第22卷 第1期 2004年3月
飞 行 力 学
FL IGH T D YNAM I CS
V o l
.22 N o .1M ar .2004
收稿日期:2003204201;修订日期:2003211201
作者简介:彭延辉(19772),男,黑龙江哈尔滨人,硕士研究生,主要从事旋翼空气动力学、气动噪声的研究;
徐国华(19632),男,江西临川人,教授,博士生导师,主要从事旋翼空气动力学和气动噪声等方面的研究。文章编号:100220853(2004)0120001205
无人驾驶直升机的技术
发展及其关键技术
彭延辉,徐国华
(南京航空航天大学直升机旋翼动力学国家级重点实验室,江苏南京210016)
摘 要:介绍了无人驾驶直升机的系统组成和技术特点,重点讨论了当前的研究进展和控制技术的发展,分析了发展无人驾驶直升机的关键技术,并对未来无人驾驶直升机的发展方向提出了展望。 关 键 词:无人飞行器;直升机;关键技术 中图分类号:V 27511 文献标识码:A
引言
无人驾驶直升机(以下称无人直升机)是指由无线电地面遥控飞行或 和自主控制飞行的可垂直起降(V TOL )不载人飞行器,在构造形式上属于旋翼飞行器,在功能上属于垂直起降飞行器。近十几年来,随着复合材料、动力系统、传感器、尤其是飞行控制等技术的研究进展,无人直升机得到了迅速的发展,正日益成为人们关注的焦点。
无人直升机具有独特的飞行性能及使用价值。与有人直升机相比,无人直升机由于无人员伤亡、体积小、造价低、战场生存力强等特点,在许多方面具有无法比拟的优越性。与固定翼无人机相比,无人直升机可垂直起降、空中悬停,朝任意方向飞行,其起飞着陆场地小,不必配备象固定翼无人机那样复杂、大体积的发射回收系统。在军用方面,无人直升机既能执行各种非杀伤性任务,又能执行各种软硬杀伤性任务,包括侦察、监视、目标截获、诱饵、攻击、通信中继等。在民用方面,无人直升机在大气监测、交通监控、资源勘探、电力线路检测、森林防火等方面具有广泛的应用前景。
世界各国已充分认识到无人直升机在未来战争和民用中的作用,发展无人直升机已成为旋翼飞行器发展的一个重要方向,本文对无人直升机的技术
发展及其关键技术作一概述。
1 无人直升机系统组成和技术特点
111 系统组成
无人直升机系统大体上由直升机本体、控制与导航系统、综合无线电系统和任务载荷设备等组成[1]。
直升机本体包括旋翼、尾桨、机体、操纵系统、动力装置等。控制与导航系统包括地面控制站、机载姿态传感器、飞控计算机、定位与导航设备、飞行监控及显示系统等。这一部分是无人直升机系统的关键部分,也是较难实现的部分。综合无线电系统包括无线电传输与通讯设备等,由机载数据终端、地面数据终端、天线、天线控制设备等组成。任务载荷设备包括光电、红外和雷达侦察设备以及电子对抗设备、通信中继设备等。112 技术特点
(1)由于直升机本身结构的特点,使得无人直升
机的空气动力学、飞行力学问题较复杂。无人直升机操纵通道多、耦合较强,是一种稳定性差、控制难的飞行器,其操纵和飞行控制要比有人驾驶直升机和
固定翼无人机更困难。
(2)无人直升机与有人直升机相比,一般可缩小尺寸、减轻载荷。其研制周期较短、研制费用较低。
(3)无人直升机无驾驶舱和载人条件限制,可省去座舱、座椅、环控系统等与飞行员和乘员相关的设施,其气动布局和结构设计可更为自由,其机动性能可超过有人驾驶直升机,由于尺寸缩小,其隐形性能也可有一定程度的提高。同时,由于无需考虑飞行员生理需求,其续航时间可大大超过有人驾驶直升机。
(4)无人直升机由于尺寸不大,其总体布局和结构设计要求有较强的抗风扰动能力和姿态稳定能力,尤其是对于舰载无人直升机[2]。
2 无人直升机的技术发展
无人直升机的发展经历了一个较长的、逐步改进与提高的过程。美国20世纪50年代就开始研究无人直升机,1960年Q H250A反潜遥控直升机试飞成功。但由于当时技术水平的限制,无人直升机的性能和功能与军方的使用要求有很大差距。80年代后,许多发达国家加快了无人直升机研制的步伐,到目前国外已有许多国家在研究和生产无人直升机,包括美国、以色列、英国、德国、法国、奥地利、瑞典、日本等。然而,由于技术的复杂性,迄今只有少数无人直升机正式装备部队或投入实际应用[3,4]。
211 不同形式无人直升机的发展
迄今,国外已发展了多种无人直升机,其结构形式各异。大致可分成三类:一是常规单旋翼式;二是共轴双旋翼式;三是非常规双旋翼式或其它形式。2.1.1 常规单旋翼式
有人直升机中,单旋翼带尾桨式约占直升机总数的85%以上,其它形式包括双旋翼纵列式、共轴式等
。前者使用尾桨平衡反扭矩,采用流线体机身,这种直升机的技术发展相对成熟。无人直升机采用常规单旋翼式,主要优点是可利用已成熟的有人机技术。目前,国外发展的典型常规单旋翼式无人直升机有以下几种:
(1)美国诺斯罗普?格鲁曼公司的“M odel379
F ire Scou t”
该机是为美国海军研制的下一代垂直起降战术无人机(V TU AV),在Schw eizer333型单旋翼有人直升机的基础上改装而成(图1)。它既可自主飞行也可遥控飞行,在空中可巡航6h,活动范围可达20317km。它的旋翼直径为8138m,其最大起飞重量1156kg
,最大有效载荷91kg,最大飞行速度为232 km h。这种无人机2003年起投入使用,将取代美海军服役多年的“P i oneer”固定翼无人机。
图1 M odel379无人直升机
(2)美国SA I C公司的“V igilan te496”
该无人直升机(图2)是在U ltraspo rt496商用直升机基础上改装而成的,大量采用成品件,于1997年开始研制。它既可作为无人机自主控制飞行和遥控飞行,又可有人驾驶。该机旋翼由两片桨叶构成,
直径710m,最大起飞总重492kg,可携带有效载荷83kg,也可携带更多的燃油以使它的续航时间长达16h,最大平飞速度为250km h。
图2 V igilan te496无人直升机
(3)奥地利Sch iebel T echno logy公司的“Cam2 cop ter”
Com cop ter(图3)是一种小型可遥控和完全自主飞行的无人直升机,已正式投入使用。该机最大起飞重量66kg,可携带燃油和有效载荷25kg,飞行速度90km h,续航时间6h。旋翼采用两片桨叶,直径为3102m。该机最初采用滑撬式起落架,1998年发展为标准型,改用轮式起落架。
图3 Com cop ter无人直升机
2飞 行 力 学第22卷
(4)日本Yam aha M o to r 公司的“RM A X ”
RM A X (图4)是一种小型农用无人直升机,是该公司R 250无人机的改进型。该机装载其它有效载荷也可用来完成空中监视和巡逻等任务。主要设计参数:旋翼直径31115m ,最大起飞重量88kg ,有效载荷30kg ,飞行速度20km h ,续航时间1h 。
