一、无人驾驶测试场的概述
无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地，用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路，包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面，及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外，测试场还要布局GPS基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施，提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。
二、国内外无人驾驶测试场现状
目前，世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术，美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场，推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下：
（一）美国
美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营，东部的底特律Motor City（位于密西根州）和西部的硅谷Silicon Valley（位于加利福尼亚州），分别有两个汽车测试示范区。
1、Mcity（美国密歇根大学）
Mcity是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的无人驾驶试验区，Mcity由密歇根大学交通改造研究中心（MTC）负责建立，位于密歇根州的安娜堡市，占地32英亩（12.9万平方米），斥资1000万美元（由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资）。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。
图1.Mcity测试车全景图
Mcity模拟城市和郊区环境，但里面所有的设施，甚至行人都是假的。这座虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物。
图2.Mcity模拟设施
园区内设有城市路况、乡村路况、高速路况、环岛路况、横穿铁路路况等，光路面就分为柏油路、土路、砖路、输液覆盖路面等，在美国能看到的路况，在这里都能看到。
Mcity主要包括两个测试区域：用于模拟高速公路环境的高速实验区域，；
用于模拟市区和近郊的低速实验区域。其中模拟市区的低速试验区包含数英里长的两车道、三车道和四车道公路，还有交叉路口、交通信号灯以及指示牌，整体布局与普通美国城镇并无他样。
Mcity允许研究人员模拟联网汽车和自动驾驶汽车可能面临的最严峻挑战环境，包括汽车在城市和郊区可能遇到的最小问题，比如路牌被涂鸦污损、车道标记褪色等。各类技术以及自动驾驶汽车都可以在这里进行测试，此后这些技术才能被应用到公共街区和高速公路上。
图3.Mcity街景
密歇根大学的目标是：到2021年，要在密西根州南部街头建立起联网和自动移动系统。密歇根大学移动转化中心还计划在密歇根南部部署2万多辆汽车、卡车以及公交车，作为评估消费行为和挖掘市场机遇的测试平台。
2、军工厂改造测试场
（1）Willow Run测试基地
除了Mcity，密歇根大学还参与了一个项目：在10英里外的伊普斯兰提小镇建设一个更复杂的测试场。这个测试场名叫“American Center for Mobility”，占地335英亩（2034亩），它拥有很长的历史背景，二战时期，工厂用来生产轰炸机。基地有供测试使用的高速路，里面还会配备各种复杂的十字路口、三层立交桥以及越野路面，路面上还有天然的坑洞。
图4.Willow Run测试基地全景图
（2）GoMentum Station
GoMentum Station位于旧金山硅谷以北40英里的康科德海军武器站内，是一座废弃的海军基地，占地2100英亩。基地已经铺好20英里的公路和街道，其中立交桥、隧道、铁路等城市基础设施一应俱全，还有一堆兵营和大楼，环境类似于城区，是一个理想的无人驾驶汽车测试地。其“得天独厚”的地理环境使得苹果、谷歌等互联网公司，以及大众和日产等汽车厂商的本地研发部门都对它感兴趣。
图5.GoMentum Station海军基地卫星图
（3）Castle空军基地
2014年，谷歌租用加利福尼亚Castle空军基地内60英亩土地（现100亩左右）用来测试它的无人驾驶汽车（Self-Driving-Cars，SDC）并培训无人驾驶汽车司机。封闭试验场内部有类似于郊区和城市街区的街道、支路和公路延伸。同时还有模拟工作的交通信号灯灯、停止符和交通环岛，甚至还有雨天模拟器。测试现场有 53 辆无人驾驶汽车
图6.Castle全貌
（二）瑞典——AstaZero测试场
2014年8月21日，瑞典AstaZero安全技术综合试验场正式开放。
