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未来L4/L5自动驾驶系统中的展望以及多传感器融合解决方案的趋势 本文主要说明以激光雷达、毫米波雷达和摄像头为代表的传感器在当前ADAS的应用情况，未来L4/L5自动驾驶系统中的展望以及多传感器融合解决方案的趋势。
一、传感器在迅速迭代中 目前随着ADAS功能模块渗透率不断提升，短期内传感器市场的需求将主要被摄像头和毫米波雷达所驱动；而L3级别自动驾驶的奥迪A8量产给了整个汽车行业一剂强心剂，自动驾驶的进程比想象中来的要早，各个传感器以及控制系统都在迅速迭代中；2020年前后，L4级别自动驾驶量产上路，激光雷达的市场将会迅速扩大。
由于各个主要传感器特性使然，单一种类传感器无法胜任L4/L5完全自动驾驶的复杂情况与安全冗余，多传感器搭配融合的方案将是必然，2030年全球车载传感器市场将会超过500亿美元。
二、激光雷达向小型化、集成化发展 激光雷达：3D环境建模使其成为核心传感器，但恶劣天气下性能下降、且无法识别图像及颜色是其短板；在L3及以上传感器解决方案中，激光雷达至少需要1个；从机械旋转式过渡到混合固态再到纯固态激光雷达，随着量产规模扩大、技术迭代提升，成本不断快速降低，激光雷达也在向小型化、低功耗、ASIC集成化发展；目前国外厂商陆续在与汽车零部件一级供应商绑定合作开发，国内厂商如果有能力尽早稳定量产，有机会成为车用激光雷达的主流供应商之一。
三、毫米波雷达需求在增加 毫米波雷达：全天候工作使其不可或缺，但分辨率低，同样难以成像；技术已经非常成熟，是ADAS的主力传感器，在L3级别中长距离毫米波雷达至少需要4-5个，L4/L5级别再加上侧向需求甚至需要8个以上；全球市场仍是博世、大陆、德尔福等把持，但随着自主品牌车厂逐渐应用装车ADAS模块，国内毫米波厂商，如华域汽车、德赛西威等，在完善产品、搭建体系、稳定量产的过程中有机会切下一份蛋糕。
四、摄像头是绝对主流的视觉传感器 摄像头：自动驾驶的眼睛识别标识、物体，但无法点阵建模、远距测距；技术最为成熟，车载应用起步最早，在ADAS阶段作为绝对主流的视觉传感器，根据功能不同需要4到8个摄像头；由于摄像头独有的视觉影像识别功能，且作为其他传感器失效的冗余系统，摄像头需要至少6个以上；目前产业内的龙头企业由于成本、技术和客户等优势，新进入者不容易获得竞争优势，而关键环节已有舜宇光学、欧菲科技经营多年，且向车载领域延申。
无人驾驶技术的发展现状及未来前景展望随着科技的不断进步和智能化的迅速发展，无人驾驶技术正在逐渐改变我们的生活方式和交通方式。
本文将探讨无人驾驶技术的发展现状以及未来的前景展望。
一、无人驾驶技术的发展现状无人驾驶技术是一项基于人工智能和大数据分析的创新，它通过激光雷达、相机、传感器和高精度地图等设备，使汽车具备感知周围环境、判断路况、决策行驶方向的能力。
目前，许多科技巨头和汽车厂商都加入了无人驾驶技术的研发和应用。
在现实应用方面，无人驾驶技术已经取得了显著的成果。
例如，自动驾驶出租车在一些城市实现了商业化运营，既提高了乘客的出行便利性，又降低了交通事故的发生率。
此外，无人驾驶技术在物流领域的应用也取得了巨大成功，使得货物运输更加安全高效。
在技术研发方面，无人驾驶技术的进展也是飞快的。
自动驾驶汽车具备了高度的智能化能力，能够处理复杂多变的交通场景，驾驶员不再需要亲自操控汽车。
同时，车联网技术的成熟也为无人驾驶技术的发展提供了强有力的支撑，无人驾驶汽车可以通过与其他车辆和基础设施的互联互通，实现更高的自动化水平。
二、无人驾驶技术的未来前景展望无人驾驶技术的未来前景令人充满期待。
首先，无人驾驶技术有望进一步提高交通安全性。
人为驾驶错误是导致交通事故的主要原因之一，而无人驾驶车辆不会因为疲劳、分神或情绪波动等因素而导致变故。
随着无人驾驶技术的普及，交通事故的发生率将会大幅下降，从而保障人们的生命安全。
其次，无人驾驶技术将为城市交通带来革命性的变化。
