自动驾驶汽车涉及哪些技术？

2025-03-13 03:50:30

推荐回答（2个）

回答1：

最近，有一位对技术一窍不通的朋友对我说想买特斯拉，因为它配备了“你站着不动，让车来找你”的自动驾驶功能。这使我很意外，自动驾驶虽然暂时还只是从业者关注的话题，但也许用不了几年，就很有可能成为影响普通群众购车决策的关键因素。甚至可以说，自动驾驶已经成为汽车发展的热点和今后必然的趋势。那么，自动驾驶汽车涉及哪些技术呢？

简单概括基于自动驾驶系统的组成便是这三点：环境感知、行为决策与车辆控制系统的执行技术。

首先，什么是自动驾驶？就是全部或部分替代这些本来由人来执行的功能。那么，所谓的感知是指车的传感器“看”到了什么、决策是指车的大脑思考怎么去处理、执行是指车的控制系统去执行相应的操作。

但是要实现自动驾驶，仅仅依靠这三大系统是远远不够的，自动驾驶和未来的智慧交通系统还需要一些基础的共性技术进行支撑，也可以概括为三点。

其中最主要的两点便是“自动驾驶的大脑”——高性能运算处理器平台以及“能让汽车心灵感应”——车与外部设施通信的C-V2X技术。前者能为传感器的识别算法和系统的决策算法提供巨量的运算能力支持，是与传统汽车最为基本的区别；后者让汽车与交通标志。行人、其他车辆、云端等参与交通的所有对象通信，让汽车不再是一个单一的个体，而成为智慧交通中一个有机的组成部分。比如，与红绿灯进行通信，便能让汽车提前知道红绿灯的状态，提前进行减速慢行操作；与其他车辆通信，便能将车辆紧急刹车、变道、转弯状态及时告知其他车辆，让其他车辆有足够的时间进行预判和处理。最后，“自动驾驶开天眼”——VEPP高精度定位技术在实现自动驾驶中也不可或缺。

除了环境感知和C-V2X技术准确探知车辆周围的环境，为了更可靠精确的提高感知结果的精确性和可靠性，还需要能准确知道汽车的实时位置，才能更安全实现自动驾驶。

比如，只有在亚米级（0.1m级）的精度下，才能准确判断车辆所处的车道，并与本条车道内的车辆建立联系；或者只有准确知道车辆与交通信号灯与路口的距离，才能进行更为精确的预判和准备，就好像给汽车开了天眼。

---本文图片来源自网络

实现完全的自动驾驶和智慧交通是一个注定艰难的过程，无论是人工智能、环境感知、智能决策这类新技术，还是运动控制、远程通信这些基础技术，甚至基础设施建设、法律法规等，自动驾驶领域有太多技术等待我们去突破，太多山峰等待我们去翻越。这一未来必将造福全人类的技术正在各行各业的努力下快速发展着，我们一起期待吧。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

回答2：

自动驾驶的关键技术按信息传递路线依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。

1.感知技术

自动驾驶的实现过程是一种一步步取代人类驾驶员的驾驶任务的过程。人类驾驶员驾驶的第一步是通过感知器官，（眼、耳、手等）感知获取外界信息，感知周边驾驶环境。自动驾驶作为人类驾驶员的替代品，也需具有相应的组件和功能作为驾驶的前提。因此，感知技术，即环境信息和车内信息的采集与处理，的开发和应用成为自动驾驶技术实现的第一步。

不同于已在航空领域广泛使用的自动驾驶系统，介于汽车所处的工作环境复杂，随机性高，其操作精度需求高，自动驾驶所需的感知复杂度很高。

另外，自动驾驶感知对目标分类有需求，并对不同类型的目标的感知测量质量有不同的要求。功能上，感知会涉及到道路边界检测、车辆检测、行人检测等技术。

传感器层面，一般都从激光雷达、视频摄像头、毫米波雷达、以及传统车载的速度，加速度和转角加速度传感器等取得信息。自动驾驶感知的目的是获取对周边驾驶环境的理解。而此类理解是基于上述各类对不同物体的检测技术产生的。

而各类检测技术又与传感器系统紧密结合。感知传感器（如雷达，摄像头等）获取外部环境物体对于本车的相对信息，比如有没有障碍物，障碍物的相对距离、速度等，把数据交给感知处理模块，再结合传统车载传感器获得的本车信息，构成对各类物体的检测和分类。

