無人駕駛汽車模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇無人駕駛汽車，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

在題為《無人駕駛汽車技術：如何最大化實現其社會效益》的報告中，蘭德公司認為，在十至十五年內，無人駕駛汽車將得到大規模應用，其技術保障是汽車的智能化。

無人駕駛汽車的研究歷史有三個階段：1980到2003年的第一階段，研究界對于如何實現無人駕駛汽車存在兩個思路：一是針對路，通過自動化公路基礎設施實現，二是針對車，通過汽車智能化實現；2003到2007年的第二階段，美國國防部先進項目研究局（DARPA）舉行了三次無人駕駛汽車挑戰賽，促進業界與學界的合作，使研究取得質的飛躍，確定了汽車智能化的方向；2007年之后是第三階段，私營部門開始進入無人駕駛汽車研發。

如今，在這一領域逐鹿的主要有三路人馬。一類是IT企業，如谷歌和蘋果。谷歌在2010年10月研發出全球第一輛無人駕駛汽車，并在2014年1月初宣布成立“開放汽車聯盟”，其目標是將安卓操作系統引入車載系統。蘋果于2013年iOS in the Car計劃，期望將iOS7系統全面整合至汽車車載平臺。第二類是車企，面對IT企業的跨界“入侵”，車企當然不愿放松對汽車的主導權。大部分車企都制訂了上市時間表，比如尼桑和日產最近宣布將在2020年銷售無人駕駛汽車。最后一類是電信運營企業。無人駕駛汽車的車車通信、車路通信是重要問題，3G/4G移動網絡是重要的通信渠道之一，因此電信運營商也不愿放過在其中分一杯羹的機會。

“交通革命”影響未來城市格局

無人駕駛汽車將是一場“交通革命”。麥肯錫全球研究所最新的研究報告顯示，在未來12項可能改變生活、企業與全球經濟的顛覆性科技中，居于第六位的是“自動或半自動導航與駕駛交通工具（即無人駕駛汽車）”。

零事故、零排放、零堵塞是無人駕駛汽車的終極目標，也是其被看好的主要原因。蘭德公司報告指出，人工駕駛汽車具有很大的負外部性，一個司機駕駛汽車1萬英里，除了己耗費的時間等成本外，單交通堵塞、事故等社會成本平均達1300美元。無人駕駛汽車將能有效解決這一問題。

首先，無人駕駛汽車能極大減少交通事故率。司機失誤是當前交通事故的主因，2011年，美國酒駕造成的交通事故占到交通事故總量的39%。無人駕駛汽車解放了人的雙手，汽車的安全性也大大提升；其次，無人駕駛汽車可減少交通堵塞，這是因為它的運行效率高、交通事故少；再次，無人駕駛汽車將改善土地資源的使用，既然人們不用親自駕車，那么就能忍受住地與工作地的通勤距離變長。這一方面可能會使郊區和遠郊興起，改善城市中心用地緊張局面，另一方面可使多人共享，降低個人汽車保有率，節省停車空間；最后，無人駕駛汽車可以節能，僅在加速和減速上就可省油4%-10%；此外，因事故減少，汽車重量可造得更輕，這既省油，又鼓勵電能、生物能等新能源的應用。

不過，一批之前在駕車上被邊緣化的人，比如殘疾人、老人和小孩，都能使用無人駕駛汽車，這可能使全社會的汽車行駛里程增加。無人駕駛汽車還可能搶走公共交通的生意，并使經營“事故經濟”的交通保險等行業遭受沖擊。

決策者面臨“挑戰”

無人駕駛汽車的發展勢頭引起監管層的注意，并給決策者帶來挑戰。美國一些州及歐盟已經開始進行測試并制定關于無人駕駛汽車的初步法案。谷歌的無人駕駛汽車已安全行駛超過50萬公里，歐盟已擇定5座代表性城市，于2014年2月正式啟動無人駕駛出租車示范項目。

“對無人駕駛汽車的監管不宜過早。”蘭德公司說，早期的監管可能落后于技術發展，過嚴的監管可能制約無人駕駛汽車，而且各地太早制定監管政策，不利于今后建立統一監管標準。報告認為，一旦無人駕駛汽車的表現與人工駕駛汽車的平均表現相當，監管層就應當放行，不應等到其技術達到完美狀態再開閘上市。

篇2

關鍵詞：無人駕駛汽車現狀；關鍵技術；展望

無人駕駛汽車是未來智能汽車，主要利用環境感知系統來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車速和方向，從而使車輛安全、可靠地在道路上行駛。機構預測，無人駕駛可減少90%的交通事故、90%的通勤時間、90%的汽車數量、90%的能源消耗，每年能幫助減少汽車二氧化碳排放量約3億噸。無人駕駛汽車是汽車、人工智能與通信高度融合的產物，民用市場前景廣闊，潛在軍用價值巨大。是國家計算機科學、模式識別和智能控制技術水平的代表。無人駕駛汽車是影響3個10萬億市場（汽車、出行、社會效益）的革命性產業，是未來智慧城市最重要的組成部分。

1國外無人駕駛汽車的起源及現狀

國外無人駕駛汽車的研究始于20世紀70年代。美國在20世紀80年代提出ALV（自主地面車輛）計劃（8輪，駕駛環境為校園，低速），同時美國卡耐基•梅隆大學、麻省理工學院等都先后開始無人駕駛汽車的研究。由于技術過于復雜，加上各種條件的限制，之后各國都將研究的重點轉移到高速公路的民用車輛上。1995年由美國卡耐基•梅隆大學研制的無人駕駛汽車，完成了橫穿美國東西部5000多公里的州際高速公路試驗，并獲成功。2005年美國國防部舉辦“大挑戰”比賽，美國斯坦福大學工程師們改裝了一輛大眾途銳多功能車，成功穿越沙漠并通過黑暗的隧道及泥濘的河床，在崎嶇山道上長途跋涉近7個小時，最先到達終點。2014年以來，無人駕駛技術和道路測試發展迅猛。2016年9月14日，四輛福特Fusion作為優步（Uber）公司無人駕駛汽車載客“首秀”，在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市上路測試。2016年谷歌自動駕駛汽車項目獨立成立新公司Waymo，谷歌Google開發的自動駕駛汽車（有員工監督）在現實世界中的路測里程累計已超過200萬英里（約322萬公里）。2016年10月特斯拉宣布，所有新車的硬件都具備Autopilot2.0“完全自動駕駛功能”的硬件系統（軟件系統包含多個輔助駕駛功能），包括8個360度攝像頭（視距約合250米），以及12個超聲波傳感器（能探測硬性和軟物），一個前向雷達以及一臺隨機攜帶的新款電腦，其計算能力是之前電腦的40倍，并且新的前置雷達可以穿過雨、霧和塵埃進行監測，且裝備該系統的新車價格僅增加5000～8000美元。2017年3月，特斯拉推出自動駕駛系統Autopilot8.1，達到Level3級有條件自動駕駛水平。特斯拉汽車在開啟Autopilot模式下累計已行駛2.22億英里（約3.57億公里）。

2國內無人駕駛汽車的起源及現狀

我國無人駕駛汽車的研究始于20世紀80年代。1989年國防科技大學研制出我國首輛智能小車。1992年我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車在國防科技大學誕生。2000年6月我國第四代無人駕駛汽車在國防科技大學研制試驗成功，最高時速76km/h。2010年國防科技大學和一汽成功聯合研制出紅旗旗艦無人駕駛轎車，該車裝備了攝像機、雷達，可以自己導航，不需要人做任何干預操作，在高速公路上行駛的最高穩定速度為130km/h，最高峰值速度為170km/h。2015年12月初百度順利完成無人駕駛汽車混合道路上路測試，之后宣布成立自動駕駛事業部，計劃三至五年實現商用化。另外，北汽、廣汽、上汽、長安、比亞迪也涉足無人駕駛汽車多年。

