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汽车无人驾驶的关键技术及发展研究
梁家泰
（山东科技大学，山东泰安271019）
摘要：随着人们生活水平的不断提高，汽车成为现代生活中必不可少的交通工具，汽车行业根据市场供需关系的变化不
断改进和研发各种汽车，其中无人驾驶汽车便是重要研发成果。无人驾驶汽车作为汽车行业未来转型的重要发展方向，在研发过程中面临较多问题，因此对无人驾驶汽车关键技术进行研究显得尤为重要。文章就无人驾驶汽车在国内外的发展现状进行简要介绍，指出无人驾驶汽车技术发展存在的问题，并对无人驾驶汽车关键技术的研发提出相应对策。关键词：汽车无人驾驶；关键技术；问题；对策；现状中图分类号：U463.6文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2019）02-0284-02
1无人汽车驾驶在国内外的发展现状
无人驾驶汽车的基本原理是通过在车辆上安装智能软件，包括车载传感器、雷达、GPS 、路线导航等各种传感设备，通过对周围环境进行感知，制定正确的导航路线，实时监测路况，进行智能信息处理，平稳高效的运行，达到预期目的地。最早研发无人驾驶汽车的是20世纪70年代美国的谷歌公司，通过雷达测试技术、车载后视摄像、激光测距仪充当无人驾驶汽车的“眼睛”，对路况进行实时监控和把握，跟传统汽车不同的是，无人驾驶汽车没有方向盘、油门、刹车，在城市道路进行测试，可以躲避障碍物、进行路线导航、作出突发决策等，到2005年行程突破二百万英里，随后英国优尔特拉、法国赛卡博等汽车公司也进行无人驾驶汽车技术的研究，并取得重大成果，这标志着国外无人技术达到较高水平。我国对无人驾驶汽车的研究较晚，在20世纪90年代初，长安汽车研发首辆无人驾驶汽车，随着技术的升级和人工智能的普及和应用，我国无人驾驶汽车技术的对道路跟踪、环境认知、轨迹记录、路线导航等模块有较大的提升。
2无人驾驶汽车关键技术发展存在的问题
2.1环境感知系统适应性准确性差
环境感知系统是无人驾驶汽车的“眼睛”，通过外部感受器获取外部环境的信息，对汽车行驶的外部环境进行感知监控，对获取的信息进行处理分析并传输给计算机控制系统，计算机控制系统中的车载导航系统和障碍物监测系统会根据环境感知系统传输的信息执行路线导航和障碍物规避等命令。环境感知系统要求获取的信息、图像有较高的清晰度，摄像头拍摄清晰度的高低直接影响环境感知系统获取信息的准确性，目前环境感知系统的准确性较低，一方面是由于摄像机的像素不高，获取图像较模糊，另一方面是采用传统的光学摄像头，图像分辨率不能满足外部环境多样性的变化，环境感知系统的准确性和实时性较差，给无人驾驶汽车上路造成隐患。
2.2激光雷达技术成本高
前文提到，摄像机对路况进行识别、摄像记录，将记录信息通过环境感知系统传输到计算机控制系统，是一种重要的
感知设备，由于这一感知设备精确度不高，只能简单地进行颜色、字体、道路标志、交通信号等识别，在监测深度和距离上远不及雷达和激光雷达等感知设备。无人驾驶汽车的关键技术能在城市道路等复杂驾驶区域行驶时，对复杂多变的道路环境，道路的具体细节灵活变通，除了传统的光学摄像机、雷达，激光雷达是重要的无人驾驶汽车感知设备。雷达发出无线电波，对前方移动物体或障碍物的速度、距离、区域范围进行测试，比光学摄像机的辨识度和精确度高，有更广的监测范围，同时成本也比光学摄像机高。激光雷达这一感知设备的精确性和实时性比雷达还要高，它主要是利用红外传感器进行工作，发出激光脉冲，感知物体距离、速度、范围，信息处理时间短，被称为无人驾驶汽车最强大的外界感知设备，具有高分辨率和高精确度。但激光雷达的成本较高，激光雷达设置中的部件能够进行3D 视图扫描，高昂的造价限制关键技术的研发和推广。
3无人驾驶汽车关键技术的发展对策
无人驾驶是汽车行业发展的新方向，目前无人驾驶技术在国内外得到广泛的研发与升级，随着人工智能和科学技术的不断发展，国内外无人驾驶技术较为成熟，但无人驾驶汽车的关键技术还是应进一步发展，以适应市场供求关系的变化。无人驾驶汽车的关键技术有人工智能、计算机视觉技术、摄像机、雷达等外部感知设备、全球地位系统等，无人驾驶汽车依据以上技术可以在城市道路等更为复杂的路况使用，发展以上关键技术，将这些技术相互支撑，感知外界环境，灵活制定道路路线，驶向预期目的地，进一步推动无人驾驶汽车行业的发展。
3.1完善感知系统，加强环境感知
环境感知系统是无人驾驶汽车行驶的基本设备系统，传