AstaZero测试场的首要任务是测试防止事故发生的主动安全系统，测试场拥有拥挤的城市道路、高速公路、多车道并行路况、环岛以及交叉路口，而这些都对研究车与车，以及车与其他交通参与者（行人、自行车、电动自行车、摩托车、突然出现的动物等移动障碍物）的相互影响至关重要。AstaZero试验场的另外一项重要功能是成为未来安全技术的研发平台。在这里，通过与大学以及行业机构的合作，致力于使世界交通实现零死亡。
图7.AstaZero测试场全景图
该测试场占地面积约200万平方，总建筑面积25万平方米。四周有一条5.7公里长的乡村道路，设置4个40×25米的活动模块用以模拟城市环境；同时还有一个直径为240米的环形高速测试区，通过减速带与另一条700多米长的多车道道路相连。可以全景模拟城市、乡村、高速路等多种路段，并且可以供无人驾驶汽车和机器人进行测试实验。
图8.AstaZero测试场实景图
（三）新加坡——维壹科技城
2014年8月，新加坡成立了自动驾驶汽车动议委员会，用于监管自动驾驶汽车的研究和测试。在维壹科技城中进行自动驾驶试验，试验由新加坡的土地与交通部门主导，这也是首个允许在公共道路测试的试验区。而新加坡作为亚洲地区为数不多的参与汽车无人驾驶研究的国家，其与麻省理工学院联合成立的研究组织早已在研究无人驾驶的可能性。它是第一个提出申请试验的组织，他们希望能够快速得到测试许可。
（四）中国
1、上海
2016年6月7日，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区正式开园运营。该示范区由上海国际汽车城（集团）有限公司承担建设，名为“A NICE CITY”。封闭测试区立足服务测试及演示智能汽车、网联通讯两大类关键技术，涵盖V2X多种通信场景，以及安全、效率、信息、新能源汽车等四大类技术应用。上海国际汽车城相关负责人介绍，示范区将从2015年到2017年底，分三期工程进行建设和运营，三期示范面积分别为5平方公里、27平方公里和90平方公里，一期示范仅有约200辆车运行，到三期计划有1万辆车加入示范。
图9.国家智能网联汽车（上海）试点示范区
当日开园的封闭测试区（一期）位于上海市嘉定区伊宁路，可用于测试的道路长度达3.6公里，测试区内建设了1个GPS差分基站、2座LTE-V通讯基站、16套DSRC和4套LTE-V路测单元、6个智能红绿灯和40个各类摄像头，整个园区道路实现了北斗系统的厘米级定位和WIFI的全覆盖，完成了隧道、林荫道、加油/充电站、地下停车场、十字路口、丁字路口、圆形环岛等模拟交通场景，可以为无人驾驶、自动驾驶和V2X网联汽车提供29种场景的测试验证。
基地内还将模拟雨、雾、冰、涉水、白天、夜晚和人工照明等各类自然环境，以及行人、非机动车和干扰车辆，为测评构建接近真实的交通场景。也就是说，在测试维度上，上海无人驾驶示范区会兼顾安全、效率、交通、信息服务类、移动服务等试验项目，以保证无人驾驶车未来在上路行驶时，是经过了各个方面的演练的。
2、其他省份
目前，我国经工信部批准的智能互联示范区覆盖上海、浙江、北京、重庆。
2015年9月11日，工业和信息化部与浙江省人民政府签署《工业和信息化部浙江省人民政府关于基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范合作框架协议》。浙江省将以杭州市云栖小镇和桐乡市乌镇为核心区域，建立一个集智能汽车、智慧交通、宽带移动互联网于一体的试验验证示范区。2016年1月，工信部又先后与北京、河北和重庆签订基于宽带移动互联网的智能汽车与智
慧交通应用示范合作框架协议。同时地方政府合作的示范区项目多地开花，武汉、深圳拟建“无人驾驶”小镇，辽宁盘锦合作北汽智能商用车项目。
三、总结
综上所述，目前国内外投入使用的知名自动驾驶测试场均包含高速公路、城市道路、乡村道路等多种道路类型，部分测试场提供雨、雾等不同天气情况模拟，测试范围除最重要的无人驾驶技术外，还涉及V2X等车联网技术。目前多数测试场处于工程建设初期阶段，均已制定好了后期发展规划。
自动驾驶测试场发展的首要阶段是尽可能提供完善的测试设施，在无人驾驶汽车的新技术和安全性能通过验证之后，才能向公众道路上推进，万物互联是未来的发展方向，但网联的前提是让出行更安全。第二阶段，以自动驾驶测试场为平台，联合多方企业、政府、个人进行融合协作，其中包括技术与研发合作、合资合作，收购等多种形式的合作，使得自动驾驶测试场商业价值最大化。
无人驾驶汽车中的自动导航装置 设计 13机制一班 1310421104 王讲
【摘要】随着技术的发展，无人驾驶作为新兴的驾驶技术已经日渐成熟。作为无人驾驶中“指南针”——自动导航系统无疑是决定着为无人驾驶成熟度的标志之一。能否准确、快速、灵敏地寻径，将直接影响到整个驾驶系统的响应时间及控制的准确性。 本文就现今的技术发展现状，结合工程测试技术相关知识给出了较为可行的控制方案。通过对传感器、电子控制器（ECU）和执行器的组成与工作原理；自动变速、动力转向、巡行（CCS）等系统的电子控制技术；数字仪表及其显示等装置的研究来制定了这套导航系统。由于专业性的限制，本文只是笼统地概括了该系统的执行方式以及组成部分，不就深层次的技术问题进行研究。 整个设备采用电子控制器（ECU）作为整个控制系统的核心，ECU收集各个传感器的信息，并将数据处理后传递到控制端。该系统包含了距离雷达、红外传感器、图形识别摄像头等多个传感器，以方便获取车辆行驶过程中的车距、路线和道路标识等信息。同时该设备安装有GPS模块和网络通信模块，通过对实时路况信息和道路导航信息的整个给出合理的行驶路线。