3無人駕駛汽車的關鍵技術

無人駕駛汽車的自動駕駛系統主要包括環境感知、定位導航和控制三大系統。環境感知系統相當于駕駛員的眼睛，是用攝像頭、超聲波傳感器、雷達等一系列部件組成的感知模塊，去感知周圍環境。定位導航系統相當于駕駛員的地圖。控制系統相當于駕駛員的大腦和手腳，分析和處理收集來的信息，并發出指令控制速度和方向，正如駕駛員駕駛車輛一樣，找到當前道路環境下的預瞄點，并控制。另外，無人駕駛汽車還需要車聯網等系統的支持，以實現高效、安全運行。要實現真正的無人駕駛，感知技術的突破是關鍵。2015年10月特斯拉軟件版本7.0，該版本的自動輔助駕駛是通過圖像識別為主，雷達只是輔助的手段實現，但隨之也發生了兩起自動輔助駕駛沒能避免的致命車禍。隨后軟件版本8.0對感知技術方案進行了徹底改造：改為雷達識別為主，圖像為輔的方式。感知周邊車輛的能力是原來的6倍，識別前方障礙物的能力大大增強，類似的道路中障礙物事故沒有再次出現。特斯拉和谷歌代表兩種感知技術路徑。谷歌的高分辨率地圖，是用其街景車和探測車測繪的，包括整個城市高精確度的經緯度以及每個位置的三維信息。之后使用雷達和高精度地圖對車輛行進路線進行規劃，并遵守交通規則，可以抵達該城市的任何地方，但僅限于該城市。盡管感知技術路徑不同，但目前采用的都是靜態感知。而自動駕駛一定要預測下面的幾秒鐘甚至更長時間里會發生什么，不然沒有提前量來保障行駛安全。提高感知系統的性能，目前來看主要有兩條路徑，一種是讓方法變得更靈活，即通過技術攻關提高對不確定性情況或因素的智能感知水平；另一種是讓經驗變得更可靠，看到的東西越來越多，能處理的也越來越多，經驗豐富時就會判斷更準確，通過已經確定的信息不斷修正不確定的信息。這都有賴于深度學習的應用，而深度學習還沒有進入大量應用的階段。

4無人駕駛汽車還需解決的其它問題

除了技術問題和公路環境（如電子路標）問題，無人駕駛還要面對來自法規和市場等方面的挑戰。2017年5月德國上議院通過了一項法規，準許無人駕駛汽車在德國公路上行駛。不過，這項法規要求任何時候都需要有人類駕駛員坐在駕駛席上，以準備隨時對車輛進行控制。而在美國，已有14個州頒布了自動駕駛法律。另外，無人駕駛安全性的問題是大家最為關注的話題。美國機動工程師協會SAEL5的基本要求包括動態駕駛任務DDT，動態駕駛任務支援DDTFALLBACK，設計適用范圍ODD。其中爭議最大的莫過于設計適用范圍（OperationalDesignDomain），包括系統安全運行道路類型、地理范圍、速度范圍、系統的操作環境（天氣，白天和夜間等）、其他領域的限制。自動駕駛系統應該在設計適用范圍能夠安全運行，當偏離ODD時，車輛應以最小風險的狀態過渡。無人駕駛的普及化是一個緩慢的過程，包括技術的進一步突破，法令的通過，以及乘客由于駕駛意外產生的心理陰影的消除。

5無人駕駛汽車的未來展望

美國機動工程師協會SAE將無人駕駛汽車的等級分為5級。0級無自動駕駛功能；1級是對方向盤或加減速中的一項進行輔助，如自適應巡航控制系統等；2級是對方向盤和加減速中的多項進行輔助，但司機必須隨時待命，以便在自動系統停止工作時馬上接管，如交通擁堵或高速公路輔助駕駛等；3級是有條件自動駕駛，人提供適當應答，如高速公路自動駕駛等；4級/5級才是真正的無人駕駛（其中4級為高度自動駕駛，需限定道路和環境；5級為完全自動駕駛），無需司機或乘客的干預或協助由出發地駛達目的地。目前所有車企都達到1級，大部分車企只達到2級，在無人駕駛汽車領域最為領先的特斯拉和谷歌公司也只達到3級。據預測，2020年無人駕駛或將進入爆發期。2017年5月特斯拉預計其自動駕駛系統將在2年后達到5級，屆時特斯拉汽車將能夠自主地從洛杉磯開到紐約，途中“無需人工觸碰”。豐田力爭在2020年左右實現自動駕駛汽車的商品化。大眾也將在2020年推出輝騰電動版，采用最新的自動駕駛技術。此外，奔馳、通用、現代、起亞以及中國自主品牌巨頭上汽、長安，都計劃于2020年推出搭載自己最新自動駕駛技術的量產車型。寶馬、福特、沃爾沃則將自動駕駛量產車的推出時間選擇在了2021年，國內汽車巨頭一汽、北汽、吉利則將推出時間點定在2025年。除此以外，要實現無人駕駛，還要結合各種結構化環境探索商業發展路徑，如高速公路環境、城市環境和特殊環境下的應用，特別是城市環境下的無人駕駛將成為下一階段研究重點，摩根士丹利分析師預測，2030年共享出行市場(租借無人駕駛汽車)的市場規模有望達到2.6萬億美元。

6結語

無人駕駛汽車是未來汽車發展的方向，是智能科技發展的必然產物。無人駕駛汽車尤其適合從事共享汽車（租借無人駕駛汽車）和長途高速運輸，可極大地提高交通系統的效率和安全性。根據各大車企的研發計劃，2020年全球將迎來自動駕駛汽車的爆發期。美國IHS汽車信息咨詢公司曾發表報告指出，到2025年，全球無人駕駛汽車銷量將達60萬輛，在接下來的10年中銷量將以每年43%的速度持續增長；到2035年，全球無人駕駛汽車將達2100萬輛。

參考文獻

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無人駕駛汽車的發展史

早在1940年，美國未來學家諾爾曼?格迪斯就曾這樣預言：“你的孫輩將能通過一條新型高速公路在24小時內橫穿整個大陸。他們乘坐的是一種全靠按鈕操作而不需要人駕駛的新式汽車。”

在格迪斯做出預言的50多年后，不需人駕駛的汽車終于變成了現實。那是在1997年，無人駕駛汽車在美國加利福尼亞的一條高速公路上進行了展示，8輛無人駕駛的汽車以時速105千米的速度保持了一個車身的車距行駛。10年后的2007年，有6輛無人駕駛汽車通過了美國國防部高級研究計劃局的“城市挑戰”計劃，在城市道路上完全按照交通規則與其他車輛一起行駛。

德國也是較早研制無人駕駛汽車的國家。20世紀90年代末期，德國在城市的街道上測試了一輛由電腦代替人駕駛的自動駕駛汽車。這輛汽車上裝有18臺各種儀器設備，其中包括袖珍電子攝像機、電子計算機高效圖像實時處理器、可能危險預測和剎車自動控制系統以及自動控制的腳踩板和方向盤等，它們接收并判斷道路上隨時出現的各種情況，同時進行相應的選擇。此外，還具有巧妙超車和臨時改變行車路線的本領。該汽車已成功地自動行駛了1萬多千米。

繼德國之后，法國于21世紀初研發出由電腦控制的自動駕駛汽車。車上除裝有電腦外，還裝有與電腦相連的視聽終端、光盤驅動器、電腦鍵盤等，以便為電腦“駕駛員”提供所需信息。汽車的輪軸上裝有傳感器，可將有關數據傳給車內電腦，由電腦進行操作控制。

谷歌公司研發的沒有方向盤的自動駕駛汽車，將無人駕駛汽車推向了一個新的高峰，徹底改變了傳統汽車在人們心目中的印象。這種自動駕駛汽車沒有方向盤、油門（加速）踏板和剎車等，因為它根本不需要這些東西。汽車能啟動行駛，完全由車載軟件和傳感器來完成。車上設置兩個有安全帶的座位，有供乘員使用的“開動”和“停止”按鈕，還有一個顯示行車路線的屏幕。汽車由電池驅動，最高時速為40千米。

