汽车行业无人驾驶技术研究方案

汽车行业无人驾驶技术研究方案Theresearchschemefortheautomotiveindustry'sunmanneddrivingtechnologyisdesignedtoaddresstheintegrationofadvancedtechnologiesintomodernvehicles.Thiscomprehensiveapproachinvolvestheanalysisofvariousaspects,includingsensorintegration,artificialintelligence,andvehicleautonomy.Theapplicationofthisschemespansacrossvarioussectors,suchasurbantransportation,logistics,andpassengervehicles,aimingtoenhancesafety,efficiency,andconvenienceontheroads.Thisstudyfocusesonthedevelopmentofinnovativesolutionsforautonomousdriving,whichencompassestheimplementationofsensorfusion,decision-makingalgorithms,andvehiclecontrolsystems.Theproposedschemeaimstoovercomecurrentlimitationsinthefield,suchasinaccuratesensordataandunreliabledecision-makingprocesses.Byaddressingthesechallenges,theresearchaimstoprovidearobustframeworkforthewidespreadadoptionofunmanneddrivingtechnologyintheautomotiveindustry.Toachievetheoutlinedobjectives,theresearchschemerequiresamultidisciplinaryapproachinvolvingexpertsinrobotics,computerscience,andautomotiveengineering.Itnecessitatesthedevelopmentofnovelalgorithmsforsensorprocessinganddecision-making,aswellastheintegrationofthesetechnologiesintoexistingvehiclearchitectures.Additionally,theschemeemphasizestheimportanceofsafetyvalidationandtesting,ensuringthatthedevelopedsystemsmeetstringentindustrystandardsandregulations.汽车行业无人驾驶技术研究方案详细内容如下：第1章无人驾驶技术研究背景1.1无人驾驶技术发展概述无人驾驶技术作为现代交通领域的重要研究方向，旨在通过集成先进的计算机视觉、人工智能、自动控制等多学科技术，实现对车辆自主驾驶的能力。自20世纪70年代以来，无人驾驶技术经历了从理论研究到实际应用的跨越式发展。在我国，无人驾驶技术的研究始于20世纪80年代，经过数十年的努力，已取得了显著的成果。1.2国内外无人驾驶技术现状1.2.1国内现状我国无人驾驶技术的研究在近年来取得了长足的进步。众多科研院所、企业和高校纷纷投入到无人驾驶技术的研究中，形成了一批具有国际竞争力的研究成果。当前，国内无人驾驶技术主要集中在感知、决策和控制三个层面，部分技术已达到国际先进水平。1.2.2国外现状国外无人驾驶技术的研究起步较早，美国、欧洲和日本等国家在无人驾驶领域具有较为成熟的技术体系。