Ⅰ引言 1.1 背景 从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。 现今诸如谷歌、特斯拉等高新技术公司都在无人驾驶方面有着飞速的发展。据汤森路透知识产权与科技最新报告显示，2010年到 2015年间，与汽车无人驾驶技术相关的发明专利超过22,000件，并且在此过程中，部分企业已崭露头角，成为该领域的行业领导者。国内的许多汽车企业也纷纷朝该方向发展。作为无人驾驶中的导航部分也正是该技术的核心技术之一。 1.2 问题重述 要求设计的导航装置能够自动测量与前车的距离，与旁车的距离，自动识别道路标识。设计与说明装置的原理与方法，画出组成结构图，所采用的主要传感器电路和系统。 1.3 问题分析 该问题在实际生产中已经得到解决，可以借鉴相关的案例进行设计。如谷歌自动无人车，特斯拉的无人车导航系统等。在根据工程测试技术的相关分析即可完成较为可行的系统及结构设计。 Ⅱ工作原理 该装置通过两个图形识别摄像头识别道路上的标识，通过车周围的十四个超声波传感器测量车辆与其他车辆的距离。然后将该两处传感器的信息传送到 Ⅲ系统综述
自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师： 学校： ：
目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会
一设计目的及意义 随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。
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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。
、无人驾驶测试场的概述 无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地，用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路，包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面，及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外，测试场还要布局GPS 基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施，提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。二、国内外无人驾驶测试场现状 目前，世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术，美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场，推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下： （一）美国 美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营，东部的底特律Motor City （位于密西根州）和西部的硅谷Silicon Valley （位于加利福尼亚州），分别有两个汽车测试示范区。 1 、Mcity （美国密歇根大学） Mcity 是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I 车联网技术而打造的无人驾驶试验区，Mcity 由密歇根大学交通改造研究中心（MTC ）负责建立，位于密歇根州的安娜堡市，占地32 英亩（12.9 万平方米），斥资1000 万美元（由
密歇根大学和密歇根州交通部共同出资）。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。 图I.Mcity测试车全景图 Mcity模拟城市和郊区环境，但里面所有的设施，甚至行人都是假的。这座 虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物 图2.Mcity 模拟设施 园区内设有城市路况、乡村路况、高速路况、环岛路况、横穿铁路路况等, 光路面就分为柏油路、土路、砖路、输液覆盖路面等，在美国能看到的路况，在这里都能看到。