传统交通方式存在着拥堵、污染等问题，而无人驾驶车辆的高度智能化和自动化特点能够优化交通流量，减少交通拥堵。
另外，无人驾驶技术还可以为环保出行提供解决方案，因为电动无人驾驶汽车的应用也在推广，减少了对传统燃油汽车的依赖，减少了尾气排放。
此外，无人驾驶技术还有望为老年人、残疾人等特殊群体提供更加便捷的出行方式。
对于那些无法驾驶汽车的人群来说，无人驾驶汽车将成为他们独立出行的重要工具，增加了他们的生活质量和社会参与度。
基于多模态传感器的无人驾驶车辆控制系统设计无人驾驶车辆是当下智能交通领域的热门研究方向之一。
基于多模态传感器的无人驾驶车辆控制系统设计是关键任务之一，它涉及到传感器的选择与布局、数据融合与处理、路径规划与控制等多个方面。
本文将就这些方面展开深入探讨，并提出一个综合考虑传感器能力与车辆控制需求的无人驾驶车辆控制系统设计。
在无人驾驶车辆控制系统中，多模态传感器起到了重要作用。
多模态传感器包括视觉传感器、激光雷达、GPS导航系统、惯性测量单元(IMU)等。
视觉传感器常用于目标检测与识别、车道线检测等任务，激光雷达则常用于环境感知与障碍物检测。
GPS导航系统与IMU则可以提供车辆的位置、速度与姿态等信息。
通过综合利用多模态传感器的信息，可以提高无人驾驶车辆的环境感知与决策能力。
在传感器的选择上，需要考虑多个因素。
首先是传感器的精度与可靠性，高精度与高可靠性的传感器可以提供准确、稳定的数据，从而提高无人驾驶车辆的控制性能。
其次是传感器的价格与成本，考虑到无人驾驶车辆的商业应用，需要选择性价比较高的传感器。
此外，传感器的大小与重量也是需要考虑的因素，因为过大或过重的传感器会增加车辆的负载与能耗。
在传感器的布局上，需要综合考虑车辆的结构与传感器的安装方式，以尽可能地提高传感器的视野与覆盖范围。
一般来说，前置摄像头与激光雷达可以安装在车辆的前部，用于前方的目标检测与障碍物感知；侧置摄像头可以安装在车辆的两侧，用于车道线检测与车辆位置的确认；后置摄像头与雷达可以安装在车辆的后部，用于后方障碍物的检测与避让。
此外，车辆顶部可以安装GPS导航系统与IMU，用于提供车辆的位置与姿态信息。
在数据融合与处理上，需要将多个传感器获得的数据进行相互融合与处理，得到全面、准确的环境感知信息。
数据融合与处理的方法有很多，常用的包括滤波、融合算法、深度学习等。
滤波算法可以用来对传感器的数据进行去噪与平滑处理，提高数据的可信度与准确性。
无人驾驶汽车中的智能传感技术研究随着科技的不断进步和发展，自动驾驶汽车已经成为不少公司和国家的研究热点。
作为未来交通领域的新宠，无人驾驶汽车的设计、制造和研发需要多个领域的专家共同合作完成。
其中，智能传感技术就是自动驾驶汽车中极其重要的组成部分。
本文将从无人驾驶汽车中智能传感技术的原理、应用和前景三个方面对其进行探讨。
一、智能传感技术的原理自动驾驶汽车需要依赖于众多的传感器来感知周围的环境和道路状况。
这些传感器可以分为视觉传感器和非视觉传感器两大类。
视觉传感器主要包括摄像头、激光雷达和红外传感器等。
而非视觉传感器则包括GPS导航、声纳等。
摄像头是无人驾驶汽车的“眼睛”。
通过用摄像头感知前方的道路标志、红绿灯、交通标线等，无人驾驶汽车可以在不断的数据处理后做出相应的反应。
激光雷达则被称为无人驾驶汽车的“耳朵”。
激光雷达的作用是扫描车辆周围的环境，在检测到障碍物和行人等危险情况时，向无人驾驶汽车发送信号，让其做出反应。
红外传感器则可以帮助车辆感知室外温度与室内温度的温度变化差别，以便给驾驶者一个较为舒适的环境和驾驶状态。
GPS导航系统对于无人驾驶汽车来说也具有非常重要的意义。
GPS导航可以提供车辆的精确定位，同时还可以将车辆的行驶路线、下一步要到达的目的地等信息反馈给驾驶员。
声纳系统则可以对车辆周围的环境进行扫描和监测，及时发现并处理车辆周围的危险情况。
如恶劣气候、瓦斯等，及时发出提醒或警报，提供清晰驾驶指引。
二、智能传感技术的应用智能传感技术的应用不仅可以用于无人驾驶汽车的制造和研发，还可以应用在其他很多领域中。