美国谷歌公司旗下的Waymo、特斯拉等企业，以及欧洲的宝马、奔驰等汽车制造商，都在无人驾驶技术领域取得了显著成果。日本也在无人驾驶技术方面拥有一定的研究基础。1.3无人驾驶技术发展趋势1.3.1技术层面计算机视觉、人工智能、大数据等技术的发展，无人驾驶技术在未来将更加注重感知、决策和控制三个层面的融合。感知层面，将进一步提高车辆对周围环境的识别能力，实现对复杂场景的准确感知；决策层面，将加强对车辆行驶策略的研究，提高行驶安全性；控制层面，将优化车辆控制算法，提高行驶稳定性和舒适性。1.3.2应用层面无人驾驶技术在未来将逐步实现从商用车到乘用车的广泛应用。在商用车领域，无人驾驶技术有望解决驾驶员疲劳、频发等问题，提高运输效率；在乘用车领域，无人驾驶技术将带来更加便捷、舒适的出行体验，推动交通方式的变革。1.3.3政策法规层面无人驾驶技术的快速发展，政策法规的制定和完善成为推动产业发展的关键因素。未来，将加大对无人驾驶技术的支持力度，完善相关法律法规，为无人驾驶技术的商业化应用创造有利条件。1.3.4产业链协同发展无人驾驶技术的推广将带动产业链相关企业的快速发展，包括传感器、计算平台、网络通信、地图服务等。产业链上下游企业将加强合作，共同推动无人驾驶技术的商业化进程。第2章无人驾驶系统架构2.1系统总体架构无人驾驶系统的总体架构是系统设计中的关键部分，它决定了系统的稳定性和效率。该架构通常分为三个主要层次：感知层、决策层和执行层。在顶层，是系统控制中心，负责协调各个层次，保证系统整体运作的流畅性和安全性。感知层通过各类传感器收集车辆周边环境信息，决策层对这些信息进行处理和判断，制定行驶策略，执行层则负责将决策层的指令转化为具体的车辆动作。系统架构设计遵循模块化和层次化原则，便于系统的维护和升级。系统还需具备良好的容错能力，以保证在部分模块出现故障时，系统仍能保持基本的运行能力。2.2感知层技术感知层技术是无人驾驶系统的前提和基础，主要包括各类传感器和数据处理算法。传感器包括雷达、摄像头、激光雷达等，它们负责收集车辆周边的环境信息，如道路状况、周围车辆和行人等。数据处理算法则负责将传感器收集到的原始数据进行处理，提取出有用的信息。感知层的关键技术包括传感器融合技术，即如何有效地整合不同传感器收集到的信息，以获得更全面、更准确的环境感知。感知层的功能直接关系到无人驾驶系统的安全性和可靠性。2.3决策层技术决策层技术是无人驾驶系统的核心，其主要任务是根据感知层提供的信息，进行决策和规划，制定合理的行驶策略。决策层技术包括路径规划、障碍物避让、交通规则理解等多个方面。决策层的实现依赖于复杂的算法和模型，如人工智能、机器学习等。这些算法和模型能够处理大量的数据，实时做出决策，保证车辆的安全行驶。决策层技术的难点在于如何处理复杂的交通场景和不可预测的环境变化。2.4执行层技术执行层技术是将决策层的指令转化为具体行动的关键环节。它主要包括车辆的驱动系统、制动系统、转向系统等。执行层的功能直接影响到无人驾驶车辆的操控性和响应速度。执行层技术需要解决的关键问题是如何保证决策的准确执行，包括对车辆动力、制动和转向的精确控制。执行层还需具备良好的适应性，以应对不同的道路条件和驾驶环境。第3章传感器技术3.1激光雷达技术激光雷达（LiDAR）是一种利用激光脉冲测量距离的传感器技术，广泛应用于无人驾驶汽车中。其主要工作原理是通过向目标物体发射激光脉冲，并测量反射回来的光的时间差，从而计算出目标物体的距离和位置。激光雷达技术具有以下特点：高精度：激光雷达能够提供厘米级别的测距精度，满足无人驾驶汽车对环境感知的高要求。高分辨率：能够高分辨率的3D点云地图，为无人驾驶系统提供详细的环境信息。抗干扰能力强：激光雷达对光照条件不敏感，能够在多种天气条件下稳定工作。但是激光雷达技术的缺点包括成本较高、数据处理复杂等。3.2摄像头技术摄像头技术是无人驾驶汽车中另一种重要的传感器技术，主要应用于视觉识别和环境感知。摄像头能够捕捉车辆周围环境的图像信息，通过图像处理技术，实现对周围环境的识别和理解。