◆文/遼寧 馬立強(qiáng)

近幾年，汽車新技術(shù)層出不窮，以新能源和自動(dòng)駕駛技術(shù)尤為突出，新能源汽車在走進(jìn)千家萬(wàn)戶的時(shí)候，自動(dòng)駕駛技術(shù)在生活中也會(huì)越來越普及，自動(dòng)駕駛汽車是一種通過電腦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的汽車。又稱電駕汽車或輪式移動(dòng)機(jī)械人。其融和個(gè)性需求，給人全新的體驗(yàn)，具有安全、舒適、便利等特點(diǎn)。與人工駕駛汽車的不同之處在于，自動(dòng)駕駛可以通過電來實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車的控制，就目前來看，自動(dòng)駛更滿足現(xiàn)代人的追求，在近幾年呈現(xiàn)出實(shí)用化的趨勢(shì)。在2020年。自動(dòng)駕駛汽車將全面就進(jìn)入市場(chǎng)，在2025年前后，我國(guó)新生產(chǎn)汽車中配備有半自動(dòng)駕駛技術(shù)的汽車占有率將達(dá)到30%，到2030年完全自動(dòng)駕駛車輛的占有率將接近10%。隨著新一代科技革命的推進(jìn),全球各大整車企業(yè)、汽車零部件企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、制造企業(yè)以及研究企業(yè)、高校都正在全力研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)產(chǎn)品,測(cè)試技術(shù)和測(cè)試裝備,各國(guó)政府也在加快自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)業(yè)布局,推進(jìn)道路測(cè)試規(guī)范建設(shè)、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試體系建設(shè)、測(cè)試場(chǎng)地建沒等。其中最根本問題的是自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)中的可靠性、安全性、穩(wěn)定性、智能性是所有相關(guān)產(chǎn)業(yè)大力發(fā)展的根基。本文主要介紹自動(dòng)駕駛汽車前沿技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,主要分七個(gè)部分,分別就自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)概論、自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的投入與發(fā)展情況、自動(dòng)駕駛汽車的特點(diǎn)與功能、自動(dòng)駕駛汽車的基本組成、自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)、自動(dòng)駕駛汽車的人工智能技術(shù)、當(dāng)前自動(dòng)駕駛的技術(shù)情況和存在問題等進(jìn)行論述。

一、自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)概論

自動(dòng)駕駛汽車在上個(gè)世紀(jì)已有數(shù)十年的發(fā)展歷史，自動(dòng)駕駛行業(yè)在當(dāng)時(shí)還是受到了廣泛的關(guān)注。經(jīng)過研制開發(fā)，自動(dòng)駕駛汽車在后續(xù)多年推廣，1999年，英國(guó)卡基梅大學(xué)制做的無人駛汽車 Lacuna-v完成了第一次無人駕駛試驗(yàn)，許多為無人駕駛汽車開放路實(shí)驗(yàn)的法規(guī)也相繼出臺(tái)。2009年，自動(dòng)駕駛汽車的圖片首次曝光，自動(dòng)駕駛汽車共有6個(gè)段別，0級(jí)是完全由駕駛員進(jìn)行駕駛作；1級(jí)是指特定情況下汽車輔助駕駛完成某些駕駛?cè)蝿?wù)；到了2級(jí)是自動(dòng)駕駛能完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，但駕駛省要時(shí)刻監(jiān)視圍環(huán)境的變化，到危險(xiǎn)情況隨時(shí)接管，這是目前大多自動(dòng)駛汽車都已做到的自動(dòng)駕駛技術(shù)；3級(jí)是駕駛員幾乎不用接管，汽車可以智能的完成任務(wù)；4和5級(jí)是自動(dòng)技術(shù)，汽車已經(jīng)完會(huì)不用駕駛員的控制。區(qū)別在于4級(jí)只有在高速公路等特定條件下才可完全獨(dú)立，5級(jí)則在任何條件下無人操作。自動(dòng)駕駛的應(yīng)用是備受關(guān)注的熱點(diǎn)，當(dāng)下自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)發(fā)展的是十分快速的。人工智演算法的優(yōu)化，自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)越來越趨向商業(yè)化、實(shí)用化。