迄今,RM A X 和
R 250是世界上销售最多的两种无人直升机
。
图4 RM A X 无人直升机
2.1.2 共轴双旋翼式
在共轴双旋翼式无人直升机中,两旋翼上下共轴布置,反向旋转以平衡反扭矩,其主要优点是省去了尾桨及其传动系统,结构紧凑,尤其适合于舰船和狭窄场地起降。国外发展的共轴双旋翼式无人直升机又可分为两种:一是采用流线体机身的形式;二是采用轴对称非流线体机身的形式。目前,国外典型的共轴双旋翼式无人直升机有以下几种:
(1)俄罗斯卡莫夫设计局的“Ka 237”
Ka 237(图5)是一种民用无人直升机,可自主飞行和遥控飞行。该机采用典型的共轴式双旋翼设计、流线体机身,其旋翼直径418m ,最大起飞重量250kg ,可携带有效载荷50kg 。该机最大巡航速度110km h ,续航时间45m in 。卡莫夫设计局还研制了Ka 2137共轴双旋翼无人直升机,与Ka 237不同的是
其机身采用球形,以使结构更紧凑,并采用了更大的旋翼直径
。
图5 Ka 237无人直升机 (2)加拿大庞巴迪尔公司的“CL 2327”CL 2327(图6)是一种先进的多用途无人直升
机,是该公司CL 2227无人机的改进型,都采用双旋翼结构,花生型机体外形,由上部动力组件、中部旋翼组件和下部有效载荷组件组成。与CL 2227不同的是,CL 2327增大了旋翼直径,改进了传动系统并加大了载荷舱。该机旋翼直径4m ,最大起飞重量350kg ,最大有效载荷100kg ,最大平飞速度157km h ,续航时间6125h 。该公司还初步研制了CL 2427战术无人机,主要变化是其机体上下组件由半球型改为流线型
,且上组件增加了垂尾。
图6 CL 2327无人直升机
2.1.3 非常规双旋翼式
在国外发展的无人直升机中,除主流的单旋翼
常规式、共轴双旋翼式外,还出现了非常规的双旋翼式,其中最值得注意的是涵道风扇式和倾转旋翼式。
(1)美国西科斯基公司的“Cyp her ”
Cyp her (图7)是一种多用途任务平台,其机体呈圆环型,两副各4片桨叶的旋翼共轴置于涵道中,具有尺寸小、结构紧凑的优点。它的涵道具有多重功能,可产生一部分升力。其旋翼直径112m ,最大起飞重量113kg ,最大有效载荷23kg ,续航速度121km h ,续航时间3h 。在Cyp her 的基础上,西科斯基公司又研制了Cyp her 型,主要不同点是在环型机身上增加了一副机翼,可在前飞时为旋翼卸载,同时在尾部增加了推进涵道风扇,用于产生推力以增加航程和航时
[5]。
图7 Cypher 无人直升机
(2)美国贝尔直升机公司的“Eagle 2Eye ”
3
第1期彭延辉等.无人驾驶直升机的技术发展及其关键技术
“Eagle 2Eye ”
(图8)是一种主要为美国海军研制的可倾转旋翼垂直起降无人飞行器。当其旋翼轴从垂直状态转到水平状态时,其飞行状态由直升机模式过渡到飞机模式。该机的主要特点是:发动机及其旋翼可以倾转,可实现垂直或短距起飞和垂直着陆,具有直升机的主要特征。倾转旋翼无人机结合了直升机和固定翼飞机的优点,它比传统直升机具有更宽的飞行包线,可实行较长航程的空中侦察和较长时间的空中定位以传送实时影像数据。其飞行方式为预编程序控制飞行,性能参数如下:
旋翼直径215m ,最大起飞重量1020kg ,最大飞行速度296km h ,最大续航时间为6h 。
图8 Eagle 2Eye 无人直升机
212 控制技术的发展
就控制方式而论,无人直升机的发展经历了系留式飞行、视距内遥控飞行、超视距自主控制飞行三个阶段[6]。系留式是无人直升机发展初期出现的一种形式,例如,德国的“百眼巨人” 型就是这种系留式。这类无人机的特点是采取绳索将无人直升机与地面相连,所需燃油或电力通过油管、电缆直接从地面供应,因而滞空时间长。但它的重要缺点是地面站不能与无人直升机分离,这限制了它所能达到的升空范围,不仅侦察区域范围小,而且容易被定位和攻击,现代无人直升机已不再采用这种形式。
随着可靠的电子设备、导航系统和数据传输技术的应用,使得遥控飞行成为可能。遥控无人直升机彻底摆脱了系留所带来的限制,但对飞行控制系统、无线电信息传送系统提出了相当高的要求。例如,美国研制的Q H 250系列直升机是比较早的遥控直升机,但该机种在20世纪70年代后由于飞行控制问题停止了使用。
80年代后,随着飞控技术和电子技术的进一步发展,无人直升机的完全自主飞行成为可能,包括自动起飞、着陆、巡航等。这类直升机机载有功能强大的中央控制计算机,可把要执行的飞行任务以预编程的形式输入到计算机,地面控制站对其飞行进行
实时监控,且可对其飞行进行干预。这类直升机对信息采集和处理系统提出了更高的要求,一般都装载有先进的雷达和数字摄像设备,在飞行器和地面控制站之间有稳定、可靠及高速的数据传输信道,以保证指令的上传和数据的下传。
目前的无人直升机在控制技术方面尚存在一些缺点,主要是技术缺乏可靠性和成熟性,以及缺少应付突发事件的能力,即一般只能执行预定的任务,智能化程度较低。
3 无人直升机发展的关键技术
无人直升机的关键技术可总结为以下几个方面:
(1)直升机数学模型的建立为实现对无人直升机的有效控制,飞行控制系统要求提供直升机在各种飞行状态下准确的数学模型。但直升机结构的非对称性、非流线性以及受到的非定常空气动力,使得难以获得准确的气动性能参数[7]。同时,由于直升机本身结构力的耦合较为严
重,也增加了数学模型建立的难度,这些直接影响了飞行控制律的准确性。
(2)飞行控制
飞行控制是无人直升机实现遥控和超视距自主飞行的关键,飞行控制律的建立和超小型飞控计算机的研制是其技术难点。飞行控制律是联接机载传感器、受控对象数学模型、遥控指令及舵机的中枢,它的准确性取决于受控对象数学模型的准确性和机载传感器的精度。无人直升机由于运动的耦合、操纵的非线性和具有多个控制输入和输出参数,使得准确建立飞行控制律相当困难。而小型飞控计算机则涉及小型计算机硬件的设计、遥控指令的接收、与舵机的接口等交联关系,对体积和重量也有很高的要求。
(3)人工智能技术现代无人直升机的使用要求越来越高,所执行的任务也越来越复杂,存在的一个突出问题就是飞行的自主程度。要提高无人直升机的自主性,人工智能控制技术是一个有效的途径。这就需要一些智能化的小型机载综合传感器和任务管理软件,保证通信链接,完成无人机与操纵人员间的交互。这不仅使无人机能够确保按命令或预编程序来完成预定任务,对预知的目标做出判断,还能对随机出现的目标和事件做出反应。
(4)通信技术
4飞 行 力 学第22卷