在养老护理方面，智能传感技术可以帮助老人在生活中更为舒适便利。
养老护理机器人可以具备物品识别、生活服务与智能监控等功能，为老人提供生活和监护等方面的一些必要服务。
在环境监测方面，智能传感技术也发挥了重要作用。
例如，水质监测系统可以测定水样中有害有机物的含量，检测污染源的稳定性和控制污染源的位置等，从而监测水源的安全。
无人驾驶汽车技术的发展现状与未来趋势近年来，无人驾驶汽车技术在全球范围内快速发展，成为了许多科技公司和汽车制造商的热门研究领域。
随着技术的不断突破和应用的推广，无人驾驶汽车将逐渐成为我们日常生活的一部分。
那么，让我们一起来了解一下无人驾驶汽车技术的发展现状与未来趋势。
1. 技术发展现状目前，无人驾驶汽车技术已经取得了一系列的重要突破。
首先，人工智能和机器学习算法的进步使得车辆能够通过感知和判断来实现自主驾驶。
传感器技术的发展也为无人驾驶汽车提供了必要的数据支持，包括激光雷达、摄像头、超声波等多种传感器的应用。
此外，车载通信技术的进步使得车辆之间能够进行即时通信和协作，提高了交通系统的效率和安全性。
在技术实践方面，许多公司和机构已经实现了无人驾驶汽车的测试和商业化应用。
例如，谷歌旗下的自动驾驶汽车项目Waymo已经在美国多个城市进行了路测，积累了大量的驾驶数据和经验。
而特斯拉公司也推出了自家的Autopilot系统，并将其应用于多款量产车型中。
这些实践经验对于进一步完善无人驾驶汽车技术，并推动其商业化进程具有重要意义。
2. 发展趋势展望未来，无人驾驶汽车技术将会在多个领域有所突破，并呈现出以下几个发展趋势。
首先，无人驾驶汽车技术将在城市交通领域得到广泛应用。
随着城市人口的不断增加和交通拥堵问题的加剧，无人驾驶汽车技术将成为解决交通问题的有效手段。
无人驾驶汽车能够通过智能导航和交通优化算法，实现交通流的自动化调度，缓解拥堵现象，提高路网的运行效率。
其次，无人驾驶汽车技术将改变传统出行方式。
随着大数据时代的到来和共享经济的兴起，人们开始更加注重出行的便利性和经济性。
无人驾驶汽车的出现将使得出行变得更加轻松和舒适，同时也可以减少交通事故的发生率。
此外，无人驾驶汽车的共享模式也将成为未来的发展趋势，人们可以通过APP预订自动驾驶汽车，实现“无人驾驶”出行体验。
再次，无人驾驶汽车技术将在物流领域发挥重要作用。
无人驾驶汽车系统的设计与实现引言近年来，随着科学技术和社会经济的不断发展，无人驾驶技术成为了互联网、人工智能等领域研究的热点之一。
目前，无人驾驶技术在各个领域应用广泛，例如：企业物流、公共交通、工地作业、无人机配送等。
其中，无人驾驶汽车系统是无人驾驶技术的一个重要领域，其研究意义和应用前景都非常广阔。
一、无人驾驶汽车系统概述无人驾驶汽车系统是一种基于人工智能技术及传感器感知技术，通过计算机程序控制驾驶汽车并实现自主导航的一种新型智能交通系统。
无人驾驶汽车系统不仅具有高效、节能、安全、舒适、环保的特点，在交通管理等领域也具有无可替代的重要作用。
二、无人驾驶汽车系统设计的关键技术无人驾驶汽车系统设计的关键技术主要包括以下几个方面：1. 传感器技术无人驾驶汽车系统的实现离不开传感器技术，其通过安装在汽车的各个位置的传感器获取汽车位置、速度、方向等信息，并通过数据传输技术与共享数据中心信息相互关联，实现汽车导航定位、避让障碍物等功能。
2. 测绘技术无人驾驶汽车系统离不开精准的测绘技术，其把地图的信息融合在汽车路线的设计之中，再通过传感器与实时数据反馈机构的联动，实现一种高精度的导航功能。
3. 算法技术算法技术在无人驾驶汽车系统中起到了关键的作用，它不仅负责汽车导航定位和避让障碍物等功能的实现，还必须能够处理复杂环境下的各种情况，如天气突变等意外情况的应对。
4. 控制与通信技术无人驾驶汽车系统并不是一种单独的系统，它依赖于各种传输数据和控制指令的技术和设备，如定位导航、车辆信息通信等功能，因此无人驾驶汽车系统中的通信技术必须保证能够以高速度、低延时的方式将数据传输到汽车系统中，从而实现车辆及其控制的高效传输。