國(guó)內(nèi)早期在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域開始探索的主要是百度、華為等一些互聯(lián)巨頭，這些企業(yè)都有足夠強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力和熱情，其中，技術(shù)水準(zhǔn)發(fā)展最好的還是百度。百度早在3年前就逐漸啟動(dòng)開發(fā)專案，直到2017年4月，百度宣布了一個(gè)計(jì)劃，要建立一套完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。國(guó)外在自動(dòng)駕駛方面領(lǐng)先的有美國(guó)的特斯拉和谷歌，特斯拉的電動(dòng)汽車被一致認(rèn)定為屬于自動(dòng)駛3級(jí)范略，即在有條件情況下的自動(dòng)化，在一定的環(huán)境中有自動(dòng)駕駛的能力，退到緊急情況時(shí)還要進(jìn)行管理的有人模式。

二、自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的投入與發(fā)展情況

近三年全球自動(dòng)駕駛技術(shù)總投資達(dá)到80億美元，其中商業(yè)巨頭和汽車廠商，都是自動(dòng)駕駛方面的大財(cái)團(tuán)。自動(dòng)駕駛汽車的交易涉及汽車系統(tǒng)的各個(gè)方面，自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)已上升為國(guó)家戰(zhàn)略。2018年開始正式發(fā)放了全國(guó)首批網(wǎng)聯(lián)汽車開放道路測(cè)試號(hào)牌，意味自動(dòng)駛汽車可在上中國(guó)合法上路，我國(guó)無人駕駛行業(yè)，又邁出一大步。同時(shí)，日本、新加坡等國(guó)家相繼批準(zhǔn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的相關(guān)企業(yè)在條件可行條件下進(jìn)人道路實(shí)驗(yàn)。

自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)是可實(shí)現(xiàn)更安全高效駕駛的單車基礎(chǔ)技術(shù)，使車輛具備駕駛?cè)说难勰X手等功能,提高車輛自主識(shí)別規(guī)劃控制能力。所以,自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)是逐步從傳統(tǒng)交通系統(tǒng)中解放駕駛?cè)?，開始以智能化汽車為主體，構(gòu)建新型智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)。目前就行業(yè)內(nèi)自動(dòng)駕駛汽車的智能化技術(shù)路徑主要有兩個(gè),其區(qū)別主要在感知技術(shù)路線。一類是輔以毫米波雷達(dá)等的多傳感器融合方案,以傳統(tǒng)廉價(jià)的攝像機(jī)為主導(dǎo),以特斯拉、福特、沃爾沃等傳統(tǒng)整車企業(yè)為代表；另一類是依賴于高精度地圖并輔以攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器等的技術(shù)方案,以性優(yōu)價(jià)高的三十二線或六十四線鐳射雷達(dá)為主導(dǎo),主要以谷歌、百度等企業(yè)為代表?，F(xiàn)有的智能駕駛系統(tǒng)大都以鐳射雷達(dá)作為主傳感器,但其成本居高不下,因此得益人工智能技術(shù)發(fā)展的成本較低，自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)架構(gòu)以攝像機(jī)為主傳感器的技術(shù)方案成為新的研究熱點(diǎn)，從自動(dòng)駕駛汽車的功能層角度可分為感知層、決策層、控制層。其中的人機(jī)交互技術(shù)、感知融合技術(shù)、智能輔助技術(shù)、智能駕駛技術(shù)、智能決策技術(shù)等等都需要車載計(jì)算平臺(tái)來完成協(xié)同控制、智能決策、高速計(jì)算、數(shù)據(jù)融合,為決策和控制提供即時(shí)回應(yīng),從而完成汽車行駛和信息交互過程中多源海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的高速計(jì)算處理,實(shí)現(xiàn)汽車的自動(dòng)駕駛。

三、自動(dòng)駕駛汽車的特點(diǎn)與功能

1.自動(dòng)駕駛汽車的特點(diǎn)

(1)安全性：通過數(shù)位化，智能的信息化運(yùn)行，自動(dòng)駕駛能精確能做出反應(yīng)。發(fā)生安全事故的概率大大降低。自動(dòng)駕駛汽車可以檢測(cè)人類的狀況，當(dāng)無人駕駛時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車就會(huì)自動(dòng)代替人類的駕駛，避免發(fā)生事故。

