目前实现无人驾驶的要么是激光雷达配合摄像头加上精准的GPS定位还有测距仪器，看似简单涉及的比较复杂，目前L2辅助驾驶用的是摄像头加上毫米波雷达完成的，但是精准度很差，而且除了硬件还需要AI，目前路上测试的无人驾驶就让机器学习，搜集更大的数据来让汽车模拟学习自动驾驶，目前自动驾驶汽车唯一一个公布要量产的汽车公司是沃尔沃，并且沃尔沃表示在2022年开始量产自动驾驶汽车，沃尔沃和国内百度公司合作，还有和美国硅谷初创公司Luminar的合作并且这家公司将为沃尔沃提供自动驾驶汽车最关键的激光雷达，近日滴滴公布自动驾驶汽车也是由沃尔沃提供技术支持。其实自动驾驶理论很简单， 但是实现却很难，国内复杂路况对于无人驾驶来说非常有挑战，实现方式就是雷达绘测场景障碍物，如果是激光雷达相对简单，不过也需要测距来衡量距离，在用视频摄像头拍摄，虽然我们人类来说很简单，但是对于让机器来学习人类的听看和动作就相当麻烦，目前机器人领域就是如此，虽然机器人研究和发展这么多年，依然不能做到和人类类似的听看，功能，所以复杂还是依然复杂的，毕竟最近几年AI噱头明显，但是AI确实拥有很多目前绕开人工智能来解决问题，就是让机器不断模拟路况来实现，实际的避让或者停车行为

无人驾驶技术实现的方式_汽车「拟人」

• 驾驶汽车需要如何操作？

相信这一问题只要是驾驶员都能给出差不离的答案，比如：用眼观察道路情况、辅助听觉判断是否有障碍物，将采集的信息数据反馈给大脑，由大脑实现手动控制方向盘和档杆，用脚控制刹车和油门。开车就是这么简单，无人驾驶技术的实现其实也非常简单。

系统结构

1：强大的电脑替代人！不论用五官采集信息还是用传感器采集信息，最终所有的信息都要由大脑研判分析出结果后，才能通过肢体具象化操作。所以自动驾驶汽车必须有算力非常强大的计算机，用以运算“真实3D世界”的道路情况；然而以目前的技术水平还无法实现零漏洞的超大数据流运算，即使有也无法控制成本到匹配普通代步汽车，所以目前没有严格意义上的真正无人驾驶汽车。

2：精确的传感器！毫米波雷达、激光雷达、摄像头一定程度的替代了驾驶员的「眼睛」，传感器会通过侦测道路上的障碍物，路牌标识等信息决定车辆的动态。比如雷达侦测到前方有障碍物，车辆则会按照雷达波的反射时间计算出车距以调整刹车力度，在障碍物消失后进行加速。在雷达无法准确识别障碍物特征时，再通过摄像头采集视频信息进行分析，然而这套系统存在的漏洞巨大。

两类雷达单独挑出一种都无法准确识别障碍物，因为毫米波雷达非常容易误判，激光雷达的侦测距离太近；前者容易造成车辆错误的刹车，后者无法保证标准安全车距。至于视频采集更是难上加难，可变焦的镜头如何决定何时变焦，定焦镜头如何适合远处的道路标志。重点是在雨雪雾霾等能见度较低，且空气中悬浮着很多杂质的气象条件中，这些传感器的误判率会非常高。

3：自动驾驶系统！主动刹车、自适应巡航，这两项功能足以执行车辆的自动加减速。因为加速无非是给ECU一组数据，需要加速就去调整节气门与喷油量，需要减速时则会以“刹车优先”为前提切断动力输出，只有由ESP车身稳定程序的相关配置进行制动。这些系统是车辆最基础的配置，所以说绝大多数非智能汽车都有升级的潜力，只是目前来看还没有必要罢了。

知识点：基于ESP系统衍生的主动加减速功能有场景限制，比如在雨雪砂砾等低摩擦系数的路面上行驶，车辆连普通定速续航都是不允许使用的。因为设定程序会在减速并恢复定速后，以ECU大量喷油为基础全力加速；在湿滑路面上急加速则车辆很有可能失控，所以这些自动驾驶配置的适用范围并不宽，绝对的无人驾驶汽车目前是不存在的，就是这样喽。