無人駕駛汽車會開車的奧秘

無人駕駛汽車之所以聰明智慧，能像人那樣靈活自如地駕駛汽車，奧妙就在于它有著模仿人的“眼”“腦”“腳”裝置。

具體來說，在無人駕駛汽車的左前方，通常裝有兩部電子攝像機，這就是它的一雙銳利的“眼睛”。與人的眼睛不同的是，它的兩眼是上下排列的，相距50厘米。在汽車行駛時，這兩部電子攝像機像人的雙眼一樣不斷地掃描車前方的道路景物，形成實物影像。為何采用兩部攝像機，是因為它和人眼睛看東西一樣，一只眼睛難以分辨景物的遠近，或區別不了平面和立體的影像。如果用一部攝像機，有時就會把樹木、建筑物的陰影當成障礙物。用兩部攝像機配合使用，就能在前后和上下兩個方向上識別陰影的變化，從而準確地分清是陰影還是障礙物。無人駕駛汽車的“眼睛”通常能看清前方5～20米范圍內的景物。它一般是把高度在10厘米以上的物體作為障礙物來處理的。在它的“眼睛”掃描過程中，如果前方有障礙物，就發出電信號。

無人駕駛汽車的“腦”起什么作用呢？當汽車的“眼睛”獲得有障礙物的信號后，就及時傳送給它的“大腦”――微型計算機進行判斷，即決定汽車是繼續前進，還是停下來，是后退，還是繞行。這就要求電腦根據實際情況正確處理，并選擇出最佳的實施方案。由于人們將預先估計到的各種可能出現的情況以及解決不同問題的最佳方案數據輸送到電腦中，所以電腦只要相應地從所儲存的方案中選擇合適的就行了。

無人駕駛汽車的“腳”，實際上就是控制汽車行駛的轉向器、制動器等。它的“腳”是根據電腦下達的命令來操控汽車的。

無人駕駛汽車與現在的普通汽車相比，具有獨特的優勢：首先，由于操控汽車的電腦反應時間更快，無人駕駛汽車所需的安全車距更短，因而可使高速公路的汽車通過量增加兩倍。這將能夠基本上消除道路擁堵，從而減少汽車廢氣排放量和碰撞風險以及對新建道路的需求，使無人駕駛汽車行駛更安全、更環保。第二，無人駕駛汽車無需人操作駕駛，因而開車不需要駕駛技術，更不需要考駕照。顯然，這對于男女老幼甚至殘疾人來說，只要會按按鈕就能開動這種汽車， 使大多數人都能享受駕車的樂趣。第三，有了無人駕駛汽車就不需要停車場，因為沒必要每個人都擁有一輛汽車，當你需要它時，它就像出租車一樣隨叫隨到，這樣既能節約寶貴的土地，又能有效地利用公路資源，使高速公路更有秩序、能源使用更有效率，還可以防止因醉酒或疲勞駕駛導致的交通事故。

無人駕駛汽車的未來

網絡巨頭谷歌公司跨行業打造的自動駕駛汽車猶如一石激起千層浪，世界幾乎所有的大型汽車企業都相繼跟進，研制各自的無人駕駛汽車。福特公司最近展出了一輛自動駕駛試驗車型，并將利用這輛車開發先進的自動駕駛技術， 最終實現全自動駕駛。這款自動駕駛試驗車型采用4個光探測和測距的紅外感應器（傳感器），用來對周邊環境進行每秒250萬次的掃描。感應器遇到70米內的任何物體都可反射紅外線，并生成實時3D圖像。

與此同時，福特公司還與多所高等院校合作利用先進運算系統幫助汽車預測移動中的車輛和行人未來的位置；探索汽車如何進行自動化操作，讓感應器看到障礙物周圍的情況；開發更適用于自動駕駛車輛的人機交互界面，使自動駕駛技術的信息可清晰傳達給駕駛人員，讓駕駛人員能輕松接管控制功能。

戴姆勒公司也公布了其研制的自動駕駛卡車的視頻，這種卡車通過兩邊的橫向雷達、前端的全頻雷達和短程雷達，以及擋風玻璃下的前置攝像頭建立車車通信，以確保卡車安全行駛。與此同時，該公司旗下的奔馳品牌還與機器人專家和語言學家合作，以便讓自動駕駛汽車與路人、乘客透過手勢等方式溝通，使自動駕駛汽車更完善和安全。這款自動駕駛卡車被命名為“2025未來卡車”，意味著它將于2025年正式投入運行。

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無人機的控制方式基本上分為手動遙控和軟件自動控制兩種。Microdrones的無人機會根據Google的衛星地圖或者無人機自身航拍的圖片來決定飛行線路。在POI-Orbit模塊的幫助下，它也可以自動圍繞某個物體盤旋，例如在風力發電機檢測中，無人機就可以環繞其中一個發電機拍下多個角度的照片。

美國交通部發言人表示，即使無人機能夠自動駕駛，但仍然需要將使用范圍限定在用戶的視線范圍之內，以防發生事故。另外，無人機的飛行高度不得超過100m，無人機也不得進入私人領地。在這些規定范圍內，私人可以自由使用無人機，而商業使用則需要各州航空管理局的批準。除了這些政策上的限制之外，快遞無人機還要解決一些應用上的問題，例如，收件人是否需要有特殊的無人機降落區？怎樣防止對無人機的攻擊以及對貨物的偷盜？亞馬遜和DHL都沒有給出答案，他們的快遞無人機現在也還只是一個技術試驗而已。

雷達、攝像頭操控汽車

自動駕駛無人機要避免被風卷走或者撞到樹上已經是一項技術活兒了，但這跟全自動無人駕駛汽車比起來還是小巫見大巫。無人駕駛汽車所處的環境要復雜得多，有狹窄的街道、交通規則、交通信號燈和標識，還有一些非理性的行為和無法預測的生物。所以自動無人駕駛汽車的普及就更像科幻小說里面的場景了。如果全部交通都自動化，那么在理想狀態下，就再也不會出現堵車、交通事故和停車等難題，而且將會大大減輕交通造成的環境壓力，而人們的出行也將會更廉價、更便捷。

但這個設想離現實還有很長的一段距離，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。幾十年前我們就開始朝著這個目標努力，80年代出現的防抱死系統（ABS）和牽引控制就是電子硬件對油門和剎車進行輔助操作的例子。后來還有車道偏離預警系統和倒車雷達，這些技術會在汽車偏離車道或者撞到障礙物之前發出聲音進行提醒。

幾乎所有的汽車廠商都在開發新技術，并對這些科技進行整合。寶馬和奧迪的某些車型能夠在堵車時自動駕駛，某些沃爾沃車型可以自動停車，只不過需要車主拿著智能手機站在停車位前。在新加坡，一輛自動無人駕駛的公共汽車已經可以搭載8人以20km的時速行駛在1km長的固定路程上。這輛Induct Navia采用了光學雷達（LiDAR）進行導航，Google自動無人駕駛汽車也采用了相同的技術，福特近期也在開始對這項技術進行試驗和檢測。

光學雷達，顧名思義，就是以光束作為脈沖信號的雷達。Google自動無人駕駛汽車上的光學雷達同時發出64道激光光束，每秒進行上百萬次的測距工作，并以此繪制周圍環境的3D模型。由光學雷達得出的模型，再加上普通雷達、普通攝像頭和GPS系統，這些都是汽車自動駕駛行為的判斷依據。Google從2009年起便開始了自動無人駕駛汽車的測試，到目前為止，Google自動無人駕駛汽車已經安全行駛了超過500 000km，并保持零事故的記錄。Google的目標是能夠在2018年推出商用自動無人駕駛汽車，Uber這家美國的出租車和豪華轎車出租服務創業公司，已經聲明計劃將從Google購買2 500輛自動無人駕駛汽車了。