(2)便利性：不需要駕駛員控制，自動(dòng)駕駛汽車解放了人類的雙手，能方便通過自身導(dǎo)航到達(dá)目的地。

(3)智能化：到達(dá)目的地，汽車會(huì)到停車位自動(dòng)停車，當(dāng)選定目的地后，自動(dòng)駕駛汽車會(huì)利用導(dǎo)航系統(tǒng)選擇一條最合理路線。

2.自動(dòng)駕駛汽車的功用

(1)代替駕駛者進(jìn)行駕駛。選定目的地后，就可以完全讓自動(dòng)駕駛車自動(dòng)駕駛，與普通汽車相比便利太多。

(2)最優(yōu)路線選擇。利用導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行，可以避免交通擁堵或路線過長(zhǎng)的問題。以最快最安全的方式達(dá)目的地。

(3)自動(dòng)駕駛汽車能夠分析駕駛者及乘客的狀態(tài)：當(dāng)駕駛員疲勞駕駛時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車會(huì)接替駕駛員進(jìn)行自動(dòng)駕駛。如乘客把手和頭伸到窗外，自動(dòng)駕駛汽車會(huì)提醒大家，防止意外事故的發(fā)生。

四、自動(dòng)駕駛汽車的基本組成

1.中央處理系統(tǒng)

中央處理器包括運(yùn)算器、控制部件和寄存器等，是整個(gè)自動(dòng)駕駛汽車的主要組成部分，對(duì)收集的各種信息進(jìn)行總匯與處理，包括信息的輸入、信息整理和輸出。在自動(dòng)駕駛汽車中，中央處理器顯得極為重要，為了對(duì)周圍環(huán)境及時(shí)地做出判斷，中央處理器要求運(yùn)算速度極高，秒的誤差都可能出現(xiàn)安全事故。同時(shí)對(duì)中央處理器的精確度有更高的要求，當(dāng)車輛通過障礙物時(shí)，處理器先收集到信息，并執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作。若是遇到交通燈，處理器的信息判斷能否通行。

2.視頻采集器

視頻采集器是將收到的視頻信號(hào)等混合輸入電腦，并且轉(zhuǎn)換成讓電腦可識(shí)的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，儲(chǔ)在于電腦中。通過采集器，自動(dòng)駕駛汽車可以獲取周圍的信息，如駕駛者要停車時(shí)，系統(tǒng)會(huì)采集停車環(huán)境，停放位置及行人的狀態(tài)等信息，傳給中央處理器，確保周圍安全后，汽車執(zhí)行停車動(dòng)作。

3.雷達(dá)傳感器

雷達(dá)傳感器是一種用于測(cè)量距離的儀器，通過量參數(shù)算距離，利用發(fā)射率與時(shí)間的相關(guān)函數(shù)，得到平均值。計(jì)算公式可以算出物體與物體間的距離。它使用于測(cè)量車輛之間、車輛與行人之間的距離，作為輸入信息，傳給中央處理器，判斷是否要實(shí)施制動(dòng)或加速等動(dòng)作。

五、自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)

智能化關(guān)鍵技術(shù)是自動(dòng)駕駛汽車的最核心技術(shù),主要包括高精度定位技術(shù)、高精度地圖構(gòu)建、控制執(zhí)行技術(shù)、規(guī)劃決策技術(shù)、多傳感器融合技術(shù)。其中技術(shù)的控制、感知、決策技術(shù)是核心基本功能,高精度定位技術(shù)和高精度地圖是行駛過程的基礎(chǔ)性關(guān)鍵支撐技術(shù),無論是感知決策規(guī)劃還是控制執(zhí)行都需要車輛自身和周邊其他動(dòng)靜態(tài)物體的位置速度等信息。

1.感知數(shù)據(jù)融合技術(shù)

環(huán)境感知主要包括動(dòng)態(tài)物體和路面、靜態(tài)物體幾個(gè)方面,感知數(shù)據(jù)的融合包括對(duì)多個(gè)傳感器獲取的動(dòng)靜態(tài)物體的檢測(cè)識(shí)別定位信息、跟蹤預(yù)測(cè)信息等的融合處理與反饋。其中對(duì)行人,非機(jī)動(dòng)車輛和其他機(jī)動(dòng)車等動(dòng)態(tài)物體的運(yùn)動(dòng)行為做出預(yù)測(cè),并能夠根據(jù)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)速度計(jì)算出安全空間，對(duì)智能汽車的自主決策是極其重要的。多傳感器信息融合技術(shù)，主要有神經(jīng)網(wǎng)路融合法、卡爾曼濾波融合方法、貝葉斯信息融合方法。神經(jīng)網(wǎng)路方法通過大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，來消除多傳感器協(xié)同工作中產(chǎn)生的交叉影響效果，卡爾曼濾波方法可以從有限的、有雜訊的觀察序列中預(yù)測(cè)糾正進(jìn)而推算出物體的位置等信息,貝葉斯信息融合方法是基于概率統(tǒng)計(jì)的推理方法。