宽带、大数据流量的数据链技术可以使无人直升机远距离快速准确地传输信息,实现超视距控制,但如何保证在远距离或敌方干扰的情况下实施快速通信和可靠工作是无人直升机的一个关键技术。对于将来的无人武装直升机,它在执行作战任务时,一方面需通过自身的机载探测设备获取外界信息,另一方面还需与地面控制指挥站进行战术信息交流收发,因此,具备先进的数据链系统是很重要的。
(5)动力技术
小型航空发动机是无人直升机研制的一个技术难点。无人直升机由于尺寸较小,一般要求安装体积小、重量轻、功率大的发动机。有的无人直升机还要求具有长航时的特点,更需要采用低油耗、高效率的发动机。
(6)舰载直升机着舰回收技术
对于舰载无人直升机,在狭小的、运动的甲板上准确着舰是一个技术关键。通常,舰载操作人员仅在突风已经偏移了飞行器后才能辨别出突风的影响。一般在3级海况以上手动回收无人机就相当困难。随着海浪增大,手动回收变得越来越难,必须使用高速计算机来保持稳定和控制。因此,舰载无人直升机需要配备专门的自动着舰回收系统,以保证飞行器的安全回收。
4 无人直升机的发展方向
目前的无人直升机技术还不如固定翼无人机技术那样成熟,尚存在一些缺点,但无人直升机独特的飞行特性以及相对于固定翼无人机和有人直升机的优点,说明无人直升机还有巨大的发展空间。随着无人直升机技术的更加成熟,其操纵将会变得更加简单,良好的使用性能将会得到充分的体现,将会在军民用方面得到更加广泛的应用。预计将来无人直升机的发展方向包括:
(1)发展无人武装直升机。无人直升机作为一个低风险、高效费比的作战平台,必将在未来的战争中发挥重要作用,具有攻击能力甚至格斗能力的无人武装直升机将是未来军用无人机发展的一个重要方向。
(2)发展隐身性能良好的军用无人直升机。无人直升机速度小、飞行高度低,其隐身性能就显得更加重要。增强军用无人直升机的隐身性能、提高其战场生存率将是一个发展重点。
(3)发展长航时无人直升机。有人直升机由于座舱狭窄,飞行员不能长时间呆在驾驶舱,一般连续飞行时间不能太长,而无人直升机不必考虑飞行员的生理限制问题,可以进行长时间飞行。
(4)发展智能化、易操纵的无人直升机。目前的无人直升机智能化程度很低,且不容易操纵,发展智能化程度高、易操纵的无人直升机将是一个重要的发展方向。
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(下转第17页)
5
第1期彭延辉等.无人驾驶直升机的技术发展及其关键技术
An I m proved M ultiple Shooti ng A lgor ith m for D irection Solution
of Opti m al Con trol Problem and Its Application
HU Chao 2jiang 1,CH EN Sh i 2lu
2
(1.D ep a rt m en t of E leven th ,B eij ing A eronau tica l E ng ineering T echn ique R esea rch Institu te ,
B eij ing 100076,Ch ina ;
2.Colleg e of A stronau tics ,N orthw estern P oly techn ica l U n iversity ,X i ’an 710072,Ch ina ) Abstract :A m u lti p le shoo ting algo rithm fo r directi on so lu ti on is one of the very i m po rtan t m ethods to so lve op ti m al con tro l p rob lem s .Som e of the op ti m al con tro l p rob lem s can be so lved m o re qu ick ly and efficien tly w ith the algo rithm if on ly the con tro l variab le ’s values at the kno ts are given .T he algo rithm is app lied to so lving the landing of an aircraft th rough w indshear and
op ti m al so lu ti on of com bat agility m anagem en t system (CAM S )in the p ap er .T he study resu lts show that som e con strained op ti m al con tro l p rob lem s can be so lved efficien tly w ith the i m p roved algo rithm ,including som e singu lar op ti m al con tro l p rob lem s
. Key words :direct m u lti p le shoo ting algo rithm ;op ti m al con tro l ;w indshear ;com bat agility m anagem en t system
(编辑:姚妙慧)(上接第5页)
D evelop m en t and Key Technolog ies of VT OL UAVs
PEN G Yan 2hu i ,XU Guo 2hua
(N a tiona l K ey L abora tory of R otorcraf t A ero m echan ics ,N anj ing U n iversity
of A eronau tics and A stronau tics ,N anj ing 210016,Ch ina )
Abstract :In th is p ap er ,the system com ponen ts and techno logy characteristics of V TOL U AV s are b riefly described ,and the research and developm en t on V TOL U AV s are discu ssed in
detail w ith the em p hasis upon con tro l techno logies
.T he key techno logies in the developm en t of V TOL U AV s are ou tlined and analyzed ,and the fu tu re developm en t of V TOL U AV s is p ro sp ect 2ed .