统汽车驾驶中，最重要的便是司机对外部环境进行感知，了解道路状况，将眼睛所看见的信息传输到大脑进行信息处理，进行车辆控制，在道路上安全驾驶。无人驾驶汽车的环境感知系统就是汽车行驶的“眼睛”，完善环境感知系统的各功能，可以对复杂的道路进行灵活驾驶，道路监测是环境感知系统的核心。道路监测是指通过外部环境感知设备，对汽车行驶环境进行监测，包括道路信息监测技术、道路障碍物监测技术、道路边界监测技术等，无人感知，通过环境感知，是无人驾驶汽车的重要技术，加强无人感知技术，对道路实时路况进行监测，帮助汽车规避障碍物和精确定位，在监测和定位上，选择技术性能好的传感器，将道路监测的信息和实时定位传输到计算机控制系统，无人驾驶汽车能在控制中，进行正常驾驶。
3.2设备组合使用，提高传感线性价比
激光雷达具有高精确度和高分辨率，是无人驾驶汽车所
需要的设备，但激光雷达在无人驾驶汽车制造过程中费用较高，会影响无人驾驶汽车的总体预算，这不利于无人驾驶汽车整体制作与研发。在无人驾驶汽车中，除了（下转第289页）
2019
（Sum.No 194）
信息通信
INFORMATION &COMMUNICATIONS
2019年第2期（总第194期）
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
无人驾驶汽车的发展现状与展望 课程名称：无人驾驶车辆设计理论 学生姓名：张原旗、周昕、王铭轩、张妍、王浩淼、于骁 机械与车辆学院
0引言 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。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。 无人驾驶车辆从广义上可以分为地面、空中、水上和水下等多种形式，但现阶段一般特指所有地面无人驾驶载体，它包括军用平台和民用平台，地面无人驾驶车辆起源于军事需求，无人驾驶车辆在军事应用领域的迅猛发展，极大地促进了世界各国研发无人驾驶车辆的热情。 无人驾驶车辆具有异常广阔的应用前景。通过车辆与车辆(V2V)以及车辆与基础设施（V2I）的通信，可以实现无人驾驶车辆与其他车辆、基础设施以及人类之间的交互。凭借这种优势，多个无人驾驶车辆之间可以完成编队，通过交叉口、多任务分配等多种方式的协作，从而形成一种全新的智能交通方式。同时在一些工作环境恶劣、劳动强度较大的领域，如矿区环境，无人驾驶车辆也已崭露头角；另外，无人驾驶车辆还可以应用在军事领域，节省人力，提高作战效率，减少人员伤亡。 汽车的智能化发展是逐步推进的，2014年美国汽车工程师学会（SAE）将汽车自动化等级定义为以下六个层次： L0无自动驾驶（Level 0 Driver Only）：完全由驾驶员控制汽车的速度和方向，没有辅助系统的干预。 L1辅助驾驶（Level 1 Assisted）：驾驶员持续控制着汽车的纵向或横向的驾驶任务，另一方向的驾驶任务由辅助驾驶系统控制，如辅助泊车系统。 L2部分自动驾驶（Level 2 Partial Automation）:驾驶员必须持续监测动态驾驶任务及驾驶环境。在一定的条件下，自动驾驶系统控制汽车的纵向和横向动态驾驶任务，如交通拥堵辅助系统。
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。
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
1. 何为无人驾驶 1.1 概念简言之，无人驾驶汽车就是一种不需要人进行驾驶的智能汽车，也叫轮式移动机器人，即主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 1.2 原理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，自动规划行车路线, 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。原理上是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体。 以谷歌为例： 谷歌车顶上安装的激光测距仪在高速旋转时向周围发射64 束激光，激光碰到周围的物体并返回，便可计算出车体与周边物体的距离。计算机系统再根据这些距离数据描绘出精细的3D地形图，然后跟 高分辨率地图相结合，生成不同的数据模型供车载计算机系统使用。这样汽车就能够识别障碍，遵守交通规则。总结为四个词语就是感知、判断、执行、互联。 （1）感知——汽车的眼睛（视觉），耳朵（听觉），身体（触觉）：依靠各类传感器获得环境数据，突破人类生理限制。传感器搭载数量的持续提升，使行车数据收集渠道显著拓宽； （2）判断——汽车的大脑（机器智能）：根据传感器等输入数据，行车电脑取代司机主动发出控制指令；依靠芯片与算法的不断提升从而得以实现。 （3）执行——汽车的手与脚：电子装臵取代传统机械设备，根据行车电脑指令实施控制； （4）互联——汽车的远程智囊：车内网，车际网，三网融合进一步提升整个交通系统的运行效率。 2. 无人驾驶发展史 2.1 上世纪70 年代，美、英、德等开始进行无人驾驶的研究，在可行性和实用性方面取得了突破性的进展； 2.2 中国从上世纪80 年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科大在1992 年成功研制出中国第辆真正意义上的无人驾驶汽车；2005 年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功； 2.3 商业领域 （1）最早进入无人驾驶领域、技术最为成熟的企业要属谷歌，它在2014 年宣布第一部具备完整功能 的自动驾驶汽车研发成功，进入商业化准备阶段；（PS；无人驾驶车已经获得了加利福尼亚州立法获批）（2）其后，通用、奥迪等无人驾驶车辆也都拿到路试资格；
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。
汽车无人驾驶调研分析报告
目录 第一节无人驾驶——当梦想照进现实 (5) 一、减少车祸发生，降低交通拥堵 (5) 二、两大技术路径：传统车企VS科技公司 (6) 第二节革新出行方式，产业链受益明确 (10) 一、市场空间广阔，商用可期 (10) 二、无人驾驶，ADAS先行 (12) 1、传感层——无人驾驶的慧眼 (15) （1）激光雷达 (15) （2）车载摄像头 (17) （3）毫米波雷达 (19) 2、决策层——无人驾驶的大脑 (21) 3、执行层——无人驾驶的手和脚 (22) 三、高精地图——无人驾驶必备组件 (23) 四、算法，无人驾驶的“大脑” (27) 第三节部分相关企业分析 (31) 一、亚太股份：全面布局ADAS产业链 (31) 二、四维图新：高精地图服务提供商 (32) 三、东软集团：深化汽车电子业务布局 (33) 四、保千里：夜视系统龙头 (34)
图表目录 图表1：无人驾驶概念图 (5) 图表2：无人驾驶两大技术路线图 (6) 图表3：谷歌历代无人驾驶汽车 (7) 图表4：谷歌无人驾驶车载设备 (8) 图表5：全球无人驾驶汽车销量（万辆） (10) 图表6：无人驾驶汽车产业链 (11) 图表7：各细分市场生命周期 (12) 图表8：ADAS细分产品渗透率 (13) 图表9：ADAS市场预测（亿美元） (14) 图表10：ADAS产业链 (14) 图表11：2011-2014年我国汽车传感器市场规模（亿元） (15) 图表12：Velodyne64线拆解图 (16) 图表13：车载摄像头产业链 (17) 图表14：全球车载摄像头销量（万只） (18) 图表15：全球毫米波雷达市场份额预测（万颗） (19) 图表16：安装在特斯拉前挡下的智能摄像头组件 (21) 图表17：Mobileye系统搭载车型数及产品销量 (22) 图表18：ABS到ESP的演进 (22) 图表19：北美ABS/ESP出货量 (23) 图表20：汽车地图系统前装市场增长迅速 (25) 图表21：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (27) 图表22：深度学习示意图 (28) 图表23：英伟达芯片扫描道路街景 (29) 图表24：英伟达DrivePX2系统数据分析处理 (29) 图表25：亚太股份无人驾驶生态圈 (31) 图表26：2015Q4中国前装车载地图出货量市场份额 (32) 图表27：东软汽车ADAS解决方案 (33) 图表28：保千里夜视仪摄录效果 (34) 表格目录 表格1：NHTSA无人驾驶分级 (5) 表格2：主要汽车品牌无人驾驶技术汇总 (8) 表格3：各地纷纷出台利好政策 (11) 表格4：ADAS功能简介 (12) 表格5：无人驾驶汽车传感器成本估计 (15) 表格6：Velodyne已量产的激光雷达型号 (17) 表格7：毫米波雷达主要型号 (19) 表格8：三种解决方案对比 (20) 表格9：无人驾驶汽车需要高精地图 (23) 表格10：巨头纷纷布局地图产业 (24)
汽 车 的 未 来 小组成员： 胡书明（组长）（1608100312）、何克锦（1608100311）何姜雄（1608100310）、韩雨（1608100309） 专业班级：车辆工程103班
目录 第一章无人驾驶汽车的简介 第二章无人驾驶汽车的发展状况 第一节：国外发展状况 第二节：国内发展状况 第三章无人驾驶汽车采用的技术 第一节：关键技术 第二节：目前技术 第三节：将采用的技术 第四章无人驾驶汽车的自动泊车系统第五章无人驾驶汽车的发展前景 第一节：发展方向 第二节；道德争议 第六章无人驾驶汽车即将来临 第一节：英国版：外形就像飞船 第二节：法国版：采用巡航导弹技术 第三节：德国版：外形像普通轿车 第四节：美国版：谷歌无人驾驶汽车