2.規(guī)劃決策技術(shù)

規(guī)劃決策技術(shù)主要包括駕駛動(dòng)作決策、全局路徑規(guī)劃、局部行為決策。其中駕駛動(dòng)作決策主要根據(jù)局部行為決策信息將當(dāng)前規(guī)劃路徑分為多個(gè)小范圍路徑,生成多個(gè)短距離路徑的中間路徑點(diǎn),主要包含到達(dá)這些路徑點(diǎn)時(shí)自動(dòng)駕駛汽車應(yīng)當(dāng)具備的速度、加速度、車輪轉(zhuǎn)向等具體指標(biāo)信息。局部行為決策主要是依據(jù)當(dāng)前行車環(huán)境下的感知信息和定位信息等作出巡航、換道、轉(zhuǎn)彎、掉頭等決策。全局路徑規(guī)劃是依賴于高精度地圖的目的地間可選路徑的規(guī)劃過程。規(guī)劃決策技術(shù)與感知融合技術(shù)的核心是人工智能演算法與計(jì)算平臺(tái),數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算平臺(tái)后由不同的晶片進(jìn)行計(jì)算?，F(xiàn)有的計(jì)算方案有基于GPU、DSP、FPGA、ASC的解決方案,還有其他晶片方案。晶片方案主要有谷歌的TPU晶片、 Mobileye8 Eye ex、 NVIDIA Drive PX晶片等，同時(shí),多家研發(fā)機(jī)構(gòu)也在設(shè)計(jì)和探索，能夠使用移動(dòng)處理器完成計(jì)算任務(wù)的高效計(jì)算平臺(tái)。

3.控制執(zhí)行技術(shù)

控制執(zhí)行技術(shù)主要借助于車載控制平合實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的橫馭向控制。核心任務(wù)是經(jīng)過一系列結(jié)合車身屬性和外界物理因素的動(dòng)力學(xué)計(jì)算，通過CAN匯流獲取規(guī)劃決策層輸出的多個(gè)中間路徑點(diǎn)軌跡信息后，轉(zhuǎn)換成對(duì)車輛線控的油門量，轉(zhuǎn)向的橫向控制命令和車的縱向控制命令用來完成相連信息的執(zhí)行。車載控制平臺(tái)是車輛的核心控制部件，主要包括通信匯流、電子控制單元ECU兩方面。ECU主要實(shí)現(xiàn)演算法控制，通信匯集流向完成ECU和集成部件間的通信功能。汽車自動(dòng)駕駛的車載控制平臺(tái)與傳統(tǒng)汽車的不同在于可根據(jù)需要改寫ECU．主要有改變內(nèi)部程序的改裝和直接改變ECU運(yùn)算器硬體的改裝。后者主要是通過原ECU程序即運(yùn)行法則來改善發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行和改變處理向題的演算法。

4.高精度地圖構(gòu)建與高精度定位技術(shù)

高精度地圖是區(qū)別于電子地圖的，車的幾何結(jié)構(gòu)及度、由率、限速等屬性信息行車助信息的自動(dòng)駕駛汽車專用地圖行車助信息主要包括路面的幾何構(gòu)，周邊道路環(huán)的點(diǎn)云模型。機(jī)器不具備人類與生俱來的邏輯分析能力和視覺識(shí)影。必須借助高精度地圖擴(kuò)展車輛的靜態(tài)環(huán)境感知能力，為自動(dòng)駕駛汽車提供全局觀察窗口。高精度地圖的構(gòu)建是一個(gè)多傳感器融合的過程，主要包含輪距傳感器、陀螺儀MU、全球衛(wèi)星號(hào)導(dǎo)航系統(tǒng)GPS、光學(xué)雷達(dá)LDAR。輪距傳感和陀螺儀可以高頻率稠有偏差地給出自動(dòng)駕駛汽車的位置預(yù)調(diào)，測(cè)量量后根據(jù)當(dāng)前的準(zhǔn)確位置與激光雷達(dá)的掃描數(shù)，再融合LDAR、GPS的數(shù)據(jù)算出當(dāng)前車的準(zhǔn)確位置，把新的數(shù)據(jù)加入地圖中以此來逐步構(gòu)建高精度地圖。高精度定位技術(shù)依賴于高精度地圖信息，精確地確認(rèn)位置，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以通過對(duì)比當(dāng)前位置的傳感獲取行車環(huán)境信息和高精度地圖，并能確認(rèn)當(dāng)前位置一段距離內(nèi)的行車環(huán)境，可進(jìn)行下一步軌跡規(guī)劃和決策。