Key words :U AV ;helicop ter ;key techno logy
(编辑:崔立峰)
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1 第1期胡朝江等.改进直接多重打靶算法及其应用
无人驾驶关键技术分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类： 相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶汽车6项关键技术和功能 谈到无人驾驶汽车，既有人对此感到兴奋又有人为此感到担忧，还有人保持中立。尽管无人驾驶汽车能够有效减少人为错误，降低每年因交通事故而造成的伤亡，但人们对此并不熟悉。自从几年前谷歌开始研发无人驾驶汽车以来，我们对其所用的技术已经有了一定的了解。无人驾驶汽车集成了复杂的GPS系统，可以使汽车感知路况变化，然后再通过其他的系统对数据进行分析，从而使你安全到达目的地。 除此之外，汽车上还集成了一系列的摄像头和传感器，它们将持续监控汽车周围的交通状况，并结合电子地图所提供的其他车辆的行驶信息，有效防止撞车事故发生。车上的雷达和激光系统还可以使汽车感知到更远距离范围内的行车状况。通过对所有这些信息的处理，汽车便可准确确定何时加速，何时刹车，以及合适的行车路线。 除了这些基本的功能以外，无人驾驶汽车所能做的远不止把你从出发地送到目的地。以下六项新的功能，会向你展示未来的无人驾驶汽车会是什么样子，以及它将给你的生活带来什么样的变化。 一、高速公路行车和交通拥堵处理 现在，无人驾驶汽车已经开始上路行驶了，比如奥迪已经在测试原型车。仅几年前，无人驾驶汽车还需要用好几台电脑来进行操控；而现在，仅需一个单一的线路板，便可完成所有操作。 线路板上内置了摄像机，传感器以及一个可以操控一切的处理器。有了这些配置，可有效防止交通阻塞。汽车可以自由行驶于高速公路上，既不会串道，也不会超速，还可以保持安全的行车距离。2017年至2019年，无人驾驶汽车将会成为现实。不过也别期望它会完全自动化，它会以不同的方式体现，例如：具有堵车辅助功能，高速公路试航功能，以及自动停车功能。
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无人驾驶：可行还是不可行？ 2011年01月26日来源：科技日报 只需向汽车发出一个指令，就可以直接被送到目的地，驾驶员完全不需紧张的手握方向盘，甚至可以悠闲的上网、看报和聊天。请关注—— 可能有一天，你在路上发现每辆车都有“眼睛”和“大脑”：车身装满了摄像头和雷达，而车厢内也做了诸多改装——后排坐椅上都放置了插满电线的控制系统，还有一台或两台笔记本电脑用于操控……不用感到惊奇，因为无人驾驶汽车来了。 无人驾驶技术方兴未艾 近日，Google公司公开了他们正在研发的自动驾驶汽车，这些汽车已经基本具备自动操作和行驶能力，车上装有摄像头、雷达传感器和激光探测器等先进的仪器，通过它们来感知公路的限速和路旁交通标志，以及周围的车子移动情况，如果要出发的话只需借助地图来导航即可。 与此同时，在德国，目前人们也可用自己的手机来打“无人的士”，科研人员推出命名为“德国制造”的无人驾驶汽车，乘客们只需利用iPad等智能手机向MIG打电话，MIG就可通过全球定位系统锁定乘客的方位并且带其到目的地。 国外无人驾驶汽车频繁出现，那么，我国目前的无人驾驶汽车研究状况如何？为此，笔者专门采访了无人驾驶技术研究的专家——北京理工大学汽车学院教授龚建伟老师。 据龚建伟介绍，无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。在人才方面，我国几个五年计划的国家预研项目和国家自然科学基金的支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。随着国外在这项新技术研发步伐的加快，我国也已启动了这项国家级的重大研究计划——“视听觉信息的认知计算”项目。 这一项目主要是选择一些基本、基础和共性的测试内容来开展相关研究，同时为前一段时间在西安举行的第二届“中国智能车未来挑战赛”提供测试环境、测试方法与技术、以及测试标准和评价体系。据了解，这次大赛西安交通大学、湖南大学、清华大学、北京交通大学等10支代表队，携各自研发的无人驾驶智能汽车展开激烈的角逐，可以说挑战赛达到了项目初级阶段的研究目标。 但是，目前我国无人驾驶技术距离国外还有相当的距离。龚建伟认为，这主要体现在两个方面：首先是传感器技术，从今年的“中国智能车未来挑战赛”参赛车上，重要的传感器全部都来自国外；其次是环境感知技术，目前我们的无人车辆还不能适应较复杂的场景，不能有效感知行驶环境，这一点与国外著名实验室还有很大差距。
无人驾驶汽车的发展现状及展望 摘要：作为未来汽车的发展方向，无人驾驶汽车已经得到社会各方面的关注。本文介绍了国内外无人 驾驶汽车的发展历程，对当前无人驾驶汽车的先进技术进行了分析，最后针对物联网对无人驾驶汽车发展的影响做出了推断。 关键词：无人驾驶汽车、现状、趋势 0 引言 自汽车发明以来，汽车工业就不断促进着人类的创新与社会经济的发展。随着汽车产量与保有量的提高，人们的出行变得方便快捷，而由此带来的交通拥堵与交通事故也成为了人类社会文明的一大阻碍。随着计算机控制技术的发展，越来越多的自动控制技术被应用在汽车上，无人驾驶汽车也成为了汽车产业的一大变革。 无人驾驶汽车也被称为自动驾驶汽车或轮式移动机器人。它在没有人类输入的情况下，通过车载传感器感知周围环境，并根据所获取的信息，依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪实现驾驶[1]。它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 1 国外无人驾驶发展现状 发达国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。美国是世界上研究无人驾驶车辆最早、水平最高的国家之一。早在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆(ALV)计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。美国其它一些着名大学，如卡耐基梅隆大学、麻省理工学院等都先后于20世纪80年代开始研究无人驾驶车辆。