无人驾驶关键技术分析三篇

无人驾驶关键技术分析三篇篇一：无人驾驶关键技术分析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，必需采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，我们采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，采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辅助之外，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资源有限，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：主要采用导航信标.主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。组合定位：综合采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、GPs+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，局部路径规划适用于环境未知的情况。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。篇二：无人驾驶关键技术分析一、 无人驾驶汽车技术介绍无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，20XX年到20XX年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。二、 无人驾驶汽车技术如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也需分为不同阶段。阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第=阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头+测距雷达式两种。1、激光雷达式自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来“感知”周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地图和大数据计算资源，在这一领域具有领先的优势。由于自身有着地图和街景这样先天的优势，Google自动驾驶车辆使用一台由Velodyne公司提供的64位三维激光雷达将周围环境绘制成一幅3D地图，并与Google的高精度地图相结合，利用计算机以及云端网络进行大数据处理，最终实现自动驾驶功能：早期的丰田普锐斯原型车搭载了视频摄像头、激光雷达、位置传感器和测距雷达几种传感装置。其中视频摄像头用来判断交通信号灯以及任何移动的物体；激光雷达用于形成真实道路环境的3D地图；测距雷达用于探测车辆周围的障碍物，一旦有物体接近，车辆将自动减速；位于左后轮处的位置传感器用来侦测和估算车辆的侧向位置偏移，以判断车辆在地图上的位置。在经过多年的试验后，Google推出了自己的无人驾驶原型车。这台原型车上同样搭载了诸多雷达及传感器，以及耸立在车顶上的激光雷达。Google的无人驾驶汽车已经取消了方向盘，汽车完全靠车载计算机进行操控，是目前最接近无人驾驶概念的汽车。2、摄像头+测距雷达式XX公司在80年代就开始研发无人驾驶技术，在20XX年其研发的无人驾驶汽车成功的从斯图加特行驶到法兰克福，行驶里程约100km。该无人驾驶汽车是在并没有采用激光雷达，而是采用摄像机+测距雷达的组合实现了对周围环境的监测。车头两侧的长距雷达可以更早地发现远处的路口；另外的长距雷达监控着车辆前后的交通路况；车身四角的四个短距雷达可迅速侦测到车辆周围的事物以及其他车辆；车前风挡处的摄像机负责识别交通标识，后风挡处的摄像机拍摄街景，通过与导航系统中的地形特点比对和辨别来确定车辆的精确位置。这辆无人驾驶汽车的立体摄像机也进行了相应的改进，从而可以进一步提升探测距离。尽管是一台真正的自动驾驶车辆，但还保留了传统汽车的完整的操作方式。与Google自动驾驶车辆类似，它对于路面障碍的侦测完全来自车辆自身的传感装置。不过，XX使用了更加成熟的摄像头组合代替了激光雷达，因此在成本上更容易进行控制，同时也不会破坏现有车辆的外观质感。