六、自動(dòng)駕駛駛汽車的人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)在汽車自動(dòng)駕駛駛上的應(yīng)用有規(guī)劃決策與控制、主觀環(huán)境感知這三大能的演算法程序上，即學(xué)習(xí)模糊邏輯、專家系統(tǒng)、傳演算法等方法，通過大數(shù)據(jù)的自主訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，使汽車自動(dòng)具備一定程度的智能水準(zhǔn)。

1.人工智能在環(huán)境感知中的應(yīng)用

電腦視覺在自動(dòng)駕駛駛汽車上的應(yīng)用有靜態(tài)物體分類與交通仿息識(shí)別，動(dòng)態(tài)物體軌跡跟蹤行為干預(yù)。以及基于不同演算法的車輛自身定位等。模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)路等方法可以用于電腦獲取的大量圖像視頻信息處理，融合運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)演算法來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體的識(shí)別跟蹤。運(yùn)動(dòng)測(cè)算法：主要有底層的 Optical Flow與立體視覺技術(shù)，和基于馬爾科夫決策過程的多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別追蹤算法等。Optical Flow是基于單個(gè)播像頭的連續(xù)時(shí)刻圖像或視頻序列中的像素級(jí)密集對(duì)應(yīng)關(guān)系，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)可以通過對(duì)獲取圖像的訓(xùn)練得到場(chǎng)景的多維深度或距離估計(jì)，立體視覺是基于多個(gè)攝像頭的同一時(shí)刻圖片，從而預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。

基于定位演算法：主要是基于拓?fù)渑c地標(biāo)的演算法和基于幾何的視覺里程計(jì)算法。基于幾何的視覺里程計(jì)算法分雙目和單目?jī)煞N。雙目視覺里程計(jì)算法遇過左右兩幅圖的視差圖和攝像機(jī)的幾何特性計(jì)算出特征點(diǎn)的度，找出幀與幀之間的特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系。推算出兩幀之間車輛的運(yùn)動(dòng)，再依據(jù)之前車輛的位置計(jì)算得到最新的車輛位置。單目視覺里程計(jì)算法的主要問題是無法推算出觀測(cè)到的物體大小，需與其他傳感器的結(jié)合才能進(jìn)行準(zhǔn)確定位?；谕?fù)渑c地標(biāo)的演算法把所有的地標(biāo)組成一個(gè)拓?fù)鋱D。自動(dòng)駕駛汽車檢測(cè)到某個(gè)地標(biāo)時(shí)就可以大致推斷出自身所在的位置，但該方法需要預(yù)先建立精準(zhǔn)的拓?fù)鋱D。

2.人工智能在規(guī)劃決策中的應(yīng)用

人工智能就學(xué)習(xí)可以有效地解決環(huán)境中存在的特珠情況，是通過和環(huán)境的交互式學(xué)習(xí)在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下進(jìn)行規(guī)劃和決策以達(dá)到最優(yōu)駕駛行為的方法。行為決策與路徑劃是人工智能在自動(dòng)駕駛駛汽車領(lǐng)域中的另一個(gè)重要應(yīng)用。其目的是在給定的任意環(huán)境下，通過對(duì)環(huán)境的探索學(xué)習(xí)到最佳的策略，然后取最優(yōu)化行為。常用的增強(qiáng)學(xué)習(xí)演算法有Deep ＆-learning演算法和 REINFORCE演算法?；谒阉氐难菟惴ê突谠鰪?qiáng)學(xué)習(xí)演算法的結(jié)合，一方面能夠通過搜索獲取復(fù)雜決策場(chǎng)景的最憂策略，一方面又能通過加強(qiáng)學(xué)習(xí)加快搜索的過程，該方法在解決涉及長(zhǎng)期規(guī)劃問題方面具有巨大潛力。對(duì)于復(fù)雜決策的場(chǎng)景無法通過短期的效果得到最優(yōu)決策略，此時(shí)必結(jié)合基于搜索的演算法來解決問題。