自动驾驶技术综述 摘要：本文通过对自动驾驶技术原理和发展的介绍，探讨了汽车将逐步走向自动驾驶的趋势, 同时指出了科技发展对各路交通发展的重 要性。 Abstract: This paper introduces the principle and development of automatic driving technology, discusses the cars will be gradually moving towards the automated driving, and points out the trend of technological development for each of the importance of traffic development. 关键词：自动驾驶技术、分类、趋势 1 概述： 谷歌近日宣布，正在开发能让汽车自动驾驶的技术。这种技术可使全球因交通事故死亡的人数减少一半，每年挽救约60万条生命，同时还希望能减少二氧化碳的排放量。谷歌工程师和斯坦福大学机器人及人工智能研究实验室教授塞巴斯蒂安·史伦（Sebastian Thrun）表示，该公司研发的自动驾驶汽车已经在金门大桥-洛杉矶-太浩湖之间累计行驶了14万英里。他称：“我们认为这开创了机器人研究的先例”。自动驾驶汽车的操作是：由受过训练的驾驶员用“摄像机、雷达传感器和激光测距仪来…看?其他车辆，并通过详细的地图指引汽车在路上行驶”。史伦称，这种软件可以识别像车道线及交通信号等信息。车辆收集的数据将发送到谷歌的数据中心处理。 谷歌表示，地方警察部门已对该项目进行了了解。参加这个“实
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
无人驾驶汽车概述公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]
通信工程学院2013级3班 52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商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。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小
于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光
无人驾驶汽车国内外研究概况 无人驾驶车辆，又称为无人车、自主车、智能车辆、室外轮式移动机器人等，涉及认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等交叉学科，是各种新兴技术的综合试验床与理想载体，也是当今前沿科技的重要发展方向。它既包括理论方法与关键技术的突破，也涉及到大量的工程与试验问题，其重大研究意义不仅体现在所包含的核心科学问题上，同时又反映在其重大应用前景与战略价值上，社会关注度极高。 从二十世纪的50年代起，美英德等西方国家已经开始了无人驾驶汽车的研究工作，并且在无人车的控制和商用化方面取得了一定的进展。在汽车工业非常发达的德国，各大汽车公司都资助或联合了高等院校以开发可在普通道路上行驶的无人车。目前，欧盟已经开启了一个名为CyberCars的无人车项目，以推动无人车的研究和各国间的信息共享。 在二十世纪的80年代，我国部分大学开始了无人驾驶汽车的研究工作，但是虽然起步较晚且投入不足，但也取到了一定的成果。目前从事这方面研究工作的主要是国防科技大学、军事交通学院以及清华大学等科研院所。 1 国外无人驾驶车辆研究现状 1.1 美国 美国于上世纪50年代开始对无人驾驶车辆进行研究，在1980年左右其技术得到高速发展。上世纪八十年代，美国陆军开始与国防高级研究计划局（DARPA）进行合作，开展了自主地面车辆（A VL）项目。1995年由卡耐基梅隆大学研制的Navlab-V智能车，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。美国国防部门在上世纪九十年代末开始进行DEMO系列无人驾驶车辆的研制，总共研制出了十代DEMO无人车。 从2004年开始到2007年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办了3次无人驾驶车辆比赛，主要为了考察在复杂环境下无人驾驶车辆的自主行驶能力。2004年3月在美国西部的莫哈维沙漠（Mojave Desert）举办了首届DARPA挑战赛——崎岖地形大挑战。共有15支队伍参赛，最终没有一支车队完成比赛，其中行驶距离最远的一支队伍是卡耐基梅隆大学的Sandstorm无人驾驶车辆。 图1.1首届DARPA挑战赛中行驶距离最远的Sandstorm无人驾驶车辆