摄像头技术的主要特点如下：信息量大：摄像头能够提供丰富的视觉信息，有助于识别道路、交通标志、行人等。实时性：摄像头能够实时捕捉图像，为无人驾驶系统提供即时的环境信息。低成本：相比激光雷达，摄像头的成本较低，有利于降低无人驾驶汽车的总体成本。但是摄像头的缺点在于光照条件对识别效果有较大影响，且在夜间或恶劣天气条件下功能可能下降。3.3超声波传感器技术超声波传感器技术是一种利用超声波波长的变化来测量距离的技术。在无人驾驶汽车中，超声波传感器主要用于近距离障碍物检测和倒车辅助。超声波传感器技术具有以下优势：响应速度快：超声波传感器能够快速响应，为无人驾驶系统提供及时的障碍物信息。安装方便：超声波传感器体积小，安装简单，便于在车辆上布置。成本较低：超声波传感器成本较低，有利于降低无人驾驶汽车的制造成本。但是超声波传感器在测量远距离障碍物时精度较低，且受环境影响较大。3.4传感器融合技术传感器融合技术是将多种传感器获取的信息进行综合处理，以提高无人驾驶汽车的环境感知能力和决策准确性。在无人驾驶汽车中，常见的传感器融合技术包括激光雷达与摄像头融合、激光雷达与超声波传感器融合等。传感器融合技术的主要优势如下：信息互补：不同传感器获取的信息具有互补性，融合后能够提供更全面的环境信息。提高准确性：通过融合不同传感器的数据，可以提高无人驾驶汽车的决策准确性。增强可靠性：在一种传感器失效的情况下，其他传感器仍然可以提供有效信息，增强系统的可靠性。传感器融合技术的研究和发展，对于提高无人驾驶汽车的环境感知能力和安全性具有重要意义。第四章车载计算平台4.1车载计算平台硬件设计在设计车载计算平台硬件时，需考虑以下几个关键要素：计算能力、能源效率、散热功能以及环境适应性。硬件设计包括但不限于处理器、存储器、传感器接口和通信模块。处理器是车载计算平台的核心，需具备强大的计算能力和低延迟特性。目前多核处理器和高功能GPU已成为主流选择，它们能够满足复杂算法的实时计算需求。存储器需提供足够的容量和快速访问速度，以存储大量数据并支持快速读写操作。车载计算平台还需配备多种传感器接口，包括摄像头、雷达和激光雷达等，以及相应的预处理电路，保证数据的准确性和实时性。考虑到车载计算平台在多种环境下的工作需求，硬件设计应注重环境适应性，包括防尘、防水和耐高温等特性。4.2车载计算平台软件架构车载计算平台的软件架构设计应遵循模块化、可扩展和可维护的原则。软件架构包括操作系统、中间件、驱动程序和应用软件四个层次。操作系统负责管理硬件资源，并提供基本的运行环境。考虑到实时性和安全性要求，实时操作系统（RTOS）是较为理想的选择。中间件则负责实现不同模块之间的通信和数据交换，同时支持多任务处理和资源管理。驱动程序是连接硬件和上层应用的桥梁，它负责硬件设备的初始化、配置和数据处理。应用软件则是实现无人驾驶功能的核心，包括感知、决策和控制等模块。软件架构设计应支持这些模块的灵活配置和扩展，以适应不断变化的无人驾驶技术需求。4.3车载计算平台功能优化车载计算平台功能优化是保证无人驾驶系统高效运行的关键。功能优化主要包括以下几个方面：处理器功能提升、存储访问优化、并行计算利用和算法优化。处理器功能提升可通过硬件升级和软件优化实现。硬件升级包括使用更高功能的处理器和增加缓存容量等。软件优化则涉及编译器优化、指令集优化和并行计算库的使用。存储访问优化关注数据读取和写入的效率。通过合理的数据布局和预取技术，可以减少存储访问的延迟。并行计算利用则是指充分利用多核处理器和GPU的并行计算能力，通过任务分解和线程管理提高计算效率。算法优化是提升车载计算平台功能的另一个重要方面。通过改进算法结构、减少冗余计算和优化参数设置，可以显著提高算法的执行效率。4.4车载计算平台安全性评估车载计算平台的安全性是无人驾驶系统可靠性的重要保障。安全性评估主要包括硬件安全、软件安全和数据安全三个方面。硬件安全评估关注硬件设备的安全漏洞和防护措施。需保证处理器、存储器和其他关键硬件设备具备防篡改和抗攻击的能力。软件安全评估则涉及操作系统的安全性、中间件的健壮性和应用软件的防护措施。