然而，由于技术上的局限和预期目标过于复杂，到20世纪80年代末90年代初，各国都将研究重点逐步转移到问题相对简单的高速公路上的民用车辆的辅助驾驶项目上。1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab2 V完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。在全长5000 km的美国州际高速公路上，整个实验96%以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50～60 km /h。尽管这次实验中的Navlab2V 仅仅完成方向控制，而不进行速度控制(油门及档位由车上的参试人员控制)，但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。丰田汽车公司在2000年开发出无人驾驶公共汽车。这套公共汽车自动驾驶系统主要由道路诱导、车队行驶、追尾防止和运行管理等方面组成。安装在车辆底盘前部的磁气传感器将根据埋设在道路中间的永久性磁石进行导向，控制车辆行驶方向[2]。2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。2013 年，英国政府拨款150 万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验这些别称为豆荚的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20 辆有驾驶员管理的豆荚运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的豆荚2013年底，美国密歇根大学批准了一项600万美元的安全驾驶项目，建造用于测试自动驾
无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。
无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。
而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。
浅析无人驾驶汽车的关键技术及其未来商业化应用 无人驾驶汽车是基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过车载中心电脑自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地行驶，并到达预定目的地的汽车。无人驾驶是汽车智能化追求的终极目标，是信息通信等先进技术在汽车上的深度应用，体现了更便捷、更简单的人车交互方式，是对人的更大程度的”解放”。它将在减少交通事故、提高运输效率、完成特殊作业、国防军事应用等领域发挥至关重要的作用。 标签：无人驾驶；环境感知技术；车辆控制技术；商业化 前言 无人驾驶技术的可行性早已被充分证实，它的关键技术不在于汽车而在于其中的信息通讯等先进技术。正是由于这些先进技术的应用，无人驾驶技术在操作时效性、安全性和精确性等方面具有远远超过人类的优越性。我们相信未来无人驾驶技术在乘用车、商用车上的商业化应用必能给世界带来革命性的影响。 1 无人驾驶的关键技术 无人驾驶的关键技术是环境感知技术和车辆控制技术，其中环境感知技术是无人驾驶汽车行驶的基础，车辆控制技术是无人驾驶汽车行驶的核心，这两项技术相辅相成共同构成无人驾驶汽车的关键技术。无人驾驶的整个流程归结起来有两个部分，首先，是通过雷达等对外界的环境进行感知；其次，是在必要的情况下对整车进行刹车制动以及转向系统的配合，以保证汽车的安全性、操纵性和稳定性。如果能够默契地进行，那么整个无人驾驶流程就算完成了。 1.1 环境感知技术 环境感知技术是汽车能够获得道路、车辆位置和障碍物的信息，并将这些信息传输给车载中心电脑，从而使汽车根据行驶目标及途中情况，规划、修改行车路线。 简单的说，环境感知技术就是要搞清楚汽车行驶中所处位置，周围的物体有哪些？是什么？距离有多远？以及汽车在道路的整个宏观环境信息。 我们目前常用的感知技术有视觉传感、激光传感、微波传感等，这些感知技术通过各种车载传感器、雷达、通讯设备等获得车辆周边环境两维或三维图像信息和距离信息，并通过图像分析识别技术和距离分析识别对行驶环境进行感知。除此之外，为实现车辆间的信息共享，以及获取车辆行驶道路的宏观数据信息，无人驾驶技术还应用了基于无线网络等近、远程通讯技术获取车辆行驶周边环境信息的通讯传感技术。
城市轨道交通全自动无人驾驶的关键技术特点分析 随着我国城市化建设的步伐不断加快，各大城市不断优化城市轨道交通，大力发展轨道交通事业。合理优化城市轨道交通，一方面是为了缓解人口骤增引起的路面交通拥堵，另一方面能够提升城市的整体形象。而目前随着新科技新技术的诞生，为城市轨道交通全自动化无人驾驶的实现变成了可能。国内外各大城市轨道交通企业纷纷，针对城市轨道交通全自动无人驾驶技术进行研究，为进一步实现无人驾驶建立了科学依据。 标签：城市轨道交通；无人驾驶；关键技术 无人驾驶技术在城市轨道交通中的应用将很大程度上降低人工成本，而且能够降低企业的管理费用，提升企业管理水平。在实施城市轨道交通全自动无人驾驶技术时需要满足很多条件，而且对列车的智能化管理要求较高。列车在运行过程中进行全面系统的视频监管，而且列车在行进过程中的通信形式以及列车在各站点的自动停靠等安全问题，都需要全面考虑才能将无人驾驶技术真正地应用到城市轨道交通中。无人驾驶在城市轨道交通中的应用，将大大提升交通运输的便捷性和准确性。 一、无人驾驶的主要功能 （一）无人驾驶的发展过程 每个城市在发展的过程中都形成了具有自身特点的城市轨道交通网络，城市轨道交通已经成为广大市民出行的主要交通工具，而且给市民的出行带来了很大的方便。交通网络的不断完善，从根本上将解决城市交通拥堵及公交困难的情况。随着高新科技的发展，许多城市轨道交通正向自动化方向发展，其发展的过程大致经历了三个阶段。第一个阶段是人工驾驶阶段，列车在行驶过程中通过驾驶员的全程操作，保证列车运行安全，并根据列车自动保护装置进行超速监测确保列车安全。第二个阶段是人工驾驶自动化运行阶段，列车驾驶员只需要通过操作列车的开关车门及列车的起到控制按钮，其他的操作如列车的行驶速度、制动、停靠等统一由列车自行完成[1]。第三阶段是全自动无人驾驶阶段，列车运行中的所有操作均通过列车自主完成，不需要驾驶员操作。目前城市轨道交通已从人工驾驶自动化运行阶段向全自动无人驾驶阶段发展。 （二）无人驾驶的实施目的 无人驾驶最终的目的是通过现代化的设备替代人的工作，减少人员作业通过程序控制实现列车的自动行驶。由于在人工参与的工作中，许多都是可以依靠机器进行完成的，比如在列车行驶的过程中到站开门，可根据信息控制技术将到站信息传递给控制器，控制器发出指令控制列车发动机的制动系统，最后根据停车指令安全准确的停靠到站。到站的自动语音播报，上下列车的警示等等都可以通过信息技术和视频控制技术进行反馈实现实时控制，避免人工出错造成的列车事