一、无人驾驶测试场的概述 无人驾驶测试场是重现无人驾驶汽车使用中遇到的各种各样道路条件和使用条件的测试场地，用于验证和试验无人汽车的软件算法的正确性。试验道路是实际存在的各种各样的道路经过集中、浓缩、不失真的强化并典型化的道路，包括高速公路、城市道路、乡村道路等正常路面，及可造成汽车强烈颠簸的坏路等。此外，测试场还要布局GPS基站、通讯基站、智能红绿灯等基础设施，提供无人驾驶和车联网技术的测试环境。汽车在试验场试验比在实验室或一般行驶条件下的试验更严格、更科学、更迅速、更实际。 二、国内外无人驾驶测试场现状 目前，世界各国都积极投入和支持无人驾驶技术，美、欧、日等发达国家及地区更是斥资建设无人驾驶测试场，推动无人驾驶汽车尽早上路。现阶段各国无人驾驶测试场的情况如下： （一）美国 美国无人驾驶示范区分为两大竞争阵营，东部的底特律Motor City（位于密西根州）和西部的硅谷Silicon Valley（位于加利福尼亚州），分别有两个汽车测试示范区。 1、Mcity（美国密歇根大学） Mcity是世界上第一座测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的无人驾驶试验区，Mcity由密歇根大学交通改造研究中心（MTC）负责建立，位于密歇根州的安娜堡市，占地32英亩（12.9万平方米），斥资1000万美元（由密歇根大学和密歇根州交通部共同出资）。目前已与福特、通用、本田、日产、丰田、德尔福等15家车企及零部件供应商以注资方式展开合作。
图1.Mcity测试车全景图 Mcity模拟城市和郊区环境，但里面所有的设施，甚至行人都是假的。这座虚拟城市将建造40栋大楼的正面外观、成直角的十字路口、交通圈、桥梁、隧道、砾石道路以及建筑护栏等大量障碍物。 图2.Mcity模拟设施 园区内设有城市路况、乡村路况、高速路况、环岛路况、横穿铁路路况等，光路面就分为柏油路、土路、砖路、输液覆盖路面等，在美国能看到的路况，在这里都能看到。 Mcity主要包括两个测试区域：用于模拟高速公路环境的高速实验区域，；
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》）
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,
无人驾驶车实验实训系统技术参数 1.车辆结构组成： ★1. 车辆采取独立电机驱动形式，可灵活配置成可设定前驱、后驱、四驱、独立四驱等各种控制模式； ★2. 车辆配置主动转向系统，转向电机的扭矩、转角的精确控制，方便实现主动转向控制和智能车相关控制实验； ★3. 系统包含差分GPS、惯性导航设备、激光雷达、毫米波雷达、摄像头等硬件设备。4. 感知系统与底层控制系统能够在硬件上方便连接，软件上兼容，可实现数据自由交互及扩展程序的开放接口； 5. 配备适合放置快速控制原型和GPS、雷达等传感器的安装支架； 6. 配备急停开关，电机可回馈制动并配独立的液压制动确保实验安全； 7. 配备电脑测试用支架，方便实验员实时观察数据； 8. 加装5V直流，12V直流，220V交流电源接口； 9. 动力电池采用全新原装电芯，容量120Ah以上，满足至少100Km的续航里程，带BMS 系统及车载充电机。 2.性能指标： ★1. 单个电机额定功率至少10kW（整车额定功率40kw），峰值功率单轮至少15kW（整车峰值功率最少60kw）； ★2. 能够实时提供车辆位置信息、道路信息以及障碍物等信息。 ★3. 能够实现车辆自动定位、速度跟踪、以及轨迹跟踪、车道保持及自动避撞等功能。 4. 差分GPS及惯性导航系统：定位精度达到亚米级，定向精度不小于0.5度，采样更新频率不小于20Hz，航向精度不小于1°，分辨率不小于0.01°，测量范围为俯仰± 90°,输出频率50Hz ； 5. 采用velodyne公司VLP-16或与其同类的激光雷达：测量距离100m，测量角度270°，角度分辨率0.25° (360°/1,440 steps，扫描时间25msec/scan； 6. 毫米波雷达：测量距离不小于80m，更新率50msec，距离精度不小于0.5m； 7. 前向双目摄像头：探测距离100m，识别距离50m，辨认距离30m，垂直运行监视范围广，视角度±80°，图像尺寸: 1920×1080，支持红外。 8. 四个车轮均安装主动式轮速传感器； 9. 安装前轮转向角传感器，可实现精确测量前轮转角和转速； 10. 悬架处安装线位移传感器，记录悬架行程； 11. 带有防滚架，满足侧翻实验的安全需要； 3. 功能要求：
无人驾驶车辆智能测试评估与环境设计 李 力 清华大学 西安交通大学 中科院自动化所 2016年11月
报告提纲 ? 研究背景和意义 ? 研究问题和内容 ? 解决方案 ? 总结
无人驾驶的研究意义 衡量国家工业实力和智能交通水平，推动中国战略性新兴产业发展 §交通管理者角度：减少交通拥堵事故、节能减排 §交通参与者角度：民众便捷出行 §车辆生产者角度：融合多种智能和制造关键技术 是工业4.0的代表型产品
无人驾驶测试的研究意义 The high ride height of the trailer combined with its positioning across the road and the extremely rare circumstances of the impact caused the Model S to pass under the trailer, with the bottom of the trailer impacting the windshield of the Model S. Had the Model S impacted the front or rear of the trailer, even at high speed, its advanced crash safety system would likely have prevented serious injury as it has in numerous other similar incidents. ——A Tragic Loss, Tesla Motors blog
