觉探测距离(NLOS)之外的特定物体(移动的行人和汽车)的地图，或V2X地图。目前国内处于研究阶段的无人车大多采用GPS RTK定位，必须配合厘米级高精度地图才能获得语义信息，不可能做到真正的无人。

F. 自动驾驶的核心技术是什么呀

自动驾驶核心技术体系可简单概括为“感知、决策与执行”。
感知系统也被称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境，并进行环境信息与车内信息的采集与处理，主要涉及道路边界监测、车辆检测、行人检测等技术。
决策系统也被称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航，通过执行相应控制策略，代替人类做出驾驶决策。
执行系统也被称为“底层控制系统”，负责汽车的加速、刹车和转向，主要由电子制动、电子驱动以及电子转向三部分构成。

G. 自动驾驶五大核心技术包括哪些

一是车联网。在人工智能和以“电、智、网、共享”为代表的新四化驱动下，引领车联网从第一阶段向第二阶段演进。人机交互逐渐延伸到车辆、车辆与通信设施、车辆与路边单元之间的信息交互。其中，V2X无线通信技术可以将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机结合，不仅可以支持车辆获取比自行车感知更多的信息，还可以推动技术的发展和变革。比如自动驾驶应用，也有助于支撑智慧交通体系建设，推动汽车和交通服务向新商业模式方向发展。

五是规划决策。决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

H. 一台自动驾驶汽车背后，需要哪些技术来支撑呢

其实想要知道自动驾驶需要哪些技术非常的简单，你只需要把自动驾驶看成是另外一个司机就可以了。首先，如果想要完成自动驾驶技术，必须要具有导航系统才可以，因为只有具有导航和定位系统才能够确定出发点和目的地。并且在这中间导航要具有很高的精确度，从而避免走错路或者应对一些比较复杂的路况。这个问题目前通过高精度的GPS卫星已经得到了解决。而且他们在整个驾驶过程当中应该是处于最底部的一环，也是最后一环。这一部分的最大难点就在于跟系统的对接方面不能够有延迟，所以这部分的防水，防电以及防尘设施都必须要处理好才可以，而且因为它的整个处理系统遍布全车，集中控制比较难，所以也是目前的一个难点。