阅读下面的材料，完成下列小题。 材料一： 据报道，5月27日，在贵阳2018中国国际大数据产业博览会上，无人驾驶、虚拟试衣镜等“黑科技”引人关注。前瞻产业研究院《中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，无人驾驶车辆是汽车智能化发展的最终方向，通过使用计算机、传感器和其他技术设备使车辆在没有驾驶员的主动控制和连续监测下可以安全行驶。 当前，特斯拉、谷歌、百度等科技巨头纷纷布局无人驾驶领域。今年1月，国家发改委在公布的《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿）中明确提出，到2020年智能汽车新车占比达到50%，到2025年新车基本实现智能化，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。参考2015年全球汽车年销量突破8000万台，中国销量接近2500万台。庞大的汽车销量和消费者对科技的需求，使中国有望成为最大的无人驾驶市场。 （摘编自《中商青报网》2018年6月11日） 材料二： 注：从授权比例看，谷歌公司专利授权量可观，整体质量比较高；百度公司专利大部分为新近申请，没有进入授权程序，但未来正常授权应该不是问题。目前来看，谷歌的无人驾驶研发技术专利多于百度，
但百度发展势头迅猛，未来2~3年内可积累起可观的专利数量，有赶超谷歌的可能性。 材料三： 随着无人驾驶技术的发展，各地自动驾驶路测规定陆续出炉。2017年12月，北京市颁布国内首个自动驾驶路测规定，首批自动驾驶测试试验用临时号牌也已对外发放。据悉，百度拿下了首批路测牌照并进行了公开测试。在今年3月，上海市也发放了第一批自动驾驶测试试验用临时号牌，其中上汽和蔚来两家企业获得路测牌照。此外，继北京、上海宾，重庆市也出台了相关的自动驾驶道路测试管理细则。无人驾驶前景广阔，科技公司、汽车企业等都想涉足其中。目前，国内的BAT、华为等科技巨头也正积极布局无人驾驶汽车、产业格局不尽相同。而国内自主品牌车企也已展开无人驾驶领域的探索。． 综合安全风险、政策风险等因素，无人驾驶技术的商业化会遵循着低速到高速、封闭到开放的路线走。目前的无人驾驶技术不能做到完全载客运营，但在货运、封闭园区等细分领域，技术需求相对较低，无人驾驶车辆可以逐步代替传统车辆，率先实现商业化。 继共享单车之后，共享汽车成为下一个风口行业，汽车共享的未来或是无人驾驶。无人驾驶技术将使分时租赁和网约车合二为一，对网约车、分时租赁将产生革命性的影响。无人驾驶也必然会跟汽车共享联系在一起，仅近期阶段看，与汽车共享出行合作，是推广普及无人驾驶技术的最好选择。 （摘编自《科技日报》）
地铁无人驾驶系统及关注的主要问题 2008年7月16日
目录 1 .............................................................................. 简介3 2......................................... 基于CBTC的无人驾驶系统一般主要有以下运营模式：3 3.................................. 相比传统的CBTC有人驾驶系统，无人驾驶系统有其特定的功能4 3.1.............................................................. 列车的自动唤醒和休眠 4 3.1.1 ......................................................................... 唤醒 4 3.1.2 ......................................................................... 休眠 4 3.2.............................................................. 驾驶室的自动切换功能 4 3.3............................................................... 车门/屏蔽门控制功能 4 3.3.1 ................................................................ 屏蔽门故障应对 5 3.3.2 ................................................................ 列车门故障应对 5 3.3.3 .................................................................. 人工开、关门 5 3.4.................................................................. 站台停车位置调整 5 3.5......................................................................... 蠕动模式 6 3.6........................................................... 强制有人驾驶模式（ATPM） 6 4........................................................................ 待讨论的课题6 4.1.............. 相比于传统的停车场功能，无人驾驶系统需要对停车场实现全自动停车场的管理功能 6 4.2..................... 