基于各类检测结果的集合，感知系统形成类似于人开车时理解的环境，并能够对未来的环境变化有一定的预测能力。

2.行为决策

上述感知信息会被导入行为决策模块，并做分析和提取。最终行为决策模块决定在当下瞬间的周围环境车辆行驶状况下，下一步最安全的行为方式。

在自动驾驶技术中，上述感知技术能够辅助系统做出的行为决策只是整个系统的行为决策的一部分，它被称为短期行为决策（比如，避让，编导，制动等）。然而，没有长期目标的短期行为决策是没有意义的。

在驾驶行为中，所谓长期目标，也就是对驾驶行为的长期行为决策，即在更长的时间段内，汽车需要完成的行为。汽车的长期行为通俗地可以被总结为，从某一地点到达另一地点的位移行为。而这类行为的决策可以笼统地被归结为导航的一种。

只是相对于传统意义上的导航技术，此处的导航系统不需要人作为导航信息和系统操控之间的媒介，系统自动接受各类信息，甚至基于高清地图的更多元化信息（传统导航系统能够传递的信息量受人类驾驶员的瞬间理解接受能力限制）。

然而，无论是哪种导航系统，都需要获取的信息来进行精确定位，即匹配本车和地球坐标系中的位置。相较于传统的导航系统，自动驾驶使用的导航系统需要更精确的定位能力，需将定位精度从米级，提升到厘米级，甚至毫米级。

高精定位使自动驾驶在一些复杂情况下的导航成为可能。例如，假设在一个停车场上停放的汽车需要自动行驶到公共道路。介于错综复杂的通道情况，如果定位精度不高，可能导致基于感知系统的短期行为规划变得茫然无措。

另外，而在自动驾驶的情况之下，精确定位也可以为感知系统提供另一种参考。例如在车道保持、车道偏离预警、车距保持，障碍物警告等系统中，帮助预测本车在未来更长一段时间内可能的行驶状态。

3.路径规划

类似于行为决策，自动驾驶的路径规划也可以分为长期路径规划和短期路径规划。长期路径规划作为长期行为决策的实现形式。例如，在下一个路口需要右转，车辆需要变道到相应的右转车道上。这类的路径规划，体现为系统的一种意愿。该意愿不需实时响应，但是在某一阈限（例如，下一个路口）到达前必须实现。

该类路径规划因为对系统响应的实时性需求不强，往往可以选择舒适性导向的路径规划方法。而路径规划还可以指在短期行为决策后，当下瞬时的路径规划。比如，在紧急情况下，系统决策决定变道避让。系统需按照一定的规划算法。

并考虑系统物理极限和周边环境限制（例如，变道目标车道是否有车辆处于可能被碰撞的范围内），找出一条可通行的路径，进而实现车辆的自主变道。此处的物理极限和周边环境限制是和本车和其他车辆当前状态，以及各类外界影响因素（例如：天气影响的路面附着系数）有关的。而由此导出的路径，并非是单一路径，而应是基于上述变量的可变函数。所以说，做好路径规划对周边环境和本身车辆状态的了解是非常重要的。

4.运动控制

行驶路径完毕之后，就需要控制车辆沿着期望的轨迹行驶。运动控制模块会控制线控执行机构完成需要的工作。

执行机构主要通过反馈控制，操作车辆控制执行器，使车辆控制参数达到预设值。自动驾驶车辆通过线控技术完成执行机构于运动控制器之间的数据通讯，达到电控制动、电控驱动和电控转向等功能。

然而，现实远比理论来的复杂。对自动驾驶系统来说，需要丰富且精确的汽车动力学计算才能完成对车辆控制参数的计算。这些参数包括：转向角、制动力、加速度、以及以上参数随时间的变化等。人类凭经验和感觉实现的每一步的背后，在自动驾驶中，都有着大批量的复杂运算。也因此，在我国，鲜有企业有染指行为决策和运动控制的开发。

纵观世界各国自动驾驶开发和研究，以上四个部分都有相应的研发成果。然而，只有当以上四部分的系统有趋于完善，并完美结合，自动驾驶的时代才会真正来到。

目前沛岱汽车的技术研发不但关注自动驾驶汽车的在环测试（基于纯仿真的软件在环测试验证，以及基于硬件接口环境的硬件在环测试验证）、评价、验证和发布，也致力于通过仿真测试迭代，优化以上四大板块上的各类算法。

沛岱汽车的终极目标就是让已有的系统（例如：高级驾驶员辅助系统等），通过测试和优化的反复迭代，日趋完善和稳定，最终让汽车自动驾驶成为可能。沛岱汽车的未来，也就是level 5自动驾驶的未来；一个没有方向盘、刹车、油门，只有人机交互的界面就能开车的未来；一个每一个交通参与者的生命都能得以保障的未来！相信在包含所有沛岱人的业界从业者的努力下，level 5的时代会很快到来！

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