编辑：天和Auto

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这几年，随着互联网技术的不断发展，传统的汽车企业受到巨大的冲击，无人驾驶成为汽车行业的一个新热点，无人驾驶就是通过在车身上布置各类型传感器，利用传感器去感知汽车周围的驾驶环境，尽可能的降低或者去除人为的操作，从而实现完全智能化，听起来是相当的炫酷，但是真的能实现吗，下面小编就来说一下自己的见解。

计算机技术的不断发展以及人们对图像识别的不断深入研究，大大促进了无人驾驶的发展，现在诸如国内的百度，美国的谷歌以及苹果等科技巨头和奔驰公司都在大力研发无人及时汽车，说到这里就不得不提前短时间把汽车发送到太空的特斯拉了，在特斯拉Models上甚至已经配备了自动驾驶的软硬件设备，基本可以实现在高速公路上无人驾驶。在国内，今年也开始在深圳的一些公交车上试运行无人驾驶公交车，可以说，无人驾驶汽车真的已经进入到我们的现实生活中，但是要想普及，成本和安全性能还是人们最为担心的，也是现在互联网企业和车企正在着力研究的工作。

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花几百块钱叫个拖车，你就可以实现无人驾驶。

如果是在市区，你可以叫个拖车，这样就可以实现无人驾驶；但是如果是在高速上，你想无人驾驶的话，我觉着得加钱。

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。

地面标识、环境标识、信号灯识别(视觉识别技术)、GPS或北斗卫星定位云计算一个都不能少哦。

计算

无人驾驶本质上就是运用计算机来模拟人的驾驶行为，并取代驾驶员。从技术角度来分析，驾驶过程分为三个功能部分，即感知系统，规划系统和控制系统。

感知系统类似于驾驶员的眼睛，主要用来采集行驶过程中的周边道路环境。在无人驾驶系统中使用激光雷达，视觉摄像头，超声波雷达，毫米波雷达等传感器采集数据，并运用各种滤波算法进行融合处理，然后传输到规划决策系统。

规划系统对感知到的数据进行分割，分类，对行驶过程中发现的目标，如道路上的车量，行人，红绿灯，车道线等等，进行运动轨迹预测和跟踪，并根据导航路线规划行驶轨迹，包括加速，刹车，转弯等状态控制。规划系统类似于驾驶员的大脑，对眼睛看到的信息进行综合判断，生成控制指令，发送给下一级控制系统。

控制系统就是按照控制指令通过电信号控制底盘的动力，转向和制动总成。控制过程中需要通过各类控制算法来确保车辆按照预定轨迹时间行驶。类似于驾驶员通过打方向盘，提前踩刹车，方向盘回正等操作来实现车辆安全转弯。

综上，无人驾驶就是通过多种类型的人工智能算法来，模拟人的端到端驾驶过程。

目前国际相对公认的自动驾驶的分级是有美国SAE提出的0-5级；

L0：与现在一样的人工驾驶，这里自动驾驶仅能提供警告和瞬时辅助，比如主动刹车、盲点监测、车道偏离预警和车身稳定系统。需要注意的是这里的辅助功能只有预警功能，而不能控制车辆！

L1：系统初级辅助，能够帮助驾驶员完成某些驾驶任务，且只能帮助完成一项驾驶操作。驾驶员需要监控驾驶环境并准备随时接管。代表性技术应用有：车道保持系统，定速巡航系统。这里自动系统可以在没有驾驶者干预的条件下控制车辆运行轨迹。

L2：系统功能部分自动化，可以同时自动进行加减速和转向的操作，也意味着自适应巡航功能和车道保持辅助系统可以同时工作。目前很多豪华车辆搭载的就为这一级别自动驾驶。目前主要的区别点就是定速巡航和自适应巡航。自动泊车功能也基本在这个级别。