奔馳也對外展示了他們的自動無人駕駛汽車，配備了Intelligent Drive系統的奔馳S500在無人駕駛的情況下在從曼海姆到普福爾茨海姆的公路上行駛了100km。

Intelligent Drive系統綜合了奔馳已經推出的Distronic Plus巡航定速系統和方向盤控制輔助系統以及已經在E系和S系配置的Stop & Go Pilot交通堵塞自動駕駛功能。對周圍環境的分析由后視鏡前方的3D攝像頭、兩個普通攝像頭、幾個雷達測距設備、超聲波檢測器和紅外線熱感應攝像頭合作完成，他們為行駛中的汽車提供每小時300GB/h的環境數據。汽車上的計算機根據這些數據做出是否閃避障礙物或者是否通過路口這樣的決定。現在奔馳自動無人駕駛汽車的最高時速已經達到了100km。車載計算機向一個特殊繪制的地圖進行每秒10次的數據同步，這個地圖的精度達到了100mm級別，并且記錄了所有交通信號燈的規律以及路上行人穿越道路的數據，這個地圖現在還只針對測試道路的區域，畢竟目前的衛星地圖對于這種要求來說還是太不精確了。這樣的地圖是奔馳的自動駕駛技術投入使用的關鍵前提，但它也需要頻繁地進行更新來反映道路情況的變化，所以它也是自動無人駕駛汽車真正商用的一大瓶頸。

自動駕駛技術面對的另一個難題是交通信號燈的識別問題。在這方面，設備面對著和人類駕駛員面對的同樣問題：信號燈經常以一個難以看見的角度出現，或者處在逆光之中。但識別并非是問題的全部，德國人工智能研究中心附屬機器人創新中心的負責人Frank Kirchner教授表示“問題的另一方面是將檢測識別出的對象放到環境中去怎么理解”，他的研究方向是為自動控制系統創建用于判斷并做出決定的模塊。人類可以很容易地將環境中的重要信息及噪音分離開來，然后靈活地進行反應，但這對計算機來說還是很困難的，尤其是面對環境中行為不可預測的行人和其他車輛時。奔馳的Car-to-X通訊系統，即不同車輛之間和車輛與智能基礎設施之間進行的通訊，可能是解決這一問題的一種方法。

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法律障礙慢慢消除

無人駕駛汽車有望提高駕駛的安全性，改進燃油效率，而且可讓駕駛者長途奔馳也不覺疲憊。

1994年，在英國的一條高速公路上，英國捷豹汽車公司和盧卡斯工業集團公司首次演示了自適應巡航控制系統和自動車道保持技術的安全性，這兩種技術目前已廣泛應用于各種汽車內，無人駕駛汽車慢慢地不再被媒體稱為“瘋狂的想法”。

英國牛津大學機器人工程師保羅?紐曼指出，人們對無人駕駛汽車安全性的擔憂有點錯位，因為，目前全球每年約有120萬人死于人為的交通事故。紐曼領導的科研團隊也在研發無人駕駛汽車。紐曼說：“想到我們10年、20年后還是像現在一樣駕駛汽車――必須正襟危坐于駕駛座上，集中精神，不能睡覺就令人抓狂。”

目前，無人駕駛汽車的支持者越來越多，而且其面臨的障礙也開始逐一瓦解。美國內華達州允許無人駕駛汽車合法上路的法案已于今年3月1日正式生效。該州也為測試無人駕駛汽車的廠商制定了“牌照程序”，并規定無人駕駛汽車車主需要繳納100萬美元到300萬美元的保險債券。美國加州、亞利桑那州、佛羅里達州、夏威夷和俄克拉何馬州也在考慮實施同樣的法案。

無人駕駛汽車“遍地開花”

目前，通用、奧迪等汽車公司都已投入無人駕駛或半無人駕駛汽車的研發中。

無獨有偶。由德國柏林自由大學的提諾斯?甘基勒領導的無人駕駛汽車研發團隊正在考慮使用德國一個已經被關閉的著名機場Templehof來測試無人駕駛汽車。團隊成員獲得了特許，在必要時可以在柏林的街道上駕駛無人駕駛汽車，該研究團隊希望很快能在德國的高速公路上駕駛。

甘基勒團隊目前正在實驗室測試一輛名為“德國制造”的小車，他們認為，這款車可能會是無人駕駛汽車的模型。這輛小車乍看起來像是一輛普通的帕薩特，但車頂的一個激光掃描器透露出，這輛車還有其他性能。研究人員解釋道，這個激光掃描器以每秒10轉的速度，掃描周圍的物體并制造出3D圖像，使得這輛車能同時“看到”各個方向的物體。

車上還安裝了一個全球衛星定位系統（GPS），使車輛能在幾公分范圍內就能觀測到其他物體和行人的位置。甘基勒表示，當路上只有無人駕駛汽車時，乘客會擁有更輕松舒適的乘車體驗。目前，這輛小車還需要一名司機操控，以應對可能會出現的意料之外的問題。

柏林自由大學的計算機科學家勞爾?羅杰斯領導的科研組正在研究這輛車的自動駕駛性能。科學家們也在測試該汽車在危險時刻的反應情況，比如，行人突然沖到路中間時，汽車會有什么反應等等。

與此同時，英國牛津大學的科研團隊正在將英國宇航系統公司的山貓軍用吉普車改裝成一輛無人駕駛汽車，并計劃從英國政府那兒獲得可以上路的許可。該車最大的改進就是在車身四周增添了傳感器，這除了可以有效降低“碰壁”的機會，還能讓它更精準地找到方向，而無需仰仗全球定位系統的輔助。不只如此，這些傳感器還可以監控路面狀況、交通狀況以及行人和其他障礙物并做適當的修正。

這輛汽車的設計思路與谷歌公司的無人駕駛汽車的概念基本一致，不過，吉普車的設計肯定能讓它比谷歌公司的無人駕駛汽車更拉風、更暢行無阻。

日本日產公司剛剛加入了牛津大學的計劃，因此，日產公司的全電動汽車“聆風（Leaf）”最終也可能會升級為無人駕駛汽車。

相關技術必須更加精煉

斯坦福大學的邁克?蒙特梅羅和塞巴斯蒂安?特倫是谷歌公司的自動駕駛汽車研究項目的主管。他們研發的無人駕駛汽車以豐田的混合動力汽車普銳斯和奧迪跑車TT為基礎，其設計思路與牛津大學和柏林自由大學的科研團隊差不多。

所有這些汽車都配備有激光測距儀、雷達和光學攝像機，以便其非常準確地傳遞汽車周圍實時環境的變化情況。這些設備知道何處有紅綠燈和路標，也能分辨出運動的物體究竟是動物、人、自行車、摩托車還是卡車。紐曼團隊正在研究讓算法準確理解三維激光測距儀提供的數據并快速確定周圍的物體是汽車還是行人。他的研究團隊也在研究如何讓機器人視覺系統提供周圍環境的放大圖片，以讓汽車更好更快地適應不斷變化的道路環境、光線情況甚至季節更替等。然而，他們表示，使這一切美好想法成為現實的商用傳感器和軟件可能還要假以時日才能問世。

紐曼指出：“谷歌公司的無人駕駛汽車配備了Velodyne LIDAR公司生產的光達傳感器，該傳感器使用64個每分鐘旋轉900周的激光頭，在汽車周圍形成360度的視角。但是，未來的汽車將不會配備這些使用起來不方便的自旋激光器。”

甘基勒也認為無人駕駛技術必須變得更加精致簡練，他說：“需要減少上述系統的大小并降低售價。”

車輛相互交流將是下一個目標

紐曼表示，另一個挑戰在于讓汽車能防患于未然，識別出“危險的苗頭”，比如路面上強烈的太陽光反射、卡車上落下的物體等（這會讓一些傳感器失靈），或者僅僅只是汽車爆胎。

谷歌公司的技術工程師溫頓?瑟夫指出，谷歌公司的無人駕駛汽車能夠相互知會它們剛行駛過的路面的情況，例如交換關于如何通過麻煩路口的數據等。甘基勒希望同樣的技術可以在前方出現道路施工時，讓汽車之間發送GPS地圖，以便相互參考。