数据安全评估关注数据传输和存储的安全性。应采用加密技术保护数据传输过程中的安全，同时保证存储在车载计算平台中的数据不被非法访问和篡改。还需对车载计算平台进行全面的漏洞扫描和渗透测试，以发觉潜在的安全风险并采取相应的防护措施。通过不断迭代的安全评估和改进，保证车载计算平台在面临各种安全威胁时能够保持稳定可靠的运行。第五章无人驾驶算法研究5.1深度学习算法在无人驾驶技术领域，深度学习算法被广泛应用于感知、决策和控制等多个环节。深度学习通过构建多层的神经网络，能够有效地从原始数据中提取特征，为无人驾驶车辆提供精准的环境感知和决策支持。本研究主要针对卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和对抗网络（GAN）在无人驾驶技术中的应用进行深入研究。卷积神经网络在图像识别和处理方面表现出色，能够有效识别车辆、行人、交通标志等道路元素。循环神经网络则适用于处理序列数据，如车辆行驶过程中的速度、加速度等时间序列信息，为车辆提供动态决策支持。对抗网络能够逼真的仿真数据，用于训练和测试无人驾驶系统，提高其在复杂环境下的适应性。5.2强化学习算法强化学习算法在无人驾驶技术中的应用主要体现在决策和控制层面。通过构建智能体与环境的交互模型，强化学习算法能够使无人驾驶车辆在不同场景下自主学习最优策略。本研究主要关注Q学习、深度确定性策略梯度（DDPG）和深度Q网络（DQN）等强化学习算法。Q学习算法通过学习行为值函数来优化车辆行为策略，使其在行驶过程中能够有效应对各种复杂情况。深度确定性策略梯度算法则适用于连续动作空间，能够为车辆提供平滑、稳定的控制策略。深度Q网络结合了深度学习与Q学习，通过神经网络来近似行为值函数，提高决策的准确性和实时性。5.3机器视觉算法机器视觉算法在无人驾驶技术中扮演着重要角色，主要负责车辆对周围环境的感知和识别。本研究主要探讨基于深度学习的机器视觉算法，包括目标检测、语义分割和实例分割等。目标检测算法能够识别并定位道路上的车辆、行人、交通标志等目标，为无人驾驶车辆提供精确的感知信息。语义分割算法则对图像中的每个像素进行分类，实现道路、车辆、行人等元素的精细划分。实例分割算法不仅能够识别目标，还能区分同一类目标的不同个体，如不同车辆、行人等。5.4传感器数据融合算法无人驾驶车辆通常配备多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。传感器数据融合算法旨在将这些不同来源、不同类型的数据进行整合，以提供更全面、准确的环境信息。本研究主要研究基于卡尔曼滤波、粒子滤波和深度学习的传感器数据融合算法。卡尔曼滤波和粒子滤波算法在融合传感器数据方面具有较好的功能，能够有效处理非线性、非高斯的数据。深度学习算法则通过神经网络对传感器数据进行特征提取和融合，提高数据处理的准确性和实时性。结合多种算法的融合策略也是研究的热点之一。第6章车联网技术研究6.1车联网技术概述车联网技术作为无人驾驶技术的重要组成部分，其主要目的是实现车与车、车与路、车与人、车与云之间的信息交换和共享。车联网技术通过集成先进的通信技术、传感器技术、数据处理技术等，为无人驾驶汽车提供实时、准确的信息支持，提高道路运输效率，降低交通发生率，实现交通出行的智能化。6.2车载通信技术车载通信技术是车联网技术的核心组成部分，主要包括以下几种：6.2.1车与车通信（V2V）车与车通信技术使得车辆之间能够实时交换行驶速度、位置、行驶状态等信息，提高车辆间的协同性。通过V2V通信，无人驾驶汽车可以提前预知前方道路状况，及时调整行驶策略，避免交通的发生。6.2.2车与路通信（V2R）车与路通信技术是指车辆与道路基础设施之间的信息交换。通过在道路两侧安装传感器、摄像头等设备，收集道路状况信息，并将其传输给无人驾驶汽车。这使得无人驾驶汽车能够实时获取道路状况，合理规划行驶路线。6.2.3车与人通信（V2P）车与人通信技术主要涉及车辆与行人、非机动车等交通参与者的信息交互。