第一章：无人驾驶汽车的简介 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。 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，目前在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。我国从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年成功研制出我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功，该车有望于两年之内率先在上海世纪公园进行示范运营，并在2010年世博会上一展身手。到时游客只需在公园的入口处按下一个按钮，一辆没有司机的四座敞篷汽车就会从远处开过来缓缓停下，然后搭载
2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 艾凯咨询网 https://www.doczj.com/doc/b711549446.html,
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供
2015-2021年中国无人驾驶汽车市场分析及投资策略研究报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7200元电子版：7200元纸介+电子：7500元 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它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。 集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景 本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数
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。
无人驾驶汽车的现状及发展趋势 张耀丹 (陕西国防工业职业技术学院，陕西西安710300) 摘要：无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能 操纵控制系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安全的行驶。文章简要叙述了无人驾驶汽车的国 内外发展历程及现状，展望了无人驾驶汽车未来的一个发展。 关键词：无人驾驶；现状；趋势 中图分类号：U471.1文献标识码：B文章编号：1671-7988(2018)06-10-02 The current situation and tendency of driverless cars Zhang Yaodan (Shaanxi Defence Vocational&Technical College,Shaanxi Xi’an710300 ) Abstract: the self-driving car belongs to a kind of smart car.Also can be called a wheeled mobile robot.They mainly through intelligent control system installed in the vehicle to obtain information and induction device to control the vehicle attitude, automatic safe driving.This paper describes the development and present situation at home and abroad of driverless cars, prospects the future development of a driverless cars. Keywords: unmanned; The status quo; trend CLC NO.: U471.1 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)06-10-02 刖g 在过去的十几年，随着经济和城市的快速发展，促使城 市路况、交通愈加趋于严峻繁杂。