相比于传统的有人驾驶系统，无人驾驶系统一般需要考虑以下几个方面活动 7 4.2.1 ..................................... 在列车上必须配备以下主要系统应用于无人驾驶： 7 4.2.2 .......................................... 在车站将需配备以下系统应用于无人驾驶： 8 4.3......................................................................... 救援模式 10 4.3.1 ................................................................... 列车可移动 10 4.3.2 .................................................................. 列车不可移动 10 4.4.................................................................... 工作人员的防护 10
无人驾驶汽车的关键 技术研究 摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process,
无人驾驶技术原理_无人驾驶技术的应用_无人驾驶技术的现状及发展（前 景） 一、什么是无人驾驶通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。 传感器是眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是大脑，能实时感知环境信息。 专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的眼睛，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的大脑就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。 百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。 百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车大脑也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的智商，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。 专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。 人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需
人工智能在自动驾驶应用中的5大关键技术分析 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次
无人驾驶技术的发展现状 现代人出行，汽车是不可替代的交通工具。但是，驾驶汽车是一门技术活，只有具备合格驾驶技能、拿到相关驾驶许可证照的人才可以驾驶机动车辆上路行驶。对大多数人来讲，首先拿驾照就是一件越来越不容易的事情，需要耗费几个月的时间学习并参加考试，达标后才可以获颁相应证书；其次，驾驶本身也耗费体力和精力，长期驾驶容易身心疲倦；最后，驾驶也有一定的安全隐患，一旦出现意外，可能给驾驶者带来身体和财物的损害。 能不能通过一些科技的手段，根本性地解决上述问题呢？研究者们已经开始探讨无人驾驶技术了——研究和制造无人驾驶的汽车，创造适合无人驾驶汽车行驶的软硬件环境，从而实现汽车自动驾驶、根本性降低人力驾驶成本并最大限度杜绝交通事故的目的。 一、无人驾驶技术的研究及应用现状 随着人工智能（AI）的发展，人们也开始把眼光聚焦到无人驾驶技术领域。汽车制造商、汽车出行服务商甚至是专业导航服务商都敏锐地意识到无人驾驶技术可能带来的巨大商机。目前，把无人车运营列入远期商业目标的公司包括巨头级别的企业如Google、滴滴，初创型的企业如Pony.ai （小马智行）、Roadstar.ai （星行科技）等。这些平台都试图及早占领无人驾驶出行服务市场，在未来“去司机化”服务领域抢先占据有利高地。 美国谷歌公司是最先发展无人驾驶汽车的公司，并且在2017年11月率先进行了不配备安全驾驶员的无人驾驶汽车的测试。而在我们国内，百度、长安等企业以及国防科技大学、军事交通学院等军事院校的无人驾驶汽车走在国内研发的前列。长安汽车、百度汽车都已经进行了无人驾驶汽车的测试并初步取得成功。
除此而外，无人驾驶技术也引起了公共交通领域的重视。在我国一些较为发达的城市，公共交通事业部门已经将无人驾驶公交车项目纳入到未来发展的计划，甚至有的已经开始了前期的测试工作。 二、普及无人驾驶技术需解决的问题 人工智能（AI）与汽车的结合，必将开启未来无人驾驶技术的崭新时代。但是，在这条“承前启后”的路上，要实现无人驾驶的真正普及，还有许多制约因素亟待解决。 从专业角度而言，无人驾驶技术可分为四个层次：第一个层次是车道偏航预警和紧急刹车辅助；第二个层次是AutoPilot功能，通过自动驾驶仪来实现部分无人驾驶的目的；第三个层次是特定条件环境下的结构化道路自主驾驶；最后一个层次就是实现全天候的完全自主驾驶。完全达到了最后一个层次的要求，才标志着真正无人驾驶时代的到来。但是，我们现有的技术条件、环境条件和法律条件，距离这个层次，还有很长一段距离。 首先是技术条件。实现汽车自动驾驶的控制系统不是最大的问题，无人驾驶汽车最大的技术难题在于“车联网”系统。这是一个相当复杂、技术难度和集成度都较高的系统，涉及到汽车本身的有效自动控制技术、高精度和同步性的导航技术、突发事件的应急处理技术等。这些技术难关如果没有得到彻底解决，真正意义的无人驾驶便无法实现。 其次是环境条件。全面实现汽车的无人驾驶，必须要有完善的行驶条件，包括街道路面的改造、交通指挥信号的改造等。无人驾驶汽车没有人的控制，全部靠预先设置好的程序自动行驶，所以行驶的道路条件必须根据汽车行驶的各种状况进行设计，务求让每一种可能出现的状况都有安全解决的环境条件。另外就是交通信号系统要进行彻底完善，使之适应自动驾驶的特点，不致造成交通秩序的混乱。 第三是自动驾驶技术在普及实施过程中的法律问题。自动驾驶技术一旦发展成熟，可以大大降低交通事故的发生，让公路交通系统变得更加有条理、有秩序。但是，我们也不能完全保证不出任何问题。