三、无人驾驶汽车系统实现的关键步骤无人驾驶汽车系统的实现包括以下几个关键步骤：1. 汽车底盘控制模块通过汽车底盘控制模块，我们可以实现汽车的定向和控制，这是一种基于传感技术的定位导航技术，其通过感知器的输入信息，可以实现汽车的自主导航和不同路径之间的切换。
无人驾驶汽车的传感器技术分析无人驾驶汽车是指通过自动驾驶技术，由车辆自身完成驾驶任务的汽车。
它是人工智能与汽车工程技术的结合，将传感器、数据处理和决策系统相结合，实现了汽车的自主行驶。
在无人驾驶汽车中，传感器技术起到了至关重要的作用。
本文将对无人驾驶汽车中的传感器技术进行分析。
无人驾驶汽车的传感器技术主要包括视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、惯性测量单元等。
视觉传感器是无人驾驶汽车中应用最为广泛的传感器技术之一。
它通过摄像头、图像传感器和图像处理算法，实时地获取道路和周围环境的图像信息。
视觉传感器可以识别并跟踪道路标志、交通信号灯、车道线以及其他车辆和行人，从而使无人驾驶汽车能够实现自主导航和避障。
然而，视觉传感器在复杂的天气条件下，如雨雪等恶劣天气，其性能可能会受到限制，从而降低了无人驾驶汽车的安全性能。
激光雷达是另一种常用的传感器技术，它通过发射激光束并测量它们的反射时间来获取环境的三维空间信息。
激光雷达的高精度和精确度使得无人驾驶汽车能够实时地感知和识别道路上的各种障碍物，如其他车辆、行人和建筑物等。
激光雷达具有较长的感知距离和广阔的感知角度，能够在复杂的交通环境中提供更加准确和全面的感知信息。
然而，激光雷达的成本较高，将其应用于大规模商业化的无人驾驶汽车中仍然面临着挑战。
毫米波雷达是一种新兴的传感器技术，通过发射和接收毫米波信号，并分析其回波来测量周围环境的距离、速度和方向等信息。
毫米波雷达的优势在于它能够穿透雨雪、浓雾等恶劣环境，对于无人驾驶汽车而言，具有更高的可靠性和鲁棒性。
同时，毫米波雷达的体积小、功耗低，加上其成本相对较低，使得它成为无人驾驶汽车中一个重要的感知器件。
然而，毫米波雷达的分辨率相对较低，在某些细节识别和判断方面略有不足。
超声波传感器主要用于近距离障碍物检测和避障，能够帮助无人驾驶汽车实现精细的停车和低速驾驶。
超声波传感器通过发射超声波脉冲并接收其回波来测量周围物体的距离。
无人驾驶技术的未来展望随着科技的快速发展，无人驾驶技术正逐渐成为现实。
无人驾驶车辆将会消除驾驶员的疲劳和错误，提高交通系统的效率，并以更安全和环保的方式改变我们的生活。
本文将就无人驾驶技术的未来进行展望。
一. 基础设施改造随着无人驾驶技术的普及化，基础设施将需要进行相应的改造。
道路上将设立更多的传感器和摄像头，以便与无人驾驶车辆进行通信和交互。
此外，还将对红绿灯、路牌等进行升级，以更好地满足无人驾驶车辆的需求。
二. 高度智能化的交通系统无人驾驶技术的未来将突破传统的交通系统，建立高度智能化的交通网络。
通过与其他车辆和基础设施的实时通信，车辆可以在规划和调整路线上更加灵活和高效。
智能化交通系统还有助于减少交通堵塞，提高整体交通效率。
三. 更安全的交通环境无人驾驶技术的引入将会显著改善交通安全。
由于无人驾驶车辆不受情绪和疲劳的影响，它们在行驶过程中更加稳定和保守。
这意味着交通事故的风险将大大降低，道路安全也将得到显著的提升。
四. 减少交通拥堵交通拥堵是城市化进程中普遍存在的问题。
无人驾驶技术的发展可以通过合理分配空间和资源，提高道路的利用率，减少交通拥堵。
无人驾驶车辆的智能化路线规划能够根据交通状况和需求进行动态调整，以确保交通畅通。
五. 新的商业模式无人驾驶技术的应用不仅仅局限于个人用车领域，还将开辟新的商业模式。
例如，无人驾驶出租车、无人货运车辆和自动配送等，都有望成为未来的发展方向。
这将为人们提供更便捷的交通工具和服务，推动经济的繁荣。
六. 能源和环境友好型由于无人驾驶车辆的优化驾驶行为和智能交通管理，将大大减少能源的浪费和废气的排放。