加之由于人为等种种原因 世界各国的交通事故频发率逐年上升，而在这些交通事故中 造成人员伤亡和财产损失的数字也在逐年攀升。随着科学技 术的发展，计算机领域的成熟。设计师于是提出无人驾驶汽 车。无人驾驶汽车属于智能汽车的一种。也可以将其称为轮 式移动机器人。它们主要是通过车辆内安装的智能操纵控制 系统与感应设备来获取信息用以控制车辆姿态，实现自动安 全的行驶。无人驾驶汽车在技术上其实就是一种集自动控制、人工智能、体系结构、视觉设计等众多技术于一体的，依靠 作者简介：张耀丹，女，（1985-)，助教，主要从事汽车及机械相关领域的研究和教学工作。着计算机系统的智能驾驶仪。是计算机科学和智能控制技术 高度发展的产物。 1无人驾驶的现状 无人驾驶最初由欧美等汽车工业与科技技术先进的发达 国家提出并进行研究，并在它的实用性及可行性方面取得突 破性的进展。如今越来越多汽车厂商和科技巨头把焦点放在 无人驾驶汽车领域，最为著名的是由科技巨头谷歌公司所研 发的无人驾驶汽车，该项目是由任职于斯坦福大学人工智能 实验室的主任塞巴斯蒂安-特龙担任谷歌工程师，同时塞巴斯 蒂安-特龙还创造谷歌街景地图服务。2009年至今，谷歌无 人车在自动驾驶模式下己经累积行驶达228.5万公里，而通 过手动受控驾驶己经累计行驶159.2万公里。目前，这个数 字还在以每周1.6—2.1万公里的速度在增长。自动驾驶里程 的累积将不断训练谷歌无人驾驶控制系统，（下转第15页） 10
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，；
互联网技术的迅速发展给汽车行业带来了崭新的变革。无人驾驶汽车大大提高了交通系统的 效率和安全性。本文介绍了无人驾驶汽车的发展历史，阐述当代汽车主流的无人驾驶并简单 分析其中的关键技术。对无人驾驶汽车的发展前景做了一个符合实际的展望。 0 引言 无人驾驶汽车是一种智能汽车主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。它利用车载传感器来感知车辆的周边环境并通过感知获得的道路、车辆信息来控制车速 和转向，从而安全、可靠地在道路上行驶。近年来，随着互联网技术的迅速发展，汽车工业 也迎来了发展的机会。而无人驾驶汽车便是最热门的发展方向。 1 无人驾驶汽车发展 1.1国外无人驾驶汽车发展 进入21世纪之后，随着计算机、地图、传感及汽车电子等相关技术的飞速发展，越来越多的机构和厂家开始介入研究自动驾驶技术，比如大名鼎鼎的Googleo Google依靠它在互联网、大数据、云计算、数据分析处理的优势，在无人驾驶汽车的研发处于领先地位。2009～2015年，Google的无人驾驶汽车已经经过了274万公里的道路试验，期间仅发生了11次事故， 而且这些事故都是轻微的、没有人伤亡的。都是其他车辆撞上了谷歌试验车导致的。 1.2国内无人驾驶汽车发展 与国外相比而言，我国起步较晚。1989年，首辆智能小车在中国国防科技大学诞生。它包 含了计算机系统、精确定位系统、路径规划系统、运动控制系统和自动驾驶仪。在2000年由国防科技大学研发的第4代无人驾驶汽车试驾成功，它的智能控制系统主要由3个部分构成：计算机系统、定位系统和驾驶控制系统。2003年，国防科技大学完成了红旗CA7460无人驾 驶平台试验，这标志着我国自主研发的第一辆无人驾驶汽车诞生了。 2015年，我国一汽集团以红旗H7为基础的”挚途”自动驾驶车辆通过车载激光雷达、传感 器以及V2V系统，可以实现城市和高速路况的自动驾驶以及自动跟车编队行驶。2015年12月，百度成立自动驾驶事业部，而百度“百智”无人驾驶汽车也在北京完成了30 km的路试。 测试车在没有驾驶员干预的情况下，在北京的道路上自动完成跟车减速、转向、超车，上下 高速公路匝道等一系列动作。 2 无人驾驶 如同其他很多事物一样，无人驾驶实际上也有一个技术循序渐进发展的过程。无人驾驶也 需分为不同阶段。 阶段一：辅助驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等辅助驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。 阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的 过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行 为的主体存在。 阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控 制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。 由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶 有激光雷达式和摄像头+;%距雷达式两种。 2.1激光雷达式 自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都
