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，攝像頭普遍用于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——這是其相對于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于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。

　　計算機視覺軟件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。

　　其中，常用的是攝像頭，它和人類的眼睛接近，可以看清有顏色的標識、物體，看得懂字體，分得清紅綠燈。但是缺點也不少，比如在夜晚或惡劣的天氣下視力就嚴重下降，也不擅長遠距離觀察。

　　其次是頗富爭議的LiDAR，即激光雷達。比較常見的是在車頂，像是頂不停旋轉的帽子。原理很簡單，就是通過計算激光束的反射時間和波長，可以完成繪制周邊障礙物的3D圖。而短板則是無法識別圖像和顏色。

　　還有，毫米波雷達，因為它可以全天候工作，這使得它不可或缺，即便它無法識別高度，分辨率不高，也難以成像。但它憑借其穿透塵霧、雨雪的硬本領，站穩一席之地。

　　其中與安防最密切相關的當屬常見的攝像頭了。當前，新的人工智能技術使得安防攝像頭擁有人臉識別、車牌識別、活體檢測等功能，成為推動安防產業發展的變革力量。而AI的應用，也使其他行業產生對攝像頭的需求，這其中就包括自動駕駛。

　　目前主流自動駕駛技術靠兩種系統來實現：一是激光雷達系統，但成本過高，推廣不易;另一個就是視頻監控分析系統，這項技術已較為成熟，價格低，易推廣。而在自動駕駛所有技術當中，基于視像的技術較為突出，通過視頻監控，可以實時分析路況、車輛及行人信息，輔助汽車做出有效、及時的反饋。其中，圖像傳感器性能決定傳輸圖像質量，沒有高質量圖像獲取與傳輸，視頻分析準確性就無從談起。視頻監控與高質量圖像傳感器對于自動駕駛汽車來說非常重要。

　　未來，在攝像傳感器性能突破、芯片成本下降以及深度學習技術推動下，預計在自動駕駛汽車后視/環視和夜視攝像頭、先進駕駛輔助系統、視鏡替代和行車記錄儀、駕駛/車輛接口等應用中至少應用8-10個攝像頭。

　　近年來，汽車領域對視頻監控的需求成為拉動安防行業進一步發展的因素。車載攝像頭處于自動駕駛和車聯網雙風口，市場規模空間巨大，根據HIS估算，全球車載攝像頭出貨量將從2014年的2800萬個增長到2020年的8300萬個，復合增長率達20%。安防企業大舉進入自動駕駛領域，很大一部分是以自身先進安防技術為背景，尤其是視頻監控技術。

　　決策技術

　　通過眼睛識別得到了周邊環境，接下來就要充分利用這些信息進行理解分析，決定自己該如何走下一步。要完成這項任務的就是最強大腦。自動駕駛機器人需要完成大腦中的知識庫有兩種方式：專家規則式和AI式。

　　專家規則式，英文叫rule-based。即提前編寫好規則，當需要做決定的時候必須嚴格遵守這些規則。舉個例子，當準備超車變道時，需要滿足以下條件(這是一個假專家，僅供參考)：道路半徑大于500R(彎道不變道);跟目標車道上的前后車的距離都在20m以上;比后車的車速慢不超過5km/h;等等等等...以上N個條件同時滿足時，即可超車變道。

　　AI式，就是一直很火的人工智能。模仿人類的大腦，通過AI算法對場景進行理解。或提前通過大量的犯錯積累經驗，或事前聽某人指點江山。通過AI式積累知識庫，會讓她的反應更加靈活。

　　定位技術

　　目前，除了主流的用GPS或GNSS(全球衛星導航系統)來定位的方式之外，也有在公路上鋪設電磁誘導線等方式來實現定位。高精度GPS定位目前來說最大難題是，山區和隧道等地理因素對精度的影響，雖然可以依靠IMU(慣性測量單元)來進行推算，但GPS丟失信號時間過長的話，累計的誤差就會比較大。