无人驾驶技术未来的发展将更加注重环保，通过提高能源效率和减少车辆之间的空隙，实现更加可持续的出行方式。
七. 技术挑战与隐忧虽然无人驾驶技术前景广阔，但也面临一些技术挑战与隐忧。
例如，如何确保无人驾驶车辆的安全性、隐私问题以及应急情况应对等。
同时，巨大的投资与政策法规的制定也是无人驾驶技术普及化的关键。
自动驾驶汽车技术发展趋势与前景展望近年来，随着科技的不断进步和人们对交通安全的日益关注，自动驾驶汽车技术逐渐成为全球汽车行业的热点。
自动驾驶汽车技术的发展趋势备受关注，人们对于它的前景也充满了期待。
一、技术发展趋势1. 传感技术的进步：自动驾驶汽车依靠传感器来感知周围环境，其中激光雷达、摄像头和超声波传感器等起着重要作用。
随着传感技术的不断改进，传感器的精度和灵敏度将进一步提高，从而使自动驾驶汽车能够更准确地感知周围环境。
2. 人工智能的发展：人工智能是自动驾驶汽车的核心技术之一，它能够通过学习和模仿人类的驾驶行为来实现自动驾驶。
随着深度学习和神经网络等人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车的智能化程度将不断提高，从而使其能够更好地适应各种复杂的交通环境。
3. 通信技术的应用：自动驾驶汽车需要与其他车辆、交通信号灯和交通管理中心等进行实时通信，以实现交通的协同与安全。
因此，通信技术在自动驾驶汽车中的应用将越来越重要。
5G技术的普及将为自动驾驶汽车提供更快速、更可靠的通信环境，从而推动自动驾驶汽车技术的发展。
二、前景展望1. 提高交通安全性：自动驾驶汽车可以通过准确感知周围环境、实时判断交通状况和自动避免危险等方式，大大提高交通安全性。
据统计，超过90%的交通事故是由人为因素引起的，而自动驾驶汽车的出现将有效减少这一比例，为人们的生命安全提供更好的保障。
2. 减少交通拥堵：自动驾驶汽车具备自动巡航和自动驾驶功能，能够实现车辆之间的高效协同。
在城市道路上，自动驾驶汽车可以通过智能路线规划和实时交通信息的分析，选择最佳行驶路线，从而减少交通拥堵，提高道路通行效率。
3. 优化出行体验：自动驾驶汽车的出现将极大地改变人们的出行方式。
人们可以在车内进行工作、休息或娱乐，不再需要亲自驾驶，从而提高出行的舒适性和便利性。
自动驾驶汽车还可以根据用户的需求和偏好，个性化地提供出行服务，满足人们多样化的出行需求。
4. 促进能源节约和环境保护：自动驾驶汽车的智能化驾驶和优化路线规划，可以使车辆行驶更加高效，从而减少燃料的消耗和尾气的排放。
人工智能时代汽车传感器的现状与展望在人工智能时代，汽车传感器的应用正越来越广泛，它不仅为汽车提供了更好的安全性和便利性，同时也为我们的出行体验带来了重大改善。
从简单的倒车雷达到更加复杂的自动驾驶系统，汽车传感器是实现这一切的核心技术。
在这篇文章中，我们将深入探讨人工智能时代汽车传感器的现状与未来展望。
一、现状目前，汽车传感器的应用已经不仅仅局限于简单的安全装置上了。
现在，传感器不仅可以检测汽车周围的环境，识别道路标志、行车车道和前方障碍，还可以与其他汽车和道路基础设施通信。
这样，车辆就可以更为有效地协作，进一步提高交通安全、缓解交通拥堵和减少碳排放。
随着人工智能技术的不断发展，汽车传感器也将更加智能化。
未来，汽车传感器将通过深度学习和神经网络技术，提高自身的感知、预测和规划能力。
这样，汽车就可以更准确地识别各种复杂的场景，更好地应对复杂的交通环境，从而进一步提高安全性和便利性。
二、展望未来汽车传感器的发展方向非常明确，主要包括以下几个方面:1. 空间感知能力提高未来车辆需要更好的空间感知能力，能够识别和响应复杂的环境，如车道交错、路况导致堵塞等等。
同时，车辆还需要相互通信，协同完成各种行驶操作。
2. 高分辨率感知能力提升现有的汽车传感器主要依靠视觉、雷达和激光等传感器进行感知，但传感器的分辨率和精度都受到限制。