通过车载传感器和摄像头，无人驾驶汽车能够识别周边的交通参与者，提前预警并采取相应措施，保障行人和非机动车驾驶员的安全。6.2.4车与云通信（V2C）车与云通信技术是指车辆与云端数据中心之间的信息传输。无人驾驶汽车通过车与云通信，实时行驶数据，获取云端提供的导航、路况等信息，实现车辆与云端的智能协同。6.3车路协同技术车路协同技术是车联网技术的重要组成部分，主要包括以下两个方面：6.3.1路侧感知技术路侧感知技术是指利用安装在道路两侧的传感器、摄像头等设备，实时采集道路状况信息，为无人驾驶汽车提供辅助决策。路侧感知技术可以有效地提高道路信息采集的准确性和实时性，为无人驾驶汽车提供更加精准的行驶指导。6.3.2车路协同控制技术车路协同控制技术是指通过车与路之间的信息交互，实现车辆与道路基础设施的协同控制。通过车路协同控制，无人驾驶汽车能够根据道路状况和交通信号，自主调整行驶速度、车道选择等，提高道路通行效率。6.4车联网安全与隐私保护车联网技术在实际应用过程中，安全与隐私保护问题尤为重要。以下从以下几个方面探讨车联网安全与隐私保护：6.4.1加密技术为保障车联网通信的安全性，采用加密技术对传输的数据进行加密处理。加密技术可以有效地防止数据在传输过程中被窃取、篡改等，保证车联网通信的可靠性。6.4.2身份认证与授权车联网系统中，身份认证与授权机制是保证用户隐私和系统安全的关键。通过身份认证与授权，无人驾驶汽车可以识别合法用户，防止非法接入和攻击。6.4.3数据安全与隐私保护为防止车联网数据被滥用，需要采取数据安全与隐私保护措施。这包括对敏感数据进行脱敏处理，限制数据的访问权限，以及制定严格的数据使用政策等。6.4.4法律法规与标准制定建立健全车联网安全与隐私保护的法律法规和标准体系，为车联网技术的健康发展提供法律保障。同时加强监管力度，保证车联网技术在实际应用中遵循相关法律法规。第7章无人驾驶仿真测试7.1仿真测试平台搭建为了保证无人驾驶技术的安全性和可靠性，仿真测试平台是不可或缺的。本节主要介绍仿真测试平台的搭建过程。7.1.1硬件环境硬件环境主要包括计算机、服务器、传感器等设备。计算机和服务器用于运行仿真软件和数据处理，传感器用于模拟实际车辆的环境感知。7.1.2软件环境软件环境包括仿真软件、操作系统、编程语言等。仿真软件用于模拟车辆行驶的环境和交通场景，操作系统和编程语言用于编写和控制仿真程序。7.1.3通信协议通信协议是仿真测试平台的关键部分，用于实现计算机、服务器、传感器等设备之间的数据交互。本节将介绍通信协议的设计与实现。7.2仿真测试场景设计仿真测试场景设计是无人驾驶技术仿真测试的重要环节，以下为场景设计的主要内容。7.2.1场景分类根据实际道路环境和交通状况，将场景分为城市道路、高速公路、乡村道路等类型。7.2.2场景参数设置为每个场景设置相应的参数，如道路宽度、车道数量、交通流量等。7.2.3场景动态调整根据测试需求，实时调整场景中的车辆、行人、交通信号等元素，以模拟实际道路环境。7.3仿真测试数据分析本节主要介绍无人驾驶仿真测试数据收集、处理和分析的方法。7.3.1数据收集收集无人驾驶车辆在仿真环境中行驶时的各项数据，如车辆速度、加速度、方向盘角度等。7.3.2数据处理对收集到的数据进行分析和处理，提取关键信息，为后续分析提供基础。7.3.3数据分析分析处理后的数据，评估无人驾驶车辆的行驶功能、安全性、适应性等指标。7.4仿真测试与实际道路测试对比为了验证仿真测试的有效性，本节将对仿真测试结果与实际道路测试结果进行对比。7.4.1对比方法采用统计学方法，对仿真测试与实际道路测试的数据进行对比分析。7.4.2对比指标对比无人驾驶车辆在仿真测试与实际道路测试中的行驶功能、安全性、适应性等指标。7.4.3对比结果根据对比分析结果，评估仿真测试与实际道路测试的契合程度，为无人驾驶技术的研发和优化提供参考。第8章无人驾驶法律法规与标准8.1无人驾驶法律法规概述无人驾驶技术的快速发展，法律法规的制定成为推动行业健康发展的重要保障。无人驾驶法律法规主要涉及车辆制造、道路运输、交通处理等多个方面。