近年来自动化地铁在全球轨道交通领域口渐升温、)目前，巴黎、新加坡等城市全自动化地铁己正式投入运营，还有马赛、柏林等城市正在将原有的传统地铁改造为全自动化地铁连接美国曼哈顿和布鲁克林的纽约地铁L号线经过改造，正式启用自动控制系统迪拜地铁是阿联酋投巨资兴建的世界上最长的无人驾驶城市快速轨道交通系统、迪拜地铁有红、绿、橙、蓝四条线路，旨在解决迪拜严重的交通拥堵问题、目前城市人口迅速膨胀，据世界铁路研究所预测，到2016年，全球将有500多个城市的居民超过百万，地铁线路口益拥挤带来的运营安全挑战成为轨道交通发展的难题、而实现信号和地铁自动化将有效解决轨道交通网络饱和的问题，同时有效地提高城市运输能力、一种全自动的地铁列车己投入使用。 1全自动无人驾驶地铁 目前无人自动驾驶轨道交通大致可以分为四类:APM(Automated people mover，自动旅客捷运系统)、AutomatedMonorails(自动单轨铁路)、Automated Metros(自动城市地铁)以及ART(Advanced Rapid Transit，高级快速公交)、自动城市地铁系统就是常说的全自动无人驾驶地铁。 全自动无人驾驶列车系统是将列车驾驶员执行的工作完全自动化、高度集中控制的列车运行系统该系统包括车辆段列车自动唤醒、车站准备、进入正线服务、正线列车运行、折返站折返、退出正线服务、进段、洗车和休眠等作业、列车的启动、牵引、巡航、惰行和制动，以及车门和屏蔽门的开关;车站和车载广播等控制都是在无人的状态下自动运行。 它的自动列车运行系统可以精确地调整列车运行速度，控制加速和制动，进行列车调度管理。而自动列车防护系统可以控制列车速度和安全制动，还可以在车站打开车门等等。当然自动化地铁系统的成功实施需要非常小心注意安全问题，严格的系统的工程是必不可少的，包括车辆，航管，轨道，供配电，通讯和安全系统，月台幕门，自动售检票等许多子系统。 全自动化地铁较理想的应用场所是有较大的客流量，并且客流量均衡的短途客运。例如:大型机场中，从总候机大楼到登机的卫星候机楼;大楼展览馆中各场馆的联系;游乐场中各景点的来往;大学校区之间的短途交通等。 2我国发展全自动无人驾驶地铁的必要性 2.1全自动无人驾驶地铁优势决定 地铁自动化系统拥有众多优势，在综合运用多项先进技术的基础上，可实现列车自动唤醒启动和休眠、自动出入停车场、自动清洗、自动行驶、自动停车、自动开关车门、故障自动恢复等功能，并具有常规运行、降级运行、运行中断等多种运行模式，这些高度自动化功能，能有效增加运能，大大提高了系统效率，节省了人力，而且自动化可以使列车调度更加灵便，不会与其他旧有路线混杂。例如可以根据高峰和非高峰时段自动调整发车频率和运行车辆数，在班次延误或客流高峰时可以多插入一组列车运行;在执行特殊任务时，列车则可以自动不停靠相关车站，并能保持速度不变。无人驾驶地铁乘坐起来更为稳当，不会有明显加速和减速的感觉，在起动和制动时乘客不会感到不适。另外，由于特殊的线路走向和站距，列车最高时速可达80公里，从技术方面保障了和提高了运营水平。 当然由于全自动无人驾驶地铁自动化程度较高，相应减少工作人员。人员的减少，管理费用，培养费用也相对于传统非自动模式的少，真正意义上起到了节省人力和财力。自动
无人驾驶作为未来汽车的发展方向，受到社会各界的广泛关注。无人驾驶关键技术的发展具 有重要作用，本文结合国内无人驾驶汽车的发展，详细介绍了无人驾驶的关键技术，针对无 人驾驶未来的发展做出来自己的判断。 1 国内外无人驾驶汽车的发展 美国谷歌公司作为最先发展无人驾驶技术的公司，其研制的全自动驾驶汽车已经测试48万km，这些车辆使用照相机、雷达感应器和激光测距机来“看”路面的交通状况，并且根据详细 的地图来为前方的道路导航。在国内，长安汽车实现无人驾驶2 000 km，完成了国内首次无 人驾驶汽车跨区域运行。长安汽车无人驾驶技术现阶段主要是依靠车身周围的毫米波雷达、 摄像头来感知周围环境，然后传至其自主开发的APP控制系统中进行处理，从而实现了车辆 无人驾驶。 2 无人驾驶关键技术探讨 无人驾驶汽车是通过车身上的传感器感知路况与周边的情况，然后将采集到的信息传递到 中央处理系统，并根据人工智能对情况做出判断，然后通知电传系统根据信号操控机械装置，操控车辆做出相应动作。其核心技术便是传感器采集处理与人工智能算法。 无人驾驶关键技术主要是车辆定位与车辆控制，车辆定位是汽车无人驾驶的基础，在目前 应用前景较好的是视觉导航技术。视觉导航技术能够凭借车载计算机，在汽车偏离正常行驶 道路前发出警报采取措施防止这种状况的出现，同时可以运用于当前各种环境下的不同行驶 工况。 车辆控制技术是无人驾驶的核心，其可以理解为无人车行为决策、动作规划与反馈控制3 个部分，更为广泛的理解为车辆控制技术依赖于传感器的路径规划与交通规划。 3 无人驾驶的未来发展 3.1车辆与环境信息识别 车辆与环境的信息交换不仅包括车辆与车辆之间的，也包括车辆与道路周围环境的信息交换。物联网技术的高度发展，可以将道路指示信息包括信号灯信号、路况信息及周围车辆的 运行信息，通过物联网传递到自己的汽车中，作为汽车无人驾驶的控制信号。这样可以保证 无人驾驶的汽车运行在合理的环境下，大大提高行车安全。 3.2不同路况下无人驾驶系统的改进优化 不同的路况其行驶状况也是不同的。在高速公路上，无人驾驶的汽车主要是保证按照道路 安全标志与车辆识别等信息行驶，这样可以在很大程度上解决了因疲劳驾驶等因素造成的危险。 城市路况主要是环境复杂，人员流动性大，机动车行驶时更加要时刻注意路面信息。虽然 没有高速公路上较高的车速，但是由于其本身的原因，对感知和人工智能控制算法有了更高 的要求。城市环境下的无人驾驶是对无人驾驶技术更大的挑战，如何提高驾驶机动性与安全性，将是未来无人驾驶要攻克的难点。 无人驾驶的一个很重要的用途是用于某些特殊环境下，由于在某些特殊的环境下人员生存 困难，无人驾驶便能解决这个问题。而道路条件复杂等各种极端环境的影响，也是无人驾驶 未来发展所要面临的困难。 4 结束语 无人驾驶作为时代的主流，其脚步已经越来越近了。无人驾驶汽车将感知、决策、控制与 反馈整合到一个系统中，实现了汽车脱离驾驶员仍能保证驾驶操纵性与安全性。无人驾驶的