为了解决这一问题，汽车制造商将采用一些新的技术，如毫米波雷达、光学纤维以及超声波传感器等。
3. 数据处理能力提高对于高分辨率感知器所收集到的海量数据，需要通过人工智能技术进行有效的处理和分析。
未来的车辆将具备更强的计算能力，能够自主处理和分析数据，为驾驶员提供更加准确和可靠的决策支持。
总之，未来汽车传感器将会成为人工智能技术的重要组成部分。
借助人工智能技术，汽车传感器将具备更加高效、精确和可靠的感知和决策能力，为我们的出行带来更加安全、高效、环保的出行体验。
除此之外，随着5G网络的应用，汽车传感器将更好地与其他设备和基础设施通信，以实现更好的交通协调和控制。
一、无人驾驶汽车传感器得研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能得一个非常重要得验证平台，近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大得相似性,又存在着很大得不同。首先它作为汽车需保证乘员乘坐得舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度得控制更加严格;另外,它得体积较大,特别就是在复杂拥挤得交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物得动态信息获取就有着很高得要求.无人驾驶得研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能得一个非常重要得实现平台,同时也就是如今前沿科技得重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大得应用价值，生活与工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为得压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中得任务；在科学研究得领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下得勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆，即利用将无人驾驶得技术应用于车辆得控制中。 国外得无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物得检测。代表有斯坦福大学得智能车“Junioｒ”，利用激光传感器对跟踪目标得运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标得状态；卡耐基•梅隆大学得“ＢOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻得激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制得无人车辆“WilｄCａｔ”，不使用ＧPＳ，使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制得自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Vｅlodynｅ作为主要传感器,将Ｖelodynｅ获取得相邻两激光数据作差,并在获得得差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科得技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车得出现从根本上改变了传统得“人-—车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束得驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统得效率与安全性，就是汽车工业发展得革命性产物.