紐曼強調說，盡管如此，無人駕駛汽車并不需要使用昂貴的技術進行無線通訊，因為每輛汽車都需要“特別聰明”，時時刻刻意識到周圍的危險。紐曼說：“汽車的自動控制正在實現。計算已經導致了巨大的改變，相互交流將是下一個目標。”

甘基勒團隊也指出，要讓無人駕駛汽車最終可以“自己做決定”還需要進行很多研究工作。除此之外，他們也在研究如何使車輛能夠互相交流。

篇6

Robby，奧迪最新版車型，相比于之前的車型有所升級，減重了400kg。據億歐網了解RS 7自動駕駛測試車增加了許多諸如傳感器、雷達等高科技配置，動力部分是560馬力的4.0TFST發動機，其最高時速為240km/h。

近日，該車在Sonoma賽道進行了測試，不斷挑戰車的物理極限。 據了解，測試車搭載的自動駕駛系統中很多技術將首先會應用在奧迪全新A8上，不過后者使用的自動駕駛技術仍停留在“半自動”駕駛階段，其只能在車速保持在60km/h之下時對方向盤、油門、剎車等進行控制。

谷歌無人駕駛汽車

它是由谷歌公司的Goole X實驗室研發的，它不需要駕駛者就能啟動、行駛以及停止。目前正在測試，已經行駛了48萬公里。測試車在加州幾條道路上進行測試，這些車輛使用照相機、雷達感應器和激光測距機來查看交通情況，并且使用詳細地圖來為前方的道路導航。

谷歌無人駕駛技術可以同時對“數百個目標”保持監測，其中包括行人、公共汽車、一個做出左轉手勢的自行車騎行者、一個保護學生過馬路的人舉起的停車指示牌，據稱，谷歌無人駕駛汽車一共記錄的里程數據已經達到了70萬英里。

紅旗HQ3無人車

它是由國防科技大學自主研制的，2011年7月14日首次完成了從長沙到武漢286公里的高速全程無人駕駛實驗，它從京珠高速公路長沙楊梓沖收費站出發，歷時3小時22分鐘到達武漢，平均時速為87公里，人工干預的距離僅為2.24公里，實驗中，無人車自主超車67次。它是中國自主研發的，標志著中國無人車在復雜環境識別、智能行為決策和控制等方面實現了新的技術突破。

百度無人駕駛汽車

它是百度與寶馬合作以BMW 3系GT為基礎研發的自動駕駛車輛，它能夠自動完成跟車、減速、轉向、超車、上下高速公路等一些列復雜動作。2014年9月15日，寶馬與百度簽署了戰略合作協議，旨在攻克高度自動化駕駛科技在中國道路環境下面臨的技術挑戰，致力于通過研究智能科技加強車輛道路行駛的安全性，減少交通事故和人員傷亡情況。

2015年12月百度無人駕駛汽車完成國內首次城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。該車最具特色的就是它的“探測儀”。該系統由前后兩部分組成，位置靠前的裝置是360度激光雷達，用以檢測方圓60米內的路況，并以此進行建模，從而形成一個3D地圖。位置靠后的裝置是高精度地圖GPS，用以確定車輛所在位置。該車輛還整合有寶馬提供的車身內部傳感器和車輛控制接口，寶馬提供技術支持，百度負責自動駕駛決策與控制模塊。

長安無人駕駛汽車

2016年4月12日，長安無人駕駛汽車將從重慶長安研究總院正式出發，此次無人駕駛測試由南到北，途經鄭州、西安，最終到達北京，參加北京月底的車展，全程共2000公里。長安汽車無人駕駛技術測試項目的正式啟動，標志著一次從傳統汽車向智能汽車的跨越。

長安無人駕駛測試車能夠通過前視攝像頭、前視雷達、激光雷達、高精地圖及諸多智能尖端科技實現停走型自適應巡航、自動沿著單車道進行自動駕駛、高速公路的交通擁堵輔助。同時，該汽車還可以在駕駛員提出請求或確認后主動更換車道，實現超車換道。此外，無人駕駛車輛還可實現主動識別高速路旁限速標志和解除限速標志等。

沃爾沃S90 標配半自動駕駛系統

據億歐網了解，2016年4月份，將標配Polot Assist半自動駕駛技術，S90搭載的Polot Assist技術能夠平順地自動介入轉向系統，實現車輛在時速130千米/小時內的行駛及轉向。它還包括自動緊急剎車系統、自動泊車系統360度攝像頭以及行人探測系統等。

值得注意的一點是沃爾沃研發出了“大型動物探測系統”，它可以說是全球首創新功能。這項系統可以探測到大型動物，如麋鹿、馬、駝鹿(無論在白天還是夜間)等，同時向駕駛者發出預警并對正在行駛的車輛實施剎車輔助以避免碰撞。

無人駕駛汽車將面臨三個重要發展方向：1.高速公路環境下的無人駕駛系統：這類系統將使用在環境限定為具有良好標志的結構化高速公路上，主要完成道路標志線跟蹤、車輛識別等功能。2.城市環境下的無人駕駛系統：相比于高速公路這里的環境更為復雜，需要提高對感知和控制算法提出更高的要求。3.特殊環境下的無人駕駛系統：主要是提高對性能的要求，例如，車輛的可靠性、對惡劣環境的適應性是在特殊環境下考慮的首要問題，也是在未來推廣應用要重點解決的問題。

縱觀我國：

目前我國無人駕駛技術在不斷發展，新的技術不斷涌現，但在發展中也面臨著一些難題：

1.在某些法律方面還不健全，這需要政府加強對自動駕駛技術的立法保護，清除法律障礙，幫助汽車企業實現愿望清單。

2.有些技術難以突破，包括傳感器技術的不成熟，具體操作較困難，所以需要投入科研人員，進行技術創新，攻破技術難關。

篇7

這正是布魯金斯學會近日舉行的“將無人駕駛汽車從實驗室帶到國際市場”研討會希望實現的場景。研討會上，政、學、產界人士共聚一堂，探討無人駕駛汽車的理想場景與現實狀況的差距還有多遠，它需要多長時間才能從實驗室推向國際市場。

理想與現實

“我有10個兄弟姐妹，每次媽媽帶我們出門，她總要一邊開車，一邊不時看后視鏡觀察我們，甚至回頭來制止我們爭吵、打架――可以想見，我多么希望無人駕駛汽車時代的到來。”研討會上，新美國基金會研究員利瓦伊?蒂爾曼開玩笑說。

美國國務院負責科學、太空與健康的執行副國務卿助理喬納森?馬戈里斯等，熱烈地探討了無人駕駛汽車將給人們的生活、環境帶來的激動人心的變化。人們最關注的是無人駕駛汽車能降低交通事故率。

美國每年約有3萬人在交通事故中死亡。蒂爾曼說，他的父親死于車禍，當時汽車引擎失靈沖出路面，他的爺爺也死于車禍，原因是別人醉駕。如果無人駕駛汽車可以實現，那么這些死亡都可以避免。汽車可以自檢車況，就不會有引擎失靈事件。汽車不需要人來操控，醉駕就完全不會發生。即使人喝醉了，也能坐在后座上平安回家。無人駕駛汽車可以將交通事故率降低90%。

無人駕駛汽車是人類肢體的延伸。因為不再需要人力駕駛，人們就可以在路途上解放手腳和眼睛，將車上的時光變成消遣或工作時間。無人駕駛汽車對殘疾人的意義尤其重大，有了無人駕駛汽車，殘疾人就擁有了行動自由。

無人駕駛汽車的另一大前景，是促進共享經濟的形成。未來，個人毋需擁有汽車，只要按需使用汽車、按需付費即可。如此，可以減少汽車的保有量，減少燃料耗費和土地使用，從而減少環境污染，節約土地資源。

