【中國傳動網 技術前沿】 無人駕駛汽車是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預設地點。無人駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛的目標，集自動控制、體系結構、人工智能、視覺計算等眾多技術于一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物。
無人駕駛汽車正在成為汽車領域的未來，其發展的關鍵不只在于汽車，無人駕駛技術的開發也至關重要。自動駕駛技術集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。自動駕駛的關鍵技術依次可以分為環境感知，行為決策，路徑規劃和運動控制四大部分。
一、環境感知
無人駕駛的第一步就是環境信息和車內信息的采集與處理，是智能車輛自主行駛的基礎和前提。無人駕駛汽車行駛環境檢測通常需要提取路面信息，檢測障礙物，并計算障礙物相對于車輛的位置。主動傳感系統，如激光雷達或毫米波雷達在駕駛環境障礙物檢測中顯示了一些好的性能：激光雷達通過發射激光束并計算發送和接收的時間差來測距，提供了高精度的測量結果，但對惡劣天氣，如雨、霧、雪等天氣敏感。
二、行為決策
無人駕駛車輛行為決策模塊的最終目標是像熟練的駕駛員一樣產生合理的駕駛行為。人類的駕駛決策行為是以“環境信息、本車狀態、交通狀況”為輸入，“駕駛行為”為輸出的一種映射關系，同時受到駕駛員個性特征及駕駛任務類型的影響。由于無人駕駛車輛處于復雜多變的實際交通環境中，外部事件發生的時間無法估計，系統需要在未知的時間間隔內，實時響應異步發生的外部物理事件。在機器人系統中，通常將離散事件系統建模為有限狀態機。此類系統具有時變、非線性等特征，與可由微分方程描述的連續系統有較大區別。
三、路徑規劃
路徑規劃，是解決無人車從起點到終點，走怎樣路徑的問題。規劃的總體要求是不要撞到障礙物，保證自身的安全和可能相遇的車輛和行人的安全。在此基礎上，再去依次追求下列目標：車體平穩，乘坐舒適，尋求路徑最短等等。路徑規劃問題可以分成兩類，總體路徑規劃和局部路徑規劃。前者是指，給無人車設定目的地，從出發地到目的地，走哪條路最好。后者指，在行進過程中，遇到障礙、行人、車輛、甚至小動物等，怎樣獲得最理想的行進路徑。
四、運動控制
無人駕駛汽車運動控制分為縱向控制和橫向控制。縱向控制是指通過對油門和制動的協調，實現對期望車速的精確跟隨。橫向控制實現無人駕駛汽車的路徑跟蹤。其目的是在保證車輛操縱穩定性的前提下，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乘坐舒適性。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耦合關系。通常將縱向運動和橫向運動進行講解，設計兩個獨立互補關系的控制器，對其分別進行控制。
去年百度董事長李彥宏乘坐自家無人駕駛車前往百度AI開發者大會，交警介入調查的事引起人們的熱議，這背后折射的是無人駕駛技術與“科技改變生活”之間的時代沖擊。新技術如何落地讓大眾接受、如何改變或者說適應現有政策，無疑是所有無人駕駛參與者要正面面對并一定做作出回答的問題。
無人駕駛汽車前景被各界都“看好”，尤其是近幾年來世界各大傳統的汽車制造廠商利用他們積累的造車優勢與互聯網科技公司互相合作，利用他們科技研發和技術，進行了資源優勢互補，風投公司也大把的把錢投入進來，想要分上一杯羹。
關于無人駕駛技術的推進速度，可能超乎所有人想象。如今，車聯網技術已實現基礎通信，娛樂、購物、維修、導航等服務。隨著5G網絡時代的到來，汽車聯網將更加高速化、智能化，在實現數據交互后，無人駕駛從技術層面講就很容易實現了。但前面提到過，無人駕駛除去汽車本身的技術，還包括道路基建以及更為重要的政策和法規完善。“中國制造2025”戰略已將智能網聯汽車列入未來發展方向。接下來便是普及5G環境下的道路基礎設施建設，并提供更多的生態關聯服務。歐洲也將為無人駕駛汽車創建5G測試走廊。相信在全球共同推進下，科幻片中的場景早晚會成為我們現實中的出行方式。
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