二、无人驾驶汽车得传感器系统整体设计 无人驾驶汽车得实现需要大量得科学技术支持，而其中最重要得就就是大量得传感器定位.核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键得技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她得如只能行为规划等不属于传感器范畴,属 于算法方面,不做过多设计。传感器系统如图所示。 图1 无人驾驶汽车得传感器系统主要组成 三、精确ＧＰS定位及导航 无人驾驶汽车对GPS定位精度、抗干扰性提出了新得要求。在无人驾驶时GＰS导航系统要不间断得对无人车进行定位。在这个过程之中，无人驾驶汽车得GPS导航系统要求GPS定位误差不超过一个车身宽度。 无人驾驶汽车面临得另一个问题面临得另一个挑战，就是需要确保她们又完美得导航功能,实现导航得主要技术就是现在生活中已经使用非常广泛得GPＳ技术.由于GＰＳ无积累误差、自动化测量得特点，因此十分适合用于无人驾驶汽车得导航定位. 为了大幅提高GPS测量技术得精度,本系统采用位置差分GPS测量技术。相较于传统得ＧPS技术，差分GPS技术会在一个观测站对两个目标得观测量、两个观测站对一个目标得观测量或者一个测站对一个目标得两次测量之间求差,目得在于消去公共误差源,包括电离层与对流层效应等。 位置差分原理就是一种最简单得差分方法,任何一种GPＳ接收机均可改装与组成这种差分系统。 安装在基准站上得ＧPＳ接收机观测４颗卫星后便可进行三维定位,解算出基准站得坐标.由于存在着轨道误差、时钟误差、ＳA影响、大气影响、多径效应以及其她误差，解算出得坐标与基准站得已知坐标就是不一样得， 存在误差。 基准站利用数据链将此改正数发送出去,由用户站接收,并且对其解算得用户站坐标进行改正。 最后得到得改正后得用户坐标已消去了基准站与用户站得共同误差，例如卫星轨道误差、 SＡ影响、大气影响等,提高了定位精度.以上先决条件就是基准站与用户站观测同一组卫星得情况．位置差分法适用于用户与基准站间距离在100km以内得情况。其原理如图1所示。 高精度得汽车车身定位就是无人驾驶汽车行驶得先决条件，以现有得技术，利用差分GPS技术可以完成无人驾驶汽车得精确定位，基本满足需求。
图2 差分GPＳ技术原理图 四、动态传感避障系统 无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大得相似性，又存在着很大得不同。首先它作为汽车需保证乘员乘坐得舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度得控制更加严格;另外,它得体积较大，特别就是在复杂拥挤得交通环境下，要想能够顺利行驶,对周围障碍物得动态信息获取就有着很高得要求。国内外很多无人驾驶汽车研究团队都就是通过分析激光传感器数据进行动态障碍物得检测。斯坦福大学得自主车“Junioｒ"利用激光传感器对跟踪目标得运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标得状态；卡耐基 · 梅隆大学得 “BＯSS”从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关 联不同时刻得激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪. 在实际应用中,3 维激光传感器因为数据处理工作量较大,存在一个比较小得延时，这在一定程度上降低了无人驾驶汽车对动态障碍物得反应能力,特别就是无人驾驶汽车前方区域得运动障碍物,对其安全行驶构成了很大得威胁；而普通得四线激光传感器虽然数据处理速度较快，但就是探测范围较小，一般在 10０°～ １20°之间;另外，单个得传感器在室外复杂环境中也存在着检测准确率不高得现象。 