我国对无人驾驶技术的立法工作高度重视，已出台一系列政策法规，以规范无人驾驶技术的发展和应用。本章将对无人驾驶法律法规的框架、主要内容以及发展趋势进行概述。8.2无人驾驶测试与运营许可8.2.1测试许可无人驾驶测试许可是指在公共道路上进行无人驾驶车辆测试的合法性。我国已制定相关规定，明确了无人驾驶测试许可的申请条件、程序以及监管措施。测试许可的发放有助于保证无人驾驶车辆在公共道路上的安全运行，为无人驾驶技术的实际应用奠定基础。8.2.2运营许可无人驾驶运营许可是指无人驾驶车辆在商业运营中的合法性。目前我国尚未完全放开无人驾驶运营许可，但在部分地区已开展试点项目。未来，无人驾驶技术的成熟，运营许可的发放将逐步推进，为无人驾驶商业化创造条件。8.3无人驾驶安全标准制定无人驾驶安全标准是保障无人驾驶车辆安全功能的重要依据。我国已制定一系列无人驾驶安全标准，涉及车辆结构、功能、功能等多个方面。以下为无人驾驶安全标准的主要内容：8.3.1车辆结构安全无人驾驶车辆的结构安全主要包括车辆框架、车身、座椅等部件的强度、刚度、耐久性等指标，以保证车辆在行驶过程中具备良好的安全功能。8.3.2功能安全无人驾驶车辆的功能安全主要包括自动驾驶系统、感知系统、决策系统等关键部件的可靠性、稳定性、抗干扰性等指标，以保证车辆在各种环境下正常运行。8.3.3功能安全无人驾驶车辆的功能安全主要包括车辆动力、制动、转向等系统的功能指标，以保证车辆在行驶过程中具备良好的操控性和稳定性。8.4无人驾驶保险与责任归属无人驾驶保险是指在无人驾驶车辆发生交通时，对车辆损失、人员伤亡等损失进行赔偿的一种保险。无人驾驶保险制度的建立，有助于降低无人驾驶车辆的风险，保障各方权益。8.4.1保险责任范围无人驾驶保险的责任范围主要包括车辆损失、人员伤亡、财产损失等。保险公司将根据原因、损失程度等因素，对受损方进行赔偿。8.4.2责任归属无人驾驶车辆发生交通时，责任归属问题成为关注的焦点。根据现行法律法规，无人驾驶车辆责任的确定将遵循以下原则：（1）车辆制造商、软件开发商、系统集成商等环节的责任；（2）无人驾驶车辆驾驶员的责任；（3）受害方的过错责任。在无人驾驶技术不断发展的背景下，责任归属问题将面临新的挑战。立法部门需不断完善相关法律法规，以适应无人驾驶技术的发展需求。第9章无人驾驶商业化摸索9.1无人驾驶商业模式分析科技的不断发展，无人驾驶技术逐渐走向成熟。在商业化摸索过程中，对无人驾驶商业模式的深入研究。无人驾驶商业模式主要包括以下几种：（1）出行服务：无人驾驶出租车、公共交通、物流配送等，为用户提供便捷、安全、舒适的出行体验。（2）车辆销售：无人驾驶汽车的销售，包括乘用车、商用车等，满足消费者对无人驾驶汽车的需求。（3）技术输出：无人驾驶技术的输出，为其他企业或行业提供技术支持，推动无人驾驶技术的广泛应用。（4）数据服务：无人驾驶汽车在行驶过程中产生的数据，可用于优化交通管理、城市规划等方面。（5）广告推广：无人驾驶汽车作为新型广告载体，为企业提供广告投放渠道。9.2无人驾驶产业链构建无人驾驶产业链涉及多个环节，包括技术研发、硬件制造、软件集成、运营服务、政策法规等。以下为无人驾驶产业链的构建：（1）技术研发：无人驾驶技术的研发是产业链的核心环节，涉及人工智能、大数据、云计算等关键技术。（2）硬件制造：包括无人驾驶汽车所需的传感器、控制器、执行器等硬件设备的生产。（3）软件集成：无人驾驶系统软件的开发与集成，包括感知、决策、控制等模块。（4）运营服务：无人驾驶汽车运营服务，如出租车、物流配送等。（5）政策法规：无人驾驶产业链的健康发展离不开政策法规的支持，包括道路测试、商业运营、安全监管等方面。9.3无人驾驶市场前景预测无人驾驶技术的逐渐成熟，市场前景广阔。以下为无人驾驶市场前景预测：（1）出行服务市场：无人驾驶出租车、公共交通等出行服务市场将逐渐扩大，降低人们出行成本，提高出行效率。（2）物流配送市场：无人驾驶物流配送车辆将在快递、外卖等领域发挥重要作用，降低物流成本，提高配送效率。（3）乘用车市场：无人驾驶技术的普及，乘用车市场将逐渐向无人驾驶汽车转型，满足