無人駕駛汽車的前景是光明的，但道路仍然曲折。一方面，無人駕駛汽車本身的定義還不明確。現在汽車已有自動上鎖、倒車輔助等部分自動化功能，可自動化到底達到何種程度才能被稱為無人駕駛汽車，還沒有定論。

另一方面，無人駕駛汽車可能會帶來就業崗位變化的問題。如果無人駕駛汽車實現了，美國的卡車司機們就可能面臨失業。不過，杰西卡?阿爾丘爾說，無人駕駛汽車也會創造一些新的崗位，可新崗位要求的技能更高，數量更少。

此外，無人駕駛汽車還面臨網絡安全和責任認定問題。如果無人駕駛汽車網絡被黑，可能會造成無法估量的損失。如果無人駕駛汽車出現了車禍，誰應對之負責？是車主、汽車制造商還是基礎設施提供者？所有這些問題，都是無人駕駛汽車從理想變為現實的障礙。

殊途可否同歸？

無人駕駛汽車雖然還處于試驗階段，但早日將其投放市場卻是汽車制造商和政府共同的愿望。一方面，越來越多的政府制定法律，允許無人駕駛汽車上路試驗。另一方面，企業也積極尋求可操作性方案，為無人駕駛汽車投放市場鋪路。比如，在內華達州，戴姆勒的無人駕駛汽車試驗的不是乘坐客人的小轎車，而是載貨的重型卡車，這降低了人員受傷的幾率，是比較務實的試驗方案。無人駕駛的重型卡車雖然不需要司機，但需要隨車跟一名物流經理，負責日常監測以及在發生問題時介入。

在推動創新產品擴散到市場方面，加州推動電動汽車的經驗值得借鑒。蒂爾曼說，現在美國、日本、中國都在推動電動汽車，起源正是來自加州政府。為了讓電動汽車走進市場，加州政府規定，每個在加州的汽車經銷商必須銷售一定配額的電動汽車。但是，如果有的汽車經銷商不善于經銷電動汽車怎么辦？這不是會降低市場效率嗎？加州政府又想了一招，建立起一個配額二級市場。善于經銷電動汽車的經銷商可將超額完成的配額賣出，而不善于經銷電動汽車的經銷商則可通過買入配額來完成任務。在這一政策的保駕護航下，電動汽車慢慢走入老百姓的生活。

美國對于無人駕駛汽車的期望不僅是推到國內市場，他們還在為進入國際市場作準備。布魯金斯學會的這次研討會，正是在美德兩個汽車制造大國的技術創新合作背景下舉行的。喬納森?馬戈里斯說，無人駕駛汽車是奧巴馬政府國家創新戰略的核心。奧巴馬政府2016年預算將無人駕駛汽車投資翻了兩番，并提議若干試點項目，為無人駕駛汽車安全試駕提供道路等基礎設施。美德科學技術合作聯合委員會不久前也確定了若干合作領域，無人駕駛汽車就是其中之一。

篇8

再見停車場

艾倫?科恩豪澤是一位來自普林斯頓大學的教授，他表示：“無人駕駛汽車對城市產生的最大影響，就是改變了停車的問題。我們不再需要停車場，或者說未來的停車場和現在的停車場會有很大的不同。當人們外出辦事的時候，把車停在目的地附近，這種做法將會成為過去式。未來，當我去看橄欖球比賽的時候，我的汽車不需要停在球場附近。當我在辦公室工作的時候，我的車也不用停在那里。現在的購物中心都必須配備大量的車位才能滿足消費者的需要，未來這種情況會出現改變。”

卡拉?可科爾曼博士是德克薩斯州立大學的教授，她表示：“無人駕駛汽車對城市的影響，很大一部分取決于有多少人愿意放棄汽車的私人擁有權。我認為，我們對停車位的需求會降低50%左右。

如果每一個人都愿意放棄私人汽車擁有權，轉而擁抱座駕分享，那么道路上的車輛會減少7-8成，而我們對停車位的需求也會隨之降低7～8成。”

卡洛?拉蒂是麻省理工學院感應城市實驗室的總監，他認為：“在美國，一輛車閑置的時間大約是95%左右。當前的座駕分享服務已經在一定程度上減少了我們對停車位的需求：據估計，座駕分享服務讓大約10-30%的私人車輛離開了停車場。無人駕駛汽車將會進一步推動這個趨勢，而且會對我們的城市生活產生巨大的影響，因為這種新型的汽車將會模糊私有車輛和公共運輸車輛之間的區別。‘你的汽車’會在你早上上班的時候把你送到公司，但是在你去工作之后，它不會在停車場等著你，而是去接你的家人。或者，它也可以去搭載你社區之內的其他人。”

加里?蒂爾尼是Perkins + Will的高級項目架構師，他表示：“我認為，自動汽車和無人駕駛汽車的最顯著特性，就是它能夠推廣車輛擁有權分享這個模式。特別留意了無人駕駛汽車，我發現這種交通工具最多可以讓道路上的汽車數量降低400%。我們先保守一些，假設無人駕駛汽車能夠將汽車的利用效率提高200%。如果將這個數字放在舊金山這個城市身上，也就是說假設舊金山汽車的數量降低200%，那么你會發現，我們會大大降低對停車場的需求。通過計算，省下來的停車場的總面積，有1.25個金門公園那么大。我們可以用這個空間做許多事情。”

蒂爾尼認為：“在這個環境下，你不用操心停車的事情，車輛會自己停車。因此在到達目的地之后，你需要做的只是下車辦事就可以了，你的車不會阻礙行人和其他車輛。到時候車輛會退居到次要的地位，行人會變得更加主要。屆時，公共區域的面積會大大增加，人行道、自行車道或是其他通勤工具的道路也會變得更寬。”

公共交通：變得更強大還是受到了威脅？

保羅?劉易斯是公共交通部門伊諾交通中心的負責人，他表示：“我認為，無人駕駛汽車將會在很多方面對公共交通產生幫助。首先，無人駕駛汽車的早期接受受者，很可能會是那些運輸機構車輛的擁有者。如果經濟條件允許，而且無人駕駛業務能夠產生，那么無人駕駛汽車將會幫助這些人節省成本，并且增加他們的業務數量。公共交通運輸系統不會消亡，城市也離不開公共交通，一輛公共汽車就可以為幾十人提供通勤服務。要知道，城市道路的容載能力非常有限，如果每一個人都購買自己的汽車，那么城市的道路就會癱瘓。”

科恩豪澤則表示：“我曾經與某企業合作，在新澤西進行過一次模擬，從這里到達普林斯頓或是其他火車站，我并沒有開自己的車，而是對火車和無人駕駛汽車進行了對比測試。無人駕駛汽車的等候時間只有火車的六分之一。火車每30分鐘一個班次，而呼叫無人駕駛汽車只需要5分鐘。”

可科爾曼博士認為：“人們不再騎自行車的一個重要原因就是，他們害怕路上的汽車。而無人駕駛汽車比人類駕駛員更安全，它們能夠更好的回避路上的行人和非機動車。

篇9

那些夢想中的汽車

 

其實，從汽車普及以來，人們對智能科技汽車的想象由來已久。上世紀70年代，日本漫畫名作《哆啦A夢》中就曾多次提到裝有電腦、能自動確定行駛路線的交通工具。后來出現的變形金剛更是塑造了一批有思考能力、能與人交流、身手非凡的汽車人。我國的著名作家葉永烈也曾經在《小靈通漫游未來》中這樣寫道：“我覺得未來的小汽車應該非常漂亮，是全透明的，像水滴一樣。駕駛起來非常簡單，所以未來的孩子，都是自己開著這種小車去學校上課。還有，這個小汽車還可以飛起來。特別在堵車的時候，能一下子從汽車頂上飛過去……”在這本風靡了半個世紀的科幻小說里，作者為讀者描述了一種裝有“自動避撞裝置”的智能汽車，這種汽車連小孩子都可以輕松駕馭，在未來世界，人們稱它為“飄行車”。

