一、无人驾驶汽车技术介绍
无人驾驶汽车是一种智能汽车，也称为轮式移动机器人。它主要依靠汽车中的智能驾驶员来实现无人驾驶的目标，智能驾驶员主要是基于计算机系统。
据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年至2015年间，有22000多项发明专利与无人驾驶汽车技术相关。在此过程中，一些企业已经成为该领域的行业领导者。
二.无人驾驶汽车技术
像许多其他事情一样，无人驾驶实际上有一个渐进的技术发展过程。无人驾驶需要分成不同的阶段。
阶段1:驾驶阶段。车道保持、自适应巡航和其他驾驶功能都是现阶段的技术，但驾驶员仍然是主要操作员。
阶段2:半自动驾驶。在这个阶段，电脑控制的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，可以作为完成驾驶的备用系统，但由于法律法规等因素，它仍然不能作为整个驾驶行为的主体存在。
阶段3:全自动驾驶。技术、成本、法律平衡和放松管制等因素不再是影响普及的因素。计算机控制的系统已经作为驱动程序存在，驱动程序可以在任何时候接管操作系统。
由于技术和法规的限制，目前大多数无人驾驶汽车处于第二阶段。目前，主流无人驾驶技术包括激光雷达和摄像头加测距雷达。
三.无人驾驶汽车的技术原理
它主要依靠智能驾驶员和车内计算机系统来实现无人驾驶。它通常使用车载传感器来感测车辆的周围环境，并根据通过感测获得的道路、车辆位置和障碍物信息来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。无人驾驶汽车集成了自动控制、建筑、人工智能、视觉计算等多种技术。它是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。
无人驾驶汽车的主要技术？
1、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。
2、芯片技术：也就是能够处理多个传感器集的数据，并能整合的类似小计算机的超级芯片，使汽车的“总计算机”体积、成本大为减小，并能应用于汽车成为可能。否则汽车里将没有人坐的地方、老百姓也买不起这些庞大计算机群的汽车。
3、操作系统：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等。无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力。
4、网络技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。
总之，万里长征刚走了第一步，距离进入百姓家庭，还相当遥远。比如，那个车顶上老是旋转的东西就让人感到很不雅观。汽车制造商真的搞无人驾驶，自己把自己推给了芯片公司、计算机公司、网络公司，沦为装配厂的一员，也是很不情愿的事。
汽车的无人驾驶是如何实现的？运用了什么原理？
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?百度百科-无人驾驶汽车
无人驾驶汽车的关键技术
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。
因为很早的时候车子就有自动避障的相关技术了，但那个是一种短时的片面的，现在要实现全面的自动化驾驶，也就是意味着不需要人的参与。传感器收集了周围动态变化的环境数据，就可以通过电脑很短时间之内完成信息的处理，然后从所有的路线里面选择一条既符合交通通行规则又不影响其他人正常通行的道路，这个需要大量的交通数据去支持，也就是实际行驶过程中所遇到的千百种情况变化，都要在电脑里面有详尽的列举。
要经过很多实验室的实验才能把这个东西逐渐推向市场，因为自动驾驶它关乎的是乘车人的生命安全，不像是我们平常所使用的简单的人工智能，他就算犯了错就算很愚蠢，看起来一点都不智能，我们顶多就是嘲笑一下，那也没有什么关系。但是用到汽车驾驶上面汽车在高速行驶，100公里每小时的情况下稍微反应慢了，一秒钟那都有可能是车毁人亡的结果，更不要说他处理信息的时候遇到了问题电脑死机这不就完蛋了吗？
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。
总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。
1.环境感知技术
环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们用两种方法进行检测：
无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。
无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。
2.导航定位技术
无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。
自主导航技术是指除了定位之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：
相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。
组合定位：综合用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。
3.路径规划技术
路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。
路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。
路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。
4.决策控制技术
决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。
决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发做出判断，并迅速做出反应。
综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。
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