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
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,
一、无人驾驶汽车的内涵及阶段 （一）无人驾驶汽车的内涵 无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。它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。是集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。 （二）无人驾驶汽车的技术阶段 无人驾驶汽车的发展大致需要经历五个阶段：完全人工驾驶、驾驶员辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶（无人驾驶）。 1、驾驶员完全控制车辆； 2、驾驶员辅助：特定功能自动化，比如ESC、主动刹车； 3、半自动驾驶：多个自动化功能协同工作，比如全自动泊车； 4、高度自动驾驶：车辆已基本实现自动驾驶，但驾驶员需要在突发情况下接手，比如遇到暴风雨； 5、完全自动驾驶：驾驶员只需要输入目的地即可，其实工作全部自动完成。 目前，部分高端量产车型的自动化程度可达到第三阶段，谷歌无人驾驶汽车以及其他汽车厂商的无人驾驶概念车可达到第四阶段。短中期，实现或普及第三阶段自动驾驶功能以及量产第四阶段无人驾驶汽车将是汽车制造商的工作重点，汽车电子供应商（超声波、雷达、摄像头、传感器等）、汽车制动系统供应商（ESC、主动制动系统等）以及汽车服务供应商（导航、车联网等）将受益最为明显。 图表汽车驾驶的发展阶段 资料来源：产研智库
二、发展无人驾驶汽车的意义 （一）完善交通状况 目前交通违规案例中绝大多数的事故源于超速，酒驾，违章行驶的人为驾驶因素。随着统一的交通系统的逐渐形成、互联网技术的日益完善，成熟的汽车制造技术驱动下的无人驾驶汽车将使得所有社会车辆都在自动系统里，道路重新按速度划分，从而有助于降低交通事故率和道路拥堵情况。 （二）环境保护 无人驾驶可以大幅减少温室气体排量。除了挽救生命外，无人驾驶汽车还能帮助我们拯救地球。由于无人驾驶汽车在加速、制动以及变速等方面都进行了优化，它们有助于提高燃油效率、减少温室气体排放。据产研智库预测，无人驾驶汽车每年帮助减少3亿吨温室气体排放，这相当于航空业二氧化碳排放量的一半。 （三）停车便利 1、自动泊车 车辆损坏的原因，多半不是重大交通事故，而是在泊车时发生的小磕小碰。泊车可能是危险性最低的驾驶操作了，但仍然会把事情搞得一团糟。虽然有些汽车制造商给车辆加装了后视摄像头和可以测定周围物体距离远近的传感器——甚至还有可以显示汽车四周情况的车载电脑——有的人仍然会一路磕磕碰碰地进入停车位。 2、不再需要停车场 无人驾驶汽车的普及意味着你不必再到处寻找停车位置，因为在被送到目的地后，它会自己寻找最理想的停车位。即使你选择购买自己的无人驾驶汽车，也无需为寻找停车位发愁，因为它可以自己寻找空间泊车。这对城市的影响非常大。目前城市空间31%的土地被用于建造停车场。而随着汽车保有量下降，对停车场的需求也会下降，停车场可被改造为居住空间。这非常重要，因为根据联合国估计，到2050年，城市人口将增长66%，达到25亿人。 （四）推进汽车工业发展 汽车工业虽作为我国国民经济的重要支柱，却起步较晚，加之早期对国产轿车的推广策略缺乏经验，导致目前在与德、日、美等国外品牌的较量中市场份额明显落后。近些年来，为改善交通带来的环境问题，政策开始推动绿色环保的新能源汽车的发展，其在2015年的增速已经是2014年的4倍，并很有可能超越其他国家。汽车等传统制造业的发展，与国家经济发展和企业利益相关，因此，随着近些年来我国在移动化技术、大数据、云计算等领域的研发积累，人工智能领域的无人驾驶汽车被看作是我国汽车制造业弯道超车的好机会。 半自动的无人驾驶时代，工程人员对程序的操控对驾驶效果的实现具有很大影响；而当以后，真正步入全自动无人驾驶时期，人工驾驶——半自动无人驾驶（智能汽车）——全自动无人驾驶过程中系统的升级，内置程序就获得了高度的抽象能力。全自动无人驾驶所要求