 

人們通過這些豐富的想象力，將駕駛員從精神高度集中的駕駛行為中解放出來，給予他們更加便利的駕駛體驗。或許在未來，人們可以在駕車時做一切你可以想象到的事情：剃須、化妝、打牌、煲電話粥、與鄰車的陌生人搭訕。人們還在汽車里學外語和看電影，或者干脆把汽車變成自己的可移動辦公室和起居室，在汽車里裝上傳真機、無線網絡、電吹風和電視機。甚至，人們期待著有朝一日，汽車能擺脫地面堵塞，插上翅膀，翱翔天空。

 

智能汽車是什么

 

科技發展到今天，智能化與自動化浪潮正在席卷制造業，傳感器、觸控屏幕、云計算、人機交互等智能技術的應用領域正從消費電子擴展到工業自動化市場，也促進了智能汽車的發展。

 

目前的智能汽車就是在普通車輛的基礎上增加了先進的傳感器(雷達、攝像)、控制器、執行器等裝置，通過車載傳感系統和信息終端實現與人、車、路等的智能信息交換。智能汽車的導航信息資料庫，存有各類道路以及服務設施(餐飲、旅館、加油站、景點、停車場)的信息資料; GPS定位系統可精確定位車輛所在的位置，確定行駛方向;道路狀況信息系統、駕駛控制系統、緊急報警系統，能及時改變行駛路線，控制與其他車輛的距離，在探測到障礙物時及時減速或剎車，如果出了事故，自動報告指揮中心進行救援;自動駕駛系統，能控制汽車的點火、改變速度和轉向等。

 

而在未來，汽車就是機器人，說到這里，你是不是眼前浮現出電影《汽車總動員》里面的場景呢?有了Siri，汽車就像有了大腦，不光能聽從用戶的命令，還能根據用戶說話的情緒播放相應風格的音樂，還能根據當前時間、當前位置揣測出用戶的需求給用戶做出他想要的生活服務推薦。譬如開車的時候，到了飯點，Siri可以根據車主的喜好和當時的心情告知車主：前方有一家餐館比較適合你，是否在這里就餐?而且汽車車身布滿了傳感器，就像人的神經細胞，汽車的任何細微的變化車主都能感覺的到。想象一下這樣一個場景：當酷熱的夏日，車內溫度過高時，汽車會自動開啟空調降溫，還能感知到車內有沒有小孩子，能感知到駕駛員有沒有喝酒、是男是女等等。

 

科技巨頭爭相研發

 

如今，全球科技巨頭紛紛將注意力聚焦到汽車領域，希望通過更新技術與更新理念，推動汽車進入智能時代。

 

在去年的谷歌開發者大會上，谷歌產品負責人透露，全球已有超過35個汽車品牌參加谷歌的Android Auto項目。谷歌一直在致力于研發無人自動駕駛汽車，并陸續推出原型產品上路測試安全指數，力爭使無人駕駛汽車實用化，并堅信無人駕駛汽車將于5年內成功“上路”。谷歌表示，到2020年，無人駕駛汽車不僅會普及，還將成為“標準”。

 

當然，谷歌并非唯一研究無人駕駛汽車的公司。事實上，幾乎所有傳統大汽車公司都在研制各自的無人駕駛自動汽車。此外，一些硅谷的研發實驗室也加入了這個行列。在去年6月的蘋果全球開發者大會上，蘋果宣布了全新的“iOS in the Car”計劃，期望將iOS 7系統全面整合到各大主流汽車廠商的車載系統之中。這個計劃旨在提供一個全新的技術平臺，讓汽車駕駛者將iPhone的功能投射到車載系統屏幕上。早在2014年，蘋果就推出了一個名為“免視”Siri服務的概念，它使得用戶可以將iPhone與汽車相連。

 

美國高通公司在今年初展示了兩款全新的技術概念車，整合有高通最新的車載和連接技術——驍龍汽車解決方案。其中包括車聯網芯片驍龍820等模塊，支持一個中心控制屏、儀表屏，可看地理位置的立體圖，同時了一個智能駕駛的模組。高通還展示了本田、瑪莎拉蒂、凱迪拉克的數款概念車，演示采用高通技術的Android系統、安全功能模式和無線充電系統。高通的智能汽車系統平臺可以讓用戶“登入”到汽車，并根據用戶預設的偏好調整車座和方向盤。用戶的賬戶信息會被顯示在中控臺的屏幕上，當中還會包含來自手機的一些細節信息，包括預約和音樂。

 

在國內，百度也宣布了其無人駕駛汽車已經在國內第一次實現了城市、環路以及高速路混合路況下的全自動無人駕駛。根據百度介紹，百度無人駕駛汽車已經可以實現多次跟車減速、超車、調頭、變道、上下匝道等各種駕駛行為，能夠在高速和非高速等不同路道切換，最高速度達到了100公里/小時。

 

安全會是重大問題

 

在智能汽車的初級階段，通過智能駕駛輔助技術，有助于減少50%～80%的道路交通安全事故;如果實現無人駕駛，甚至可以完全避免交通事故。但這并不意味著智能汽車不存在安全風險。

 

汽車智能化意味著會有越來越多的汽車公司將消費類電子的許多特征功能整合到汽車中控臺上。在智能化還未達到自動駕駛的階段時，這種整合很可能影響駕駛者的注意力，造成安全隱患。據AAA(美國汽車協會)對導致分心駕駛的行為研究顯示，聽廣播、閑聊、打電話、郵件處理等行為會導致駕駛者反應遲緩，影響開車時的視覺。

 

此外，隨著通用、蘋果等整車或電子科技產品生產商紛紛涉足智能汽車領域，汽車越來越“智能”，黑客也可能趁虛而入控制這些智能汽車。目前大多數智能汽車都是采用將汽車接口接入互聯網，這同時就把互聯網方面的風險引入到了汽車層面。汽車實現了與外部的網絡連接，也為病毒木馬入侵打開了方便之門，使黑客找到了網絡攻擊的入口，控制車輛、竊取隱私。如侵入控制溫度的簡單電子模塊會影響到駕駛人的行車安全;侵入GPS模塊會導致車輛行駛軌跡的泄露;侵入系統在車內安裝攝像頭會致使個人隱私被盜。黑客也可能向汽車連接的智能手機植入病毒，通過網絡連接將病毒傳導至汽車，進而影響汽車信息系統正常運行，出現拒絕服務、失去控制等狀況，將影響用戶人身安全。有些安全漏洞甚至會削弱關鍵系統的安全性，將乘車人、外部行人和周邊環境置于危險當中，可能導致駕駛途中突然熄火、車輛改道、剎車失靈、選擇性爆破輪胎、停止發動機等。

 

篇10

引言

近年來，互聯網技術的迅速發展給汽車制造工業帶來了革命性變化的機會。與此同時，汽車智能化技術正逐步得到廣泛應用，這項技術簡化了汽車的駕駛操作并提高了行駛安全性。而其中最典型也是最熱門的未來應用就是無人駕駛汽車[1]。

無人駕駛汽車，是可以通過計算機系統設置進而實現無人駕駛的新型智能化汽車[2]。無人駕駛汽車是人工智能技術、雷達、數學計算、監控設備與北斗導航系統協作實現的，它受計算機系統的控制，實現無人駕駛。目前，無人駕駛技術還停留在研發和實驗中，尚未被批準用作商業用途和用作私家車[3]。

據有關數據顯示，在意外事故中，以車禍占首位，占意外死亡總數的50%以上。僅以汽車交通事故為例，全世界因交通事故而死亡的人數已超過3000萬人，多于世界大戰死亡人數。基于高科技研究的無人駕駛汽車，無論在其安全性還是可靠性方面，都極具發展潛力。因此，無人駕駛汽車的研究與發展是降低車禍發生率、保障人民生命安全的重要任務[4]。

