“自動駕駛汽車”在近兩年頻頻出現于各大科技新聞頭條，自2012年谷歌獲得美國首個自動駕駛汽車許可證以來，國外各大知名汽車廠商如奔馳、沃爾 沃、大眾、通用、豐田、日產、特斯拉等也紛紛宣布自己的自動駕駛汽車驗證開發計劃。目前自動駕駛汽車對于普通大眾來說還是比較遙遠的，但這股未來智能科技 的浪潮已經襲來，讓我們看看自動駕駛汽車的廬山真面目。

　　概念篇

　　自動駕駛汽車顧名思義就是不需要人來進行操縱駕駛，所有或部分的駕駛操控由車輛計算機完成。目前自動駕駛技術的涵蓋范圍較廣，但根據自動化程度的不 同，業界將自動駕駛汽車的發展主要分為輔助駕駛、部分自動化、高度自動化和完全自動化四個階段，其中只有完全自動化才是真正意義上的無人駕駛。

　　輔助駕駛是車輛為駕駛員提供有益于駕駛的相關信息，例如車道偏離預警，碰撞預警，盲區監測，倒車雷達/影像，360環視影像等系統。

　　部分自動化是車輛在緊急情況下為保障車輛及人員安全，車載電腦將代替駕駛員對車輛操控進行直接干預，例如自動剎車系統等。

　　高度自動化是在一定的場景下車輛完全無需人來操控，駕駛者只需要對駕駛活動進行監測，例如自動泊車系統，自適應巡航駕駛系統等

　　完全自動化是指汽車駕駛完全由計算機接管，人可完全信任汽車，并從事其他活動，不需要任何駕駛監視活動，例如2014年谷歌推出的沒有方向盤和剎車的無人駕駛汽車。

　　目前除了完全自動化駕駛之外，其他階段的自動駕駛技術均有相應的商業化應用，隨著社會基礎設施的成熟，法律法規的完善以及技術的發展和迭代，相信無人駕駛汽車的商業化在未來十五年內也將不再是夢。

　　原理篇

　　自動駕駛汽車融合了各種輔助駕駛技術，它主要利用人工智能、計算機視覺、雷達、監控裝置以及導航定位系統的協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛，因此，自動駕駛汽車更像一個電腦駕駛汽車或輪式移動機器人。

　　自動駕駛控制模塊是自動駕駛汽車的大腦，它接收各種傳感輸入信息（交通標志、汽車、行人、路況、車況等），并輸出相應的決策控制信息（轉向、加速、制 動、換擋等）。同時它具備一個知識庫，存儲各種路況行駛資料，并具備人工智能的分析能力，能夠自主規劃路線并對對各種緊急狀況作出預判，例如當自動駕駛汽 車通過十字路口時，它不但應該提醒行人或車輛自己將要通過該路口，還應該具備預判行人或車輛是否會闖紅燈或橫穿馬路能力，并進緊急避讓。

　　單目或多目攝像頭利用計算機視覺讓自動駕駛汽車能夠實時識別交通信號燈、交通標志、車道線、近距離低速障礙物等，同時加上與道路基礎設施以及云端數據庫的通信，讓汽車按照交通規則行駛，并進行相應的路線規劃。

　　車載微波雷達能夠探測車輛周圍的環境以及較遠的路障，激光雷達能夠精確繪制周邊200米內的3D地形圖，為汽車提供控制決策參考。

　　定位導航系統加上高精度地圖能夠為車輛提供精確的路徑規劃及導航服務。

　　車輛上的車輛狀態傳感器（如車速、加速度、轉角等傳感設備）以及控制執行器（轉向、加速、制動等執行器）將確保汽車能夠安全有效地被操控。

　　總結篇

　　目前自動駕駛汽車（無人駕駛）還處于研發的原型驗證階段，目前的研究方向主要有三個方面：高速公路環境、城市環境和特殊環境下的無人駕駛系統。

　　高速公路環境是具備良好標志的結構化環境，應用相對簡單，主要包括道路標志線識別、車輛跟隨等功能。

　　相比而言，城市環境車速較慢，應用前景廣闊，但環境相對復雜，對感知和控制算法提出了更高的要求。城市環境中的無人自動駕駛是目前自動駕駛研究的重要方面。

　　特殊環境下主要指在軍事和其他一些特殊條件下的應用。

　　2014年7月百度宣布已經啟動“百度無人駕駛汽車”研發計劃，加上之前谷歌公司以及國際知名車企的推動，自動駕駛技術已經成為一個大勢所趨的發展方 向。目前國內自主品牌車企也早已加大對自動駕駛汽車的布局，一汽、東風、上汽、廣汽、奇瑞、比亞迪等國內車企均在自動駕駛汽車上發力，雖然目前處于原型驗 證工作階段，離量產和應用還有一段距離，但自動駕駛汽車技術正逐漸成熟，并成為大勢所趨，按照目前的發展速度及各車企的規劃，相信到2020年左右自動駕 駛汽車將逐步得到商業化應用，讓我們拭目以待。