针对这些问题，本文提出一种利用多激光传感器进行动态障碍物检测得方法,采用 ３ 维激光传感器对无人驾驶汽车周围得障碍物进行检测跟踪,利用卡尔曼滤波器对障碍物得运动状态进行跟踪与预测,对于无人驾驶汽车前方准确性要求较高得扇形区域,采用置信距离理论融合四线激光传感器数据来确定障碍物得运动信息，提高了障碍物运动状态得检测准确率，最终在栅格图上不仅对无人驾驶汽车周围得动、静态障碍物进行区别标示，而且还根据融合结果对动态障碍物得位置进行了延时修正,来消除传感器处理数据延时所带来得位置偏差． 其流程图如图２所示，最终这些信息都显示在人机交互界面上。
图３ 动态避障系统得流程结构 首先对Veloadyne数据进行栅格化处理得到一张障碍物占用栅格图,对不同时刻得栅格图进行聚类跟踪可以获取障碍物得动态信息,将动态得障碍物从栅格图中删除并存储在动态障碍物列表中,这个删除了动态障碍物占用信息得栅格图也就就是一张静态障碍物栅格图，然后将动态障碍物列表中得动态障碍物信息与Ｉbeo获取得无人驾驶汽车前方区域内得动态障碍物信息进行同步融合得到一个新得动态障碍物列表,最后将这个新得列表中得动态障碍物合并到静态障碍物栅格图中得到一张动静态障碍物区别标示得栅格图。障碍物检测模块就是通过分析处理各种激光雷达返回得数据，将这些激光雷达数据进行栅格化处理,投影到５１２＊5１2得栅格地图中,从而实现对环境中障碍物得检测．最终,多传感器信息融合与环境建模模块则就是将不同传感器获取得环境信息进行融合、建 立道路模型并最终用栅格地图进行表示，这些环境信息包括:标识信息、路面信息、障碍物信息以及定位信息等。 最后,对获得得环境信息信号进行处理,得到一张动态得标志了障碍物得栅格图,从而达到避障得效果,采用融合 Veｌｏdｙnｅ 与 Ｉbeo 信息得到运动目标状态得方式相比于只用 Velodｙnｅ 处理结果得方式，检测结果得准确率与稳定性都得到了较大得提升。
五、机械视觉机构 机械视觉也可以称作为环境感知，就是无人驾驶汽车最重要也就是最复杂得一部分。无人驾驶车辆得环境感知层得任务就是针对不同得交通环境,对传感器进行合理得配置、融合不同传感器获取得环境信息、对复杂得道路环境建立模型。无人驾驶系统得环境感知层分为交通标志识别、车道线得检测与识别、车辆检测、道路路沿得检测、障碍物检测以及多传感器信息融合与环境建模等模块。 传感器探测环境信息,只就是将探测得物理量进行了有序排列与存储．此时计算机并不知道这些数据映射到真实环境中就是什么物理含义．因此需要通过适当得算法从探测得到得数据中挖掘出我们关注得数据并赋予物理含义，从而达到感知环境得目得。 比如我们在驾驶车辆时眼睛瞧前方,可以从环境中分辨出我们当前行驶得车道线．若要让机器获取车道线信息,需要摄像头获取环境影像,影像本身并不具备映射到真实环境中得物理含义,此时需要通过算法从该影像中找到能映射到真实车道线得影像部分,赋予其车道线含义． 自动驾驶车辆感知环境得传感器繁多，常用得有：摄像头、激光扫描仪、毫米波雷达以及超声波雷达等。 针对不同得传感器,采用得感知算法会有所区别,跟传感器感知环境得机理就是有关系得。每一种传感器感知环境得能力与受环境得影响也各不相同。比如摄像头在物体识别方面有优势,但就是距离信息比较欠缺,基于它得识别算法受天气、光线影响也非常明显。激光扫描仪及毫米波雷达,能精确测得物体得距离,但就是在识别物体方面远弱于摄像头。同一种传感器因其规格参数不一样,也会呈现不同得特性.为了发挥各自传感器得优势，弥补它们得不足，传感器信息融合就是未来得趋势。事实上,已经有零部件供应商做过此事,比如德尔福开发得摄像头与毫米波雷达组合感知模块已应用到量产车上。因此本系统设计将多个感知模块结合去识别各种环境实物。
5、1 交通识别模块