　　另外，自動駕駛專用的3D動態高清地圖帶給了自動駕駛更多可能性。因為有了高清地圖，就可以將自己的位置輕松定位在車道上。

　　近日，ARCFOX極狐品牌舉行2021ARCFOX極狐品牌之夜暨上市發布會，并發布了純電轎車阿爾法S，推出四個版本，售價25.19萬元~34.49萬元。同時亮相的還有，ARCFOX極狐品牌與華為攜手打造的全球首款搭載3激光雷達量產車——阿爾法S 華為HI版。國產自主無人駕駛技術的首款汽車亮相，標志著中國的無人駕駛正式開啟新征程。

　　無人駕駛的出現給目前的汽車行業帶來了摧毀性的打擊，為社會的發展帶來了極大的改變。最先發布實現無人駕駛汽車的是特斯拉，從當前特斯拉所遇到的投訴維權事件來看，智能汽車也遭遇很多技術不成熟所帶來的困惑。

　　實現無人駕駛需要的技術有哪些呢?接下來我們通俗易懂地給大家講解實現無人駕駛的技術。

　　1、無人駕駛原理：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讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃并自主實現車輛控制，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。

　　2、視覺感知技術：視覺感知技術簡言之就是依靠一個單目或多目攝像頭可精準識別車道線、路邊沿、可行駛區域、車輛、行人、交通標志及交通燈等信息。視覺感知模塊相當于無人駕駛汽車的眼和耳，無人駕駛汽車通過視覺感知模塊來辨別自身周圍的環境信息。為其行為決策提供信息支持。視覺感知包括無人駕駛汽車自身位姿感知和周圍環境感知兩部分。

　　3、激光雷達感知技術：激光雷達(LiDAR)是一種用于精確獲得三維位置信息的傳感器，好比人類的眼睛，可以確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質。它是通過激光測距技術探測環境信息的主動傳感器的統稱。它利用激光束探測目標，獲得數據并生成精確的數字工程模型。激光雷達由發射系統、接收系統 、信息處理三部分組成。激光雷達的工作原理是利用可見和近紅外光波(多為950nm波段附近的紅外光)發射、反射和接收來探測物體，可對交通參與者和未知目標進行精確檢測和跟蹤，適用于自動駕駛、車路協同等場景。

　　4、多傳感器融合技術：所謂多傳感器信息融合(MulTI-sensor InformaTIon Fusion，MSIF)，就是利用計算機技術將來自多傳感器或多源的信息和數據，在一定的準則下加以自動分析和綜合，以完成所需要的決策和估計而進行的信息處理過程。多傳感器信息融合技術的基本原理就像人的大腦綜合處理信息的過程一樣，將各種傳感器進行多層次、多空間的信息互補和優化組合處理，最終產生對觀測環 境的一致性解釋。可自由組合多傳感器數據，為系統提供低延時、高精度、有容錯性的感知結果。

　　Uber上周推出無人駕駛汽車載客服務，并在匹茲堡上路試運行，令本已炙手可熱的無人駕駛技術受到更加廣泛的關注。

　　過去兩年，各大科技公司的無人駕駛汽車實驗進行的如火如荼。實際上，從復雜的自動巡航到一些車輛上安裝的半自動駕駛系統，再到完全能夠自主駕駛的汽車，無人駕駛技術已經以很多種形式存在。

　　自適應巡航控制系統

　　自適應巡航控制系統(Adaptive Cruise Control)是一種智能化的自動控制系統，它是在早已存在的巡航控制技術基礎上發展而來的，如今在很多普通車型以及豪車上都能見到。

　　在車輛行駛過程中，車上的雷達、攝像頭以及其他傳感器能夠探測與其他車輛的間距。如果間距過小，這個系統就會讓車輪適當制動，并降低發動機輸出功率，以使車輛與前方車輛始終保持安全距離。

　　其成本因車而異，配備了這個系統的車輛價格區間非常大。