L3：条件自动化，车辆在特定环境中可以实现自动加减速和转向，不需要驾驶者的操作。驾驶员可以不监控车身周边环境，但要随时准备接管车辆，以应对自动驾驶处理不了的路况情况。部分车企宣称已经实现了L3级别自动驾驶技术，但实施证明可靠性仍不具备实用价值。

L4：高度自动化，可以实现驾驶全程不需要驾驶员，但是会有限制条件，例如限制车辆车速不能超过一定值，且驾驶区域相对固定。实现L4级别自动驾驶后已经可以不需要安装刹车和油门踏板了。目前已经有载货车辆在机场、港口、矿山等特定环境下基本实现了这个级别的应用。

L5：完全自动化，完全自适应驾驶，适应任何驾驶场景。但是涉及到法律、高科技突破等限制，目前还需要进一步深入研发，对应的产品目前还没有实现。

国内工信部公布的中国标准基本参照了SAE的内容，只有少许修改。

目前主流品牌已经基本实现了L3级的绝大部分硬件条件，但达到这一级别的自动驾驶还不仅仅是车辆具备条件就可以实施，此时不具备驾驶辅助功能的车辆保有量仍然巨大，要逐步过渡到上路车辆绝大部分具备一定的自动驾驶功能还需要较长的一段时间。

而更高级别的自动驾驶对道路周边的配套基础设施要求更高，现在还没有那个国家正式出台相关的实施计划，同时无人驾驶车辆上路还涉及到交通法规的相关问题，一旦出现事故，怎样取证、认定、赔偿等都还没有进入具体讨论阶段。更不要说达到最高级的L5级了。

总而言之，目前甚至未来5-10年自动驾驶都还只能是作为半自动的辅助功能存在，只是相应的硬件、软件更发达而已，能够更多的分担驾驶者上路的压力，成为主角为时尚早。

无人驾驶汽车锁涉及的技术和概念非常复杂，在这里我仅做笼统的架构介绍，以及所涉及到的必要核心技术

首先，我们要先清除一辆汽车要做到无人驾驶，它首先要具备哪些“无人”能力，这些能力分别是：

1、定位能力。就是知道自己在哪里，要去哪里，路线是什么

2、感知能力。就是知道自己在马路的什么位置，与周边交通参与者的位置关系

3、规划能力。就是要根据车辆所处的具体情况，规划自己运动轨迹

4、控制能力。遇到对方超车并线怎么办？前车急刹车怎么办？突然窜出的行人怎么办等

这4个能力水平，其实就决定了无人驾驶汽车的“无人”程度。在这里有一个专业名词，就是我们经常听到的L1、L2等级

这4个能力水平越高，无人驾驶的等级就越高。按照NHTSA的标准，最高的L4级可以实现车辆的全自动驾驶，做到真正的“无人”

那无人驾驶所涉及的核心技术有哪些？

首先就是“感知”技术。包括单、多目摄像头等。它的作用主要是通过对录像进行图像采集，从而对路面的各种物体进行特征分析，然后知道到底是车还是人还是路线标志等

重要的感知技术还有雷达。车载雷达普遍使用毫米波雷达或者激光雷达，它用来判断自己和其他交通参与者之间的位置关系和距离等。

其次是定位技术。目前大部分无人驾驶系统都依靠卫星定位GPS+惯性仪IMU，来判断自己在哪里，朝那个方向开，角速度是多少，加速度是多少等等信息

还有就是车辆自动控制技术。从感知系统和定位系统出来的数据，要进入到车辆的控制系统中，转化为控制信号，对车辆进行各种操作。比较常见的自动控制系统，有奥迪的无人驾驶控制器ZFAS，它可以帮助司机视线除了启动和熄火以外，几乎所有的车辆操作

最后，其实也是无人驾驶汽车最为核心的技术——人工智能

前面说的感知、定位、规划等都是收集和分析信息，但至于如何决策？这就完全要交给人工智能系统来完成。

之前我说过，无人驾驶等级目前分为4级，最高等级是L4。其实现在已经有了更高的L5等级，那就是“人压根不需要在车里”，让计算机完全替代人类驾驶汽车，而这个L5等级的实现，就需要人工智能技术