1 無人駕駛技術的研究成果

1.1 國外無人駕駛技術的研究成果

二十世紀五十年代起，英美等發達國家就開始涉及無人駕駛汽車領域的研究，并在某些方面取得了很大進展。1950年，世界上第一臺自主導航汽車由貝瑞特電子公司在美國研制成功，實現了在設定路線上行駛。1987年，奔馳公司投資贊助了慕尼黑國防大學實驗室，獨立設計了VaMoRs智能車，車速最高達到96KM/h。1994年，歐洲研制的VaMP和VITA-2機器人車輛在巴黎進行了測試，并在多車道高速公路上行駛了1000多公里，其中車速最高時達到130KM/h，并能自主完成跟蹤行駛[5]。2005年，在美國國防部主辦的無人車挑戰賽上，斯坦福大學的選手們改裝的大眾途銳多功能車經過7個半小時的長途車程到達終點，完成了全程障礙賽[6]。2010年，Google設計制造的無人駕駛汽車進行并通過了主要城市道路的駕駛測試，確定具有完備的感知能力和高水平的人工智能[7]。2014年，Code Conference 科技大會上，Google的新產品無人駕駛汽車亮相，和一般的汽車不同，Google 無人駕駛汽車沒有方向盤和剎車[8]。美國、德國、日本等發達國家和歐洲由于對無人駕駛技術的研究起步早，對無人駕駛技術的掌握和對無人駕駛汽車的研發與生產更成熟和可靠。

1.2 國內無人駕駛技術的研究成果

國內在此領域相對英美等國家起步較晚，目前仍處于初級階段，從二十世紀八十年代開始，以國防科技大學為主開始進行此方面的研究。

2001年，在賀漢根教授帶領下，研制成功時速達76公里的無人車[9]。2002年，國防科技大學與發達國家聯合研制的汽車實現了在公路上的無人駕駛[10]。2005年，國防科技大學完成的一個重大項目中，實現了2000公里的無人駕駛[11]。2006年，在東北亞的貿易博覽會上，中國研發的無人駕駛汽車在不封路的情況下，以80公里每小時的速度自主行駛。2011年，國防科技大學成功研制了紅旗HQ3無人車，在長沙-武漢高速公路上完成了無人駕駛實驗，創造了在復雜交通環境下無人駕駛的新紀錄。2012年，軍事交通學院研制的無人駕駛智能汽車配備了全球定位系統、超聲波雷達傳感器等先進技術儀器，以感知周圍環境，自動規劃行車路線[12]。2015年，長安汽車首輛無人駕駛樣車在重慶亮相，為國內第二輛原型車。長安已經完成了1級的智能駕駛技術應用，如全速自適應巡航、緊急剎車、車道保持等[13]。

我國無人駕駛汽車的蓬勃發展還需要長期堅持不懈的努力，面臨的困難還有很多，技術水平不足、關鍵零部件依賴進口、政策法規不完善等問題較為突出。

2 無人駕駛汽車的可靠性分析

無人駕駛汽車的可靠性依賴其關鍵技術的可靠性。其關鍵技術有導航技術和智能控制技術。

1965年，傅京孫教授提出了將人工智能的啟發式推理規則在學習系統中實踐，是我國最早提出的把人工智能和控制技術相結合[14]。1971年，他提出智能控制是自動控制與人工智能的二元交集論觀點。1977年，三元交集論被提出，即認為智能控制是人工控制、自動控制和運籌學的交集。

1989年，我國依靠通信衛星進行了雙星定位演示驗證試驗，并肯定了北斗衛星導航試驗系統技術體制的正確性和可行性。1994年，我國正式啟動北斗衛星導航試驗系統建設。2004年，啟動導航系統建設。2006年，張彥在汽車產品的可靠性工程中應用了灰色系統理論，主要體現在可靠性設計、分配、預測、試驗和評價，為無人駕駛汽車可靠性研究開辟了更廣的研究方向[15]。2008年，萬正高憑借我國汽車行業整車產品質量監督檢驗的部分結果，建立了汽車可靠性的數據庫，并開發了可靠性數據分析處理軟件[16]。2009年，北斗衛星導航系統成功發射了GEO衛星，驗證了相關技術的正確性。2015年，主席參加“互聯網之光”博覽會時，參觀了百度的展臺，并聽取了關于無人駕駛汽車研發的報告。

隨著無人駕駛汽車行業的深入研究，提高無人駕駛汽車的可靠性就顯得十分緊迫，對其進行可靠性試驗更顯得尤為重要和必要。

3 無人駕駛汽車面臨的問題及因素分析

雖然我國無人駕駛汽車發展迅速，但是分析無人駕駛汽車的發展現狀，仍發現了一些問題，主要表現為以下幾個方面：

3.1 技術不夠成熟，關鍵技術的可靠性需進一步論證

雖然國內外對無人駕駛汽車的研究與試驗都積累了一定的經驗，但是考慮到其安全性和應用，無人駕駛汽車的技術可靠性仍需進一步論證，特別是關鍵技術。Google研制的無人駕駛汽車雖然通過了實際城市道路的行駛測試，但是其通行也只是限制在美國的某些州而不是全美國；我國國防科技大學研制的無人駕駛汽車完成了高速公路無人駕駛實驗，但這也是在特殊條件下進行的測試，是仿真模擬[17]。因此，無人駕駛汽車技術的成熟還需進一步論證，對無人駕駛汽車的試驗也應多積累經驗[18]。

3.2 成本太高，大批量生產困難

智能化的現代，人類生活方便快捷，生活質量的提高伴隨著生活成本的提高，智能化的生活是由高科技的成本提供和支持的。越來越多的家庭擁有私家車，體現了傳統汽車制造業的繁榮和汽車價格的日趨降低。但是針對無人駕駛汽車這一全新的領域來說，高成本始終成為其不可避免的問題。雖然無人駕駛汽車可以降低事故率并帶給人們輕松的享受，但是低性價比則阻礙了其大批量生產和普及，因此，降低成本成為無人駕駛汽車普及的關鍵因素[19]。

3.3 對傳統汽車制造業及其相關產業沖擊大

隨著無人駕駛汽車的普及和汽車共享意識增強，傳統汽車銷售數量和售價將會出現一定幅度的下降。汽車行業秩序可能被打亂，傳統整車制造商的行業地位將受到新進入者的巨大沖擊。隨著無人駕駛汽車交通事故率的降低，人們為汽車及人員投保的意識和心理會受到一定影響，因而保險行業特別是車險的銷售會受到一定沖擊。

3.4 交通法規制定困難及人倫困境

無人駕駛汽車作為一種新型智能化產品，必然會給人類生活帶來新的改變，而已有的交通法規也將不適用于無人駕駛汽車的上路行駛，因此交通法規的修改甚至是重新制定將是一件重要的、困難的工作。當無人駕駛汽車與傳統汽車發生交通事故時，責任和賠償等一系列事務的處理勢必會觸及人倫道德的方面，而現有處理事故人員的素質及主觀因素也使這些問題的解決更為棘手。

4 無人駕駛汽車的展望

本文總結了無人駕駛汽車的國內外研究狀況，對其技術可靠性做出了論述，發現了國內外無人駕駛汽車出現的共同問題。雖然對無人駕駛汽車的研究從上個世紀就已經開始，期間也突破了很多技術難題并取得了一定成果，但距無人駕駛汽車真正走進人類生活還需要很長的研究與試驗過程。從當今來看無人駕駛汽車，其研究、發展和普及存在著很多尖銳的問題。

今后可從以下幾個方面對無人駕駛汽車進行研究或開展工作。（1）對無人駕駛汽車的可靠性及安全性繼續進行研究和試驗。（2）對無人駕駛汽車的制造成本進行突破并向批量生產過渡。（3）對傳統汽車制造業進行產業升級并帶動相關產業的發展。（4）根據試驗結果進行交通法規的修改制定并大力宣傳無人駕駛汽車。（5）大力發展無人駕駛汽車在服務業、工業和私人方面的應用，擴大其消費市場。

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