3.人工智能在車輛控制中的應(yīng)用

專家系統(tǒng)控制主是應(yīng)用某一特定領(lǐng)域內(nèi)大量的專家知識(shí)和推理方法解決間距的過程，其研究目標(biāo)是學(xué)習(xí)模擬人類專家的推理處理過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)車的控制。自動(dòng)駕駛汽車是未來汽車發(fā)展的方向，是將精確采集、識(shí)別、判斷、決策、優(yōu)化、執(zhí)行和反饋和糾控功能融為一體，集微電腦、微電機(jī)、綠色環(huán)保動(dòng)力系統(tǒng)、新型結(jié)構(gòu)材科等尖端科技成果為一體的智能型汽車。自動(dòng)駛汽車的控制是指當(dāng)收到控制指令后，控制系統(tǒng)調(diào)取車的參數(shù)使其達(dá)到控制目標(biāo)的過程。人工智能在車輛控制中的應(yīng)用主要在自動(dòng)控制技術(shù)方面，主要集中在模糊控制和專家系統(tǒng)控制，主要通過控制器中的程序?qū)崿F(xiàn)對(duì)電氣系統(tǒng)的控制。模糊控制在車輛控制中的應(yīng)用主要體現(xiàn)對(duì)行為與動(dòng)作的智能處理，如對(duì)障礙物體的躲避處理、行進(jìn)速度的調(diào)整以及對(duì)移動(dòng)目標(biāo)追蹤等方面。車載傳感器在完成信息采集后，會(huì)對(duì)信息進(jìn)行融合處理作出判斷。在推理演算法下，對(duì)優(yōu)先順序行為進(jìn)行確定，然后通過汽車平臺(tái)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)操作。

七、當(dāng)前自動(dòng)駕駛駛的技術(shù)情況和存在問題

1.自動(dòng)駕駛駛汽車基本情況

(1)如何改善精度

慣性測(cè)量單元IMU是一種測(cè)量手段，通過計(jì)算加速度和速度來定位，這技術(shù)的更新率較高，但是即時(shí)定位又會(huì)存在誤差積累，相反，衛(wèi)星定位GPS和我國(guó)北斗的更新率較低，在定位上基本不會(huì)出現(xiàn)誤差積累。另外再加上路面基站也能增加信號(hào)，因此GPS+IMU+路面基站的組合的實(shí)現(xiàn)了互補(bǔ)，可以為車輛提供準(zhǔn)確的定位。

(2)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)

一方面，在人工智能等新一代信息技術(shù)的融合優(yōu)勢(shì)下，能夠快速應(yīng)用到自動(dòng)駕駛中。促技術(shù)升級(jí)；另一方面。其能夠更加提速整合跨行業(yè)資金，人才等促進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車的快速推廣與創(chuàng)新應(yīng)用。

2.自動(dòng)駕駛汽車存在的問題

(1)自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)量的最大問題是成本，處理器價(jià)格昂貴，而且在運(yùn)作后期會(huì)有消耗。維修是一大筆費(fèi)用。因此，現(xiàn)階段普及自動(dòng)駕駛汽車還需要考慮輕費(fèi)問題。

(2)當(dāng)自動(dòng)需汽車以100km/h的速度行駛，留給中央處理器出來數(shù)據(jù)的時(shí)間就不多了，這就需要中央處理器具有極高的處理運(yùn)行速度。

(3)自動(dòng)駕駛汽車上路，技術(shù)不斷完善后，交通事故責(zé)任的界定也是一個(gè)比較大的問題。需要汽車行業(yè)與國(guó)家交通部門、公安部門聯(lián)合制定契合實(shí)際的法律規(guī)定。

總體看，我國(guó)自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展還要多方面共力。汽車供應(yīng)商對(duì)于各種車駕輔功能的科研和投入是無人駛汽車技術(shù)不斷向前發(fā)展的源動(dòng)力：政策與法律的制定與實(shí)施。又是無人駕駛汽車直正上路的前提。