第一次作业无人驾驶车发展现状 通信工程学院三班张琪学号52130322 新的时代，汽车作为人们出行的必备交通工具，为人类的日常生产生活带来极大的方便。但是，汽车的过度使用同时也给人类的生活带来了一些不好的影响，交通堵塞、交通事故时有发生。近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。 无人驾驶汽车即自动驾驶智能汽车，就是在没有人类参与的情况下，依靠车内的计算机系统，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，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，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上完成行驶。实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。无人驾驶汽车技术以全新的驾驶方式改变了传统的驾驶体验，它把不可控制的驾驶员从驾驶位置剔除，不仅大大的提升了交通系统的效率和安全性能还使人们告别了长途的无聊驾驶，进而提高了社会的收益和保障了人身安全。 无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域;后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完 全实现也只是时间问题了。 首先来了解一些国外无人驾驶汽车发展现状。国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80 万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上，部分汽车企业对全自动驾驶并不十分赞同。戴姆勒AG总裁Dieter Zetsche认为，奔驰的确会考虑在汽车中加入少量无人驾驶技术，但绝不会剥夺车主的驾驶
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
通信工程学院2013级3班52130323 何怡 无人驾驶汽车系统包括哪些传感器及这些传感器的功能 无人驾驶汽车又称为全自主自控驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，它一般是利用车载传感器传感器的供应商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。它是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算、程序设计、组合导航、信息融合等多种高科技为一体，是当代计算机科学、模式识别、控制技术的高度结合和发展的产物。 自动控制系统： 自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 自动紧急制动（AEB）是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。AEB系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航。 盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下自动采取措施，有效防止事故发生。 泊车系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，直接操控方向盘驶入停车位置。 行人检测系统(PDS)车辆行驶途中可以利用摄像头雷达，和激光雷达来探测到四面行人，在安全距离内及时控速。 视觉计算系统：激光雷达传感器和图像传感器。 24GHz雷达传感器它能通过发射与接收频率为24.125GHz左右的微波来感应物体的存在，运动速度，静止距离，物体所处角度等，采用平面微带天线技术，具有体积小.集成化程度高.感应灵敏等特点。24GHz雷达传感器是一种可以将微波回波信号转换为一种电信号的装换装置，是雷达测速仪，水位计，汽车ACC 辅助巡航系统，自动门感应器等的核心芯片。 激光测距传感器：先由激光二极管对准目标发射激光脉冲。经目标反射后激光向各方向散射。部分散射光返回到传感器接收器，被光学系统接收后成像到雪崩光电二极管上。雪崩光电二极管是一种内部具有放大功能的光学传感器，因此它能检测极其微弱的光信号。记录并处理从光脉冲发出到返回被接收所经历的时间，即可测定目标距离。图像传感器，或称感光元件，是一种将光学图像转换成电子信号的设备，它能将车载摄像头采集到的图像信息转换成电子信号，使智能系统能够处理。
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。