XX在20XX年又推出了新能源自动驾驶概念车F015。XXF015概念车利用立体摄像头、雷达以及超声波传感器来获取车辆四周的环境数据，来为自动驾驶提供大量的参考信息。高精度GPS配合三维导航地图，可以确保车辆定位精度达到厘米级别。三、无人驾驶汽车关键技术无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，是各种顶尖科技成果为一体的智慧型汽车。就目前发展现状来看，还有以下几个方面的技术需取得突破。1、 传感器技术现在无人车能出现很大程度上依赖传感器的进步。现在的无人驾驶汽车采用激光雷达，直接感知路面状况，用于分析计算。2、 定位目前主要的定位系统中美国的GPS应用最为广泛，技术也较为成熟，但目前民用的GPS定位精度远达不到无人车的需求，GPS官方民用定位精度“<<10m”，更高精度的GPS基本要依靠差分完成。差分的原理很简单：设置一个固定基站，固定基站校准位置，再将信号传递给车载设备，车载设备在接收到基站信号和GPS信号后差分获得。但是每一个基站的有效范围也就30km。于是有很多技术要解决GPS精度不足的问题，如地图匹配。3、 避障车辆前方有障碍，障碍物是运动的还是静止的，车是停下来还是绕过去。这部分主要的难度是从传感器识别障碍，在车辆运动的前提下，确定障碍的运动状态。也就是说你要在运动的坐标系下，计算另一个物体相对静坐标系的速度，并作出判断。4、 识别人能轻易识别出道路上的交通标识，如限速牌、红绿灯，同时作出相应的反应，但这对于机器来说是一个困难的挑战。目前的机器视觉技术还难以识别像树木、行人、动物等物体。这些物体的识别都要通过视觉系统完成。在无人车上不但需要能在有限的时间里识别出来，并且还要考虑道路中可能有的光线变化、遮挡等问题。要完善解决这些问题，还需要等待机器视觉和图像识别领域的技术突破。5、 控制除了上面的避障以外，其他外围机构的改造可能会存在一些改造上的问题。如何介入转向架、如何介入油门。这部分技术的难度较小，汽车控制技术如今已比较成熟，而无人驾驶汽车在未来基本为纯电动汽车，在控制难度上将小于传统的内燃机汽车。篇三：无人驾驶关键技术分析智能化是未来汽车制造业的大方向，在燃油车上聊油耗、聊动力、聊引擎轰鸣声的时代已成为过去，现在的人们，更愿意关注的是触控大屏、车联网、智能AI助手以及一一无人驾驶。电动车正处于快速发展的阶段，各类新技术不断在电动车上得以实现，无人驾驶也不例外。由于科普知识的欠缺，大部分人对无人驾驶都有所误解，不仅包括它的功能实质，还包括它的技术水平，由此也导致了许多由无人驾驶而引发的争论甚至事故。无人驾驶汽车隐藏的关键技术究竟是什么？环境感知传感器探测环境信息，只是将探测的物理量进行了有序排列与存储。需要通过适当的算法从探测得到的数据中挖掘出我们关注的数据并赋予物理含义，从而达到感知环境的目的。可以理解成汽车利用传感器套件对车身周围的动摇和静态对象进行3D重构。环境感知技术有两种技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像机为主导的多传感器融合方案；另一种是以谷歌、百度为代表的以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案。行为规划说到行为规划也许大家会比较陌生，我们可以先从路径规划开始讲讲。对于无人车来讲，若确定了目标地点的车辆位姿，车辆具体以怎样一条运动路径行驶到目标地点，即为路径规划。为了将无人车的局部路径进行形象地归类、分析，引入了“行为”的概念。车辆在城市道路自主行驶时，它应具备车道保持、变换车道、路口直行、路口拐弯、掉头、绕障、智能启停、自动泊车等驾驶行为。行为的有序排列及有机衔接，方可完成整个无人驾驶任务。目前，针对无人驾驶决策与规划的专用芯片/计算平台包括英特尔-Mobileye开发的EyeQX和英伟达的NVIDIADrivePX系列。车辆定位无人驾驶汽车进行全自主行驶时，需要解决三个基本问题：1.车辆在哪；2.往哪儿去；3.怎么去。车辆在哪其实就是对车辆的定位。定位方法有多种，比如卫星定位、地面基站定位、视觉或激光定位以及惯导定位等。将定位技术应用到无人车上时，卫星定位可以解决大范围绝对位置定位、高速公路定位以及其他开阔空间定位问题，但是当车进入隧道、高建筑物路段或室内时，定位信号会不稳定或丢失。这时需要视觉或惯导等室内定位方式去弥补。车辆定位会直接或间接影响车辆运动控制与行为决策的实现，甚至也是感知环境所需的重要信息。在执行已经规划出来的运动轨迹时，运动控制算法需要定位信息不断反馈实际的运动